一、火山引擎监控告警功能概述

在开始点击那些按钮之前，我们不妨先停下来想想：我们到底为什么要折腾监控告警？这问题看似简单，但答案决定了你后续所有配置的出发点和精细度。

1.1 监控告警的核心价值与适用场景

我个人认为，它的核心价值就两个词：“感知”和“止损”。感知，是让你在用户投诉之前，就知道系统哪里不对劲了，可能是CPU悄悄跑满了，也可能是数据库连接在缓慢泄漏。而止损，就是通过及时的告警通知，让你能抢在问题扩大化之前介入处理。

有意思的是，它的适用场景远比想象中广泛。不仅仅是服务器宕机这种“大事”，像某个API接口的响应时间慢慢变长、存储空间还够用但增长趋势异常、甚至是业务层面的关键状态码（比如5xx错误）突然增多，都属于它应该覆盖的范围。根据我的观察，一个成熟的告警体系，应该能让你从“救火队员”转变为“预警先知”。

1.2 主要监控对象：云服务器、数据库、存储与网络

火山引擎的监控覆盖得挺全的，基本上把你关心的核心云资源都囊括了。我们来看看主要的几类：

• 云服务器（ECS）：这是最经典的，CPU、内存、磁盘IO、网络流量，这些基础指标是健康的基石。
• 数据库：无论是RDS还是其他数据库服务，连接数、慢查询数、缓存命中率，这些指标往往直接关联着应用性能。
• 存储：对象存储的请求次数、流量，云硬盘的容量和使用率，别看它们平时安静，出问题就是大问题。
• 网络：公网带宽利用率、内网延迟，还有负载均衡器的相关指标，这些是业务流量的“高速公路”，路况必须掌握。

实际上，当你把这些对象都纳入监控视野后，一张立体的系统健康度画像就慢慢清晰了。

1.3 告警通知渠道支持：短信、邮件、钉钉、Webhook

告警发出来，得让人收得到、看得见才行。火山引擎支持的方式挺接地气的。短信和邮件属于传统但可靠的渠道，适合最高级别的紧急告警。而钉钉、企业微信这类机器人通知，因为能直接推送到工作群，成了我们团队日常协作的首选，响应速度快。

最让我觉得灵活的是Webhook支持。这意味着你可以把告警事件对接到自己内部的运维平台、工单系统，甚至是自动化的处理脚本。比如说，当检测到磁盘空间不足时，不仅能告警，还能自动触发一个清理临时文件的脚本。这思路一打开，告警就从“通知”变成了“自动化流程的触发器”。

二、配置前准备与基础环境设置

好了，理解了“为什么”和“是什么”，我们得做些准备工作了。磨刀不误砍柴工，这一步做好了，后面的配置会事半功倍，管理起来也清爽得多。

2.1 登录火山引擎控制台并进入监控中心

这个步骤很简单，但我想提一个细节。登录后，别急着到处找，通常在顶部导航栏或者左侧的全局菜单里，能找到“监控与运维”或直接叫“监控中心”的入口。点进去，你就来到了整个监控告警功能的大本营。界面布局通常比较清晰，告警策略、监控图表、事件列表这些核心功能模块一目了然。

2.2 为监控目标资源绑定标签与分组

这可能是整个准备环节里最重要，也最容易被忽略的一步。当你的云服务器有几十上百台的时候，难道要一台台去选吗？当然不。

标签（Tag）和资源分组，就是来解决这个问题的。我习惯的做法是，按照“项目-环境-角色”这样的维度去打标签。比如 `project: ecommerce`, `env: prod`, `role: web-server`。这样一来，在后续创建告警策略时，我就可以直接选择“所有带有 `project=ecommerce` 且 `env=prod` 的云服务器”，一下子就把整个生产环境的电商前端服务器都覆盖了。

这不仅仅是方便，更重要的是保证了管理的一致性。新机器只要按规范打好标签，就会自动被已有的监控策略覆盖，不会成为“监控盲区”。

2.3 理解监控指标与数据采集周期

在配置阈值之前，你得先知道这些数据是怎么来的。火山引擎的监控数据采集是有固定周期的，比如可能是1分钟一个点。这意味着，你设置的“持续3个周期”触发，实际上对应的是现实中的3分钟。

另外，值得注意的是，不同指标的统计方式可能不同。比如CPU使用率，通常是取一个采集周期内的平均值。而像网络流量这种，可能是周期内的累计值或峰值。花点时间看看官方文档里对每个指标的具体定义，能让你设置的阈值更符合实际感知，避免误告或者漏告。

这让我想到，有时候告警不准，不一定是系统问题，可能是我们对指标的理解和阈值设定得有点“想当然”。

三、核心配置步骤详解

准备工作就绪，现在我们进入核心环节：创建一条告警策略。我们一步步拆开来看，你会发现它设计的逻辑还是挺清晰的。

3.1 创建告警策略：选择指标与资源范围

点击“创建告警策略”，第一个关键选择来了：监控指标和资源范围。

选择指标时，控制台通常会按产品（如ECS、RDS）分类列出所有可监控的指标。别被长长的列表吓到，抓住核心的就行：对于服务器，无非是CPU、内存、磁盘、网络；对于数据库，则是连接数、QPS、慢查询、空间。你可以一条策略只监控一个指标，这样最清晰；但对于关联性极强的（比如同一台服务器的CPU和内存），也可以考虑放在一起，方便管理。

选择资源范围时，之前打的标签就派上大用场了。你可以按实例ID单选，但更推荐按标签、资源组或者整个项目来批量选择。这里有个小技巧：先选一个小的范围测试策略，没问题了再推广到全部，比较稳妥。

3.2 设置触发条件：阈值、持续周期与告警级别

这是告警策略的“大脑”，决定了它什么时候“开口说话”。

阈值：这个值设多少，真是一门艺术。设高了，等告警时问题可能已经严重了；设低了，又会整天被无关紧要的告警打扰，导致“狼来了”效应。我的经验是，先观察一段时间业务平稳期和高峰期该指标的正常波动范围，然后设定一个略高于正常峰值的阈值。比如CPU使用率，平时在30%波动，峰值到60%，那我可能先设75%作为告警线。

持续周期：这是防抖动的重要参数。指标偶尔 spike 一下（比如一秒内冲到100%）可能是正常的，如果立即告警就是噪音。设置持续1-3个监控周期（即1-3分钟）再触发，可以有效过滤掉这些瞬时抖动，让告警更精准。

告警级别：我一般分三级：紧急（电话/短信）、重要（钉钉/邮件）、提醒（内部平台）。级别和阈值、影响面挂钩。比如，生产环境核心数据库连接数跑满，这必须是“紧急”；而测试环境磁盘用了80%，可能只是个“提醒”。

3.3 配置告警通知：联系人组与静默策略

告警触发了，要告诉谁？怎么告诉？

强烈建议使用联系人组，而不是直接填个人。可以按运维组、开发组、业务负责人等角色建立不同的组。这样，人员变动时，只需要更新联系人组，而不需要修改每一条告警策略，管理成本大大降低。

另一个宝藏功能是静默策略。你有没有遇到过计划内的维护？比如半夜进行数据库迁移，CPU和IO肯定会飙高。如果这时告警狂响，会吵醒所有人。静默策略允许你在指定的时间段内，让特定的告警策略“暂时闭嘴”。这是对同事的一种关爱，也是运维成熟度的体现。

3.4 高级功能：多条件组合与告警依赖

对于复杂场景，基础的单条件可能不够用。

多条件组合：比如，你想监控“CPU使用率高于80% 并且 负载负载（Load Average）高于CPU核数”的情况。单独一个CPU高可能没事，但两个条件同时满足，很可能就是真有问题了。用“与”条件组合，能大幅提升告警的准确性。

告警依赖：这个功能很有意思。举个例子，你的应用跑在某个云服务器上，数据库在另一台。如果数据库服务器本身宕机了，那么应用服务器连不上数据库的告警就会像雪片一样飞来，但它们都是同一个根因导致的。这时，你可以设置应用服务器的告警依赖于数据库服务器的存活状态。一旦数据库挂了，依赖它的应用告警就会被抑制，只发出最根本的那条告警，帮你快速定位问题源头，避免告警风暴淹没真相。

四、典型场景配置实战

理论说了不少，我们来看几个活生生的例子。我把我们团队最常用的几个场景配置思路分享给你，你可以直接参考，也可以举一反三。

4.1 场景一：云服务器CPU/内存使用率告警

这是最经典的场景。配置起来不复杂，但有几个细节值得琢磨。

对于CPU，我通常会设两条策略：一条是“紧急”级别，阈值85%，持续2个周期。这表示CPU已经非常繁忙，可能影响业务。另一条是“重要”级别，阈值70%，持续5个周期。这个告警不那么急，但它是一个重要的趋势信号，提示你需要关注并分析原因了，可能是代码有性能退化，或者该扩容了。

内存告警有点特殊，因为Linux系统会尽量利用内存做缓存，所以看“已用内存”百分比可能不准。更推荐关注“可用内存”的绝对值，或者“内存使用率”这个已经剔除了缓存和缓冲区的指标。设置一个比如“可用内存小于1GB”的阈值，会更贴近“内存不足”的真实风险。

4.2 场景二：云数据库连接数与慢查询监控

数据库是业务的心脏，这里的告警要格外小心。

连接数：告警阈值应该设在你数据库最大连接数的80%-90%。一旦触发，意味着应用可能已经开始排队等待连接，用户体验会急剧下降。这个告警必须是高级别的。

慢查询数：比起监控“当前慢查询”，我更倾向于监控“每分钟慢查询数量”。设置一个比如“每分钟慢查询数大于10”的阈值。如果这个数字突然跳涨，往往意味着有新上线的SQL语句缺乏索引，或者数据量增长导致了原有查询变慢。这是一个非常有效的、提前发现性能瓶颈的手段。

顺便提一下，数据库的磁盘空间告警也要提前设，别等到95%以上才行动，那时候扩容操作可能会因为空间不足而失败。

4.3 场景三：公网带宽与业务状态码告警

这已经是从基础设施监控迈向业务监控的一步了。

公网带宽：监控出方向或入方向带宽的使用率（比如超过购买带宽的85%）。这能帮你及时发现是否遭遇流量攻击，或者业务是否出现了预期外的爆款内容导致流量激增。

业务状态码：如果你使用了火山引擎的负载均衡（CLB），它可以提供后端服务器返回的HTTP状态码监控。配置一条告警，监控“5xx状态码比率”，比如“5分钟内，5xx状态码占比超过1%”。这个告警的价值极高，它直接反映了用户请求的成功率。一旦触发，几乎可以肯定业务逻辑或依赖服务出现了故障，需要立即排查。

把这类业务指标纳入监控，你的运维视角就从“机器没事”提升到了“业务没事”，这是一个质的飞跃。

五、告警管理、优化与最佳实践

配置好告警不是终点，而是一个开始。一个健康的告警体系是需要持续运营和优化的，否则很容易陷入“告警疲劳”，最后大家都不看了。

5.1 告警历史查看与故障复盘

每次告警，无论是否最终造成故障，都是一次学习的机会。火山引擎控制台应该都有告警历史记录功能，里面包含了告警触发、恢复的时间、当时的指标值等。

我们团队有个习惯，每周或每月简单回顾一下告警历史。问几个问题：哪些告警最频繁？它们是真的问题还是阈值设得不合理？哪些严重的故障，告警没有提前捕捉到？通过这种复盘，你会不断地校准你的监控告警系统，让它越来越聪明。

5.2 如何避免告警风暴：设置告警聚合与去重

告警风暴是运维的噩梦。想象一下，一个集群里50台服务器同时出问题，你的手机瞬间被短信塞爆。怎么避免？

首先，可以利用前面提到的告警依赖，抑制掉衍生告警。

其次，看看告警策略是否支持聚合。比如，可以将“同一告警策略，在10分钟内触发的所有告警”聚合成一条通知，在通知里说明影响的资源数量，而不是哐哐哐发几十条。

最后是去重。对于一条持续触发的告警（比如磁盘空间一直在90%以上），没必要每分钟都通知你一次。可以设置“重复通知间隔”，比如每4小时才重发一次提醒，直到问题解决、告警状态恢复为止。

5.3 成本优化：合理设置告警频率与范围

监控和告警本身也可能产生成本，比如短信通知费用。从成本角度，也有一些优化点。

对于非核心的、测试环境的资源，可以适当放宽阈值，或者只通过免费的渠道（如内部聊天机器人）发送低级别告警。

仔细审视你的告警策略范围，是否真的需要覆盖所有资源？有些归档用的存储卷，或者低流量的展示页面，也许不需要那么实时的监控。

关键是找到平衡点：既不错过重要风险，也不为不必要的焦虑买单。

5.4 定期巡检与策略调优建议

我建议把告警策略当作“活文档”，每季度或每半年做一次系统性巡检。

检查项可以包括：1) 是否有僵尸策略（监控的资源已释放）？2) 联系人群组的人员是否已更新？3) 根据业务发展，阈值是否需要调整（例如，业务量翻倍了，CPU告警阈值是否也该动态调整）？4) 是否有新的指标或监控维度可以加入？

告警系统不是一劳永逸的，它应该随着业务和架构一起成长、演化。

六、常见问题排查（FAQ）

最后，我们聊聊那些可能会让你挠头的小问题。这些都是我和同事们曾经遇到过的，希望对你有所帮助。

6.1 告警未触发或延迟的可能原因

你觉得该告警了，但它没响。先别急，按顺序排查：

• 策略状态：最简单也最容易被忽略——这条告警策略启用了吗？或者，它是不是正处于你设置的“静默期”？
• 条件满足：回头看看触发条件。“持续3个周期”的条件真的满足了吗？指标可能只是瞬时触达阈值，又马上回落了。
• 数据延迟：监控数据采集、上报
  

  常见问题

  火山引擎监控告警功能支持哪些云资源？

  火山引擎监控告警功能覆盖了主要的云服务资源，包括云服务器（ECS）的CPU、内存、磁盘IO等基础指标，数据库（如RDS）的连接数、慢查询等性能指标，以及存储和网络相关的关键监控项。

  如何设置告警才能避免半夜被频繁打扰？

  可以通过配置合理的告警阈值、设置告警收敛策略（如相同告警在一定时间内不重复发送）以及利用告警分级机制来实现。关键在于区分紧急告警和预警信息，让告警系统既灵敏又“懂事”。

  监控告警除了服务器宕机，还应该关注哪些场景？

  一个成熟的监控体系应覆盖更广泛的场景，例如API接口响应时间逐渐变长、存储空间使用趋势异常、业务层面关键错误码（如5xx）突增等。这些指标有助于在问题影响扩大前提前发现隐患。

  配置火山引擎告警时有哪些常见的注意事项？

  配置时需明确监控目标的核心指标，设置贴合业务实际的阈值，并规划好告警通知的接收人与渠道。避免阈值过于敏感导致告警泛滥，也需防止阈值过宽错过关键预警。定期回顾和调整策略是保持系统有效的关键。