本文介绍了运维领域的四个关键指标：告警事件数量、平均解决事件（MTTR）、平均响应时间（MTTA）和升级。告警事件数量的上升可能表明系统问题或监控配置错误；MTTR是衡量业务准备的标准，快速解决事件至关重要；MTTA作为过程指标，反映响应速度，找对人并及时响应能提升效率；有效的升级策略确保重要事件及时处理。通过这些指标，团队可以衡量并改进运维性能。
很难说，生活在这个数据大爆炸的时代对运维同学是福还是祸。灵活的监控系统、开放 API 和易用的数据可视化资源可以将任何想要的数据图表化地显示出来，但是，过多的数据容易产生干扰，反而不利于具体信息提取和操作。
关于监控哪些指标，以及为什么要从系统化的角度出发，我们进行过深入的思考。本文中，我们想与大家分享一些具体的指标和准则，进一步帮助团队衡量并提高运维性能。以下整理了4个关键性运维指标：
告警事件数量
如果团队中的事件数量呈现上升趋势，那么很有可能是哪里出了问题：要么是基础设施有故障，要么是监控工具配置错误需要调整。
随着公司的发展，组织结构会调整，同时业务产品也会不断升级，配套监控也会同步上线，告警事件数量会急剧增加。「我们浪费了大量时间来关闭冗余报警。」－－相信很多同学都会有类似的体会。告警事件数量是可控的：
- 告警数量可统计，如这周告警数量是多少，与新发布的产品系统有没有关系，发生哪些问题？
- 告警数量是可操作的，意味着每一个告警都是有意义并且是需要处理和操作的，如果仅仅是瞅一眼的数据，请不要通过告警方式。例如100＋机器时，每台机器的「CPU 使用率高」告警是没有啥用的，你知道机器 CPU 使用率高后，你能做什么操作呢？你可能直接忽略掉，当数量大到你把需要处理的告警也忽略掉时，告警就失去了意义。类似指标完全可以通过周报／日报进行数据的性能分析，而不是告警。
平均解决事件（ MTTR ）
解决时间是衡量业
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