智能巡检告警配置实践

简介：智能异常分析的检测结果通过 SLS 告警功能输出到用户配置的通知渠道。在智能巡检场景中，单个任务往往会巡检大量的实体对象，涉及到的对象规则很多，我们通过SLS新版告警可以实现较好的对于巡检事件的管理。

智能异常分析的检测结果通过 SLS 告警功能输出到用户配置的通知渠道。在智能巡检场景中，单个任务往往会巡检大量的实体对象，涉及到的对象规则很多，我们通过SLS新版告警可以实现较好的对于巡检事件的管理。

巡检事件基础结构

在这里，我们先简单看下巡检任务的基本逻辑：

对于单个巡检作业而言，内部包含N个实体的巡检，每个巡检实体对应一个巡检模型，其中任意一个异常事件产生后，都会通过告警系统通知到用户，因此我们需要有能力通过不同的方式将结果进行分发和管理。

我们先看下巡检事件的基础结构，具体的内置模板如下所示：

## 数据源
+ Project: ${results[0].project}
+ LogStore: ${results[0].store}##  异常对象
+ Entity: ${labels}## 异常程度
+ Score: ${annotations.anomaly_score}## 异常时序图
![image](${annotations.__plot_image__})[[数据详情](${query_url})]
[[作业详情](${alert_url})][[确认](${annotations.__ensure_url__})]
[[误报](${annotations.__mismatch_url__})]

我们一起来看下具体的告警消息的样例，接下来我们所有的描述都会根据对应的如下结果进行描述。

{"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

目标：过滤特定实体的异常

操作步骤

寻找到某个巡检任务的【行动策略ID】，这里要根据用户自己的实际配置来确定，具体的路径如下：

在行动策略中，添加对应的条件

根据上述提供的告警字段而言，我们假设目前只将【标签】中字段为【ip】且值为【192.168.1.5】的告警消息发送到特定的【钉钉机器人】中

场景二

目标：过滤特定分数的异常

操作步骤

找到特定的【行动策略ID】，添加【条件】
配置【异常分数】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

目标：过滤特定实体的特定分数的异常

操作步骤

找到特定的【行动策略ID】，添加【条件】
配置【特定实体】的【异常分数】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

目标：过滤特定异常类型的异常

操作步骤

找到特定的【行动策略ID】，添加【条件】
配置【特定异常形态】

配置【标注】anomaly_type_id，根据对应的值进行判别，具体的内容可以参考[异常类型说明](异常类型说明 - 日志服务 - 阿里云)
这里只接受特定的【向上漂移类型的异常】anomaly_type_id = 7

场景五

目标：根据巡检事件和根因事件类型进行分发

操作步骤

找到特定的【行动策略ID】，添加【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 （这个字段表示的是智能巡检的告警）

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