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服务画像指标建模与告警规则治理

共计 30 章节

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告警降噪概述

为什么需要告警降噪 · 告警风暴的成因与危害 · 降噪的核心目标与原则

告警降噪概述为什么需要告警降…

告警生命周期管理

告警产生 · 告警去重 · 告警聚合

告警生命周期管理告警产生

告警去重策略

基于时间窗口的去重 · 基于指纹/哈希的去重 · 基于标签组合的去重

告警去重策略基于时间窗口的去…

告警聚合算法

基于规则的聚合（时间/主机/应用） · 基于机器学习的聚合（聚类） · 基于因果关系的聚合

告警聚合算法基于规则的聚合

告警抑制与静默

依赖关系抑制（如 · 周期性静默（维护窗口） · 条件静默（变更窗口）

告警抑制静默

告警关联分析

基于拓扑的关联 · 基于调用链的关联 · 基于时间序列的关联

告警关联分析基于拓扑的关联

告警优先级与分级

P0-P4分级标准 · 基于SLO/SLI的优先级映射 · 动态优先级调整策略

告警优先级分级

告警通知路由

基于值班表的通知 · 基于告警级别的通知 · 多渠道通知（电话/短信/IM/邮件）

告警通知路由基于值班表的通知

告警降噪效果评估

降噪率 · 误报率 · 漏报率

告警降噪效果评估降噪率

Metric Design基础

什么是Metric · Metric的四大黄金信号（延迟/流… · USE方法（利用率/饱和度/错误）

RED方法在Metric Design中的应用

Rate（速率） · Errors（错误） · Duration（持续时间）

服务画像概念

什么是服务画像 · 服务画像的构成要素（基础元数据/运行… · 画像的用途

服务画像概念什么是服务画像

服务画像参数配置

核心参数定义（服务名/集群/实例/版… · 标签规范（Label Naming… · 标签最佳实践

服务画像参数配置核心参数定义

Metric的维度设计

维度爆炸问题 · 基数控制（Cardinality） · 高基数标签的处理方案（如：用户ID

Metric的维度设计

Metric的聚合与降采样

实时聚合（Sum/Avg/Max/M… · 降采样策略（Last/First/M… · 保留周期设计

Metric的聚合

基于SLO的Metric设计

SLI定义 · SLO目标设定 · 错误预算计算

事件与Metric的关联

事件驱动告警 · Metric触发事件 · 事件与Metric的关联分析

告警规则设计原则

阈值设定方法（静态阈值/动态阈值/基… · 规则表达式优化 · 避免抖动（Flapping）

告警规则设计原则阈值设定方法

动态阈值与异常检测

基于统计的异常检测（3-sigma/… · 基于时间序列的预测（ARIMA/Pr… · 基于机器学习的异常检测

动态阈值异常检测

告警噪声分类与治理

瞬时噪声 · 重复噪声 · 抖动噪声

告警噪声分类治理

服务画像的自动化发现

基于CMDB的自动发现 · 基于服务注册中心的自动发现 · 基于Kubernetes标签的自动发…

服务画像的自动化…CMDB

Metric的存储与查询优化

时序数据库选型（Prometheus… · 数据分片与分区 · 查询性能优化

Metric的存储

告警平台架构设计

告警接收层 · 处理层（去重/聚合/抑制） · 路由层

告警平台架构设计告警接收层

告警降噪的AIOps实践

基于历史数据的模式学习 · 智能告警分组 · 智能根因推荐

AIOps告警降噪的

服务画像在故障排查中的应用

快速定位影响范围 · 基于画像的变更风险评估 · 画像驱动的告警上下文增强

服务画像故障排查

Metric Design的常见反模式

过度采集 · 标签滥用 · 忽略业务指标

告警降噪的SRE文化

告警可操作性（Actionable） · 告警可读性 · 告警的持续改进（Postmortem…

SRE告警降噪的

多集群/多环境下的Metric与告警设计

环境标签设计 · 集群隔离 · 全局告警与本地告警的协同

Metric多集群

告警降噪与Metric Design的实战案例

电商大促场景 · 微服务雪崩场景 · 数据库故障场景

课程总结与最佳实践

告警降噪Checklist · Metric Design Chec… · 服务画像参数配置模板

课程总结最佳实践