更新时间:2024-06-07 GMT+08:00
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告警配置

AppStage运维中心支持对虚拟机监控数据或业务数据配置告警,及时掌握虚拟机状态,容器接入并安装监控插件后会自动生成告警。

配置虚拟机告警

配置虚拟机告警前需要先完成主机监控接入,并且已获取服务运维岗位权限,权限申请操作请参见申请权限

  1. 进入运维中心工作台。
  2. 在顶部导航栏选择自有服务。
  1. 单击,选择“运维 > 监控服务(ServiceInsight)”。
  1. 选择左侧导航栏的告警 > 策略配置
  2. 单击“统一告警定义”,进入告警定义页面。
  3. 在“统一告警规则”页面,“模板告警”页签,单击“创建”。
  4. 配置模板告警参数,参数说明如表1所示,配置完成后,单击“确定”。

    表1 模板告警参数说明

    参数名称

    参数说明

    指标来源

    选择告警的指标来源。

    告警定义名称

    告警定义名称。

    级别

    统计的告警级别。

    告警类型

    选择告警类型。

    持续时间

    指标持续异常的时间,以持续时间5min为例,需要异常连续满足5min内的计算点全部异常才会生成告警,否则就不会生成。

    持续时间控制了当前指标生成告警的速率。

    是否激活

    是否激活这条告警定义。

    是否调试

    选择是否调试。

    关联监控模板

    选择需要关联的监控模板。

    指标名称

    选择插件、指标。

    指标名称由插件决定,业务启用了哪些插件,所有启用插件能够采集到的所有数据都属于告警定义指标。例如选择cpu_iowait,指的就是宿主机的cpu io等待时间,在比较方式里可以根据不同的策略来决定当前指标是否异常,异常则生产告警。

    比较方式

    • 区间阈值分为在区间内和在区间外。
      • 在区间内:指数据值满足在该范围内则指标正常,否则异常。
      • 在区间外:指数据值满足不在该范围内则指标正常,否则异常。
    • 固定阈值是指数据不满足当前设置表达式则指标异常,有四种表达式,包括大于等于、小于、等于和不等于。
    • 同比是计算指标的时候与前一天同一时刻的比较,根据前一条的值的大小来决定当前指标是否异常。例:昨日为100 今日为105,超出了下图设置的4%的增长阈值,则指标异常。

    告警标签

    指标的补充条件,如果存在告警标签则需要满足所有的告警标签才会生成告警。

    标签的范围也是由指标定义。例: 选择ip = 10.123.15.102 则上报的指标数据不仅需要满足指标的比较方式同时也需要满足ip = 10.123.15.102 才能产生指标,如果是同一个业务下其他ip的异常,则不会产生告警。

    标签的判断有四种形式:等于、不等于、正则匹配成功、正则匹配不成功。

    消息模板

    消息模板是告警msg中的具体信息,可选变量名由指标来决定,每一个指标都有自己对应的变量名列表,可选范围也在这里。

    短信息模板

    编辑短消息模板。

    表达式

    获取表达式,即根据配置的指标、比较方式等生成表达式。

配置业务告警

  1. 进入运维中心工作台。
  2. 在顶部导航栏选择自有服务。
  1. 单击,选择“运维 > 监控服务(ServiceInsight)”。
  2. 选择左侧导航栏的AI辅助诊断 > 异常检测,进入“异常检测”页面。
  3. 单击“快速配置”,进入任务基础信息快速配置页面。
  4. 配置任务参数,参数说明如表2所示。

    表2 配置任务参数说明

    参数名称

    参数说明

    指标

    选择指标仓库的指标。

    任务名称

    自定义任务名称,只能包含字母、数字、下划线。

    告警名

    设置告警名称,会展示在告警列表中。

    数据源类型

    选择数据源类型。

    告警级别

    选择告警级别,与告警模块级别相对应。

    描述

    输入任务描述。

    维度列表

    来自于指标的逻辑实体上的维度,选择异常检测需要对哪些维度做检测。

    ALL维度列表

    指需要对哪些维度进行all维度的配置。

    维度过滤设置

    维度过滤器,用于按照维度和请求量进行过滤。

    指标类型

    指标的类型,针对指标的定义进行选择。

    算法类型

    选择异常检测算法,支持固定阈值和动态阈值。

    • 固定阈值:简单设置上限或者下限值。一旦数据超过上限或是低于下限则发生异常。
    • 动态阈值:通过训练历史数据,实现对数据特征的学习,构建数据的模型。并利用模型来预测数据的趋势走向。当实际值和预测值相差过大,认为异常。

    上限

    当算法类型选择固定阈值时,需要设置上限。

    下限

    当算法类型选择固定阈值时,需要设置下限。

    预估维度数

    -

  5. 配置完成后,单击“Save”,弹出任务进度窗口,等待任务配置完成后就可以在任务管理页面看到该任务。
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