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告警平台2.0——仿出强大
✍ 道路千万条，安全第一条。操作不规范，运维两行泪。
在《告警平台1.0》中，我们实现了告警平台，可以实现纳管通过AlertManager推送的告警信息，然后进行灵活的告警通知发送。
在这个基础上，我们可以实现对告警进行认领、屏蔽、关闭等操作，也能在移动端进行操作。
但是，这个方案现在只能被动的接受告警，对于告警规则还是需要到Prometheus中去配置，当告警规则较多的情况下，配置分类比较麻烦，所以在想：能不能在现有平台上增加规则配置监控功能？
所以，我又到老朋友《快猫Flashcat》上进行学习，它们除了有故障管理，也有告警管理，可以实现监控告警一体化。
而且，它支持的数据源还比较多，如下：
当然，我不需要实现这么多，只要把常用的Prometheus和Elasticsearch实现即可。
逻辑梳理
相对来说，监控规则的实现逻辑还是比较清晰，如下：
本质上就是后台系统周期性的在数据库（Prometheus、Elasticsearch）中通过规则进行查询，当异常条件满足后，就生成对应的告警事件，然后将告警事件分发到协作空间。
另外，为了提升告警事件的管理效率，避免频繁查询、更新数据库，当产生告警事件后，会将其存入Redis，告警事件更新会同步更新Redis中的数据。同时，后端会有一个常驻的携程，获取Redis中的告警事件，评估是否需要发送到协作空间。
实现效果
1、为了便于规则的管理，我们建立了分组，这里的分组没有和协作空间建立必然的联系，只是为了便于管理告警规则。
2、告警规则就会按组进行分类展示
3、创建规则，目前支持创建Prometheus和Elasticsearch规则。
（1）创建Prometheus规则
我们可以：
- 为规则添加附加标签，比如为了按
标签进行告警发送的时候添加biz=a的标签。 - 定义具体的
PromQL - 指定告警评估表达式，目前支持
严重、警告、通知三个表达式 - 可以配置告警持续时间，只有当告警事件超过持续时间，才会产生真正的告警事件
- 可以配置通知详情，便于人员阅读
- 可以配置通知渠道，将事件推送到某个协作空间
当告警产生后就会发送到对应的渠道，比如发送到企微的消息如下：
（2）创建Elasticsearch规则
主要配置的地方：
- 指定数据源：需要配置告警的数据源地址
- 指定索引：针对哪个索引做规则
- 指定筛选字段：通过这些字段进行过滤日志
- 指定标注字段：在发送告警通知的时候会将该部分发送到群里，便于运维开发提取关键信息
其中，添加标注是为了在展示需要的告警信息，比如：
另外，分组评估用户将告警信息进行分组发送，触发条件用于判断是不是发送告警通知。
当告警事件产生，就会发送一条告警通知，如下：
日志监控的告警逻辑也比较简单，如下：
代码实现
1、对于Prometheus监控规则，定时从Prometheus时序数据库中查询值，然后和配置的策略进行比较，如果满足要求则产生告警事件。
// 从时序数据库中查询数据
resQuery, err = cli.(global.PrometheusProvider).Query(rule.PrometheusConfig.PromQL)
// 然后将值进行比较
for _, v: = range resQuery {
for _, ruleExpr: = range rule.PrometheusConfig.Rules {
// 去除空格
cleanedExpr: = strings.ReplaceAll(ruleExpr.Expr, " ", "")
re: = regexp.MustCompile(`([^\d]+)(\d+)`)
matches: = re.FindStringSubmatch(cleanedExpr)
if len(matches) < 2 {
continue
}
t,
_: = strconv.ParseFloat(matches[2], 64)
option: = alarmCenter.EvalCondition {
Operator: matches[1],
QueryValue: v.Value,
ExpectedValue: t,
}
// 进行比较,当满足条件后生成事件
if ok := alarmCenter.EvalCondition(option);ok{
event := alarmCenter.BuildAlertEvent(rule)
alarmCenter.SaveAlertEvent(event)
}
}
}
2、对于Elasticsearch监控规则，定时从Elasticsearch数据库中查询满足日志条数，当满足告警条件后生成告警事件。
// 从ES中查询值
curAt: = time.Now()
startsAt: = utils.ParserDuration(curAt, int(rule.ElasticsearchConfig.Scope), "m")
queryOptions: = provider.LogQueryOptions {
ElasticSearch: provider.Elasticsearch {
Index: rule.ElasticsearchConfig.Index,
QueryFilter: rule.ElasticsearchConfig.Filter,
Annotations: rule.ElasticsearchConfig.Annotations,
GroupEval: rule.ElasticsearchConfig.GroupEval,
},
StartAt: utils.FormatTimeToUTC(startsAt.Unix()),
EndAt: utils.FormatTimeToUTC(curAt.Unix()),
}
queryRes, count, err = cli.(global.ElasticsearchProvider).Query(queryOptions)
option := alarmCenter.EvalCondition {
Operator: rule.ElasticsearchConfig.TriggerCondition.Operator,
QueryValue: float64(count),
ExpectedValue: rule.ElasticsearchConfig.TriggerCondition.ExpectedValue,
}
// 进行比较,当满足条件后生成事件
if ok := alarmCenter.EvalCondition(option);ok{
event := alarmCenter.BuildAlertEvent(rule)
alarmCenter.SaveAlertEvent(event)
}
3、条件评估的代码如下
代码语言：javascript代码运行次数：0运行复制func EvalCondition(ec alarmCenter.EvalCondition) bool {
// 使用 map 存储操作符对应的比较函数
operatorMap := map[string]func(float64, float64) bool{
">": func(a, b float64) bool { return a > b },
">=": func(a, b float64) bool { return a >= b },
"<": func(a, b float64) bool { return a < b },
"<=": func(a, b float64) bool { return a <= b },
"==": func(a, b float64) bool { return a == b },
"=": func(a, b float64) bool { return a == b },
"!=": func(a, b float64) bool { return a != b },
}
// 查找并执行对应的比较函数
if compareFunc, exists := operatorMap[ec.Operator]; exists {
return compareFunc(ec.QueryValue, ec.ExpectedValue)
}
global.GVA_LOG.Error(fmt.Sprintf("无效的评估条件，%s:%s:%f", ec.Type, ec.Operator, ec.ExpectedValue))
return false
}
告警通知的逻辑还是不变，当监听到告警事件后，进行对应的告警通知。
本文参与 腾讯云自媒体同步曝光计划，分享自微信公众号。原始发表：2025-03-13，如有侵权请联系 cloudcommunity@tencent 删除管理监控配置事件数据库告警平台2.0——仿出强大
✍ 道路千万条，安全第一条。操作不规范，运维两行泪。
在《告警平台1.0》中，我们实现了告警平台，可以实现纳管通过AlertManager推送的告警信息，然后进行灵活的告警通知发送。
在这个基础上，我们可以实现对告警进行认领、屏蔽、关闭等操作，也能在移动端进行操作。
但是，这个方案现在只能被动的接受告警，对于告警规则还是需要到Prometheus中去配置，当告警规则较多的情况下，配置分类比较麻烦，所以在想：能不能在现有平台上增加规则配置监控功能？
所以，我又到老朋友《快猫Flashcat》上进行学习，它们除了有故障管理，也有告警管理，可以实现监控告警一体化。
而且，它支持的数据源还比较多，如下：
当然，我不需要实现这么多，只要把常用的Prometheus和Elasticsearch实现即可。
逻辑梳理
相对来说，监控规则的实现逻辑还是比较清晰，如下：
本质上就是后台系统周期性的在数据库（Prometheus、Elasticsearch）中通过规则进行查询，当异常条件满足后，就生成对应的告警事件，然后将告警事件分发到协作空间。
另外，为了提升告警事件的管理效率，避免频繁查询、更新数据库，当产生告警事件后，会将其存入Redis，告警事件更新会同步更新Redis中的数据。同时，后端会有一个常驻的携程，获取Redis中的告警事件，评估是否需要发送到协作空间。
实现效果
1、为了便于规则的管理，我们建立了分组，这里的分组没有和协作空间建立必然的联系，只是为了便于管理告警规则。
2、告警规则就会按组进行分类展示
3、创建规则，目前支持创建Prometheus和Elasticsearch规则。
（1）创建Prometheus规则
我们可以：
- 为规则添加附加标签，比如为了按
标签进行告警发送的时候添加biz=a的标签。 - 定义具体的
PromQL - 指定告警评估表达式，目前支持
严重、警告、通知三个表达式 - 可以配置告警持续时间，只有当告警事件超过持续时间，才会产生真正的告警事件
- 可以配置通知详情，便于人员阅读
- 可以配置通知渠道，将事件推送到某个协作空间
当告警产生后就会发送到对应的渠道，比如发送到企微的消息如下：
（2）创建Elasticsearch规则
主要配置的地方：
- 指定数据源：需要配置告警的数据源地址
- 指定索引：针对哪个索引做规则
- 指定筛选字段：通过这些字段进行过滤日志
- 指定标注字段：在发送告警通知的时候会将该部分发送到群里，便于运维开发提取关键信息
其中，添加标注是为了在展示需要的告警信息，比如：
另外，分组评估用户将告警信息进行分组发送，触发条件用于判断是不是发送告警通知。
当告警事件产生，就会发送一条告警通知，如下：
日志监控的告警逻辑也比较简单，如下：
代码实现
1、对于Prometheus监控规则，定时从Prometheus时序数据库中查询值，然后和配置的策略进行比较，如果满足要求则产生告警事件。
// 从时序数据库中查询数据
resQuery, err = cli.(global.PrometheusProvider).Query(rule.PrometheusConfig.PromQL)
// 然后将值进行比较
for _, v: = range resQuery {
for _, ruleExpr: = range rule.PrometheusConfig.Rules {
// 去除空格
cleanedExpr: = strings.ReplaceAll(ruleExpr.Expr, " ", "")
re: = regexp.MustCompile(`([^\d]+)(\d+)`)
matches: = re.FindStringSubmatch(cleanedExpr)
if len(matches) < 2 {
continue
}
t,
_: = strconv.ParseFloat(matches[2], 64)
option: = alarmCenter.EvalCondition {
Operator: matches[1],
QueryValue: v.Value,
ExpectedValue: t,
}
// 进行比较,当满足条件后生成事件
if ok := alarmCenter.EvalCondition(option);ok{
event := alarmCenter.BuildAlertEvent(rule)
alarmCenter.SaveAlertEvent(event)
}
}
}
2、对于Elasticsearch监控规则，定时从Elasticsearch数据库中查询满足日志条数，当满足告警条件后生成告警事件。
// 从ES中查询值
curAt: = time.Now()
startsAt: = utils.ParserDuration(curAt, int(rule.ElasticsearchConfig.Scope), "m")
queryOptions: = provider.LogQueryOptions {
ElasticSearch: provider.Elasticsearch {
Index: rule.ElasticsearchConfig.Index,
QueryFilter: rule.ElasticsearchConfig.Filter,
Annotations: rule.ElasticsearchConfig.Annotations,
GroupEval: rule.ElasticsearchConfig.GroupEval,
},
StartAt: utils.FormatTimeToUTC(startsAt.Unix()),
EndAt: utils.FormatTimeToUTC(curAt.Unix()),
}
queryRes, count, err = cli.(global.ElasticsearchProvider).Query(queryOptions)
option := alarmCenter.EvalCondition {
Operator: rule.ElasticsearchConfig.TriggerCondition.Operator,
QueryValue: float64(count),
ExpectedValue: rule.ElasticsearchConfig.TriggerCondition.ExpectedValue,
}
// 进行比较,当满足条件后生成事件
if ok := alarmCenter.EvalCondition(option);ok{
event := alarmCenter.BuildAlertEvent(rule)
alarmCenter.SaveAlertEvent(event)
}
3、条件评估的代码如下
代码语言：javascript代码运行次数：0运行复制func EvalCondition(ec alarmCenter.EvalCondition) bool {
// 使用 map 存储操作符对应的比较函数
operatorMap := map[string]func(float64, float64) bool{
">": func(a, b float64) bool { return a > b },
">=": func(a, b float64) bool { return a >= b },
"<": func(a, b float64) bool { return a < b },
"<=": func(a, b float64) bool { return a <= b },
"==": func(a, b float64) bool { return a == b },
"=": func(a, b float64) bool { return a == b },
"!=": func(a, b float64) bool { return a != b },
}
// 查找并执行对应的比较函数
if compareFunc, exists := operatorMap[ec.Operator]; exists {
return compareFunc(ec.QueryValue, ec.ExpectedValue)
}
global.GVA_LOG.Error(fmt.Sprintf("无效的评估条件，%s:%s:%f", ec.Type, ec.Operator, ec.ExpectedValue))
return false
}
告警通知的逻辑还是不变，当监听到告警事件后，进行对应的告警通知。
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