云监控方案1. 监控体系搭建的血泪史

务容器

传输层：用双通道设计，实时数据走Kafka批量上传，日志类数据经处理后存入Elasticsearch

存储计算层：时序数据用VictoriaMetrics替代了Prometheus，查询性能提升明显

展示层：Grafana做大盘，关键业务指标单独配置了钻取链路

3. 业务监控的实战技巧

光有技术指标不够，我们总结了几个业务监控必做项：

核心交易链路必须埋点，比如订单创建、支付回调这些关键路径

数据库慢查询按业务类型打标，区分运营查询和线上流量

异步消息队列的堆积量要关联生产者IP和消费者分组

前端监控把页面加载时间和API网关的traceId打通

特别要说的是日志监控，我们吃过亏。曾经有次线上故障，日志量突然暴涨把磁盘写满了。现在要求所有业务日志必须结构化，并且按日志级别设置不同的保留策略。Error级别的日志实时进入告警平台，Warn级别的日志参与业务大盘计算，Info级别的日志抽样存储。

4. 告警治理的血泪经验

告警疲劳是最容易踩的坑。我们优化了三轮：

第一轮压缩告警项，把200多个告警规则精简到47个

第二轮设置智能降噪，连续触发同类告警自动合并

第三轮引入值班表，非工作时间只推送P0/P1级别告警

现在告警平台增加了认领机制，告警触发后5分钟无人认领会自动升级。还做了根因分析功能，当多个告警同时触发时，会自动关联变更记录和链路追踪数据。

5. 成本控制的骚操作

监控系统本身也很烧钱，我们通过几个方法把月度成本压降了60%：

热数据保留7天，温数据保留30天，冷数据转存到对象存储

对非核心业务指标采用采样存储，比如每分钟只存3个点

日志检索按时间段分级，查询3天内日志走热节点，历史日志走冷节点

最近还在试水智能基线告警，通过机器学习历史数据生成动态阈值。不过这个功能还在验证阶段，暂时不敢完全依赖。

6. 踩坑总结

最后给几个实在建议：

监控选型别盲目追求大而全，先解决有无问题

业务指标埋点要产品经理参与，他们最懂业务异常场景

告警响应必须闭环，我们要求每个告警都要有故障报告

容量规划不能忘，监控系统自身的高可用更要保证

监控这事就像买保险，平时觉得浪费钱，出事了才知道它的价值。我们现在每月做一次监控复盘，把误报、漏报的案例拿出来全员review。下一步计划把健康度评分和运维自动化流程打通，实现从发现问题到自愈的完整闭环。