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  • pdf文档 告警OnCall事件中心建设方法白皮书

    警之后,实际没有后续动作,只是起到 常态化通知的效果,不需要排查,也不需要止损,甚至连个长线的 TODO 都没有。这类告警多了人就疲 了,当重要的告警来临的时候,也容易忽略。这样的规则如果不经过治理,日积月累,就会产生很多无用 的告警。 第二个常见的原因是底层出问题导致所有的上层依赖都告警,越是底层影响越大,比如基础网络如果出问 题,发出几万条告警都是正常的。 第三个原 不可 靠,想用多个渠道同时发送的方式来保障告警触达率,这也属于告警规则配置不合理的范畴。 第四个原因是预期内的维护动作导致的。比如程序升级变更,如果进程重启时间过长,可能会导致关联的 服务告警,或者某个机器重启,忘记提前屏蔽了,也会产生一堆关联告警。 了解了常见原因,下面我们来看一下有哪些常见解法。 优化告警规则 类似 PagerDuty FlashDuty 员,我们应该怎么处理?我的建议是分产品线统计一个指标:“Runbook 预置率”,就是各个产品线有 多少告警规则配置了 Runbook,有多少没有配置,这个比例要统计出来,然后做成红黑榜,让大家去治 理,治理一段时间之后有经验了,知道预置率大概在一个什么范围是合理的,然后就可以要求大家至少达 到预置率下限的值。否则,就一定是有问题的。 Runbook 这个配置原则,是我最为推荐的原则,效果非常明显,其次就是告警分级原则。
    0 码力 | 23 页 | 1.75 MB | 1 年前
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  • pdf文档 B站统⼀监控系统的设计,演进 与实践分享

    • 返回码 • 响应时间 • 错误率 服务端监控 ⽤用户端监控 如何推进? 服务端监控 场景 分析监控场景对应监控⼿手段 类型 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 如何推进? 服务端监控 场景 分析监控场景对应监控⼿手段 类型 prometheus filter数据 精度降低 建议 降低使⽤用成本 agent prometheus target target target alert_manager 告警平 服务 cache db平台 rms资 外围系统 监控⽬目 规则⽣生 告警规 api 规则管理理 获取监控⽬目标 IDC_1 agent prometheus target target push rule 获取监控数据 获取监控数据 推送告警 降低使⽤用成本 agent prometheus target target target alert_manager 告警平 服务 cache db平台 rms资 外围系统 监控⽬目 规则⽣生 告警规 api 规则管理理 获取监控⽬目标 IDC_1 agent prometheus target target
    0 码力 | 34 页 | 650.25 KB | 1 年前
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  • pdf文档 PromQL 从入门到精通

    前的值,就像执行 ifconfig 命令,每 10 秒执行 一次,每次都看到一个巨大的当前值,而且一次比一次大。如果采集器不做计算,把这个值原封 不动上报给监控服务端,那计算增量、计算速率这个需求,就要放到服务端来实现了,所以服务 端必须要能对这种类型的数据建模抽象,也就是所谓的 Counter 类型。 时序数据 PromQL 就是查询时序数据的一种 Query Language,要想对 offset 1d) 运算符 PromQL 支持基本的算术运算符和比较运算符,可以对不同的即时向量做运算,这为监控系统 带来了巨大的进步,算术运算符让很多计算不需要在采集端做了,可以轻易挪到服务端,而比较 运算符则为告警逻辑提供了支撑。 算术运算符  + (addition)  - (subtraction)  * (multiplication)  / (division) 所谓的summary,也是prometheus的一种埋点数据类型,summary也可以计算90分位、99 分位的值,但是这个值不是通过promql在服务端计算的,而是在应用的内存里,在SDK层面计 算的,即客户端把这个分位值算好,再上报给服务端,服务端就无需通过histogram_quantile 这么重的函数做计算了,而是直接查看就好。 但是,既然是在客户端SDK层面计算,就会产生局限,这些分位值只能是实例级别(或者说进程
    0 码力 | 16 页 | 2.77 MB | 1 年前
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  • pdf文档 1.6 利用夜莺扩展能力打造全方位监控系统

    过aws大规模宕机的情况,影响不 止是55万美元,直接影响大半个 互联网! 2018年有美国调研机构指出,如 果服务器宕机1分钟,银行会损失 27万美元,制造业会损失42万美 元 美团故障?滴滴故障?腾讯故障? 运维监控需求来源 01.监控的原始需求来自业务稳定性 如何减少服务停摆导致的经济损失?尽快发现故障并止损!故障处理过程中,监控是『发现』和『定位』两个环节 的关键工具。故障处理 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 源监控,支持云原生监控,经受了滴滴大规模生产检验 Nightingale Serializer 夜莺数据采集 06. Serializer 夜莺数据采集 07. Forwarder 夜莺设计实现 Server 数据处理 第五部分 夜莺Server数据处理 01. 服务器 02. API 夜莺Server数据处理 03. AlarmRule Control 夜莺Server数据处理 04. CollectRule Control 夜莺Server数据处理
    0 码力 | 40 页 | 3.85 MB | 1 年前
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告警OnCall事件中心建设方法白皮皮书白皮书监控系统设计演进实践分享PromQLPrometheus1.6利用夜莺扩展能力打造方位全方位
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