概述
在现代 IT 环境中，监控和告警是确保系统稳定性和可靠性的关键环节。然而，随着业务规模的扩大和数据源的多样化，传统的单一数据源告警系统已经无法满足复杂的需求。为了解决这一问题，我开发了一个开源的多数据源告警引擎——WatchAlert，它能够集成多种数据源，提供灵活的告警策略配置，帮助团队快速响应和处理问题。
项目地址
WatchAlert 是一个开源项目，代码托管在 GitHub 上，欢迎大家访问和使用：
👉 WatchAlert GitHub 仓库
项目文档
- 功能介绍：功能介绍 | WatchAlert
- 快速部署：安装流程 | WatchAlert
项目简介
WatchAlert 是一个基于 Go 语言开发的开源告警引擎，支持从多种数据源（如 Prometheus、VictoriaMetrics、Loki、ElasticSearch、Kubernetes 等）获取监控数据，并根据预定义的告警规则触发告警。
能力：
- Metrics 监控
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- 集成：Prometheus、VictoriaMetrics
- Logs 监控
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- 集成：Loki、ElasticSearch、阿里云日志服务 (AliCloud SLS)
- Traces 监控
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- 集成：Jaeger
- Events 监控
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- 集成：Kubernetes
- Network 监控
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- 集成：HTTP、ICMP、TCP、SSL
- 告警通知
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- 飞书、钉钉、企业微信、邮件、自定义Hook
它具有以下核心特性：
- 多数据源支持：
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- 支持从 Prometheus、Elasticsearch、MySQL、Kafka 等多种数据源获取监控数据。
- 灵活的数据源配置，满足不同场景的需求。
- 灵活的告警规则：
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- 支持基于阈值、趋势、异常检测等多种告警规则。
- 可自定义告警级别（如 INFO、WARNING、CRITICAL）。
- 多渠道告警通知：
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- 支持通过邮件、Slack、Webhook、企业微信等多种渠道发送告警通知。
- 可配置告警通知的频率和优先级。
- 可扩展架构：
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- 采用模块化设计，支持自定义数据源和告警插件。
- 易于扩展和维护，适合团队协作开发。
- 高性能与高可用：
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- 基于 Go 语言的高性能设计，支持高并发处理。
- 支持集群部署，确保系统的高可用性。
项目背景
在日常运维工作中，我们经常需要监控多个数据源（如日志、指标、事件等），并根据这些数据触发告警。然而，传统的告警系统通常只支持单一数据源，无法满足复杂场景的需求。此外，告警规则的配置复杂且不够灵活，导致告警的准确性和及时性难以保证。
为了解决这些问题，我开发了 WatchAlert，旨在提供一个统一的多数据源告警平台，帮助团队更高效地监控和响应问题。
核心功能
1. 多数据源集成
WatchAlert 支持从多种数据源获取监控数据，包括但不限于：
- Prometheus：用于监控系统指标（如 CPU、内存、磁盘等）。
- Elasticsearch：用于分析日志数据，支持基于日志内容的告警。
- Kubernetes：用于监控kubernetes集群事件。
2. 灵活的告警规则
WatchAlert 提供了多种告警规则配置方式：
- 阈值告警：当监控指标超过或低于预设阈值时触发告警。
- 趋势告警：当监控指标的变化趋势（如上升或下降）超过预设范围时触发告警。
- 异常检测：基于机器学习算法，自动检测数据中的异常并触发告警。
3. 多渠道告警通知
WatchAlert 支持通过多种渠道发送告警通知：
- 邮件：通过 SMTP 发送告警邮件。
- Slack：将告警信息发送到 Slack 频道。
- Webhook：支持自定义 Webhook，将告警信息推送到第三方系统。
- 企业微信：通过企业微信机器人发送告警通知。
4. 可扩展架构
WatchAlert 采用模块化设计，支持以下扩展：
- 数据源插件：可以通过编写插件集成新的数据源。
- 告警插件：可以通过编写插件支持新的告警规则或通知渠道。
项目预览
- 演示环境：React App（admin/123）
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结语
WatchAlert 是一个功能强大且易于扩展的多数据源告警引擎，旨在帮助团队更高效地监控和响应问题。如果你正在寻找一个灵活、可靠的告警解决方案，不妨试试 WatchAlert！
如果你对项目感兴趣，欢迎访问 GitHub 仓库，或者通过 Issue 和 Pull Request 参与项目的开发和改进。
感谢你的支持！🎉
WatchAlert，让告警更智能，让运维更高效！
 跟 @pytest.fixture有区别吗？)
