5分钟上手WatchAlert：从0到1搭建云原生监控告警系统
项目地址: https://gitcode.com/qq_45192746/WatchAlert 为什么选择WatchAlert？
你是否还在为这些监控难题烦恼？告警风暴淹没关键信息、多数据源整合复杂、故障定位耗时费力、值班交接混乱遗漏告警？WatchAlert作为轻量级云原生监控告警引擎，专为解决这些痛点而生。
读完本文，你将掌握：
- 使用Docker Compose快速部署WatchAlert
- 配置多类型数据源（Prometheus、Loki等）
- 创建智能告警规则与通知策略
- 利用AI功能实现故障根因分析
- 搭建企业级值班与告警升级机制
WatchAlert核心架构解析
WatchAlert采用模块化设计，实现监控数据采集、分析、告警、通知的全链路闭环。
多维度监控能力矩阵
| 监控类型 | 支持数据源 | 核心功能 |
|---|---|---|
| Metrics | Prometheus、VictoriaMetrics | 指标阈值监控、趋势分析、同比环比 |
| Logs | Loki、ElasticSearch、ClickHouse、阿里云SLS | 日志关键词匹配、模式识别、异常检测 |
| Traces | Jaeger | 调用链追踪、latency异常检测 |
| 网络探测 | HTTP/ICMP/TCP/SSL | 服务可用性监控、证书过期预警 |
| Kubernetes | 原生事件API | 集群资源异常、Pod状态变更监控 |
快速部署指南：5分钟启动服务
环境准备要求
- Docker Engine >= 20.10
- Docker Compose >= 2.0
- 至少2GB内存、2vCPU
- 网络端口：80（Web UI）、9001（API服务）
一键部署步骤
# 1. 克隆代码仓库
git clone https://gitcode.com/qq_45192746/WatchAlert
cd WatchAlert/deploy/docker-compose
# 2. 启动服务栈
docker-compose up -d
# 3. 验证服务状态
docker-compose ps
Docker Compose服务架构
version: "3"
services:
w8t-service: # 核心后端服务
image: docker.io/cairry/watchalert:latest
ports: ["9001:9001"]
depends_on: ["w8t-mysql", "w8t-redis"]
w8t-web: # 前端Web界面
image: docker.io/cairry/watchalert-web:latest
ports: ["80:80"]
w8t-mysql: # 数据存储
image: mysql:8.0
environment:
- MYSQL_ROOT_PASSWORD=w8t.123
- MYSQL_DATABASE=watchalert
w8t-redis: # 缓存与队列
image: redis:latest
init-mysql: # 初始化数据库
image: mysql:8.0
command: ["sh", "-c", "/sql/auto_import.sh"]
服务启动后，访问http://localhost即可打开Web界面，默认账号密码：admin/123。
数据源配置实战
添加Prometheus数据源
- 登录系统后，进入配置中心 > 数据源管理
- 点击新增数据源，选择类型Prometheus
- 配置参数：
- 名称：Prometheus-Cluster
- 地址：http://prometheus:9090
- 超时时间：10s
- 认证方式：None（或根据实际情况选择）
- 点击测试连接，验证数据源可用性
- 保存配置
配置Loki日志监控
{
"name": "Loki-Production",
"type": "loki",
"url": "http://loki:3100",
"timeout": 15,
"basic_auth": false,
"username": "",
"password": "",
"extra_params": {
"limit": 1000,
"direction": "backward"
}
}
Kubernetes事件监控配置
# 在config.yaml中添加
Kubernetes:
enabled: true
kubeconfig: "/root/.kube/config" # 容器内路径
sync_interval: 30s
namespaces: ["default", "kube-system", "monitoring"]
智能告警规则配置
创建Prometheus指标告警
- 进入告警管理 > 规则管理 > 新建规则组
- 设置规则组名称：
node-monitoring，选择数据源：Prometheus-Cluster - 添加告警规则：
groups:
- name: node-monitoring
rules:
- alert: HighCPUUsage
expr: avg(rate(node_cpu_seconds_total{mode!="idle"}[5m])) by (instance) > 0.85
for: 3m
labels:
severity: critical
namespace: node
annotations:
summary: "节点CPU使用率过高"
description: "节点{{ $labels.instance }} CPU使用率超过85%，当前值: {{ $value | humanizePercentage }}"
runbook_url: "https://wiki.example.com/runbooks/high-cpu-usage"
日志异常检测规则
- name: application-errors
type: log
datasource: Loki-Production
query: 'sum(rate({job="app-server"} |= "ERROR" [5m])) by (level) > 10'
for: 1m
severity: warning
annotations:
summary: "应用错误日志激增"
description: "过去5分钟内错误日志超过10条/分钟"
AI增强告警配置
启用AI分析功能：
# config.yaml
AI:
enabled: true
model: "default" # 使用内置模型
analysis_level: "deep" # 深度分析模式
timeout: 30s
配置后，系统将自动对告警内容进行：
- 异常模式识别
- 根因推测
- 解决方案推荐
- 相关告警聚合
值班与告警升级机制
配置值班表
- 进入团队管理 > 值班管理
- 创建值班组：
SRE-OnCall - 添加值班人员与排班规则：
告警升级策略配置
escalation_policy:
name: "生产环境告警升级"
stages:
- stage: 1
delay: 5m # 首次通知延迟
targets:
- type: "oncall" # 通知当前值班人员
contact: "dingding"
- stage: 2
delay: 15m # 未响应则升级
targets:
- type: "oncall"
contact: "sms"
- type: "group"
name: "SRE-Lead" # 通知团队负责人
- stage: 3
delay: 30m
targets:
- type: "group"
name: "Tech-Manager" # 通知技术经理
实用功能与最佳实践
多渠道通知配置
| 通知渠道 | 配置参数 | 适用场景 |
|---|---|---|
| 钉钉 | webhook_url, secret | 团队协作通知 |
| 企业微信 | corp_id, agent_id, secret | 内部办公通知 |
| 飞书 | app_id, app_secret | 跨组织协作 |
| 邮件 | smtp_server, port, username, password | 正式通知存档 |
| SMS | access_key, secret | 紧急情况告警 |
关键指标看板配置
自定义监控看板示例：
{
"name": "系统总览",
"refresh_interval": "10s",
"panels": [
{
"title": "CPU使用率",
"type": "graph",
"datasource": "Prometheus-Cluster",
"expr": "avg(rate(node_cpu_seconds_total{mode!='idle'}[5m])) by (instance)",
"legend": "right",
"unit": "percent"
},
{
"title": "活跃告警数量",
"type": "gauge",
"datasource": "internal",
"expr": "count(alert_current_event)",
"thresholds": ["5", "10"],
"colors": ["#28a745", "#ffc107", "#dc3545"]
}
]
}
故障排查工作流
进阶部署方案
Kubernetes部署
使用Kubernetes部署WatchAlert：
# 1. 创建命名空间
kubectl create namespace watchalert
# 2. 部署MySQL和Redis
kubectl apply -f deploy/kubernetes/mysql.yaml
kubectl apply -f deploy/kubernetes/redis.yaml
# 3. 部署WatchAlert服务
kubectl apply -f deploy/kubernetes/w8t-service.yaml
kubectl apply -f deploy/kubernetes/w8t-web.yaml
# 4. 初始化数据库
kubectl apply -f deploy/kubernetes/init-job.yaml
高可用配置
# w8t-service.yaml
apiVersion: apps/v1
kind: Deployment
metadata:
name: w8t-service
namespace: watchalert
spec:
replicas: 3 # 多副本部署
strategy:
type: RollingUpdate
rollingUpdate:
maxSurge: 1
maxUnavailable: 0
template:
spec:
containers:
- name: w8t-service
image: docker.io/cairry/watchalert:latest
resources:
requests:
cpu: 100m
memory: 256Mi
limits:
cpu: 1000m
memory: 1Gi
常见问题与解决方案
服务启动失败排查流程
-
检查容器日志：
docker logs w8t-service -
常见错误及修复：
| 错误信息 | 可能原因 | 解决方案 |
|---|---|---|
| 数据库连接失败 | MySQL未就绪或配置错误 | 检查MySQL服务状态和config.yaml中的数据库配置 |
| 端口占用 | 9001/80端口已被占用 | 更改docker-compose.yaml中的端口映射 |
| 初始化脚本失败 | SQL文件导入错误 | 手动执行sql/auto_import.sh脚本 |
性能优化建议
-
针对大规模部署：
- 分离读写数据库
- 增加Redis集群
- 配置数据保留策略
-
告警规则优化：
- 合理设置for duration避免抖动告警
- 使用Recording Rule预计算频繁查询指标
- 对高基数标签进行聚合处理
总结与后续规划
通过本文指南，你已掌握WatchAlert的核心功能和部署使用方法。WatchAlert作为轻量级云原生监控告警引擎，凭借其多数据源支持、AI智能分析、灵活的告警策略和完善的值班机制，能够有效提升系统可观测性和故障响应效率。
近期 roadmap
- 支持更多云厂商日志服务（腾讯云CLS、火山云TLS）
- 增强AI功能，支持自定义模型接入
- 完善SLO/SLA监控能力
- 提供更丰富的可视化图表类型
参与贡献
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- 代码仓库：https://gitcode.com/qq_45192746/WatchAlert
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创作声明：本文部分内容由AI辅助生成（AIGC），仅供参考
