常见的可视化告警

你大概已经知道（或猜到）告警可视化alerting and visualization工具是用来做什么的了。下面我们就要来说一下，为什么要讨论这样的工具，甚至某些系统专门将可视化作为特有的功能。

可观察性Observability的概念来自控制理论control theory，这个概念描述了我们通过对系统的输入和输出来了解其的能力。本文将重点介绍具有可观察性的输出组件。

告警可视化工具可以对其它系统的输出进行分析，进而对输出的信息进行结构化表示。告警实际上是对系统异常状态的描述，而可视化则是让用户能够直观理解的结构化表示。

常见的可视化告警

告警

首先要明确一下告警alert的含义。在人员无法响应告警内容情况下，不应该发送告警 —— 包括那些发给多个人但只有其中少数人可以响应的告警，以及系统中的每个异常都触发的告警。因为这样会产生告警疲劳，告警接收者也往往会对这些过多的告警采取忽视的态度 —— 直到系统恶化到以少见的方式告警。

例如，如果管理员每天都会收到告警系统发来的数百封告警邮件，他就很容易会忽略告警系统的所有邮件。除非他真的看到问题发生，或者受到了客户或上级的询问时，管理员才会重新重视告警信息。在这种情况下，告警已经失去了原有的意义和用途。

告警不是一个持续的信息流或者状态更新。告警的目的在于暴露系统无法自动恢复的问题，而且告警应该只发送给最有可能解决问题的人员。超出这个定义的内容都不应该作为告警，否则将会对实际工作造成不良的影响。

不同的告警体系都会有各自的告警类型，因此不能用优先级（P1-P5）或者诸如“信息”、“警告”、“严重”之类的字眼来一概而论，下面我会介绍一些新兴的复杂系统的事件响应中出现的通用分类方式。

刚才我提到了一个“信息”这个告警类型，但实际上告警不应该是一个信息，尽管有些人可能会不这样认为。但我觉得如果一个告警没有发送给任何一个人，它就不应该是警报，而只是一些在许多系统中被视为警报的数据点，代表了一些应该知晓但不需要响应的事件。它更应该作为告警可视化工具的一部分，而不是会导致触发告警的事件。《实用监控》是这个领域的必读书籍，其作者 Mike Julian 在书中就介绍了他自己关于告警的看法。

而非信息警报则代表告警需要被响应以及需要相关的操作。我将这些告警大致分为内部故障和外部故障两种类型，而对于大多数公司来说，通常会有两个以上的级别来确定响应告警的优先级。系统性能下降就是一种故障，因为其对用户的影响通常都是未知的。

内部故障比外部故障的优先级低，但也需要快速响应。内部故障通常包括公司员工使用的内部系统或仅对公司员工可见的应用故障。

外部故障则包括任何马上会产生业务影响的系统故障，但不包括影响系统更新的故障。外部故障一般包括客户所面临的应用故障、数据库故障和导致系统可用性或一致性失效的网络故障，这些都会影响用户的正常使用。对于不直接影响用户的依赖组件故障也属于外部故障，随着应用程序的不断运行，一旦依赖组件发生故障，系统的性能也会受到波及。这种情况对于使用某些外部服务或数据源的系统来说很常见，尽管这些外部服务或数据源对于可能不涉及到系统的主要功能，但是当系统在处理相关依赖组件的错误时可能会出现较明显的延迟。

可视化

可视化的种类有很多，我就不一一赘述了。这是一个有趣的研究领域，在我这些年的数据分析经历当中，学习和应用可视化方面的知识可以说是相当有挑战性。我们需要将复杂的系统输出通过直观的方式来向他人展示，才能有效地把信息传播出去。Google Charts和Tableau都提供了很多可视化方面的工具。下面将会介绍一些最常见的可视化创新解决方案。

折线图

折线图可能是最常见的可视化方式了，它可以让用户很直观地按照时间维度了解系统的情况。系统中每个单一或聚合的指标都会以一条折线在图表中体现。但当同一个图表中同时存在多条折线时，就可能会对阅读有所影响（如下图所示），所以大多数情况下都可以选择仅查看其中的少数几条折线，而不是让所有折线同时显示。如果某个指标的数值产生了大于正常范围的波动，就会很容易发现。例如下图中异常的紫线、黄线、浅蓝线。

折线图的另一个用法是可以将多条折线堆叠起来以显示它们之间的关系。例如对于通过折线图反映服务器的请求数量，可以单独看到每台服务器上的请求，也可以聚合在一起看。这就可以在同一个图表中灵活查看整个系统以及每个实例的情况了。

热力图

另一种常见的可视化方式是热力图。热力图与条形图比较类似，还可以在条形图的基础上显示某部分在整体中占比的变化情况。例如在查看网络请求延时的时候，就可以使用热力图快速查看到所有网络请求的总体趋势和分布情况，另外，它可以使用不同颜色来表示不同部分的数值。

在以下这个热力图中，通过竖直方向上每个时间段的色块数量分布，可以清楚地看到大部分数据集中在整个范围的中心位置。我们还可以发现，大多数时间段的色块分布都是比较宽松的，而 14:00 到 15:00 这一段则分布得很密集，这样的分布有可能意味着一种不健康的状态。

仪表图

还有一种常见的可视化方式是仪表图，用户可以通过仪表图快速了解单个指标。仪表一般用于单个指标的显示，例如车速表代表汽车的行驶速度、油量表代表油箱中的汽油量等等。大多数的仪表图都有一个共通点，就是会划分出所示指标的对应状态。如下图所示，绿色表示正常的状态，橙色表示不良的状态，而红色则表示极差的状态。下图中间一行模拟了真实仪表的显示情况。

上面图表中，除了常规仪表样式的显示方式之外，还有较为直接的数据显示方式，配合相同的配色方案，一眼就可以看出各个指标所处的状态，这一点与和仪表的特点类似。所以，最下面一行可能是仪表图的最佳显示方式，用户不需要仔细阅读，就可以大致了解各个指标的不同状态。这种类型的可视化是我最常用的类型，在数秒钟之间，我就可以全面地总览系统各方面地运行情况。

火焰图

由Netflix 的 Brendan Gregg在 2011 年开始使用的火焰图是一种较为少见地可视化方式。它不像仪表图那样可以从图表中快速得到关键信息，通常只会在需要解决某个应用的问题的时候才会用到这种图表。火焰图主要用于 CPU、内存和相关帧方面的表示，X 轴按字母顺序将帧一一列出，而 Y 轴则表示堆栈的深度。图中每个矩形都是一个标明了调用的函数的堆栈帧。矩形越宽，就表示它在堆栈中出现越频繁。在分析系统性能问题的时候，火焰图能够起到很大的作用，大家不妨尝试一下。

工具的选择

在告警工具方面，有几个商用的工具相当不错。但由于这是一篇介绍开源技术的文章，我只会介绍那些已经被广泛使用的免费工具。希望你也能够为这些工具贡献你自己的代码，让它们更加完善。

告警工具

Bosun

如果你的电脑出现问题，得多亏 Stack Exchange 你才能在网上查到解决办法。Stack Exchange 以众包问答的模式运营着很多不同类型的网站。其中就有广受开发者欢迎的Stack Overflow，以及运维方面有名的Super User。除此以外，从育儿经验到科幻小说、从哲学讨论到单车论坛，Stack Exchange 都有涉猎。

Stack Exchange 开源了它的告警管理系统Bosun，同时也发布了 Prometheus 及其AlertManager系统。这两个系统有共通点。Bosun 和 Prometheus 一样使用 Golang 开发，但 Bosun 比 Prometheus 更为强大，因为它可以使用指标聚合metrics aggregation以外的方式与系统交互。Bosun 还可以从日志和事件收集系统中提取数据，并且支持 Graphite、InfluxDB、OpenTSDB 和 Elasticsearch。

Bosun 的架构包括一个单一的服务器的二进制文件，一个诸如 OpenTSDB 的后端、Redis 以及scollector 代理。 scollector 代理会自动检测主机上正在运行的服务，并反馈这些进程和其它的系统资源的情况。这些数据将发送到后端。随后 Bosun 的二进制服务文件会向后端发起查询，确定是否需要触发告警。也可以通过Grafana这些工具通过一个通用接口查询 Bosun 的底层后端。而 Redis 则用于存储 Bosun 的状态信息和元数据。

Bosun 有一个非常巧妙的功能，就是可以根据历史数据来测试告警。这是我几年前在使用 Prometheus 的时候就非常需要的功能，当时我有一个异常的数据需要产生告警，但没有一个可以用于测试的简便方法。为了确保告警能够正常触发，我不得不造出对应的数据来进行测试。而 Bosun 让这个步骤的耗时大大缩短。

Bosun 更是涵盖了所有常用过的功能，包括简单的图形化表示和告警的创建。它还带有强大的用于编写告警规则的表达式语言。但 Bosun 默认只带有电子邮件通知配置和 HTTP 通知配置，因此如果需要连接到 Slack 或其它工具，就需要对配置作出更大程度的定制化（其文档中有）。类似于 Prometheus，Bosun 还可以使用模板通知，你可以使用 HTML 和 CSS 来创建你所需要的电子邮件通知。

Cabot

Cabot由Arachnys公司开发。你或许对 Arachnys 公司并不了解，但它很有影响力：Arachnys 公司构建了一个基于云的先进解决方案，用于防范金融犯罪。在之前的公司时，我也曾经参与过类似“了解你的客户（KYC）”的工作。大多数公司都认为与恐怖组织产生联系会造成相当不好的影响，因为恐怖组织可能会利用自己的系统来筹集资金。而这些解决方案将有助于防范欺诈类犯罪，尽管这类犯罪情节相对较轻，但仍然也会对机构产生风险。

Arachnys 公司为什么要开发 Cabot 呢？其实只是因为 Arachnys 的开发人员对Nagios不太熟悉。Cabot 的出现对很多人来说都是一个好消息，它基于 Django 和 Bootstrap 开发，因此如果想对这个项目做出自己的贡献，门槛并不高。（另外值得一提的是，Cabot 这个名字来源于开发者的狗。）

与 Bosun 类似，Cabot 也不对数据进行收集，而是使用监控对象的 API 提供的数据。因此，Cabot 告警的模式是拉取而不是推送。它通过访问每个监控对象的 API，根据特定的指标检索所需的数据，然后将告警数据使用 Redis 缓存，进而持久化存储到 Postgres 数据库。

Cabot 的一个较为少见的特点是，它原生支持Graphite，同时也支持Jenkins。Jenkins 在这里被视为一个集中式的定时任务，它会以对待故障的方式去对待构建失败的状况。构建失败当然没有系统故障那么紧急，但一旦出现构建失败，还是需要团队采取措施去处理，毕竟并不是每个人在收到构建失败的电子邮件时都会亲自去检查 Jenkins。

Cabot 另一个有趣的功能是它可以接入 Google 日历安排值班人员，这个称为 Rota 的功能用处很大，希望其它告警系统也能加入类似的功能。Cabot 目前仅支持安排主备联系人，但还有继续改进的空间。它自己的文档也提到，如果需要全面的功能，更应该考虑付费的解决方案。

StatsAgg

Pearson作为一家开发了StatsAgg告警平台的出版公司，这是极为罕见的，当然也很值得敬佩。除此以外，Pearson 还运营着另外几个网站以及和O’Reilly Media合资的企业。但我仍然会将它视为出版教学书籍的公司。

StatsAgg 除了是一个告警平台，还是一个指标聚合平台，甚至也有点类似其它系统的代理。StatsAgg 支持通过 Graphite、StatsD、InfluxDB 和 OpenTSDB 输入数据，也支持将其转发到各种平台。但随着中心服务的负载不断增加，风险也不断增大。尽管如此，如果 StatsAgg 的基础架构足够强壮，即使后端存储平台出现故障，也不会对它产生告警的过程造成影响。

StatsAgg 是用 Java 开发的，为了尽可能降低复杂性，它仅包括主服务和一个 UI。StatsAgg 支持基于正则表达式匹配来发送告警，而且它更注重于服务方面的告警，而不是服务器基础告警。我认为它填补了开源监控工具方面的空白，而这正式它自己的目标。

可视化工具

Grafana

Grafana的知名度很高，它也被广泛采用。每当我需要用到数据面板的时候，我总是会想到它，因为它比我使用过的任何一款类似的产品都要好。Grafana 由 Torkel Ödegaard 开发的，像 Cabot 一样，也是在圣诞节期间开发的，并在 2014 年 1 月发布。在短短几年之间，它已经有了长足的发展。Grafana 基于 Kibana 开发，Torkel 开启了新的分支并将其命名为 Grafana。

Grafana 着重体现了实用性以及数据呈现的美观性。它天生就可以从 Graphite、Elasticsearch、OpenTSDB、Prometheus 和 InfluxDB 收集数据。此外有一个 Grafana 商用版插件可以从更多数据源获取数据，但是其他数据源插件也并非没有开源版本，Grafana 的插件生态系统已经提供了各种数据源。

Grafana 能做什么呢？Grafana 提供了一个中心化的了解系统的方式。它通过 web 来展示数据，任何人都有机会访问到相关信息，当然也可以使用身份验证来对访问进行限制。Grafana 使用各种可视化方式来提供对系统一目了然的了解。Grafana 还支持不同类型的可视化方式，包括集成告警可视化的功能。

现在你可以更直观地设置告警了。通过 Grafana，可以查看图表，还可以查看由于系统性能下降而触发告警的位置，单击要触发报警的位置，并告诉 Grafana 将告警发送何处。这是一个对告警平台非常强大的补充。告警平台不一定会因此而被取代，但告警系统一定会由此得到更多启发和发展。

Grafana 还引入了很多团队协作的功能。不同用户之间能够共享数据面板，你不再需要为Kubernetes集群创建独立的数据面板，因为由 Kubernetes 开发者和 Grafana 开发者共同维护的一些数据面板已经可用了。

团队协作过程中一个重要的功能是注释。注释功能允许用户将上下文添加到图表当中，其他用户就可以通过上下文更直观地理解图表。当团队成员在处理某个事件，并且需要沟通和理解时，这个功能就十分重要了。将所有相关信息都放在需要的位置，可以让整个团队中快速达成共识。在团队需要调查故障原因和定位事件责任时，这个功能就可以发挥作用了。

Vizceral

Vizceral由 Netflix 开发，用于在故障发生时更有效地了解流量的情况。Grafana 是一种通用性更强的工具，而 Vizceral 则专用于某些领域。 尽管 Netflix 表示已经不再在内部使用 Vizceral，也不再主动对其展开维护，但 Vizceral 仍然会定期更新。我在这里介绍这个工具，主要是为了介绍它的的可视化机制，以及如何利用它来协助解决问题。你可以在样例环境中用它来更好地掌握这一类系统的特性。