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智能运维2.0|被告警风暴折磨的运维:怎么跳出无效告警泥潭

智能运维2.0|被告警风暴折磨的运维:怎么跳出无效告警泥潭 擎创夏洛克AIOps
2026-09-17
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导读:减少60%告警工作量!两套能力化解运维告警危机





告警漫天飞
如何直击真故障



告警降噪与应用健康度评估
故障发生时,运维最先要处理的往往不是故障本身,而是告警,一个故障引来数千条告警同时涌入,团队面对的是信息过载——真正要处理的,可能只有几条。

上一篇我们聊了异常检测,说的是怎么把故障挡在发生之前,这一篇往前走一步,看的是同一件事的另外两头:故障发生时,怎么不被告警淹掉;故障还没发生时,怎么看出系统正在退化。

一个解决故障发生时的信息过载,一个盯着故障发生前的退化信号。告警智能管理和应用健康度评估,在场景矩阵里与异常检测同处高紧急度一行,都属于直接影响业务连续性的那类场景。今天我们就分头看这两件事。



01
告警风暴,先解决看不过来
MAKE DATA THINK

告警风暴被列为运维团队面临的最大痛点之一:故障发生时,数千条告警瞬间涌入,运维团队面临信息过载的困境。过去的告警管理主要依赖固定阈值和简单过滤规则,效果并不理想。


擎创在《产品白皮书-2026》里给出的一组结果数字,直接指向四个维度:

  • 告警收敛率达到90%以上
  • 故障发现时间从平均30分钟缩短到5分钟
  • 运维人员告警处理工作量减少60%
  • 无效告警干扰减少

四个维度分别落在收敛率、发现时效、人力投入和实际干扰上。




02
从看指标,到看健康
MAKE DATA THINK

除了在告警侧做收敛,还有一条更早的路——应用健康度评估,告警管理面对的是故障已经发生时的信息过载,健康度评估要解决的则是故障发生前怎么看出系统在退化,它是运维团队日常巡检和风险监控的重要手段。


传统健康评估依赖人工定义的健康指标和阈值,问题集中在三点:指标不全面、判断依赖人工、健康趋势难以预测,针对这三个问题,擎创给出的方向是四个转变:


  • 从"单一指标"到"多维度评估":构建性能、资源、依赖、日志四大维度的健康指标体系
  • 从"人工判断"到"智能评分":由AI持续分析多维度指标,自动输出健康评分和健康趋势
  • 从"事后发现"到"事前预防":基于健康趋势预测,在故障发生前识别健康度退化趋势
  • 从"评分展示"到"智能建议":由智能体分析健康度下降的原因,生成针对性的优化建议




03
某大型国有金融机构的健康度实践
MAKE DATA THINK

四个转变落到客户现场,是一个具体的项目——某大型国有金融机构的系统健康度评估实践。这个项目要解决的问题是:让运维人员准实时掌握业务的整体健康状态,并且知道业务系统出现健康度风险的具体位置。


擎创采用的方案是"六维度健康建模+应用拓扑关联+用户反馈驱动"三条线并进。六个维度分别是整体维度、整体交易、关键交易,以及基础架构的可用性、性能和容量。

应用拓扑关联分三层,从物理组件、物理组件单元到主机,用来定位风险的具体位置。健康墙视图则用磁贴的形式,展示业务系统和公共组件的健康度得分,图中按分数分档,60分以下标为异常,除了怎么算分、怎么定位风险,这套方案还考虑了两件事。

一是历史回溯,可以查看近期或任意历史时间的健康度;二是用户反馈驱动训练,由用户对偏离实际情况的健康度得分进行反馈。




04
建设成果
MAKE DATA THINK

这个项目最终实现的,是从"单指标监控"到"多维度健康建模"的转变,同时建立起周期性的应用视角回顾机制,并通过用户反馈机制持续优化健康度计算模型。






回到开头那句话——故障发生时,数千条告警瞬间涌入,擎创在这两个场景上给出的解法,一条在告警侧:告警收敛率90%以上,故障发现时间从平均30分钟缩短到5分钟,运维人员告警处理工作量减少60%,无效告警干扰减少。一条在健康度侧:由AI持续分析多维度指标,在故障发生前识别健康度退化趋势。

下一篇我们接着聊综合排障与深度诊断,擎创在白皮书里有一句话——"排障不是目的,快速恢复业务才是目的"。故障已经发生之后,怎么把依赖人工经验的"探索式排查"变成"系统化定位",怎么在复杂的系统里锁定根因、把业务先恢复起来,这部分留到下期展开。


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擎创夏洛克AIOps
擎创科技,智能运维 AIOps落地解决方案的供应商,专注于将人工智能赋能运维管理,激活运维数据智慧,助力客户数字化转型。
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