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title: "Alerting"
type: concept
tags: [Monitoring, Automation, Notification, Threshold]
sources: [dynamic-dashboard]
last_updated: 2026-04-22
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## Definition

**Alerting** 是在指标超过预设阈值时，主动通知相关人员的机制。与被动查询仪表盘不同，告警实现"异常来找人"而非"人去查异常"的范式转变。

## 核心洞察

> "指标异常不是被看到，而是被通知"

## 告警生命周期

```
Threshold Exceeded → Alert Triggered → Notification Sent → Acknowledged → Resolved
       │                 │                │               │              │
   监控规则          事件生成         多渠道推送       用户确认        问题修复
```

## 告警类型

1. **阈值告警**
   - 固定阈值: `if cpu > 90% → alert`
   - 变化率: `if stars_change > 50/hour → alert`

2. **趋势告警**
   - 异常检测: Twitter 负面情绪突增
   - 预测告警: 基于历史趋势预测故障

3. **复合告警**
   - 多条件组合: `if cpu > 80% AND disk < 20% → alert`

## 告警渠道

| 渠道 | 适用场景 | 优势 |
|------|----------|------|
| Discord | 团队协作/实时讨论 | 频道分类、@mention |
| Email | 正式记录/异步通知 | 归档、可搜索 |
| Slack | 企业团队集成 | 频道/线程组织 |
| Telegram | 个人/移动优先 | 即时推送 |
| SMS | 紧急故障 | 无网络依赖 |

## 告警疲劳管理

- **聚合**: 相似告警合并，减少噪音
- **静默期**: 维护窗口自动静默
- **升级**: 无人响应时升级通知级别
- **去重**: 同一问题不重复通知

## 与 Prometheus Alertmanager 的对比

| 维度 | 自定义 Alerting | Prometheus Alertmanager |
|------|----------------|------------------------|
| 触发规则 | 自然语言描述 | PromQL 表达式 |
| 数据源 | 任意 API | Prometheus metrics |
| 灵活性 | 高（对话式调整） | 中（规则编写） |
| 集成成本 | 低 | 中 |

## Related Concepts

- [[Dynamic-Dashboard]] — 告警是动态仪表盘的核心输出
- [[Scheduled-Task-Flywheel]] — 定时检查是告警的前置条件
- [[Prometheus告警规则]] — Prometheus 生态的规则定义方式