优维产品最佳实践第14期:让重要告警能有序跟进,最终根治

本文介绍如何通过优维监控平台的故障工单功能,追踪复杂告警,实现告警转工单,自动获取上下文信息,协同多角色处理故障,以及工单历史追溯,提升故障处理效率和闭环管理。

监控系统的首要任务是利用特定指标来反映系统内部的健康状态,当指标异常时,会触发告警。对于简单告警的处理,基于告警轨迹可清晰记录和观察告警的状态变化过程。

然而,对于一个复杂告警的处理,可能需要多角色多部门协同解决。

本期EasyOps产品使用最佳实践,我们将为您揭晓:

  • 1. 如何利用故障工单的高级能力去追踪每一次告警?

  • 2. 如何在工单流程中嵌入自动化的方式推动故障的修复?

「 背 景 」

监控系统的首要任务是追踪资源对象的运行状况,利用特定指标来反映系统内部的健康状态。当这些指标出现异常时,系统会触发告警,通知管理员需要关注,并且提供异常指标的上下文信息以支持后续的分析、处理和验证。因此,告警的生命周期对于及时而有效地处理系统异常情况至关重要。

对于简单故障的处理,我们基于事件轨迹可以清晰记录和观察告警的状态变化过程。

然而,对于一个复杂故障的处理可能会涉及如下流程

这个流程需要协同多个角色的参与,以解决故障。显然,单纯依赖事件中心的事件轨迹无法满足复杂故障的需要,尤其是在多用户和多部门需要协同合作的情况下。因此,将告警转化为故障工单的方式来追踪和处理将成为明智的选择。

「 配 置 说 明 」

优维监控平台直接支持对接到故障工单模块,当告警产生时,可以直接转故障工单去跟进整个事件的处理和流转。如下图所示:

当点击转故障工单后,会跳转到【发起工单】的步骤,此时根据系统内置的流程和表单,可以动态获取告警的上下文信息并回填到表单中。

当然,您也可以自定义流程和表单,以符合实际的业务环境。

>> 表单回填

当告警发生时,通过转故障工单,可以通过关联脚本的方式获取告警的上下文信息,并回填到表单中。例如:

您可以在故障录入这个节点把所有表单项都使用事件上下文去填充,也可以人为去填写一些内容。

提交工单后,工单就根据设定好的流程流转到相关部门或相关人员中以进一步处理。

>> 历史追溯

当这个流程结束后,也意味着故障生命周期的结束。此时,您可以通过工单历史非常方面了解在处理故障时每一个步骤的具体过程,这为故障的历史回溯和归档提供了非常便捷的工具。

另外,当故障的处理需要多部门协调时,比如需要研发参与以修复bug,可以在表单中填写bug的相关信息,而后触发后置脚本去自动创建bug卡片,以触发后续的研发修复流程。

总的来说,故障转事件中心为您提供了一个强大,灵活和高效的故障跟进和处理过程,以流程的方式去记录和追踪故障的每一个处理步骤,以实现故障的闭环和为后续的故障复盘提供支撑。

<think>好的,用户问“单个平台出现告警风暴是什么意思”,我需要先理解“告警风暴”这个术语。根据之前用户询问过Alertmanager的告警压缩机制,可能他们对告警管理有一定了解,现在想进一步了解相关问题。 首先,告警风暴通常指短时间内大量告警被触发,导致系统处理不过来,影响监控和响应效率。用户提到“单个平台”,可能是指某个特定的系统或服务,比如一个云平台、微服务架构中的一个组件,或者一个应用程序。这种情况下,该平台内部或相关组件出现问题,导致告警集中爆发。 接下来要考虑用户可能的背景。他们可能是运维人员、开发人员或系统管理员,负责护系统稳定性。遇到告警风暴时,他们需要快速定位原因并解决,但大量告警可能使他们难以应对,甚至忽略关键问题。用户可能想知道告警风暴的具体表现、原因以及如何应对,但当前问题只问定义,所以回答需先解释含义,再扩展原因和影响,但根据问题,可能只需定义,但用户也可能需要更全面的信息。 需要检查之前的对话历史,用户之前询问的是Alertmanager的压缩机制,说明他们可能在使用Prometheus和Alertmanager作为监控工具,处理告警告警风暴可能是在使用这些工具时遇到的问题,所以需要结合这些工具的情况来解释。 用户的问题可能隐含他们正在或担心遇到告警风暴,想知道如何识别和解决。因此,回答时不仅要定义,还需简要说明原因和应对措施,但需注意问题是否明确要求这些。根据问题,用户明确问的是“是什么意思”,所以重点在定义,但适当的原因和影响可以帮助他们更深入理解。 另外,用户可能对技术术语比较熟悉,但需要清晰简洁的解释。需要避免过于专业的术语,但保持准确性。例如,“告警风暴”可以解释为短时间内大量告警产生,导致系统过载,影响处理效率。同时,要提到可能的原因,如配置不当、级联故障、资源耗尽等,以及影响,如掩盖关键告警、延误处理等。 在结构上,可以先定义告警风暴,然后说明在单个平台中的具体情况,接着分析常见原因,最后提及应对方法或最佳实践。但根据问题,可能不需要详细展开应对措施,但简要提及可以增加回答的实用性。 需要确保回答准确,并且与用户之前的提问相关联,例如提到Alertmanager的压缩机制如何帮助缓解告警风暴,这样能连接上下文,帮助用户理解如何应用之前的知识解决当前问题。 最后,要检查是否有遗漏点,比如告警风暴的具体例子,或者监控工具中的具体表现,如Prometheus和Alertmanager中的告警队列积压、通知延迟等。这些细节能让回答更具体,帮助用户识别问题。 总结回答结构: 1. 定义告警风暴 2. 单个平台出现的情况 3. 主要原因 4. 影响 5. 应对措施(简要)</think>--- ### **告警风暴(Alert Storm)** **告警风暴** 是指在一个监控系统中,短时间内(如几秒到几分钟)触发了 **大量重复或相关联的告警**,导致告警处理系统过载、运维人员无法快速定位根本问题的现象。当这种现象发生在 **单个平台**(如一个 Kubernetes 集群、微服务模块或数据库实例)时,通常意味着该平台内部的某个核心组件或服务出现了 **严重故障**,并引发了级联反应。 --- ### **告警风暴的典型表现** 1. **告警数量激增** - 监控系统(如 Prometheus)持续生成告警,Alertmanager 接收的告警量远超正常水平(例如每秒数十甚至上百条)。 2. **告警内容重复** - 多个相同或相似的告警被反复触发(如 `PodCrashLoopBackOff`、`HighLatency`)。 3. **通知渠道拥堵** - 邮件、Slack、短信等通知渠道被刷屏,关键告警可能被淹没。 4. **系统资源耗尽** - Alertmanager 或监控服务器因处理大量告警导致 CPU/内存占用过高,甚至崩溃。 --- ### **单个平台告警风暴的常见原因** 1. **级联故障(Cascading Failure)** - **示例**:某个数据库节点宕机 → 依赖它的所有服务(如订单、支付)同时报错 → 触发连锁告警。 2. **配置错误** - **错误阈值**:阈值设置过低(如 CPU 使用率 >50% 就告警),导致轻微波动触发海量告警。 - **错误分组**:`group_by` 配置不当,无法合并同类告警(如未按 `alertname` 分组)。 3. **资源耗尽** - 平台关键资源(CPU、内存、磁盘)耗尽,引发多个组件同时故障。 4. **定时任务或批量操作** - 批量重启服务、大规模数据迁移等操作触发临时异常。 --- ### **告警风暴的影响** 1. **运维响应瘫痪** - 运维人员难以从海量告警中识别核心问题,延误故障恢复。 2. **监控系统过载** - Alertmanager 处理队列积压,新告警延迟或丢失。 3. **业务风险升级** - 若未及时处理,可能导致服务雪崩、数据丢失或用户投诉。 --- ### **如何应对告警风暴?** 1. **告警规则** - 调整阈值(如 CPU 使用率 >90% 才告警),减少无效告警。 - 使用 Prometheus 的 `for` 参数(持续异常才触发告警)避免瞬时波动干扰。 2. **配置 Alertmanager 压缩机制** - 通过 `group_by` 合并同类告警(如按 `alertname` 和 `instance` 分组)。 - 调整 `group_wait` 和 `group_interval`,平衡告警延迟与压缩效果。 3. **设置告警先级** - 使用 `severity` 标签区分关键告警(如 `critical`)与非关键告警(如 `warning`)。 4. **引入告警抑制(Inhibition)** - 若某个核心告警触发,自动抑制其依赖组件的次要告警。 **示例配置**: ```yaml inhibit_rules: - source_match: # 当数据库宕机时(source_match) severity: critical alertname: DatabaseDown target_match: # 抑制依赖它的服务告警(target_match) severity: warning equal: [cluster] # 同一集群生效 ``` 5. **自动化熔断** - 结合运维脚本或 IaC 工具(如 Ansible、Terraform),在检测到风暴时自动扩容或隔离故障节点。 --- ### **真实案例** 某电商平台的支付服务因 Redis 集群故障,导致每秒触发 500+ 条 `HighLatency` 告警。 **解决过程**: 1. 临时静默(Silence)非关键告警,聚焦 Redis 问题。 2. 通过 `group_by: [alertname, service]` 将同类告警合并为 1 条通知。 3. 修复 Redis 后,告警规则,增加 `for: 2m` 避免瞬时抖动。 --- ### **总结** - **告警风暴的本质**:短时间内告警量超出系统或人工处理能力。 - **核心解决思路**: - **预防**:合理配置告警规则和压缩策略。 - **应急**:通过抑制、静默、分组快速止血。 - **根治**:修复故障根源,化系统健壮性。
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