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作为阿里云最大最核心的云产品，阿里云弹性计算（ECS）是阿里巴巴经济体以及其它部署在 ECS 上的云产品的底座，同时也支撑着国内外非常多的业务，其贡献和重要性有目共睹。由于阿里内部的经济体上云和云计算普及，ECS 对外的 OpenAPI 调用量每年都出现大幅增长，这意味着在保证亿级调用量稳定的前提下，系统每年都会面临新的稳定性挑战。
在 ECS 现有的SRE体系中，预警治理是稳定性治理中非常重要的一环，那么在日常预警治理中，我关注的预警6要素都包含哪些内容？关键内容提炼看这里：
1、准确：预警本身准确并正确通知
2、适时：适时通知、适时应急
3、详尽：给出影响范围、上下文和诊断信息
4、恢复：隔离、止血、自愈
5、覆盖：按模板自动覆盖
6、度量：通过数据统计做负熵
7、实践总结：用工程方式实现自动化治理
作者介绍
阿里云弹性计算管控SRE-佐井
TakinTalks社区专家团成员，10年SRE工作经验，先后就职于美团RD、飞猪机票搜索业务、优酷会员等，现就职于阿里云弹性计算管控SRE团队。
温馨提醒：本文约5000字，预计花费9分钟阅读。「TakinTalks稳定性社区」公众号 后台回复“9031”获取文件资料。
背景
如果事情有变坏的可能，不管这种可能性有多小，它总会发生。 —— 墨菲定律
系统的稳定性离不开有效的预警机制，根据墨菲定律：可能出错的地方，一定会出错。我们没法准确预测系统会在什么时候在什么地方出错，但是却可以通过有效配置预警信息，在系统出问题的时候，接口响应变慢、系统服务不可用、业务流量下跌或客户操作无法完成甚至有客户投诉的时候，掌握更多主动权。 为了对抗墨菲定律，我们必须未雨绸缪地在各种系统节点上配置预警信息，以免出问题的时候太过被动；同时为了追求问题发现率（更多的预警项、更不合理的阈值、更无关紧要的内容），我们又陷入了预警覆盖的悖论，最终导致了现在普遍的 预警地狱 现象。 我们看下图，这是一个非常典型的正反馈增强回路，导致预警问题越来越多。 更多的预警项会使问题变好吗？根据熵增定律，这一过程必然导致不可逆的破坏性，最终可能分不清哪些预警需要处理，甚至导致对预警的漠视。有没有办法解决这个问题？有，做负熵！ 从预警的各个环节循序渐进做减法 ，今天我们就聊聊预警环节的6要素。 在这6个预警要素中，有些是被公认且显而易见的，另外一些常被忽略导致 预警地狱 ，本文综合了日常预警定义、通知、治理的经验和智慧，是预警治理的理想实践标准，关注保持良好的预警处理，持续解决系统隐患，促进系统稳定健康发展。
一、准确：预警本身准确并正确通知
（后台回复“9031”获取完整课件） 在大量被忽略的预警中，有很大一部分可以称为不准确，因为即使没有处理也不会发生什么实际问题，准确的第一个定义是预警达到了警告级别。 无需处理的预警会导致 狼来了效 应，对预警越来越漠视，最终漏掉真正有需要处理的预警 ；曾经发现过这样的团队，几个小时报一次的预警没人看，只有到短时间高密度的预警通知才能引起注意，这样的团队对预警的免疫能力越来越强，也越来越危险。另外无效的预警通知还会导致不必需的资源浪费，比如：短信、电话费用等。所以，从现在开始，行动起来把无效预警干掉吧。 准确第二个定义是预警准确地通知到正确的接收人。 不要以为预警通知的人越多就越可能被处理，实际不相关人收到告警更多是观望 ，实际上根本没人行动，因为这些无关的人没有动力也没有能力这么做。曾经遇到过一个case，与预警无关的同学通知需要预警应急的团队，看看你们系统是不是出了问题，虽然这种情况下无关通知起了作用，但对应该预警应急的团队是多么尴尬和可怕的事情啊。另外接收预警应急的同学也需要对预警通知做响应动作，一方面告知关注的同学，预警已经有人响应处理了，另一方面也为后面对预警的度量做数据准备。 总结下，准确要素是把真正的预警信息通知到正确的接收人，这里面 真正的预警 和 正确的接收人 缺少哪个都不应该发送；同时，这也是一次 "握手过程" ，接收人收到通知后要接手并准备处理。
二、适时：适时通知、适时应急
如果按预警的响应率，难道不是及时通知和响应更好？有些情况确实如此；但是别忘了我们来做负熵的，大部分情况我们做到适时就够了，避免过度紧张和恐慌。 首先， 适时需要我们在不同时间段采用不同强度的通知渠道 ，比如夜间需要应急的预警，短信或IM很可能无法及时触达，需要用更强烈的通知方式，比如电话；但是在正常的工作时间，大家都是在线状态就没有这个必要。非常严重的预警，还是需要继续保持紧急的强通知以达到时效性，但是我们还是倡议非必须尽量不用。 其次，在应急上， 对于没有及时响应的预警，可以升级成更强烈的通知渠道 ；同时也可以在处理人员上做升级，比如升级到主管、SRE等，以达到适时应急的目的。并不是每个预警都需要紧急处理的，比如：服务宕机，如果是线上许多机器中的一台，对业务流量不会造成影响，可以稍后再处理。 最后， 适时要保障相同的预警不要短时间重复发送 ，避免淹没在预警炸弹中。一般情况是合并报警并做相关统计，然后根据预警分类做对应的抑制操作，或者让人工选择暂停一段时间的这类预警发送。当第一条预警被认领后，表示相关的应急处理已经启动，再推送相关预警更多是干扰，处理的效果可以通过监控观察，所以是不需要继续再报同样的预警的。
三、详尽：给出影响范围、上下文和诊断信息
收到告警后第一要事是确定问题然后采取对应的隔离或止血措施，如果告警内容太过简单，会让这个过程变成一个猜谜游戏，需要重新去现场，通过多种手段验证和推测，才能确定问题所在，这也是处理预警耗时最多的地方，而且这里很多是靠经验吃饭，新同学几乎很难插手。所以，在预警信息中给出影响范围和上下文和诊断信息，会上问题定位事半功倍。 首先， 预警的影响范围是判断应急轻重缓急的重要指标 。影响范围包括资源、业务、用户等维度：
如果影响范围是个别情况，可以快速做隔离，比如把单个机器做隔离，摘除掉非核心链路或者单个客户做流控降级。相反，如果面积级别的，需要更采用更紧急响应机制，比如拉起更多的人处理：主管、SRE以及团队其它同学，甚至升级成故障级别。 其次，上下文信息会上定位事半功倍。 上下文信息有助于判断错误的诊断，省去重新还原现场的麻烦 。上下文信息包括：
- trace：给出预警问题的一条trace链路，相当于把现场还原
- 日志：详细的错误日志link能定位到具体代码和当时的堆栈信息
- 关联：关联的预警或变更，方便快速判断预警是不是由其它问题关联导致或因变更引起
有了上下文信息，进一步排查的路径基本也确定了；否则需要去各种平台搜集信息、甚至需要重新恢复现成，而这些操作不仅耗时，还可能因为信息不全或时间、流程导致无法得到需要的信息。 最后， 预警中的诊断信息，甚至能直接给出定界原因，免去排查时间 。问题的定位很多时候依赖处理人对业务的理解，对工具的使用，对平台的数据和曾经的经验。预警诊断就是把这些脑海中的流程经验通过规则+数据变成结果直接输出，诊断需要一定的系统能力建设才能实现，比如ECS内部采用下面的架构来支撑诊断：
- 需要把不同渠道的预警信息统一接入，预警信息如果直接发送出去，就丢失了诊断环节，预警信息首先接入诊断层，才能实现后续诊断动作。
- 需要有一定的信息收集能力，包括：各种meta信息（应用、数据库、api、人员、值班 …）、变更信息、运维工具、日志和其它预警信息等。
- 需要有一定的信息整合能力，把预警和收集的信息做整合，结合诊断框架给出诊断结果。
四、恢复：隔离、止血、自愈
恢复是预警处理的第一要事， 先要消除对系统、业务、客户的影响，然后才是排查问题 。要素3（详尽：给出影响范围、上下文和诊断信息）业务为了定位到哪里出了问题，然后采取对应的恢复手动。 一般情况下，恢复需要执行一些动作，如果预警能更进一步，给出恢复操作，那将极大提升响应速度。 一般情况下恢复动作有以下执行路径：
- 故障自愈，根据预警判断影响并关联预制动作完成故障自愈。首先需要预警支持绑定call back动作，可以根据预警内容选择正确自愈操作；其次动作执行控制范围，避免自动执行动作带来二次故障。比如：我们可以检测到单机问题，把机器摘除掉。自愈需要判断好执行的范围和影响面，对有信心的动作才能自动执行。
- 止血动作的action，可以通过link或者chatops方式嵌入到预警内容中，点击相关action快速消除影响。比如：我们会在预警通知中，给出一些流控、重启、开关等动作，一键即可完成操作。
- 最佳实践、操作手册或者相关联系人，在没有止血action的时候，可以给出继续操作的指引，按照手册继续操作或联系能处理的人。
至此，我们通过4个要素的优化，完成了预警的整个应急过程，接下来2个要素讲关注预警的运营，通过高效、有效的运营，更进一步对预警进行治理。
五、覆盖：按模版自动覆盖
在故障复盘中，有不少问题没有及时发现的原因是缺少对应的监控。 监控项是不可能覆盖全的，但是经验是可以积累传承的，通用、标准的预警适用大部分业务，可以通过模板方式做到更大范围的覆盖。
一类预警有着相似的监控项甚至差不多的阈值定义，这类标准的监控要能够在多个应用甚至业务上快速覆盖，通过巡检机制保障不会被遗漏。一般情况下预警的监控项分为基础监控和业务监控，业务重要等级不同，对监控和预警的定义也有差异。比如我们根据应用等级对监控也提出响应的等级，按照等级对监控通过模板进行覆盖，这样避免了忘记配置问题，同时新增资源或服务情况也做到自动覆盖。 通用的监控需要积累并模板化，这样能把经验传递下去，避免发送类似的问题 。比如：之前兄弟团队出现过一个这样的故障。由于发布脚本问题，导致发布过程中从vip摘除的机器在发布完成后没有挂载上，当最后一个机器发布完成后，整个vip没有server导致业务不可用。我们通过复盘总结这样一个通用规则：vip中挂载的机器超过xx%被摘除后，发出一个预警，并应用到多个组织中，就避免了后续再发生类似的事情。
六、度量：通过数据统计做负熵
最后我们来聊聊预警的数据统计。管理大师德鲁克曾经说过：
你如果无法度量它，就无法管理它。(If you can’t measure it, you can’t manage it.）—— 彼得·德鲁克
度量是完成预警治理闭环的重要一环，其实我们这里是借助“精益”的思想，通过数据反馈发现问题，然后在问题上进行尝试，再回头看数据。 度量的数据可以包括以下几个方面：
- 预警的具体数据：用于分析后续分析改进、统计通知频率、统计预警量，比如：每个平均1天不超过3条，TOP人/团队/应用等红黑榜。
- 认领的时间：应急改进，故障类的可以参考 1-5-10（1分钟发现问题，5分钟定位，10分钟恢复）
有了这些运营的数据，治理起来就有了抓手，持续的运营下去，才能让预警往更健康的方向演进。
七、6要素的内部实践总结
最后，结合一个阿里云弹性计算的内部实践，说明我们怎么结合6要素进行预警治理的。 我们在预警方面构建了一个统一的预警平台，把6要素通过工程方式融入到预警生命周期管理上。 （后台回复“9031”获取完整课件） 首先我们收口了大部分的预警渠道，在内部我们有SLS、POP、ARMS、DAS、Promethues等多个预警源，这些预警会通知到预警网关而不是具体的人。预警网关会对这些数据进行解析、架构和诊断操作。 诊断环境我们把会输出影响面、根因和快恢工具，这部分是最复杂的，需要有一定的信息整合能力和诊断能力。 首先我们会把预警信息与meta进行关联，meta是我们内部持续建设的基础数据，里面包含了，资源信息（机器、数据库、API、应用等等）、组织信息（组织架构、owner信息、值班信息）和策略信息（应急流程、升级策略、通知策略等）； 除此之外，针对预警内容我们还要做诊断影响面（影响客户、地域、资源、api等），同时保留上下文并抓取日志或trace链路，最后结合对预警内容的分析给出恢复工具。 这些信息会通过模板引擎进行渲染，最终推送到具体人。
在诊断过程，如果我们发现预警需要升级，会自动升级预警基本并启动对应的应急流程，比如：识别重保客户，会启动alert流程进行应急。最后，通过数据的量化，形成对应的红黑榜通晒，持续对不达标的指标进行治理。同时也会通过数据分析我们在治理流程上的不足，持续迭代，形成闭环。
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