如何实现好的告警收敛效果？

快猫运营团队 2024-10-15 14:00:29

告警收敛

告警收敛的挑战与算法

在现代信息技术（IT）领域，服务器运维是确保系统和服务稳定运行的核心环节。服务器作为提供计算服务的基石，运维工作的重要性不言而喻。

在运维监控体系中，告警收敛是一项至关重要的功能，通过智能化算法和策略，整合、过滤或归类相似或相关的告警，以降低告警信息的冗余度，提升运维效率。

然而，告警收敛在实际应用中面临诸多挑战，同时告警收敛算法本身也具有显著的优缺点。本文探讨运维监控中告警收敛的问题，并对告警收敛算法进行全面解析。

告警收敛是指对告警信息进行分析、合并和丢弃，以降低告警信息的总体规模。当监控系统检测到某个异常事件时，往往会触发多个相关告警。告警收敛通过智能化算法和策略，将这些相似或相关的告警进行合并、过滤或归类，减少不必要的告警信息。

当然，除了事件的处理，也要注意从源头上优化，即从告警规则的设置上入手，避免设置过多的告警规则，只针对那些对业务有重大影响的指标进行告警，减少不必要的干扰。要求每个告警规则都有对应的处理流程，即 actionable 的。

要实现好的告警收敛效果，可以从以下几个方面入手。

优化告警规则，是从源头做治理优化，避免告警规则设置不合理导致的告警风暴。虽然很难，尤其是各个团队各管各的时候，但是也一定要投入精力去做。事半功倍。

确定关键指标
- 对系统进行全面的分析，确定哪些指标真正反映了系统的健康状况和业务的关键状态。例如，对于一个电商网站，订单处理成功率、支付系统的可用性、商品页面的延迟可能是关键指标。
- 避免设置过多的告警规则，只针对那些对业务有重大影响的指标进行告警，减少不必要的干扰。即站在用户体验的视角，对结果类指标配置告警规则，而非对原因类指标配置告警规则，从源头减少告警事件。
设置合适的阈值
- 根据历史数据和业务需求，合理设置告警的阈值。阈值过高可能导致问题被忽略，而阈值过低则会产生大量的误告警。
- 可以采用动态阈值设置的方法，比如订单量指标，通常会随着人类活动呈现周期性变化规律，白天高峰期订单量较大，晚上订单量较少，没法用固定阈值，可以采用基于历史数据的动态阈值。
定义告警优先级
- 为不同的告警设置优先级，以便在同时出现多个告警时，能够优先处理重要的告警。优先级可以根据业务影响程度、故障的严重程度等因素来确定。
- 对于高优先级的告警，应确保及时通知相关人员，并采取紧急措施进行处理。
- 高优先级的告警，采用打扰性强的通知媒介，比如电话、短信，低优先级的告警，采用打扰性弱的通知媒介，比如邮件、IM 等。

基于时间序列分析的告警
- 利用时间序列分析算法，对指标数据进行趋势分析和异常检测。例如，可以使用移动平均法、指数平滑法等方法来预测指标的未来值，并根据预测值与实际值的偏差来触发告警。
- 这种方法可以减少因数据波动而产生的误告警，同时能够提前发现潜在的问题。
机器学习算法告警
- 利用机器学习算法，如聚类分析、分类算法等，对系统的历史数据进行学习，建立告警模型。模型可以根据新的数据自动判断是否需要触发告警。
- 机器学习算法可以适应不同的系统环境和业务场景，提高告警的智能化水平。

告警分组
- 将相似的告警进行分组，以便更好地理解问题的本质。例如，对于由同一个故障引起的多个告警，可以将它们归为一组，显示为一个综合的告警信息。
- 告警分组可以减少告警的数量，提高处理效率。
告警聚合
- 对一段时间内的告警进行聚合，避免重复告警。例如，如果同一个问题在短时间内多次触发告警，可以将这些告警聚合为一个告警，并记录告警的次数和时间范围。
- 告警聚合可以减少告警的噪音，让相关人员更加关注重要的问题。

多渠道通知
- 采用多种告警通知渠道，如邮件、短信、即时通讯工具等，确保相关人员能够及时收到告警信息。不同的通知渠道可以根据告警的优先级和接收人的需求进行选择。
- 例如，对于高优先级的告警，可以同时通过邮件、短信和即时通讯工具进行通知，以确保及时响应。
引入值班机制
- 设立专门的值班团队，负责处理告警和故障。值班人员需要随时保持在线，及时响应告警，并采取相应的措施进行处理。
- 非值班人员就不用被打扰了，可以专心做自己的工作。

定期评估告警效果
- 定期对告警系统的效果进行评估，分析告警的准确性、及时性和处理效率等指标。根据评估结果，调整告警规则和算法，不断优化告警收敛效果。
- 可以通过收集用户反馈、分析历史告警数据等方式进行评估。
引入自动化处理流程
- 对于一些常见的告警，可以引入自动化处理流程，例如自动重启服务、自动扩容等。这样可以减少人工干预的时间，提高问题的处理效率。
- 自动化处理流程需要经过充分的测试和验证，确保其安全性和可靠性。