告警压缩与降噪

为何要压缩告警？

运维监控工具/平台，一般是通过配置固定阈值，达到阈值后自动触发/生成告警。如网络中断、闪断；系统升级更新；设备多监控内容多等情况下，更会产生海量告警。以下为告警管理常见问题：

l 故障期间，告警风暴，手机/邮箱会被海量告警淹没；

l 运维人员很难从海量告警从筛选出重要告警，容易忽略重要告警；

l 固定阈值控制，频繁误报、漏报告警；

 

如何实现告警压缩与降噪？

（后文为：CA）适应不同行业、不同规模、不同运维水平公司的各种告警需求，平台支持多维度告警压缩合并与降噪，帮助您在不遗漏重要告警前提下，快速减少告警。

CA实现告警降噪根据降噪程度不同，分为事前和事后共三种方式：

事前：也就是影响告警通知的方式；

事后：不影响告警通知的方式，可以用作事后分析判断。

1. 自动去重压缩；（事前）

2. 规则压缩；（事前）

3. 算法智能降噪（事后）

 

自动去重（事前）

全量告警推送到CA平台后，CA平台会自动基于时间序列，将相同的事件/告警压缩。不同监控工具去重压缩机制有细微差异：根据 eventId(事件ID)和告警对象，去除重复告警。

 

规则压缩（事前）

自动去重后的告警，会按照压缩规则，将相似、同源(同一设备不同类型的信息)告警再次进行压缩。一共分为两种压缩机制，分别是：

1. 算法智能降噪

2. 自定义压缩规则降噪

算法智能降噪

主要原理是将指定时间内的告警，提取相应的关键词放在一组模板中，通过我们的算法将告警进行比对，符合要求的告警会被压缩、整合后在进行通知。

自定义压缩规则降噪

用户可根据自身需求来设置主机、服务、告警内容、告警对象的压缩条件，设置完毕后告警会根据告警压缩规则，来进行压缩降噪。

 

智能算法降噪（事后）

这个事后的算法智能降噪，用于用户的告警分析，使得用户可以清晰的排查告警主要出现的问题在哪，是在通知后进行的，所以不影响告警通知，其中有两种降噪方式，分别是：

1. 高聚合智能算法降噪

2. 仿阅读智能算法降噪

高聚合智能算法降噪

主要原理是将告警的内容，进行文本以算法进行比较，将符合要求的告警文本进行告警聚类。

仿阅读智能算法降噪

主要原理是将告警内容模板化，再将告警模板以一种特定的算法进行对比，将符合规定的告警进行合并。

仿阅读智能算法比高聚合智能算法，降噪条件更严格，因此聚类后的结果一般多于后者。

 

一个高效的压缩与降噪方式，能够有效的避免告警风暴问题，并且能够减少大部分的成本。更多高效功能，欢迎访问，进行产品使用。