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name: chunlian_service_alerts rules: # 严重告警API错误率高 - alert: HighAPIErrorRate expr: sum(rate(chunlian_api_requests_total{status_code~5..}[2m])) / sum(rate(chunlian_api_requests_total[2m])) 0.05 for: 2m labels: severity: critical annotations: summary: 春联生成API错误率过高 description: 当前错误率高达 {{ $value }}实例: {{ $labels.instance }} # 警告告警GPU使用率高 - alert: HighGPUUsage expr: gpu_utilization 0.75 for: 5m labels: severity: warning annotations: summary: GPU利用率持续偏高 description: GPU {{ $labels.gpu_id }} 利用率已持续5分钟高于75%当前为 {{ $value }}3.3 告警通知确保信息必达告警发出来必须让人看到。Alertmanager支持多种通知渠道即时通讯工具如钉钉、企业微信、Slack。适合发送Warning级别的告警和实时状态同步。短信/电话通过集成云服务商如阿里云、腾讯云的短信/语音呼叫API。这是处理Critical告警的最后防线确保在非工作时间也能唤醒相关人员。邮件适合发送每日/每周的汇总报告或非紧急的提醒。关键点根据告警级别和值班安排配置不同的路由策略。例如工作时间Critical告警发到钉钉群和短信非工作时间则升级为电话呼叫。4. 春节特别作战预案与演练监控告警体系搭建好后在春节前我们还需要进行几次“实战演练”。首先进行全链路压测。模拟春节级别的流量冲击整个服务集群。观察监控仪表盘上的各项指标变化验证告警阈值是否合理告警通知是否畅通。这个过程可能会发现一些在低压力下隐藏的问题比如某个微服务的数据库连接池配置不足。其次制定清晰的应急预案。对于每一个可能触发的Critical告警都要有对应的、步骤明确的处理预案。例如收到“HighAPIErrorRate”告警第一步是登录 Grafana 查看是哪个服务实例或哪个环节出错第二步是检查该实例日志第三步如果是单实例问题则重启实例如果是普遍问题则立即启动扩容流程。收到“HighGPUUsage”告警且QPS仍在快速上升则立即执行弹性扩容脚本增加2个服务实例并观察负载是否下降。最后建立春节值班机制。明确值班人员和备份人员确保通讯录最新并将告警通知路由配置好。在节前组织值班团队一起回顾一遍监控仪表盘和应急预案做到心中有数。5. 总结为“春联生成模型-中文-base”构建监控告警体系本质上是一场与不确定性的战斗。我们通过监控服务性能、资源消耗、实例健康、业务质量这四个维度的核心指标建立起服务的“数字孪生”让它变得可见、可衡量、可管理。在春节这样的特殊时期这套体系的价值尤为凸显。它不仅是技术保障更是业务信心的来源。当窗外爆竹声声而你看着仪表盘上平稳的曲线和零星的绿色告警希望如此那种一切尽在掌握的感觉就是对运维工作最好的回报。当然没有一劳永逸的体系每次大考后复盘优化阈值调整策略才能让这套防护网越来越坚固。获取更多AI镜像想探索更多AI镜像和应用场景访问 CSDN星图镜像广场提供丰富的预置镜像覆盖大模型推理、图像生成、视频生成、模型微调等多个领域支持一键部署。