日志的监控可能用的 Elastalert，如果上云了，可能还会有多套不同的云监控（尤其是多云场景下）。 监控系统的重心，通常是采集、存储、可视化、生成告警事件，但通常都不具有完备的事件后续处理能 力。这里说的后续处理主要包括：多渠道分级通知、告警静默、抑制、收敛聚合、降噪、排班、认领升 级、协同闭环处理等等。监控系统或多或少都有一些这方面的能力，但是通常都不完备，而这，正是 PagerDuty 入，系统没有自愈能力。这样的系统，需要配备更多运维人员，而且还很难跟老板讲清楚价值。怎么办？ 这就需要制定运维准入规则，哪个系统要交给运维人员来运维，首先要提供一些信息。 ● 相关联系人，出了问题能够及时找到人，联系不上的话得能直接联系研发领导。 ● 服务相关信息，比如代码仓库、系统架构、依赖哪些服务、依赖哪些系统参数、哪些 JVM 参数、常 见问题还有处理办法等等。 然后进行准入评审及准入测试，如果系统架

计算出可用率指标： 逻辑上，是先根据 mem_available{app="clickhouse"} 找到相关指标数据，会找到5条，再根 据 mem_total{app="clickhouse"} 也能找到5条，二者相除的逻辑姑且可以理解为，循环遍历 mem_available 的5条记录，对于每一条，去 mem_total 的5条记录中找标签相同的记录，进 行除法运算。除法运算得到5条结果（ 4 5 6 7 8 9 10 1 2 3 4 5 6 7 8 假设某个 Pod 是接入层的，统计了很多 HTTP 请求相关的指标，我们想统计 5xx 的请求数量， 希望能按 Pod 的 version 画一个饼图。这里有个难点：接入层这个 Pod 没有 version 标签， version 信息只是出现在 kube_pod_labels 中，如何让二者联动呢？上答案：

metric类型 ⽇日志类型 ⾃自定义类型 ⼿手段 时间序列列数据 ⽇日志处理理流 ⾃自研 ⽤用户端监控 apm ⾃自研 客户端 播放器器 metric⽅方案选型 • 能覆盖⼤大部分监控场景 • 固定⼏几种数据类型 ✦ Counter ✦ Gauge ✦ 等.. • 时序数据 ✦ 具有统计特性 ✦ 具有规律律性 metric数据特征 选型原则