• 容器器 • 专线质量量 • 机房出⼝口质量量 • 交换设备 • http • tcp • ping 基础层 应⽤用层 • cache资源 • db资源 • mq资源 • lb资源 • es资源 • 分布式⽂文件 • 进程监控 业务层 • qps/tps • 耗时分布 • 饱和度 • 吞吐量量 • 依赖响应 • 缓存命中率 meta信息 获取业务信息 获取关联关系 告警统计 有意思的尝试 科学的告警策略略 科学？ machine learning?
 deep learning? 不不要盲⽬目的使⽤用机器器学习 先让告警有意义 可读的 • 时间 • 源头 • 规则 • 影响 • 状态 正确的 有价值的 • 发现问题 • 正确反映现实 案例例1 告警规则: 业务A 慢请求量量 >

『定位』都是面向尽快『止损』来 实现。 监控痛点：全面完备、跨云 第二部分 端上、链路、资源、组件、应用多维度跨云监控，不管哪个 环节出问题都能及时感知 产品要求 01.端上、链路、资源、组件、应用多维度跨云监控 端上 卡顿 崩溃 链路 连通性 链路质量 服务端 硬件资源 组件服务 业务应用 夜莺介绍：国产开源监控系统 第三部分 国产开源监控产品相对比较匮乏，夜莺希望重新定义国产开

、count_eq_over_time 道理相同。 小结 上面的知识点是 PromQL 的常规知识，尽量融入了一些生产实践的场景，当然，PromQL 还有 更多函数没有介绍，大家可以阅读其文档学习。 我是来自快猫星云（https://flashcat.cloud/）的秦晓辉，在监控/可观测性道路上，伴你前行 :-)

的目的。 告警自动处理的这段逻辑，未必一定能够做到告警自愈，有的时候只是使用这个机制来抓现场，也是非常 有价值的。比如某个进程挂掉了，在挂掉的时候我想知道当时机器的一些运行情况，比如各项资源的占用 情况、系统日志的信息等等，我们就可以借助告警自动处理的这个方式，来自动跑个脚本抓取当时机器上 的一些现场信息，相比收到告警之后手工登录机器查看要高效得多。 如上，是从思路方法层