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简介：智能异样剖析的检测后果通过 SLS 告警性能输入到用户配置的告诉渠道。在智能巡检场景中，单个工作往往会巡检大量的实体对象，波及到的对象规定很多，咱们通过 SLS 新版告警能够实现较好的对于巡检事件的治理。
智能异样剖析的检测后果通过 SLS 告警性能输入到用户配置的告诉渠道。在智能巡检场景中，单个工作往往会巡检大量的实体对象，波及到的对象规定很多，咱们通过 SLS 新版告警能够实现较好的对于巡检事件的治理。
巡检事件根底构造
在这里，咱们先简略看下巡检工作的根本逻辑：
对于单个巡检作业而言，外部蕴含 N 个实体的巡检，每个巡检实体对应一个巡检模型，其中任意一个异样事件产生后，都会通过告警零碎告诉到用户，因而咱们须要有能力通过不同的形式将后果进行散发和治理。
咱们先看下巡检事件的根底构造，具体的内置模板如下所示：
## 数据源
+ Project: ${results[0].project}
+ LogStore: ${results[0].store}
## 异样对象
+ Entity: ${labels}
## 异样水平
+ Score: ${annotations.anomaly_score}
## 异样时序图
[[数据详情](${query_url})]
[[作业详情](${alert_url})]
[[确认](${annotations.__ensure_url__})]
[[误报](${annotations.__mismatch_url__})]咱们一起来看下具体的告警音讯的样例，接下来咱们所有的形容都会依据对应的如下后果进行形容。
{
"results": [
{
"store_type": "log",
"region": "cn-chengdu",
"project": "sls-ml-demo",
"store": "machine_metric_logtail",
"start_time": 1641361140,
"end_time": 1641361200
}
],
"labels": {
"ip": "192.168.1.5",
"name": "load_avg"
},
"annotations": {
"__ensure_url__": "$url_path",
"__mismatch_url__": "$url_path",
"__plot_image__": "$url_path",
"alert_msg_type": "ml_anomaly_msg",
"anomaly_score": "0.8000",
"anomaly_type_id": "1",
"anomaly_type_name": "STAB_TYPE",
"job_id": "29030-2bbf5beba0110fa869339708a8217b67",
"model_id": "9c0f0d5ad4879eb75237e2ec8494f5f1",
"title": "metric-logtail-sql"
},
"severity": 8,
"drill_down_url": "$url_path"
}
典型场景配置
场景一
指标：过滤特定实体的异样
操作步骤
寻找到某个巡检工作的【口头策略 ID】，这里要依据用户本人的理论配置来确定，具体的门路如下：
在口头策略中，增加对应的条件
根据上述提供的告警字段而言，咱们假如目前只将【标签】中字段为【ip】且值为【192.168.1.5】的告警音讯发送到特定的【钉钉机器人】中
场景二
指标：过滤特定分数的异样
操作步骤
找到特定的【口头策略 ID】，增加【条件】
配置【异样分数】超过【0.9】分数以上的告警到特定的渠道
- 【名称】- anomaly_score
- 【正则】- ^((1.0)|(0.9[0-9]))$
场景三
指标：过滤特定实体的特定分数的异样
操作步骤
找到特定的【口头策略 ID】，增加【条件】
配置【特定实体】的【异样分数】超过【0.9】分数以上的告警到特定的渠道
- 【标注】的名称设置为 anomaly_score，【正则】- ^((1.0)|(0.9[0-9]))$
- 【标签】的名称设置为 ip，对应的实体内容是 192.168.1.5
场景四
指标：过滤特定异样类型的异样
操作步骤
找到特定的【口头策略 ID】，增加【条件】
配置【特定异样状态】
- 配置【标注】anomaly_type_id，依据对应的值进行判断，具体的内容能够参考[异样类型阐明]
(https://help.aliyun.com/docum…) - 这里只承受特定的【向上漂移类型的异样】anomaly_type_id = 7
场景五
指标：依据巡检事件和根因事件类型进行散发
操作步骤
找到特定的【口头策略 ID】，增加【条件】
配置【智能告警的事件类型】
- 配置【标注】alert_msg_type，对应的值是 ml_anomaly_msg（这个字段示意的是智能巡检的告警）
原文链接
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