夜莺监控 v8.0 新版通知规则 | 对接飞书告警

本文对背景信息不做额外描述了,大家一定要先看看上面的文章,原理类似。本文直接讲解夜莺监控的通知规则如何对接飞书告警。

开源夜莺和飞书的对接支持 text 和飞书卡片两种方式,不支持飞书应用。FlashDuty 和飞书应用的对接非常丝滑,感兴趣的小伙伴可以试试 FlashDuty

通知规则

在这里插入图片描述

通知规则中,可以同时对接多个媒介,上例中我同时对接了普通飞书 text 消息和卡片消息,复用了一个相同的机器人 Token。理论上这样一来,每次发告警的时候会同时发两条消息,一个是 text 格式,另一个是卡片格式。

消息模板

找到 feishu 和 feishucard 两个消息模板,修改其中的 domain 变量:

{{$domain := "http://10.211.55.3:17000" }} 

把 domain 变量改成你自己的夜莺的访问地址即可。这是为了在告警通知中,可以点击「事件详情、屏蔽 1 小时、查询曲线」等按钮。

最后的效果

通知媒介不用动,保持默认即可工作。最终效果如下:

在这里插入图片描述

上面有4条消息,先是发了两个告警消息,后面又有两个恢复消息。对于飞书卡片类型,告警消息和恢复消息的卡片颜色有区别,更容易区分。

v8.0.0-beta7 这个版本还不是特别完善,我测试发现两个问题:

  • text 类型的消息中,屏蔽一小时那个按钮,没有把事件的相关字段带到屏蔽规则中,应该是 & 符号的转义问题,后面的版本完善一下。
  • 卡片消息模板中缺少 {{$event.TagsJSON}},这个是告警事件的标签信息,自行添加即可。我这里也测试了一下添加之后的效果,把 feishucard 模板改成如下内容。
{{ if $event.IsRecovered }}
{{- if ne $event.Cate "host"}}
**告警集群:** {{$event.Cluster}}{{end}}   
**级别状态:** S{{$event.Severity}} Recovered   
**告警名称:** {{$event.RuleName}}   
**告警详情:** {{$event.TagsJSON}}   
**恢复时间:** {{timeformat $event.LastEvalTime}}   
**告警描述:** **服务已恢复**   
{{- else }}
{{- if ne $event.Cate "host"}}   
**告警集群:** {{$event.Cluster}}{{end}}   
**级别状态:** S{{$event.Severity}} Triggered   
**告警名称:** {{$event.RuleName}} 
**告警详情:** {{$event.TagsJSON}}
**触发时间:** {{timeformat $event.TriggerTime}}   
**发送时间:** {{timestamp}}   
**触发时值:** {{$event.TriggerValue}}   
{{if $event.RuleNote }}**告警描述:** **{{$event.RuleNote}}**{{end}}   
{{- end -}}
{{$domain := "http://10.211.55.3:17000" }}   
[事件详情]({{$domain}}/alert-his-events/{{$event.Id}})|[屏蔽1小时]({{$domain}}/alert-mutes/add?busiGroup={{$event.GroupId}}&cate={{$event.Cate}}&datasource_ids={{$event.DatasourceId}}&prod={{$event.RuleProd}}{{range $key, $value := $event.TagsMap}}&tags={{$key}}%3D{{$value}}{{end}})|[查看曲线]({{$domain}}/metric/explorer?data_source_id={{$event.DatasourceId}}&data_source_name=prometheus&mode=graph&prom_ql={{$event.PromQl|escape}})

上面就是添加了 **告警详情:** {{$event.TagsJSON}} 部分,最终生成的告警事件如下:

在这里插入图片描述

这里可以看到告警名称和告警详情字段中的 rulename 重复了,如果你不想重复展示,也可以继续优化这个模板,把 **告警详情:** {{$event.TagsJSON}} 改成如下内容:

**告警详情:** [{{range $key, $value := $event.TagsMap}}{{if ne $key "rulename"}}{{$key}}={{$value}} {{end}}{{end}}]

最终,feishucard 的消息模板变成:

{{ if $event.IsRecovered }}
{{- if ne $event.Cate "host"}}
**告警集群:** {{$event.Cluster}}{{end}}   
**级别状态:** S{{$event.Severity}} Recovered   
**告警名称:** {{$event.RuleName}}   
**告警详情:** [{{range $key, $value := $event.TagsMap}}{{if ne $key "rulename"}}{{$key}}={{$value}} {{end}}{{end}}]  
**恢复时间:** {{timeformat $event.LastEvalTime}}   
**告警描述:** **服务已恢复**   
{{- else }}
{{- if ne $event.Cate "host"}}   
**告警集群:** {{$event.Cluster}}{{end}}   
**级别状态:** S{{$event.Severity}} Triggered   
**告警名称:** {{$event.RuleName}} 
**告警详情:** [{{range $key, $value := $event.TagsMap}}{{if ne $key "rulename"}}{{$key}}={{$value}} {{end}}{{end}}]
**触发时间:** {{timeformat $event.TriggerTime}}   
**发送时间:** {{timestamp}}   
**触发时值:** {{$event.TriggerValue}}   
{{if $event.RuleNote }}**告警描述:** **{{$event.RuleNote}}**{{end}}   
{{- end -}}
{{$domain := "http://10.211.55.3:17000" }}   
[事件详情]({{$domain}}/alert-his-events/{{$event.Id}})|[屏蔽1小时]({{$domain}}/alert-mutes/add?busiGroup={{$event.GroupId}}&cate={{$event.Cate}}&datasource_ids={{$event.DatasourceId}}&prod={{$event.RuleProd}}{{range $key, $value := $event.TagsMap}}&tags={{$key}}%3D{{$value}}{{end}})|[查看曲线]({{$domain}}/metric/explorer?data_source_id={{$event.DatasourceId}}&data_source_name=prometheus&mode=graph&prom_ql={{$event.PromQl|escape}})

哦了,优先使用飞书卡片方式来对接飞书告警吧,样式好看,也没有那个 & 符号的转义问题。

标题基于Python的汽车之家网站舆情分析系统研究AI更换标题第1章引言阐述汽车之家网站舆情分析的研究背景、意义、国内外研究现状、论文方法及创新点。1.1研究背景与意义说明汽车之家网站舆情分析对汽车行业及消费者的重要性。1.2国内外研究现状概述国内外在汽车舆情分析领域的研究进展与成果。1.3论文方法及创新点介绍本文采用的研究方法及相较于前人的创新之处。第2章相关理论总结和评述舆情分析、Python编程及网络爬虫相关理论。2.1舆情分析理论阐述舆情分析的基本概念、流程及关键技术。2.2Python编程基础介绍Python语言特点及其在数据分析中的应用。2.3网络爬虫技术说明网络爬虫的原理及在舆情数据收集中的应用。第3章系统设计详细描述基于Python的汽车之家网站舆情分析系统的设计方案。3.1系统架构设计给出系统的整体架构,包括数据收集、处理、分析及展示模块。3.2数据收集模块设计介绍如何利用网络爬虫技术收集汽车之家网站的舆情数据。3.3数据处理与分析模块设计阐述数据处理流程及舆情分析算法的选择与实现。第4章系统实现与测试介绍系统的实现过程及测试方法,确保系统稳定可靠。4.1系统实现环境列出系统实现所需的软件、硬件环境及开发工具。4.2系统实现过程详细描述系统各模块的实现步骤及代码实现细节。4.3系统测试方法介绍系统测试的方法、测试用例及测试结果分析。第5章研究结果与分析呈现系统运行结果,分析舆情数据,提出见解。5.1舆情数据可视化展示通过图表等形式展示舆情数据的分布、趋势等特征。5.2舆情分析结果解读对舆情分析结果进行解读,提出对汽车行业的见解。5.3对比方法分析将本系统与其他舆情分析系统进行对比,分析优劣。第6章结论与展望总结研究成果,提出未来研究方向。6.1研究结论概括本文的主要研究成果及对汽车之家网站舆情分析的贡献。6.2展望指出系统存在的不足及未来改进方向,展望舆情
【磁场】扩展卡尔曼滤波器用于利用高斯过程回归进行磁场SLAM研究(Matlab代码实现)内容概要:本文介绍了利用扩展卡尔曼滤波器(EKF)结合高斯过程回归(GPR)进行磁场辅助的SLAM(同步定位与地图构建)研究,并提供了完整的Matlab代码实现。该方法通过高斯过程回归对磁场空间进行建模,有效捕捉磁场分布的非线性特征,同时利用扩展卡尔曼滤波器融合传感器数据,实现移动机器人在复杂环境中的精确定位与地图构建。研究重点在于提升室内等无GPS环境下定位系统的精度与鲁棒性,尤其适用于磁场特征明显的场景。文中详细阐述了算法原理、数学模型构建、状态估计流程及仿真实验设计。; 适合人群:具备一定Matlab编程基础,熟悉机器人感知、导航或状态估计相关理论的研究生、科研人员及从事SLAM算法开发的工程师。; 使用场景及目标:①应用于室内机器人、AGV等在缺乏GPS信号环境下的高精度定位与地图构建;②为磁场SLAM系统的设计与优化提供算法参考和技术验证平台;③帮助研究人员深入理解EKF与GPR在非线性系统中的融合机制及实际应用方法。; 阅读建议:建议读者结合Matlab代码逐模块分析算法实现细节,重点关注高斯过程回归的训练与预测过程以及EKF的状态更新逻辑,可通过替换实际磁场数据进行实验验证,进一步拓展至多源传感器融合场景。
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