基础网络如果出问 题，发出几万条告警都是正常的。 第三个原因是渠道错配。一些不重要的告警也使用打扰性很高的渠道发出，用户可能会觉得单一渠道不可 靠，想用多个渠道同时发送的方式来保障告警触达率，这也属于告警规则配置不合理的范畴。 第四个原因是预期内的维护动作导致的。比如程序升级变更，如果进程重启时间过长，可能会导致关联的 服务告警，或者某个机器重启，忘记提前屏蔽了，也会产生一堆关联告警。

备性看采集能力，是否能够兼容并包，纳入更多生态的能力， 至关重要 夜莺数据采集 01.监控数据采集，all in one的agentd Agentd 进程存 活 端口监 控 插件脚 本 日志监 控 网络设 备 中间件 类 数据库 类 • 支持在web上配置采集策略，不同的采集可以指定 不同的探针机器、目标机器，便于管理和知识传 承 • 独创在端上流式读取日志，根据正则提取指标的

• 告警收敛 • 告警渠道管理理 • 告警升级 • 告警报表 核⼼心功能 API⽹网关 服务树 告警收敛 屏蔽规则 事件管理理 告警渠道 报表系统 ⼯工单系统 鉴权 频控 标准化 时间维度 业务维度 关联关系 rms 告警升级 企业微信 钉钉 邮件 短信 ACK应答 屏蔽 告警等级
 对应处理理⽅方式 监控系统 其他系统 告警中⼼心 告警源

18秒，但是99分位时间是10秒，相差巨大，更容易暴露问 题。这里所谓的99分位延迟10秒，可以理解为，99%的请求都在10秒内返回。 从监控系统角度，如何来存储和计算出99分位值呢？如果每分钟有1亿个请求，难道真的要在监 控系统中存储这1亿个请求，然后排序，然后求取分位值？那这个代价就太大了。监控数据是采 样数据，对准确性要求没有那么的高，有没有什么办法可以降低这个代价呢？这就是 Prometheus Histogram