作者：延福
在开始正式内容前，我想跟咱们聊一聊为什么要做告警渠道。
随着越来越多企业上云，会用到各种监控体系。这其间，用 Skywalking 做 tracing，Prometheus 做 matches，ES 或许云上日志服务，做日志相关监控，随便算算就至少有三套体系了，这其间还不包含云监控等云渠道自身的监控渠道。这么多监控渠道假如没有共同装备告警的地方，就需求在每个体系中都维护一套联系人，这会是一个杂乱的办理问题。与此一起，会十分难以构成上下文相关。比方，某一个接口呈现问题，那或许云监控的拨测在报警，日志服务的日志也在报警，甚至 ARMS 运用监控也在报警。这些报警之间毫无相关，这是在云上做告警云很大的痛点。
其次无效告警十分多。什么叫无效告警？当业务体系呈现严重毛病时，相关体系也或许呈现相关告警。并且相关告警会十分多，进而将关键信息淹没在告警海洋中，导致运维人员没办法及时对告警进行处理。最终，现在许多报警经常产生，可是没有人处理，就算有人处理了，但处理状况怎样样，关键性告警从产生到修复的时间究竟有多长，每天有多少人在处理，企业的 MTTR 能不能算出来？这也是咱们要做共同告警渠道要处理的问题。
为了处理以上三个问题，ARMS 的智能告警渠道运用而生。
首要，集成了众多监控体系包含 ARMS 自身的运用监控、云监控、日志服务等十几家监控体系，并供给开箱即用的智能降噪才能。一起，为了更高效的协作，整个协同的工作流都能够放在钉钉、企业微信等 IM 工具上，用户能够更加便捷的去处理和运维相关的告警。最终，供给告警剖析大盘帮助用户来剖析告警是不是每天都有人在处理，处理状况是什么样的。
告警要在脑海里构成笼统的概念，究竟分成哪些进程？
第一、从事情源产生告警事情，事情是告警发送之前的状况。事情并不会直接发送进来，它需求和告警的联系人匹配完成今后，才干生成告警流程。这张图简略的介绍了告警的进程。这也是许多同学用体系时分会经常呈现的问题：装备了事情，却不知道怎样样产生告警。有必要要事情加联系人才干产生告警。
第二、许多同学用的告警体系默许没有接入。咱们也供给了灵敏告警事情源的接入办法。能够依照自定义的接入办法，将事情传进来，咱们来清洗字段，最终接入构成告警渠道能够了解的告警。
工单体系举例，希望体系里产生很重要的事情也往告警渠道去传时，能够把工单体系的报警事情经过 webhook 的办法发送到告警渠道。识别并设置相关内容，再经过电话或短信办法通知到相应联系人。告警渠道本质上是承受事情，把告警团队相关信息配到告警渠道，帮用户把事情给这些团队的联系人进行匹配发送。
接下来，展现一下这部分才能是怎样完成的，在界面上是什么样的功用。
首要，翻开 ARMS 控制台，拉到最下面告警办理模块。咱们能够看到概览，其间包含大部分接入进程、事情处理流程等等。
现在已经用 ARMS 运用监控的用户,能够直接在其间先创立一个告警的规矩。条件是运用呼应时间，调用次数大于一次的时分，它就会产生一个事情。
假如是开源 Skywalking 或其他服务，需求到其间去把告警规矩设好，把相应的事情传递过来。传递进来今后，在报警事情列表里边就能看到对应报警的事情了。
报警事情发送进来今后。首要会对告警事情进行降噪处理，识别告警目前最多关键词是什么样，哪些关键词高度重复，或许哪些内容是高度匹配的。一起，依据咱们给出的关键词进行压缩。比方，不希望能收到来自于测试环境的告警，能够把“测试”这两个字作为屏蔽词，这样带“测试”相关屏蔽词的功用，告警事情就不会进行二次报警。
告警事情传递过来后，整个数据都会放在事情大池子里边。需求对这些事情进行分配，这个事情究竟谁去接纳他，谁来对这些事情做通知和排班办理。依照告警名称或许其他的字段等在告警里边预制的字段去匹配，对 Pod 状况的异常做匹配，那它会生成告警。
生成告警今后，能够在联系人里边去装备相相关系人，其间包含导入通讯录或配钉钉机器人等等。在通用战略里边，进一步装备，让用户配一个机器人或许真实的人去承受告警。也能够是对工单体系，比方 Jira 等渠道里边去做对接，确保信息能够传递到他们那边。
配完通知战略今后，一旦产生告警，就能够收到相关的告警了。比较引荐您运用的是经过钉钉来接纳相关的报警。
这儿展现一下怎样样经过钉钉来接纳相关的告警。比方，这是咱们接纳到钉钉相关告警。在接纳到这个告警今后，对这条告警消息，只需有一个钉钉账号，不需求有了解这些相关信息，或许登录到体系，直接对这个告警进行招领。由于和钉钉体系深度集成，能够去招领告警，也能够在招领完今后点处理这条告警。
咱们会把进程记录在活动里边。用户就会知道招领和关闭告警的整个进程。一起，每天会针对状况做统计，比方今日产生告警的数量，是否有处理，哪些没有处理，全体处理状况是怎样样的。假如团队比较大，有十分多运维同学，并且会有 L1 和 L2 分层运维同学的时分，能够运用排班功用进行线上排班。比方，这一周是某个同学承受告警，下一周是别的的同学。一起，也能够做升级战略的排班办理。重要告警在十分钟内没有人去做招领时，对重要告警做相应升级。
作为运维主管或运维总监，需求了解每天产生的这么多告警，经过一段时间后，它是不是有收敛或均匀 MTTR 用了这些工具今后，有没有提升。咱们供给了告警大盘，经过这个告警大盘能够了解到每天告警均匀呼应时间以及咱们处理状况。MTTx 相关时间等统计数据会在这个大盘里边给用户进行展现，一起这个大盘是集成在 Grafana 上面，可依据实际需求，把相关数据放 Grafana 上，或许您的 Prometheus 数据源里边做二次的开发。
告警不仅是办理和搜集的进程。许多时分尽管发现了告警。在告警处理进程中，阿里云是否能够供给一些主张参考。对此，咱们也供给了相应功用来增强这一块的才能。
首要，根据相似运用监控的产品，供给一系列默许报警才能。一旦产生相关报警，咱们会供给相关确诊才能。在如上图 20 多种场景下，会供给自动确诊陈述。
举一个例子，运用的呼应时间做突增，咱们会生成一个直观的报表。在这个报表中，会告诉你当前突增的原因是什么。然后会全体的检测这个运用突增今后究竟是哪些因素导致的。一般来说，这个确诊逻辑和普通的确诊逻辑是相同的。运用突增会去先检测一下多个主机是不是有突增，然后是不是接口有突增。这些接口假如它呼应时间的数据特征是和整个运用共同，会在进一步剖析这个接口里边究竟又是哪些办法有突增，他传递的入参是什么，为什么有这样的突增？一起咱们也会给出来一些特征恳求告诉用户，慢的恳求是怎样运行的。
以这个 version.json 接口为例，它是在对应的这个时间，与运用有相似的突增。主要的中心办法便是这样一个办法，导致了接口缓慢。
一起咱们结合其时打出来的堆栈能够再次承认，其时便是个 handler 办法导致了它的缓慢，那接下来咱们就能够结合代码进一下进一步的优化了。
这便是 ARMS insight 针对常见问题深入剖析的一个 case。根据陈述，ARMS 能快速的整合上下文，包含 Prometheus 监控进行监控。还有前端监控的相关数据，都会整合到陈述里边，进行全方位检测来收敛相关问题。
最终还有一个问题，用户很关怀究竟怎样收费。简略介绍一下，服务自身尽管存了事情，可是告警事情现在是不收费的，仅收取短信、电话、邮件基础费用。能够了解为是通道费用，不用担心更多额外费用。
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