Grafana
Grafana 是一款广泛使用的开源数据可视化与监控平台，通过与 Prometheus、InfluxDB、Elasticsearch 等多种数据源集成，提供强大的监控、数据展示和告警功能。其告警体系在及时通知系统异常、保障业务稳定性方面起到关键作用。
Grafana 告警体系概述
Grafana 的告警体系分为以下几个部分：
-
告警规则：
- 用于定义何时触发告警，包括监控指标、评估条件和评估时间间隔。
- 告警规则可以基于面板（Panel）定义，适用于 Prometheus 等时间序列数据库。
-
告警通道（Notification Channels）：
- 定义告警通知的方式和目标，比如邮件、Slack、Webhook、PagerDuty 等。
- 每个通道可以配置自定义的通知格式和条件。
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告警状态：
- 告警有以下三种状态：
- OK：指标在正常范围内。
- Pending：指标开始偏离正常范围，但未超过指定时间窗口。
- Alerting：指标超出阈值并持续超过评估窗口。
- 告警有以下三种状态：
-
告警组（Alerting Groups）：
- 在 Grafana 9.0 后引入的告警管理方式，用于将多个告警规则组合在一起，简化管理。
Grafana 告警的核心组件
1. 告警规则
告警规则定义触发告警的条件，包括以下内容：
- 数据源：指定监控的来源，如 Prometheus。
- 表达式：使用查询语言（如 PromQL）定义监控条件。
- 触发条件：定义何时触发告警，比如
query_result > 80。 - 评估间隔：告警规则的执行频率，通常以秒或分钟为单位。
2. 通知通道
Grafana 支持多种告警通知方式，常见的通知通道包括：
- Email：通过 SMTP 配置邮件通知。
- Slack：与团队协作工具集成。
- Webhook：向自定义接口发送 HTTP 请求。
- Microsoft Teams、PagerDuty、OpsGenie 等。
通知通道配置项：
- 名称：通知通道的唯一标识。
- 类型：选择通知通道类型。
- 接收端点：如邮箱地址、Webhook URL。
- 自定义消息：支持模板化配置消息格式。
3. 分组与继承
- 在 Grafana 9.0 版本及之后，告警规则可以按组分类，每个组可以定义一组共享配置，比如评估间隔或通知目标。
Grafana 告警的工作原理
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定义告警规则：
- 在面板或告警中心中定义告警规则，设置指标监控条件（如 CPU 使用率超过 90%）。
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评估告警状态：
- 根据规则设定的评估间隔（如每 1 分钟），Grafana 会查询数据源的实时数据，判断当前是否满足触发条件。
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触发告警：
- 如果指标满足告警条件，并且持续超出阈值（超过配置的评估窗口），状态从
OK或Pending转为Alerting。
- 如果指标满足告警条件，并且持续超出阈值（超过配置的评估窗口），状态从
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发送通知：
- Grafana 根据配置的通知通道，将告警信息发送到指定的目标（如邮箱、Slack）。
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恢复监控：
- 当指标恢复正常范围时，告警状态变为
OK，并发送恢复通知。
- 当指标恢复正常范围时，告警状态变为
Grafana 告警配置流程
以下是设置 Grafana 告警的典型流程：
1. 创建面板并定义查询
- 打开 Grafana 仪表板，添加一个面板。
- 在查询编辑器中输入查询语句（如 PromQL 查询）。
2. 启用告警并配置规则
- 在面板设置中启用告警（Alert）。
- 配置告警规则，包括：
- 评估间隔
- 触发条件
- 持续时间窗口
3. 设置通知通道
- 前往 Alerting > Notification channels。
- 添加新的通知通道，选择目标类型（如 Slack 或 Email）。
- 配置接收端点和消息模板。
4. 测试与保存
- 在通知通道设置中点击 “Send Test” 验证配置。
- 保存告警规则并应用到面板。
Grafana 告警架构图
┌───────────────┐ ┌─────────────┐ ┌──────────────┐ │ Data Source │───────▶│ Alert Rules │───────▶│ Notification │ │ (e.g., Prometheus)│ │ (Conditions) │ │ Channels │ └───────────────┘ └─────────────┘ └──────────────┘ ▲ ▲ │ │ │ ▼ │ Query Evaluation Email, Slack, Webhook └─────────────────────────────────────────────────────────────┘
Grafana 告警常见用法
1. 监控 CPU 使用率
PromQL 示例：
100 - (avg by (instance) (irate(node_cpu_seconds_total{mode="idle"}[5m])) * 100
规则：CPU 使用率 > 80% 持续 5 分钟触发告警。
2. 监控内存使用率
PromQL 示例：
node_memory_MemTotal_bytes - node_memory_MemAvailable_bytes / node_memory_MemTotal_bytes * 100
规则：内存使用率 > 90% 持续 10 分钟触发告警。
3. 服务不可用告警
PromQL 示例：
up == 0
规则：当服务不可用（up 状态为 0）时立即触发告警。
Grafana 告警的优势
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灵活性：
- 支持多种数据源、复杂查询语言，适应不同场景的监控需求。
-
丰富的通知通道：
- 与主流工具（如 Slack、PagerDuty）无缝集成，支持自定义通知。
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实时性：
- 告警规则执行频率灵活可调，确保告警信息实时送达。
-
可视化支持：
- 告警状态与指标面板集成，提供图形化的告警历史记录和趋势分析。
总结
Grafana 的告警体系为分布式系统提供了全面的监控和告警能力，能够快速检测系统异常并通知相关人员。通过灵活配置数据查询、告警规则和通知通道，Grafana 可以满足从基础设施到应用服务的全方位告警需求，是现代运维中不可或缺的工具。
原文地址：https://blog.csdn.net/weixin_49364648/article/details/145283864
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