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QuickAlarm使用手册

添加注册文件首先在项目的资源目录下,添加注册文件 alarm.properties,文件内容如下## 应用名,必填appName=test ## 规则文件所在的路径,如果采用默认加载方式,必填# # 开头,表示存的是绝对路径## 非开头,表示存的是相对路径,一般是放在资源目录下alarmConfPath=tmpalarmConfig ## 最大的类型,非必填maxAlarmType=1000 执行机器扩展前面的规则配置中,有WEIXIN, SMS, EMAIL的,但是只提供了两个NONE和LOG,所以我们可以看下如何自定义实现上面的三个1. 其他相关博文QuickAlarm总纲QuickAlarm之执行器的设计与实现QuickAlarm之规则的设定与加载QuickAlarm之规则解析QuickAlarm 之频率计及接口封装QuickAlarm使用手册项目: QuickAlarm项目地址: Quick-Alarm博客地址: 小灰灰Blog个人博客: Z+|blog基于hexo + github

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QuickAlarm之规则解析

声明在正式进入之前,有必要额外声明一下,因为目前的v1版本,没有开放规则的自定义,也就是说,目前只支持默认的规则,所以接下来的主要内容将集中在默认的规则的解析即基于频率阀值,自动选择执行器的规则解析 规则如果对于规则,依然不是很清晰的,可以阅读一下《QuickAlarm之规则的设定与加载》这里简单的进行说明,中默认的规则结构为:key为类型(即用户执行时,传进来的类型参数 )value为具体规则 每个执行器拥有一个频率区间,通过频率映射到执行器的区间来选择对应的AlarmExecutor,这就是定义的规则II. 时,才有小,也就是我们前面说的不同的执行器,根据阀值区间进行排序,开启之后,遍历,判断频率是否在这个区间内,若在,则表示可以选择它了如果不存在规则,则采用默认的兜底规则若执行器也不存在,就直接采用定义的日志执行器 小结到这里规则和执行器之间的解析关已确定,剩下的东西就简单了,一个维持频率计数,一个线程池,再加上一个对外接口的封装而言基本上,到这里主要的核心逻辑已经完成,小结一下本中的核心设计理念

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    有效的云服务

    原文作者:Venkat Pothamsetty 原文地址: https:dzone.comarticleseffective-cloud-security-alerting 任何安全的首要组件应是它的 当异常发生时,通常是最快也最有效的方式来提醒你尽快采取行动。但是过于恼人的也同样被诟病,例如发出误或需要繁重精细的调校来保证的正常工作。 换句话说,你需要一个“克制”的:一个能产生不多不少,刚好合适的数量的。 一个很多组织都会犯的错误是,他们在内添加了太多不同的等级。 回到基础:优化得到更加高效的搭建流程 你需要的,要能够在需要你采取行动应对异常的时候引起你的注意,但同时,你也不能本末倒置地把所有的时间和精力都用于搭建和仔细精调每一个规则上。 实现你自己的云服务安全 为了能确定你的组织需要的应该是什么样子,最好的方法就是先对发生在你的云环境中的各类事件有清晰且透彻的理解,并分析在你的环境中,3个不同的安全等级分别包括了哪些事件

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    从零搭建Prometheus监控

    Prometheus是由SoundCloud开发的开源监控和时序列数据库(TSDB)。Prometheus使用Go语言开发,是Google BorgMon监控的开源版本。 这样做非常适合做虚拟化环境监控,比如VM、Docker、Kubernetes等。输出被监控组件信息的HTTP接口被叫做exporter 。 Alertmanager 告管理器,用来进行。Push Gateway 支持临时性Job主动推送指标的中间网关。 然后我们再来看看提供的webhook接口,这里的接口我是用的golang写的,接到数据后将body内容到钉钉 ?钉钉收到内容如下 ? 到这里,从零开始搭建Prometheus实现自动监控就说介绍完了,一条龙服务,自动抓取接口+自动+优雅的图表展示,你还在等什么,赶紧high起来!

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    QuickAlarm之默认规则扩展

    QuickAlarm之默认规则扩展本篇主要是扩展默认的规则,使其能更加友好的支持同时选择多种方式扩展遵循两个原则不影响原有的配置文件格式简化规则解析复杂度I. , * * 当计数 count >= min * - max 非null, count < max 则选择本方式; * count >= max 则不选择本方式 * - max 为null( , 则下面会兼容一把,设置为 NONE, 避免因为配置的原因导致异常 alarmConfig.setExecutor(SimpleExecuteFactory.getExecute(basicAlarmConfig.getLevel 其他相关博文QuickAlarm总纲QuickAlarm之执行器的设计与实现QuickAlarm之规则的设定与加载QuickAlarm之规则解析QuickAlarm 之频率计及接口封装QuickAlarm使用手册 项目: QuickAlarm项目地址: Quick-Alarm博客地址: 小灰灰Blog个人博客: Z+|blog基于hexo + github

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    Prometheus 监控 AlertManager 之邮件告

    介绍 Prometheus 是一套开源的监控、、时间序列数据库的组合,最初有 SoundCloud 开发的,后来随着越来越多公司使用,于是便独立成开源项目。 Alertmanager 主要用于接收 Prometheus 发送的告信息,它支持丰富的告通知渠道,例如邮件、微信、钉钉、Slack 等常用沟通工具,而且很容易做到告信息进行去重,降噪,分组等,是一款很好用的告通知 Alertmanager、Node-Exporter 服务,我使用 Docker 方式启动,所以本机需要安装好 Docker 环境,这里忽略 Docker 的安装过程,着重介绍一下如何启动并配置 Prometheus 监控 ,因为我们还没有配置规则来触发。 的作用,从而达到条件,触发规则。

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    一个可扩展的Quick-Alarm

    一个可扩展的Quick-Alarm背景日常的中,是不可缺少的一环,目前方式很多,最常见的有直接打日志,微信,短信,邮件等;而涉及到,一般不可避免的需要提前设置一些基本信息 提交:对外部使用者提供的接口选择:根据相关信息,选择具体的执行单元执行:实现具体的逻辑从任务划分上来看,比较清晰简单,但是每一块的内容又必须可以拓展, 选择规则的制定规则加载器 规则具体的定义细则规则的解析:即根据类型来获取执行器规则动态更新支持线程池 维护队列的计数与频率控制封装对外使用接口所以,通过上面的分析可以看出,这个的结构还是蛮简单的 ,整个只需要四个部分就可以搞定,其中最主要的就是前面两个了,后面将分别说明小结做一个东西,当然是希望可以带来一些用处,或者能学习到什么东西,才不枉花费精力来折腾一下,那么我们这个,究竟有什么用, 用途:支持灵活可配的规则,以及具体业务的自定义拓展目标就是的使用姿势,也就是不管什么,都一个姿势,但是内部可以玩出各种花样,对使用者而言就方便简洁了学习:抛开特有的知识点,可以抽象一些公共可用的地方

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    智能视频分析烟火

    烟火对摄像机画面进行实时检测,当发现视频画面内出现烟雾、火焰时,主动触发提示,通知管理人员。   智能视频分析烟火基于智能视频分析,运用智能视频分析结合最前沿深度学习技术,对视频监测画面进行实时分析、突发状况实时告对摄像机视频画面进行实时监测,当发现画面内出现烟雾、火焰时,主动触发告提示,并通过短信、电话、语音等方式进行通知,具有识别率高、兼容性强、性能稳定等特点。 烟火主要功能  烟雾、火焰实时识别  基于智能视频分析和深度学习神经网络技术烟雾、火焰实时识别预,告信号可显示在监控客户端界面,也可将信息推送到手机端, 提示用户及时处置。   烟火应用行业  森林防火2.jpg  秸秆禁烧3.jpg  港口4.jpg  工地5.jpg  石化6.jpg  煤矿7.jpg

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    QuickAlarm之规则的设定与加载

    return true 表示加载成功; false 表示加载失败 * default boolean load() { return true; } ** * 排序,越小优先级越高 * * 说明: 当中多个 (当大量时,可以先关闭,然后再查问题)getAlarmConfig:核心方法,根据类型,返回对应的规则默认提供一个从配置文件中加载规则的方案,主要会依赖两个配置文件alarm.properties ,默认加载时,必填;否则选填 private String alarmConfPath; 最大类型数,非必填,默认1000 private Integer maxAlarmType; 默认用户 ConfLoader选择并初始化前面说明,为了确保规则的多样性存储与加载,我们支持用户自定义加载类,所以就会有这么个ConfLoaderFactory, 来创建中使用的ConfLoaderpublic 小结鉴于篇幅问题,关于规则与执行器之间的关,对应的解释器放在下一篇进行说明,简要小结一下本文内容规则: 采用阀值区间方式,将频率与执行器关联起来规则加载: 支持SPI方式注入用户加载器

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    智慧消防下的火灾监测

    火灾监测对视频画面进行实时监测分析,当发现视频画面内出现烟雾、火焰时,主动触发提示,真正做到事前预,事中常态检测,事后规范管理。 惨痛的代价使我们越发明白及时预以及消防工作的重要程度 。 火灾监测基于智能视频分析,自动对视频图像信息进行分析识别,无需人工干预;及时发现监控区域内的异常烟雾和火灾苗头,以最快、最佳的方式进行预,有效的协助消防人员处理火灾危机,并最大限度的降低误和漏现象 2.jpg  智慧消防下的火灾监测融合了计算机视频图像分析技术、自动预管理、手机通知等技术,与视频监控无缝对接,通过主动预推送的方式,将出现疑似烟火的具体场景实时通过电脑客户端进行提示 火灾监测能自动识别烟雾、火焰,对视频检测画面进行实时分析、突发状况实时告,解决传依赖于人工巡视的工作方式,还可以根据直观画面直接指挥调度救火,极大的节约人力成本,提高工作效率。

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    QuickAlarm之频率计及接口封装

    前面将规则的制定加载解析,以及执行器的定义加载和扩展进行了讲解,基本上核心的内容已经完结,接下来剩下内容就比较简单了频率的线程池对外封装一可用的解耦I. 频率计1. 设计前面在解析规则时,就有一个count参数,用来确定具体选择什么执行器的核心参数,我们维护的方法也比较简单:针对类型,进行计数计,没调用一次,则计数+1每分钟清零一次2. 实现因为每种类型,都维护一个独立的计数器定义一个map来存储对应关private ConcurrentHashMap alarmCountMap;每分钟执行一次清零 每分钟清零一把计数ScheduledExecutorService 小结基于此,整个设计基本上完成,当然代码层面也ok了,剩下的就是使用手册了再看一下我们的整个逻辑,基本上就是下面这个流程了? 提交封装内容(类型,主题,内容)维护计数(每分钟计数清零,每个类型对应一个计数)选择根据类型选择规则根据规则,和当前频率选择执行器 若不开启区间映射

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    QuickAlarm之执行器的设计与实现

    基础知识说一下这个执行器到底是干嘛的? title 信息的title * @param msg 的主题信息 * void sendMsg(List users, String title, String msg); ** * 获取单元唯一标识 额外说明上面接口定义中的sendMsg中,支持给多个用户发送信息,如果要求每个信息都不同,比如最常见的是:发送一段文本,其中通知人地方根据人来替换,其他的不变当然这样的场景完全可以自己在实现中来做传入的 AlarmExecute内部实现内部提供了两个基本的实现,比较简单日志执行器** * 有些,不需要立即上,但是希望计数, 当大量出现时, 用于升级 * * Created by yihui IExecute接口,内部逻辑无任务特殊要求,只是需要确保每个executor的name唯一整个的第一步已经迈出,但是有个问题就是什么时候,才会来调用 com.hust.hui.alarm.core.execut.SimpleExecuteFactory

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    智慧工地下的危险区域靠近

    危险区域靠近对施工区域禁止靠近区域进行7*24小时监控,当发现视频画面内出现人员靠近时,主动触发告提示。   智慧工地下的危险区域靠近基于智能视频分析,自动对视频图像信息进行分析识别,无需人工干预;对监控区域内的人员靠近危险区域行为进行识别,及时发现监控区域内的人员靠近危险区域行为,及时进行预,有效的协助管理人员处理 ,并最大限度的降低误和漏现象;同时还可查看现场录像,方便事后管理查询。   优势  可查看  视频管理,远程调用视频画面,实现工地监控区域全天候多方位实时监管,并对视频画面进行智能处理,实现工地的可视化管理,预防施工事故的的发生。   可查找  数据进行存储,实现智能查询监管,强化工地位置,便于重点监管。  可预  对监控区域进行检测,一旦发现有人闯入即进行

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    危险区域闯入对危险区域7*24小时实时识别,当检测到有人闯入时,主动触发,助力施工现场安全生产。 2.jpg  危险区域闯入通过安装在施工作业现场的各类监控装置,构建智能监控和防范体,能有效弥补传方法和技术在监管中的缺陷,实现对危险监控区域的全方位实时监控,变被动“监督”为主动“监控”, 危险区域闯入的优势  1.对危险区域进行一管理,避免使用人力频繁的去现场监管、检查,减少人员管理成本,提高工作效率。   2.出现人员闯入等异常状况和突发事件时,可以及时,提醒管理人员及时处理。   3.及时将监控区域内的违规信息存储到数据库中,包括时间、地点、快照、视频等,方便事后查询  危险区域闯入大大提高了施工企业的工作效率和管理力度,彻底颠覆了原有的传现场管理模式,使施工企业的竞争力得到质的跨越

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    消防通道堵塞监测能对监控区域实时识别,一旦检测到消防通道被占用、堵塞,立即触发告,通知管理人员处理。1.jpg  2018年7月9日,四川南充市顺庆区一高层住宅发生火灾。 消防通道堵塞监测基于智能视频分析,自动对视频图像信息进行分析识别,无需人工干预;对监控区域内的消防通道被堵塞进行识别,当发现异常情况时以最快的方式进行预,有效的协助管理人员处理,并最大限度的降低误和漏现象 智慧消防下的消防通道堵塞监测对潜在安全风险进行自动预,保证消防作业的效率,保障消防工作顺利完成。

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