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监控告警配置

关于WeOps各个对象的监控告警配置总示意图如下

  • 关于主机/数据库/中间件/k8s/云平台/网络设备的纳管，详情可参考“1、资源纳管”
  • 各类对象的监控采集和监控策略配置，详情可参考“2.1 监控配置-分对象介绍”
  • 各类对象的告警配置，包括告警抑制/告警屏蔽/自动处理/自动分派、人员通知，详情可参考“2.2告警配置”，各对象配置方法通用

2.1 监控配置​

2.1.1主机监控配置​

背景介绍：主机已经安装完Agent，已经完成纳管，纳管的步骤详情可见“1、资源纳管-主机纳管”，现需要对主机的监控策略进行配置。

Step1：监控采集

主机已经安装完Agent，就已经可以进行监控数据的采集，详情可见“1、资源纳管-主机纳管”这里不在赘述。

Step2：监控策略配置

路径：管理-监控管理-监控策略-主机

  • 进入WeOps的管理中心的监控管理，找到监控策略。

  • 如下图所示，进入新建监控模板配置界面，默认填写策略名称、监控对象

  • 如下图所示，点击“选择监控目标”，可以采用列表选择/静态拓扑选择的方式，选择需要监控的目标。

  • 如下图所示，点击蓝色字体【添加监控项配置】即会弹出对应界面。主机监控项分为“指标”和“事件”两类。指标主要为常见的CPU、内存、磁盘、进程等监控指标。而事件则是指Agent心跳、Ping可达、主机重启等。

  • 选择监控项为指标类，搜索监控项

  • 选择汇聚方式为平均数，即AVG方式。SUM代表总数，AVG代表平均数，MAX代表最大值，MIN代表最小值，COUNT代表计数/总数。

  • 选择汇聚周期，汇聚周期即采集数据的周期。（注：汇聚1min即是服务端每分钟向Agent采集1次数据。若是汇聚周期设置为5min则表示服务端向Agent每5分钟采集1次数据，此刻的Agent已经采集到了5次数据。之后，并根据汇聚方式将这5个数据进行计算(AVG/MAX/MIN等)，计算得出的数值再于检测算法设置的阈值进行比较。）

  • 如下图所示，点击蓝色字体添加检测算法，进行不同监控等级阈值的设置。以下示例采用检测静态阈值触发告警。此外还有高级的阈值检测方式可选择：各种同比/环比策略，共有8种算法

  • 8种算法具体解释如下

  • 【1、静态阈值】静态阈值是最简单也是使用最普遍的检测算法，只要值满足条件即为异常。是一种固定的设定方法。大多数的都是以静态阈值为主。

  • 适用场景： 适用于许多场景，适用可以通过固定值进行异常判断的。如磁盘使用率检测，机器负载等。

  • 配置方法

  • 实现原理

      {value} {method} {threshold}
      # value：当前值
      # method：比较运算符(=，>， >=， <， <=, !=)
      # threshold： 阈值
      # 当前值 (value) 和阈值 (threshold) 进行比较运算
      多条件时，使用and或or关联。 判断规则：or 之前为一组
      例：
       >= 10 and <= 100 or = 0 or >= 120 and <= 200
      (>= 10 and <= 100) or (= 0)  or (>= 120 and <= 200)

  • 【2、同比策略（简易）/同比策略（高级）】

  • 适用场景：适用于以周为周期的曲线场景。比如 pv、在线人数等

  • 配置方法

  • 实现原理

同比策略（简易）

 {value} >= {history_value} * (100 + ceil) * 0.01)
 or
 {value} <= {history_value} * (100 - floor) * 0.01)
# value：当前值
# history_value：上周同一时刻值
# ceil：升幅
# floor：降幅
# 当前值(value) 与上周同一时刻值 (history_value)进行升幅/降幅计算

示例：当 value(90)，ceil(100)，history_value(40)时，则判断为异常

同比策略（高级）

# 算法原理和同比策略（简易）一致，只是用来做比较的历史值含义不一样。
{value} >= {history_value} * (100 + ceil) * 0.01)
or
{value} <= {history_value} * (100 - floor) * 0.01)
# value：当前值
# history_value：前n天同一时刻绝对值的均值
# ceil：升幅
# floor：降幅
# 当前值(value) 与前n天同一时刻绝对值的均值 (history_value)进行升幅/降幅计算
# 前n天同一时刻绝对值的均值计算示例
以日期2019-08-26 12:00:00为例，如果n为7，历史时刻和对应值如下：

取绝对值，因此所有的值为正数
history_value = (12 + 22 + 32 + 42 + 52 + 62 +72) / 7 = 42

示例：当 value(90)，ceil(100)，history_value(42)时，则判断为异常

  • 【3、环比策略（简易）/环比策略（高级）】

  • 适用场景：适用于需要检测数据陡增或陡降的场景。如交易成功率、接口访问成功率等

  • 配置方法

  • 实现原理

环比策略（简易）

算法原理和同比策略（简易）一致，只是用来做比较的历史值含义不一样。
{value} >= {history_value} * (100 + ceil) * 0.01)
 or
{value} <= {history_value} * (100 - floor) * 0.01)
# value：当前值
# history_value：前一时刻值
# ceil：升幅
# floor：降幅
# 当前值(value) 与前一时刻值 (history_value)进行升幅/降幅计算

示例：当 value(90)，ceil(100)，history_value(40)时，则判断为异常

环比策略（高级）

# 算法原理和同比策略（简易）一致，只是用来做比较的历史值含义不一样。
{value} >= {history_value} * (100 + ceil) * 0.01)
or
{value} <= {history_value} * (100 - floor) * 0.01)
# value：当前值
# history_value：前n个时间点的均值
# ceil：升幅
# floor：降幅
# 当前值(value) 与前个时间点的均值 (history_value)进行升幅/降幅计算

# 前n个时间点的均值计算示例（数据周期1分钟）
以日期2019-08-26 12:00:00为例，如果n为5，历史时刻和对应值如下：

history_value = (12 + 22 + 32 + 42 + 52) / 5 = 32

示例：当 value(90)，ceil(100)，history_value(32)时，则判断为异常

  • 【4、同比振幅】

  • 适用场景：场景：适用于监控以天为周期的事件，该事件会明确导致指标的升高或者下降，但需要监控超过合理范围幅度变化的场景。比如每天上午 10 点有一个抢购活动，活动内容不变，因此请求量每天 10:00 相比 09:59 会有一定的升幅。因为活动内容不变，所以请求量的升幅是在一定范围内的。使用该策略可以发现异常的请求量。

  • 配置方法

  • 实现原理

    # 算法示例：
    当前值 − 前一时刻值 >= 过去 5 天内任意一天同时刻差值 × 2 + 3
    以日期2019-08-26 12:00:00为例，如果n为5，历史时刻和对应值如下：

    # 当前值
    value = 26
    # 前一时刻值
    prev_value = 10
    # 比较运算符(=，>， >=， <， <=, !=)
    method = ">="
    # 波动率
    ratio = 2
    # 振幅
    shock = 3
    # 当前值一前一时刻值的差值
    current_diff = 16
    # 5天内同时刻差值
    prev5_diffs = [7, 6, 8, 10, 12]

    前第二天(2019-8-24)同时刻差值： 6 * ratio(2) + shock(3) = 15
    current_diff(16) >= 15

    # 当前值(26) - 前一时刻值(10) >= 2天前的同一时刻差值6 * 2 + 3
    此时算法检测判定为检测结果为异常：

  • 【5、同比区间】

  • 适用场景：温水煮青蛙型 - 数据缓慢上升或下降，适用于以天为周期的曲线场景。由于该模型中数据是缓慢变化的，所以使用【环比策略】、【同比振几幅】都检测不出告警，因为这两种模型主要使用于突升、突降、大于或小于指定值的情况。【同比区间】才适用于这种情况，因为随着数据的变化，当前值和模型值差距越来越大，而区间比较主要就是那当前值和历史模型值做比较。

  • 配置方法

  • 实现原理

    # 算法示例：
    当前值 >= 过去 5 天内同时刻绝对值 × 2 + 3

    以日期2019-08-26 12:00:00为例，如果n为5，历史时刻和对应值如下：

    # 当前值
    value = 11
    # 比较运算符(=，>， >=， <， <=, !=)
    method = ">="
    # 波动率
    ratio = 2
    # 振幅
    shock = 3

    前第3天(2019-8-23)同时刻值： 13 * ratio(2) + shock(3) = 26
    value(26) >= 26

    # 当前值(26) >= 3天前的同一时刻绝对值13 * 2 + 3
    此时算法检测判定为检测结果为异常：

  • 【6、环比振幅】

  • 适用场景：适用于指标陡增或陡降的场景，如果陡降场景，ratio(波动率)配置的值需要 < -1 该算法将环比算法自由开放，可以通过配置 波动率 和 振幅，来达到对数据陡变的监控。同时最小阈值可以过滤无效的数据

  • 配置方法

  • 实现原理

    # 当前值(value) 与前一时刻值 (prev_value)均>= (threshold)，且之间差值>=前一时刻值 (prev_value) * (ratio) + (shock)

    # value：当前值
    # prev_value：前一时刻值
    # threshold：阈值下限
    # ratio：波动率
    # shock：振幅

    以日期2019-08-26 12:00:00为例：


  # 当前值
  value = 46
  # 前一时刻值
  prev_value = 12
  # 波动率
  ratio = 2
  # 振幅
  shock = 3

  value(46) >= 10  and prev_value(12) >=10
  value(46) >= prev_value(12) * (ratio(2) + 1) + shock(3)

  此时算法检测判定为检测结果为异常：
  # 当前值(46)与前一时刻值(12)均>= (10)，且之间差值>=前一时刻值 (12) * (2) + (3)
  • 如下图所示，进行“触发条件”、“恢复条件”、“无数据告警”、“监控纬度”以及“监控条件”的设置。

 触发条件：2个周期内满足2次检测算法触发告警。结合以上汇聚周期1min(监控数据采集周期也是1min)，汇聚方式设置为AVG平均数(1个数的平均数亦是其本身)。综上，每分钟检测1次，连续2次检测满足检测算法设置的阈值即会触发对应的告警等级。

 恢复条件：连续2个周期内不满足条件表示恢复。表示：每分钟检测1次，连续2次检测不满足即表示恢复。

 无数据告警：开启。当数据连续丢失3个周期后触发告警通知。表示：每分钟检测1次数据汇聚情况，若是连续3次(即3分钟内无任何数据)，则触发无数据告警通知。

 监控纬度：不同的监控项有不同的监控纬度。默认监控所有纬度，可以根据需求进行增删。默认情况下是监控所有纬度。例如监控项磁盘空间，那么windows的监控纬度则会是自发现的C:\ D:\ E:\等，而Linux则会是/、/root、/dev等。

 监控条件：监控条件是对监控纬度的筛选，若是不选择则代表监控所有纬度。磁盘监控项中若是监控条件选择C:\则代表只监控磁盘C分区。

  • 如下图所示，对监控项进行一一添加后再进行其他配置即可完成监控策略的配置。

  • 主机监控策略配置完成后，若采集的监控数据超过设定的阈值，则按照致命/预警/提醒三个等级进行告警。

  • 下一步“告警配置”可查看“2.2告警配置”

2.1.2 进程监控配置​

背景介绍：进程监控采集任务配置好下发到目标机器后，会基于采集的任务信息进行工作。通过配置需要监控的进程名，条件可以选择包含/不包含（排除）某些命令行的关键字，过滤出需要的进程，然后探测该进程是否开启端口(可选功能)，同时会采集该进程的相关使用情况。

Step1：监控采集

监控采集的创建有两种路径进入

  • 第一种，通过主机监控视图进入

路径：监控-基础监控-主机

如下图，第一步，一键获取主机进程列表：在主机监控中，可以直接获取进程列表。二三步，快捷创建监控任务：对需要监控的进程，快捷创建监控采集任务，并且自动填充关键信息。第四步，任务创建完成后，可以在进程视图中，正常查看该进程的监控情况

  • 第二种，直接在监控采集创建

路径：管理-监控管理-监控采集

如下图，进入到进程采集的页面，点击进行端口采集新建。目前仅支持主机的进程采集和监控。

  • 两种匹配方式，一种是命令行匹配，查询到命令行关键词，把参数复制进来就可以了，一种是pid路径匹配，把pid路径复制进来，命令行和pid两类详细说明如下

1、命令行参数：通过命令 ps -ef 获取到需要监控的进程的命令参数，在进程监控配置中，填写命令行参数，如果出现命令行参数无法区分两个进程的情况，可以采用排除关键词的方式，准确定位到需要监控测进程。

包含：进程匹配字符串，一般是进程的名称，注意Linux是cmdline, windows是匹配进程名。

排除：即不上报的进程，可以填写正则表达式，如(\d+)，不采集匹配数字的进程。

如下图是通过命令 ps -ef 搜索到所有进程，以及进程的命令行参数（linux）

2、pid比较准确，可以准确识别到需要监控的进程，但是对程序的运行有要求，并非每个进程都会有pid文件，所以建议使用命令行的方式进行监控进程。

  • 主机的进程采集设置完成后，可以在主机的对应监控视图中，查看该主机所有进程的监控情况，如下图

Step2：监控策略配置

路径：管理-监控管理-监控策略

如下图，在监控策略页面，找到主机，点击“创建”按钮，进行主机进程的监控策略的创建

  • 如下图所示，填写策略名称，进行监控项的添加（选择进程类的指标）、监控阈值的配置、监控对象的选择等之后，点击保存即完成监控阈值的配置。

配置完成后，可以根据设定的指标、阈值和告警等级等产生对应的告警。

2.1.3 数据库/中间件监控配置​

背景介绍：需要将数据库/中间件的实例已经新建完成，并且与对应主机已经建立了关联，数据库/中间件纳管的步骤详情可见“1.3 数据库/中间件纳管”，现需要对该实例进行监控采集和监控策略的设置。（这里以oracle为例进行介绍。）

Step1：监控采集

路径：管理-监控管理-监控采集

  • 如下图所示，进入监控采集页面，点击数据库-oracle，进行oracle监控采集任务新建。

  • 如下图所示，采集任务、监控对象、采集插件、采集频率等信息已经默认填写，只需要选择目标(监控oracle主机)

  • 如下图所示，在选择完监控目标后，若所有目标的监控采集参数一致，则在全局参数中填写，若是特殊oracle主机节点有不同的监控采集参数，例如账号密码等，则在对应监控目标后填写。

  • 数据库/中间件的监控采集配置完成后，可在“监控视图-基础监控-数据库/中间件”中查看对应的监控情况和监控视图。

Step2：监控策略配置

路径：管理-监控管理-监控策略

  • 如下图所示，进入到监控管理的监控策略页面，点击新增监控配置。

  • 如下图所示，依照主机监控配置方式（可参见“1、资源配置-监控配置-主机监控配置”），进行监控项的添加、监控阈值的配置、监控对象的选择等之后，点击保存即完成监控阈值的配置。

  • 数据库/中间件监控策略配置完成后，若采集的监控数据超过设定的阈值，则按照致命/预警/提醒三个等级进行告警。
  • 下一步“告警配置”可查看“2.2告警配置”

2.1.4 云平台监控配置（以腾讯云为例）​

背景介绍：需要将云平台纳入监控数据采集中，包括VMware、腾讯云和阿里云等，并设置对应监控策略。

Step1：监控采集

路径：管理-监控管理-监控采集

  • 如下图所示，进入云平台的监控采集界面，进行新增。

  • 如下图所示，依次填写任务名称、腾讯云账号、对应凭据、采集频率等

  • 新建完成后，，可对该腾讯云账号下所有的CVM进行监控数据的采集，并可以在WeOps-监控视图-云平台监控-腾讯云（CVM）中查看已经采集监控数据和监控视图

Step2：监控策略配置

路径：管理-监控管理-监控策略（虚拟化监控）

  • 如下图所示，进入到监控管理的监控策略页面，点击新增云平台-腾讯云监控策略。

  • 如下图所示，默认填写策略名称、监控对象，只需要选择监控项和监控目标即可（与主机监控策略配置操作一致）

  • 监控策略配置完成后，若采集的监控数据超过设定的阈值，则按照致命/预警/提醒三个等级进行告警。

  • 下一步“告警配置”可查看“2.2告警配置”

2.1.5 网站监控配置​

背景介绍：需要将新的网站纳入拨测监控中，并配置相应的监控策略。

Step1：监控采集

路径：管理-监控管理-网站监测

  • 如下图所示，进入网站监测的纳管界面，进行新增拨测任务。

  • 如下图所示，对任务进行配置后点击提交。提交之际系统会进行一次拨测，拨测成功后该任务才算创建成功，否则无法创建。若是创建失败请检查相关配置。

  • 新建完成后，可以在监控视图-网站监测中查看已经采集监控数据和监控视图

Step2：监控策略配置

路径：管理-监控管理-监控策略（网站监测）

  • 如下图所示，进入网站监测的配置界面，进行新增拨测监控。
  • 如下图所示，进行监控项的相关配置，并配置触发和恢复规则，以及选择监控对象，点击确定，即完成对应服务拨测的监控配置

  • 网站监控策略配置完成后，若采集的监控数据超过设定的阈值，则按照致命/预警/提醒三个等级进行告警。
  • 下一步“告警配置”可查看“2.2告警配置”

2.1.6 K8S监控配置​

背景介绍：需要将K8S集群中的pod/node纳入监控中，并配置相应的监控策略。

Step1：监控采集

路径：管理-监控管理-监控采集

  • 如下图，进入监控采集页面，选择K8S，K8S采集任务的新建。

  • 如下图，在采集新建界面，选择需要采集的K8S集群名称（若无可以在该页面进行添加）、配置采集频率，进行K8S监控需要将对应的安装包安装到对应的k8s集群里面，可以从该界面下载安装包，并运行一下命令进行部署

  • 【注】 监控的采集安装包和自动发现的一样的，如果该K8S已经在自动发现时进行了的部署，配置监控采集时可以省去“部署安装包”这一步操作

 注:有以下两种情况
 
 （1）若集群可以使用公网镜像源时，解压安装包，进行安装即可
 tar -zxvf weops-kubernetes.tgz
 helm install weops-collecter weops-kubenetes-discovery-3.11.0.tgz -n weops --create-namespace --set remoteWrtieUrl=http://$(接收数据的Prometheus IP，一版为weops的appt ip):$(接收数据的Prometheus端口，一般为9093)/api/v1/write
 
 （2）若不能使用公网镜像源时，需要先手动导入镜像并推送到私有仓库中，当集群不能使用公网镜像源时，需要手动导入镜像并推送到私有仓库中，压缩包里附带了需要用到的镜像文件，kube-state-metrics.tgz，node_exporter.tgz，cadvisor.tgz，prometheus.tgz 
 需要在helm install时指定本地仓库镜像helm install weops-collecter weops-kubenetes-discovery-3.11.0.tgz -n weops --create-namespace \
  --set remoteWrtieUrl=http://$(接收数据的Prometheus IP，一般为weops的appt ip):$(接收数据的Prometheus端口，一般为9093)/api/v1/write \
  --set image.repository=$(prometheus的私有仓库，如10.10.10.10:5000\prometheus) \
  --set kube-state-metrics.image.repository=$(kube-state-metrics的私有仓库，如10.10.10.10:5000\kube-state-metrics) \
  --set cadvisor-exporter.image=$(cadvisor的私有仓库，如10.10.10.10:5000\cadvisor):latest \
  --set node-exporter.image=$(node-exporter的私有仓库，如.10.10.10:5000\cadvisor):latest

Step2：监控策略配置（以node为例）

路径：管理-监控管理-监控策略（K8S）

  • K8S集群监控采集新建完成以后，可以对pod和node进行监控策略的配置。

  • 如下图，进入到监控策略页面，选择K8S-node，点击“新建”按钮

  • 在新建界面，策略名称、和监控对象已经默认填写。

  • 如下图，点击“选择监控目标”，进行监控对象的选择

*如下图，点击“添加监控项配置”，可进行监控项的选择和配置，这里需要说明的是，由于K8S的特性，监控目标（pod和node）常常处于变化中，可以采取设置监控维度的方式，对某个集群/某个命名空间/某个工作负载下的pod/node进行监控策略的配置，配置成功后，无需选择具体的监控目标，该策略即可生效。

  • 监控策略配置完成后，若采集的监控数据超过设定的阈值，则按照致命/预警/提醒三个等级进行告警。
  • 下一步“告警配置”可查看“2.2告警配置”

2.1.7 网络设备监控配置（以交换机为例）​

背景介绍：需要将网络设备纳入监控中，并配置相应的监控策略，前提是已经将网络设备手动/自动发现纳入到资产中了

Step1：导入/新建网络设备指标模板

路径：管理-监控管理-指标管理

如下图，在指标管理中，选择网络设备-交换机，点击导入模板，可以进行不同品牌和型号的指标模板导入（WeOps提供了网络设备指标模板导入的入口，可监控的设备品牌、型号等支持拓展。）

如下图，对于导入好的指标模板可以进行对应维度/指标的编辑，便于后续使用。

也可以进行指标的新建，具体说明如下

（1）指标型:指标型指标是通过设备的OID（对象标识符）来采集设备的实际数值。所以当某个指标可以找到对应oid进行数据采集时，可以创建指标型指标进行采集。

（2）计算型：对指标型指标的数值进行计算得到的指标。计算型指标可以用于更细粒度地监控设备性能，在计算型指标的公式中，需要引用现有指标，可以采用（指标英文名{template_id})的格式进行引用，公式中固定变量“template_id”为指标所在的模板ID，固定不变。比如“irate(ifOutOctets{template_id}[5m])”。

Step2：监控采集

当需要监控的网络设备已经纳管，并且有适用的监控指标模板（可以是内置的，也可以是导入创建的），可以对网络设备进行监控采集的创建，选择对应的目标，适用的指标模板，并填写凭据信息。

如下图，监控采集创建完成以后，可以在监控视图中，查看对应监控对象的监控信息

Step3：监控策略配置（以交换机为例）

  • 网络设备监控采集新建完成以后，可以网络设备进行监控策略的配置。

  • 如下图，进入到监控策略页面，选择网络设备-交换机，点击“新建”按钮

  • 在新建界面，策略名称、和监控对象已经默认填写。点击“选择监控目标”，进行监控对象的选择点击“添加监控项配置”，可进行监控项的选择和配置

  • 监控策略配置完成后，若采集的监控数据超过设定的阈值，则按照致命/预警/提醒三个等级进行告警。
  • 下一步“告警配置”可查看“2.2告警配置”

2.1.8 硬件设备监控配置​

背景介绍：需要将硬件设备纳入监控数据采集中，并设置对应监控策略。

 注意：ipmi采集暂时不支持自定义端口

Step1：监控采集

路径：管理-监控管理-监控采集

  • 如下图所示，进入硬件服务器的监控采集界面，进行新增。

  • 如下图所示，依次填写任务名称、腾讯云账号、对应凭据、采集频率等

  • 新建完成后，可对该设置的硬件设备进行监控数据的采集，并可以在WeOps-监控视图-基础监控-硬件设备中查看已经采集监控数据和监控视图

Step2：监控策略配置

路径：管理-监控管理-监控策略（硬件监控）

  • 如下图所示，进入到监控管理的监控策略页面，点击新增硬件设备-硬件服务器监控策略。

  • 如下图所示，默认填写策略名称、监控对象，只需要选择监控项和监控目标即可（与主机监控策略配置操作一致）

  • 监控策略配置完成后，若采集的监控数据超过设定的阈值，则按照致命/预警/提醒三个等级进行告警。

  • 下一步“告警配置”可查看“2.2告警配置”

2.2 告警配置​

背景介绍：监控对象已经进行监控数据采集，并配置好相关的监控策略，需要对产生的告警配置抑制、屏蔽、自动分派、自动处理等策略，或设置人员通知。各个对象的告警配置一致，此处介绍通用方法。

告警抑制

通过用户自定义配置告警抑制策略，让符合筛选条件的告警被抑制（即不会成为有效告警）。

路径：管理-告警管理-告警处理-抑制策略

  • 如下图所示，点击新增告警抑制策略规则。

  • 如下图所示，按照如下指示输入匹配规则相关信息，随后点击提交即可完成配置。

  注：目前有三种抑制策略
  【第一种，内置的自动去重策略】：统一告警中心的告警都有一个告警事件 ID 字段，由告警源插件来设定这个字段的清洗规则，当一条告警成为有效告警后，在此条告警未关闭也未恢复的情况下，相同告警事件 ID 的告警自动被收敛。
  【第二种，防抖抑制】：抑制抖动类指标偶发性产生的告警事件，如： CPU 使用率、内存使用率、磁盘 IO、网卡流量等
  抑制规则： n 时间内出现 x 次则产生一条有效告警， 且告警关闭前不再产生新的告警。假设用户设定， 5min 内出现 4 次则产生一条有效告警；那么当告警中心接收到 1 条告警后，没有被自动去重，它会等待 5min，如果这 5 分钟内再次产生了 3 条及以上告警（除告警时间外，其他字段都相同），才会产生有效告警，5min 内产生的告警数量不足以达到数量要求，那这些告警全部被收敛，不会产生有效告警。
  【第三种，关联聚合】：将关联字段相同的告警聚合，如： 7 分钟内“ 告警源+告警指标+告警对象+CMDB 业务+告警等级” 告警相同的告警聚合为 1 条有效告警。
  聚合：第一条有效告警产生后，如果设定的时间窗口内产生关联字段相同的告警，那么这些告警被收敛。
  执行顺序：如果一条告警被接收到后，之前没有相同告警事件 ID 的有效告警，则自动去重无法生效，执行告警抑制策略匹配，待产生有效告警后，后续接收的，相同告警事件 ID 的告警，会被自动去重；如果一条告警被接收到后，之前已有相同告警事件 ID 的有效告警，则优先执行自动去重，不会也不必再去执行抑制策略。

告警屏蔽

某些主机在执行一些日常任务的时候，例如定时备份任务，会导致CPU或是磁盘IO超过监控阈值。生成了”无效”告警，故可以采取该功能进行将特定条件下生成的告警事件进行屏蔽。

路径：管理-告警管理-告警处理-屏蔽策略

  • 如下图所示，点击新增告警屏蔽策略规则。

  • 如下图所示，按照如下指示输入匹配规则相关信息，随后点击提交即可完成配置。

  注：支持两种屏蔽方式：时间屏蔽（即维护期屏蔽，按时间段屏蔽符合筛选条件的告警）、依赖屏蔽（当符合 A 筛选条件的告警产生时，屏蔽之后 XX 时间段内的符合B 筛选条件的告警）。

告警自动处理

管理-告警管理-告警处理-自动处理

  • 如下图所示，点击新增告警处理策略规则

  • 如下图所示，新建页面，配置自动处理策略，让符合筛选条件的告警，根据策略优先级执行自动处理方案（包括自动转工单、自愈处理、自动关闭），可设置策略优先级、生效时间、分派人员、通知方式等

优先级： 1~100，数字越小执行该条策略的优先级越靠前，相同优先级数字的策略，创建时间早的的优先级更靠前。
分派人员：可根据组织目录的展开，选择用户；也可切换为全部用户，对用户名进行模糊搜索；还可以选择用户组（包括内置通知用户组和统一告警中心用户与组页面创建的用户组）。

这里特殊说明下告警转工单，在“自动处理”中选择处理方案为“自动转工单”，按照工单模块内置的告警转工单流程进行相关字段的填写，设置完成后，符合该策略的告警将会转为工单处理，工单处理结束后，告警会自动关闭。

告警自动分派

配置告警自动分派策略，让符合筛选条件的告警，分派给指定人员或用户组，并可选添加附言、是否通知、通知方式等，这里以【短信】通知的形式来进行介绍

路径：管理-告警管理-告警处理-自动分派

  • 如下图所示，进入到告警分派的界面，点击新增告警分派规则。

  • 如下图所示，在第②步选择告警对象，若是不筛选实例则勾选【√不筛选实例】，若是需要筛选则按照第③步进行oracle主机的选择。随后按照第④步添加告警通知人员。在第⑤步选择“自定义通知方式-短信“。随后点击保存即可完成配置。

  *分派策略优先级，同处理策略，优先级1~100，数字越小执行该条策略的优先级越靠前，相同优先级数字的策略，创建时间早的的优先级更靠前。
  *优先执行告警处理策略，其后再执行告警分派策略。
  *支持分派升级，当告警被分派，且分派用户在设定时间内未响应，可以升级分派给其他人，支持多级升级通知。还可设置分派通知规则，当告警未响应/未关闭时，重复通知给被分派用户。
  *可设置通知频率，当告警未响应/未关闭时，重复发送通知。

人员通知

路径：管理-告警管理-人员通知

  • 如下图，进入通知配置界面，选择对应的用户，点击“配置”按钮，可以进行通知方式的配置，可选“邮件、短信、微信、电话”等形式

2.3 动态分组配置​

背景介绍：当监控策略的监控对象经常变动的时候，可以采用动态分组的方式，设置动态分组并设置监控策略。

分组设置

路径：管理-监控管理-动态分组

如下图，点击“新建“按钮，可以针对不同的对象，设置不同的分组条件。设置完成后，符合添加的对象会动态展示，一旦对象发生变化，该动态分组也会发生变化

分组效果

路径：管理-监控管理-监控策略

如下图，在监控策略中，选择监控目标的时候，可以选择该分组，当对象发生变化的时候，动态分组里面的对象也会对应变化，保证该监控策略始终监控的是符合条件的对象。

2.4 监控指标配置​

2.4.1 监控指标通用配置​

背景介绍：监控对象已经纳管进来，并进行监控指标采集，需要对监控指标进行管理和分组，便于在监控视图中更方便的查看各个指标视图。

指标管理设置

路径：管理-监控管理-指标管理

如下图可以对指标的分组、设置关键指标、指标内容等方面的设置/编辑

  • 指标分组：针对不同对象可以进行指标分组新建，分组创建完成后，可以通过拖拽的方式把指标拖拽至对应分组中。

  • 设置关键指标：可以将指标设置为“关键指标”，设置成功后，在监控视图的顶端就可以看到“关键指标”的分组。

  • 指标编辑：支持对指标的显示名、分组、推荐阈值和描述进行编辑，可以修改指标类型，对于枚举值的指标可以设置映射值，设置成功后可以在对应的监控视图看到设置的映射值。

  • 指标维度：展示对应指标的维度，可以对维度的显示名，是否显示等进行编辑

指标视图展示

路径：监控视图-应用/基础监控-主机/数据库/中间件等

如下图，指标管理配置完成后，在“监控视图-应用/基础监控”中的监控视图抽屉中，可以看到分组后的监控视图。

  • 关键指标：标为关键指标的指标，在监控视图中的顶端可以看到“关键指标”的分组以及对应指标视图

  • 指标分组：按照后台设置的分组情况进行展示，可进行搜索和条件筛选等操作

2.4.2 自定义监控插件（脚本插件）​

背景介绍：脚本的是一种灵活和快速的监控采集方式，不同层的监控对象都可以用本来完成。只要目标对象能够提供对应的脚本运行环境，就有对应的命令或脚本方法能够获取相应的指标数据； 此类型插件由于是调用已经封装好的命令，导致性能较低，采集耗时和资源占用多。

支持的脚本有：

Linux：Shell，Python

Windows：Shell，Python，PowerShell

脚本（Script）适用的对象有：操作系统、数据库、中间件

Step1：自定义插件制作

路径：管理-监控管理-监控指标-新建模板

如下图，点击“新建模板”，进入到插件定义页面，脚本插件的制作分为三步：插件定义、插件调试、编辑指标和维度等信息

  • 第一步，插件定义：如下图，需要填写插件基本信息、脚本内容、参数信息等。若需要定义监控采集时需要的参数，可以点击新增参数，并在脚本中用$1、$2来确定位置参数

接下来以 磁盘使用率为例 为例实现脚本采集以及指标监控，脚本内容可参考如下脚本格式

  #!/bin/bash

 #获取磁盘使用率
 disk_name="$1"
 diskUsage=`df -h | grep ${disk_name} | awk -F '[ %]+' '{print $5}'`

 echo "disk_usage{disk_name=\"${disk_name}\"} ${diskUsage}"
  • 脚本参数，脚本中使用到的参数以$1、$2等来确定位置参数，并填写在参数定义中，以便后续下发时填写。
  • 输出格式
echo "disk_usage{disk_name=\"${disk_name}\"} ${diskUsage}"

●指标名：disk_usage 是一个自定义的指标名称，表示磁盘使用率。

●维度 ：{disk_name=\"${disk_name}\"} 是一个维度部分，用于进一步描述或区分指标。包含一个键值对：disk_name 是标签的键。\"${disk_name}\" 是值，表示传入的磁盘名称。注意，这里使用了反斜杠 \ 来转义双引号，使得双引号作为字符串的一部分被保留下来。

●指标值 ：${diskUsage} 是实际的指标值，即磁盘的使用率。它是通过前面的命令（df -h | grep ${disk_name} | awk -F '[ %]+' '{print $5}'）提取出来的。

执行结果示例如下

disk_usage{disk_name="/dev/sda1"} 75%

  • 第二步，进行调试，这里的服务和下发都是测试联调的。填写的内容在后面的监控采集配置是一样的，主要就是为了验证插件制作是否合理，结果是否如预期。

  • 注意：整个调试过程超时时间为 600 秒，如果 600 秒内没有保存就会关闭这个调试过程，保证服务器上不会有残留的调试进程。

  • 当联调获取到数据后会进行指标维度的设置确认。

  • 确认联调结果并设置指标和维度，WeOps可识别脚本中的指标和维度，可以进行编辑和设置，比如设置中文名称等。此外，支持数据预览，方便的看到调试获取的数据值是否符合预期

  • 第三步，保存插件。后续可在监控采集中使用该监控插件进行采集

Step2：设置监控采集

路径：管理-监控管理-监控采集

自定义插件制作完成后，可以在“监控采集”中对监控目标进行监控插件的下发和采集。

Step3：设置监控数据呈现

路径：监控视图-仪表盘/基础监控

监控采集设置完成后，和内置的监控插件一样，监控数据就可以上报，在监控视图、仪表盘可以展示出该插件采集上来的数据。

2.4.3 自定义监控插件（JMX插件）​

背景介绍：可以采集任何开启了JMX服务端口的Java进程的服务状态，通过JMX采集Java进程的JVM信息；使用前提目标对象能够支持远程JMX协议连接，配置JMX远程支持需要重启中间件。 适用于所有的Java类型中间件软件的监控，无需开发，仅需提供配置信息；

step1：开启 JMX 远程访问功能

java 默认自带的了 JMX RMI 的连接器。所以，只需要在启动 java 程序的时候带上运行参数，就可以开启 Agent 的 RMI 协议的连接器。

  • 对于自研 java 程序，例如 java 程序为 app.jar，其启动命令为：java -jar app.jar

  • 对于第三方组件：各个组件的远程 JMX 开启方式，请参考各组件文档。

  • 检查是否启动成功

客户端可以通过以下 URL 去远程访问 JMX 服务。其中，hostName 为目标服务的主机名/IP，portNum 为以上配置的 jmxremote.port。

service:jmx:rmi:///jndi/rmi://${hostName}:${portNum}/jmxrmi

可通过以下两种方式检查是否已经配置成功：

1.简单地可通过检查端口是否存在，以及 PID 是否匹配，来确认 JMX 远程访问是否已经成功启动

netstat -anpt | grep ${portNum}

2.如果安装了 JConsole，也可直接连接测试

Step1：自定义插件制作

路径：管理-监控管理-监控指标-新建模板

如下图，点击“新建模板”，进入到插件定义页面，脚本插件的制作分为三步：插件定义、插件调试、编辑指标和维度等信息

  • 第一步，模板定义，填写对应采集配置，可参考以下示例：

# ==== 固定配置开始 ====
username: 
password: 
jmxUrl: 
ssl: false
# ==== 固定配置结束 ====

# ==== 自定义配置开始 ====
startDelaySeconds: 0
lowercaseOutputName: false
lowercaseOutputLabelNames: false
whitelistObjectNames: ["Catalina:*", "java.lang:*"]
blacklistObjectNames: ["Catalina:j2eeType=Servlet,*"]

rules:
  - pattern: 'Catalina<type=ThreadPool, name="(\w+-\w+)-(\d+)"><>(currentThreadCount|currentThreadsBusy|keepAliveCount|pollerThreadCount|connectionCount):(.*)'
    name: tomcat_threadpool_$3
    value: $4
    valueFactor: 1
    labels:
      port: "$2"
      protocol: "$1"
自定义配置结束
  • 固定配置都必须严格包含以下属性。否则将无法正确地进行指标采集。
username: 
password: 
jmxUrl: 
ssl: false
  • 自定义配置的字段的说明如下
字段名含义
startDelaySeconds启动延迟。延迟期内的任何请求都将返回空指标
lowercaseOutputName小写输出指标名称。适用于 name。默认为 false
lowercaseOutputLabelNames小写输出指标的标签名称。适用于 labels。默认为 false
whitelistObjectNames要查询的 ObjectNames 列表。默认为所有 mBeans
blacklistObjectNames要查询的 ObjectNames 列表。优先级高于 whitelistObjectNames。默认为 none
rules要按顺序应用的规则列表，在第一个匹配到的规则处停止处理。不收集不匹配的属性。如果未指定，则默认以默认格式收集所有内容
pattern用正则表达式模式匹配每个 bean 属性。匹配值(用小括号标识一个匹配值)可被其他选项引用，引用方式为$n(表示第 n 个匹配值)。默认为匹配所有内容
name指标名称。可以引用来自 pattern 的匹配值。如果未指定，将使用默认格式：domainbeanPropertyValue1_key1_key2…keyN_attrName
value指标的值。可以使用静态值或引用来自 pattern 的匹配值。如果未指定，将使用 mBean 值
valueFactor用于将指标的值 value 乘以该设置值，主要用于将 mBean 值从毫秒转换为秒。默认为 1
labels标签名称到标签值的映射。可以引用来自 pattern 的匹配值。使用该参数必须先设置 name。如果使用了 name 但未指定该值，则不会输出任何标签

  • 定义参数，JMX 插件不支持自定义参数，均为固定参数，各固定参数含义如下：

    监听端口：JMX Exporter 启动时监听的 HTTP 端口，注意不是 JMX 端口
    连接字符串：JMX RMI 的 URL，格式为 service:jmx:rmi:///jndi/rmi://${hostName}:${portNum}/jmxrmi。hostName 为目标服务的主机 IP，portNum 为 JMX 监听的端口号。将替换采集配置中的 
    用户名：若开启了用户认证，则需要输入，否则置空。将替换采集配置中的 
    密码：若开启了用户认证，则需要输入，否则置空。将替换采集配置中的

  • 第二步，模板调试

填写相关参数，然后点击“开始调试”，稍等片刻后可查看调试输出。

指标维度，在插件调试获取到结果后，根据实际需要定义指标和维度。

  • 第三步，保存插件，调试并确认数据上报正常后，可进入下一步进行保存。自此，一个 JMX 插件即制作完成。

Step2：设置监控采集

路径：管理-监控管理-监控采集

自定义插件制作完成后，可以在“监控采集”中对监控目标进行监控插件的下发和采集。

Step3：设置监控数据呈现

路径：监控视图-仪表盘/基础监控

监控采集设置完成后，和内置的监控插件一样，监控数据就可以上报，在监控视图、仪表盘可以展示出该插件采集上来的数据。

2.4.4 自定义监控插件（snmp插件）​

背景介绍：SNMP是一个被业界广泛接受的，用于监测网络设备（计算机、路由器）甚至其他设备（例如UPS）的网络协议，属于应用层协议。

使用前提：用户具备可用的MIB库和被监控设备的oid值，用于生成采集监控模板。OID：设备通用的SNMP标识，格式是一段数字如1.3.6.1，使用snmp协议并通过oid访问 设备，即可获取对应oid下的设备信息,如启动时间等。MIB库：各设备官方提供的 设备oid描述文件，可以根据该文件得到能够用于监控的oid以及oid的内容描述信息

SNMP模板的适用对象：网络设备、硬件设备

1：导入SNMP指标模板

路径：管理-监控管理-指标管理

如下图，在指标管理中，选择网络设备-交换机，点击导入模板，可以进行不同品牌和型号的指标模板导入（WeOps提供了网络设备指标模板导入的入口，可监控的设备品牌、型号等支持拓展。可直接使用WeOps产研提供的文件进行导入拓展）

2：创建SNMP指标模板

路径：管理-监控管理-指标管理

点击进行snmp模板的新建，对于snmp模板可以进行对应指标的新增，便于后续使用。

具体说明如下

（1）指标型:指标型指标是通过设备的OID（对象标识符）来采集设备的实际数值。所以当某个指标可以找到对应oid进行数据采集时，可以创建指标型指标进行采集。

（2）计算型：对指标型指标的数值进行计算得到的指标。计算型指标可以用于更细粒度地监控设备性能，在计算型指标的公式中，需要引用现有指标，可以采用（指标英文名{template_id})的格式进行引用，公式中固定变量“template_id”为指标所在的模板ID，固定不变。比如“irate(ifOutOctets{template_id}[5m])”。

Step2：监控采集

当需要监控的网络设备已经纳管，并且有适用的监控指标模板（可以是内置的，也可以是导入创建的），可以对网络设备进行监控采集的创建，选择对应的目标，适用的指标模板，并填写凭据信息。

如下图，监控采集创建完成以后，可以在监控视图中，查看对应监控对象的监控信息

Step3：监控策略配置（以交换机为例）

  • 网络设备监控采集新建完成以后，可以网络设备进行监控策略的配置。

  • 如下图，进入到监控策略页面，选择网络设备-交换机，点击“新建”按钮

  • 在新建界面，策略名称、和监控对象已经默认填写。点击“选择监控目标”，进行监控对象的选择点击“添加监控项配置”，可进行监控项的选择和配置

  • 监控策略配置完成后，若采集的监控数据超过设定的阈值，则按照致命/预警/提醒三个等级进行告警。

Step1:创建模板

Step2:创建模板