近日，震惊全网的“鼠头鸭脖”事件得以落幕，在大家的见证下，官方也做出了处理，仅在2023年就有两起高校“鼠头”事件曝出，以至于让大家对高校食堂产生了心理阴影。虽然事后有关部门进行了严肃处理，但食品安全的监管依然是大家十分关注的。除了人工监管以外，AI智能监控的参与也至关重要。
由于我们的客户端的元素和资源比较多，cocos框架的各种库质量参差不齐，导致了有些地方加载速度实在很慢。并且没有一个统一的内存管理机制导致了整个内存占用不太好控制。
随着圣诞节的到来，人们都已经在规划如何安排平安夜活动，游乐园俨然成为了人们的首选。游乐园人员流量大且密集，特别是在节假日和重大节日，人满为患，极易发生事故，为保证游乐场安全运营，减少事故发生，升级智能视频监控很有必要。
QAPM是一款全方位定位检测 APP 应用性能的 SDK，简单易用、并能提供多维度检测及分析，只需简单的调用几个接口，就能对 APP 做全方位的性能检测。
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近期，关于救援山火的视频和报道一次次被刷屏。与此同时，如何科学预防山火突发也引起人们深刻反思。
导语 为了能够及时的发现问题并及时解决，QAPM提供了一套卡顿告警机制。正如同常规的阈值触发的告警机制一样，QAPM早期的告警也会使测试开发人员陷入告警风暴的影响，影响工作效率。在这种背景下，对告警进行聚类和去重的需求逐渐显现出来。Rebucket作为一个成熟的堆栈相似度计算的算法，曾被微软用于解决bug上报的聚类问题。相比于普通的前缀匹配的检测算法，ReBucket能够提供12%的准确率提升。我们期望利用Rebucket算法，找到那些重复出现的告警，从而提升用户体验，突出告警重点。本文将重点介绍rebucket算法原理以及如何利用该算法对我们的告警系统进行优化与改进，最后将讨论堆栈相似度算法在QAPM中潜在的其他应用场景。
随着城镇化的推进，作为城市基础设施的轨道交通，成为了各大城市的建设重点。但轨道交通在飞速发展的同时，由于人流密集、人员复杂、空间相对封闭等因素，成了公共安全重点保障场所。如何保证乘客的安全出行成为了轨道交通运营和安全管理部门工作的重中之重。而随着人工智能技术的不断进步，智能视频分析在轨道交通中的作用越来越显著。
金九银十黄金出游季，各地动物园当仁不让成为最火爆的游玩场所之一。当游客们沉迷于与动物们互动之际，动物园动物逃逸、动物打架斗殴、伤人等事件时有发生，给野生动物保护和社会公共安全带来隐患，造成了不良的社会影响。动物园管理者应加大动物园内游客、动物管理，杜绝动物伤人、游客不文明行为的发生。而视开科技推出的SkeyeVSS智慧安防视频监控在为构建智慧城市出力的同时，也为动物园的管控提供了新的思路。
2020年11月，文化和旅游部、国家发展改革委、教育部、工业和信息化部等十部门联合印发《关于深化"互联网+旅游"推动旅游业高质量发展的意见》，为促进常态化疫情防控下旅游业健康发展，确定支持"互联网+旅游"发展的措施，加快推进以数字化、网络化、智能化为特征的智慧旅游发展，旅游行业就此迎来数字化、智慧化的新一轮政策利好。
安全帽是建筑业、制造业等工业生产中重要的劳保工具，应用十分广泛。但是在实际场景中，比如建筑工地或工厂流水线上，依然有很多工人忽视安全帽的重要性，同时，由于企业的监督不到位，因未佩戴安全帽而引发的安全事故不计其数，因此对工作人员进行安全帽佩戴状况的实时检测是非常重要且必要的。
IoT平台提供海量设备的接入和管理，配合华为云其他产品同时使用，帮助快速构筑物联网应用。
登录【控制台】，选择【弹性MapReduce】进入左侧的【集群监控】，可以看到监控分为服务监控与主机监控
集群部署在 k8s 上，告警使用 Prometheus + alertManager + prometheusManager，helm 方式部署。
告警 group 列表理解：在 alertManager 中，同 group 的告警，在 group_interval 的时间段内触发，会聚合到一个列表，如图一。当 prometheus 下次扫描告警规则时，发现告警列表中的告警（新增/恢复），才会触发告警。
在系列文章《数据透视篇》中我们提到，安全设备每天所产生的告警量非常庞大，常常达到上千万量级，而绝大部分的告警都是由正常流量造成的，本文为系列文章的第二篇，浅谈这些误报的形成原因，并且阐述过滤这些误报的方法，经过一系列过滤方法，90%以上的告警都会被当成正常流量过滤掉，高威胁度告警全部在残留的不到10%的告警当中。告警过滤机制为我们后续的分析打下了良好的基础。
这个告警，都是Android设备产生的，而且很庆幸，可以看到准备的错误代码，就是这里
CPU触发器： 1）Processor load is too high on {HOST.NAME} {HOST.NAME}上处理器负载太高 触发器表达式：{Zabbix server:system.cpu.load[percpu,avg1].avg(5m)}>5 告警等级：警告 2）Disk I/O is overloaded on {HOST.NAME} 磁盘I/O在{HOST.NAME}上重载 触发器表达式：{Zabbix server:system.cpu.util[,iowait].avg(1h)}>30 告警等级：警告 3）{HOST.NAME} [CPU Idle]-[< 10%] CPU空闲小于百分之10 触发器表达式：{Zabbix server:system.cpu.util[,idle].count(#5,10,"lt")}=5 告警等级：一般严重
在使用 Prometheus 进行监控的时候，通过 AlertManager 来进行告警，但是有很多人对报警的相关配置比较迷糊，不太清楚具体什么时候会进行告警。下面我们来简单介绍下 AlertManager 中的几个容易混淆的参数。
云监控系统，可以做到实时的检测云产品的关键指标，并可自定义告警阈值和发送告警的规则。配置监控的步骤比较简单，跟着页面提示勾勾选选即可完成。但是深究起来，发现里面埋着很多数学计算的复杂逻辑。
作者：樊林 最近投入到了一个新的项目中，是一个新的Android项目，项目涉及到智能聊天相关的功能，所以需要一个很好的接入层，总之肯定不能用通用的http协议来聊天。 手Q、微信等聊天软件，都会实现自
Alertmanager主要负责对Prometheus产生的告警进行统一处理,因此在Alertmanager配置中一般会包含以下几个主要部分:
此解决方案利用开源工具如ClickHouse、Neo4j、VectorDB、PromQL、LogQL、OpenTracing、Prometheus、Grafana、AlertManager和DeepFlow。这个开源的可观察性平台解决方案通过GitHub Actions自动交付，以创建服务。
前言 继 Dashboard 全新改版，Prometheus 服务灰度上线后，告警也迎来重大升级。告警 2.0 于 2020 年 11 月 16 日首次发布，目前正在灰度上线阶段，感兴趣的小伙伴请滑至文末，添加云监控助手微信号，沟通开白。 What's New 告警 2.0 本次改版之最大变化是对通知模版概念的引入，什么是通知模版呢？ 通知模版：告警 2.0 引入全新的通知模版概念，在通知模版内，用户可以对通知类型，接收对象，通知时段，通知渠道，接口回调 五大要素进行自定义设置，配置最符合业务需要的通知
在前面发布的Zabbix与乐维监控对比分析文章中，我们评析了二者在架构与性能、Agent管理、自动发现、权限管理、对象管理等方面的差异。接下来让我们一起看看二者在告警管理方面的差异。
Fayson在这里先介绍下CM中的trigger,也就是触发器。触发器是当一个或多个特定条件得到满足的服务、角色、角色组、或主机将采取指定动作的声明。条件为tsquery语句，要采取的操作是将服务，角色，角色配置组或主机的运行状况更改为Concerning 状态（黄色告警）或Bad状态（红色告警），用于我们更直观掌握到个人所关心集群状况。关于tsquery在《0597-5.16.1-如何在CM界面自定义图表》文章中有简单介绍
随着社会信息化的快速发展，信息技术的应用逐渐渗透到人类日常生活的各个领域。随着校园食堂安全要求越来越严格，食堂区域监控需求也大量涌现，相关部门十分重视食堂监管这一领域。为了促进和规范食堂区安全标准操作，加强食堂区人员队伍建设自动化管理，越来越多的校园也引入了很多规范和平台建设系统，以落实科学监管理念为宗旨，充分利用技术手段对食堂食品加工进行实时监控和监管，做好食堂服务标准化、科学安全监管，提高师生食品安全和食堂服务水平。
查了一下资料，有部分让降级 Gradle 版本的，还有关闭告警信息的，但考虑到以后的升级，还是适配一下比较稳妥，我们不应该把风险转嫁给未来。
扫描行为往往会触发大量安全告警，这些告警会干扰运营人员对“高危告警”的查找，这使得扫描识别成为安全运营的一大需求。而扫描行为看似简单，但是在告警数据中却体现出复杂的攻击模式，检测起来并不容易。《扫描识别》分为上、下两篇文章，上篇主要介绍扫描行为，包括类型、特征、检测所需考虑的因素、可能的干扰行为等，下篇依据扫描行为的特点，介绍基于安全告警数据的扫描检测方法。
Alertmanager除了提供基本的告警通知能力外,还主要提供了如:分组,抑制,以及静默等告警特性:
本文实例讲述了Android4.4电池低电量告警提示原理与实现方法。分享给大家供大家参考，具体如下：
往期回顾：图文结合丨Prometheus+Grafana+GreatSQL性能监控系统搭建指南(上)
Prometheus自身不具备告警能力，需要结合AlertManager实现监控指标告警。由Prometheus配置告警规则，当告警规则触发后，会把告警信息推送给Altermanager，AlertManager收到告警之后在根据配置的路由，根据报警级别不同分别发送给不同的receive（收件人），AlertManager可以实现email、企业微信、钉钉等报警。Prometheus作为客户端，Alertmanager负责处理来自客户端的告警通知。对告警通知进行分组、去重后，根据路由规则将其路由到不同的receiver。
1. 在Meta新的重返办公室政策生效前几周，该公司的人力资源主管写信给员工，警告一再违反规则的员工将面临严重后果。zoom和亚马逊也都宣布，重返办公室。就是说，远程工作并没那么容易实现。
CPU触发器： 1）Processor load is too high on {HOST.NAME} {HOST.NAME}上处理器负载太高 触发器表达式：{Zabbix server:system.cpu.load[percpu,avg1].avg(5m)}>5 告警等级：警告 2）Disk I/O is overloaded on {HOST.NAME} 磁盘I/O在{HOST.NAME}上重载 触发器表达式：{Zabbix server:system.cpu.util[,iowait].avg(1h)}>30 告警等级：警告 3）{HOST.NAME} [CPU Idle]-[< 10%] CPU空闲小于百分之10 触发器表达式：{Zabbix server:system.cpu.util[,idle].count(#5,10,"lt")}=5 告警等级：一般严重 General触发器： 1）Hostname was changed on {HOST.NAME} 主机名被更改 触发器表达式：{Zabbix server:system.hostname.diff(0)}>0 告警等级：信息 2）Host information was changed on {HOST.NAME} 主机信息给更改 触发器表达式：{Zabbix server:system.uname.diff(0)}>0 告警等级：信息 3）HOST.NAME} has just been restarted 重新启动主机 触发器表达式：{Zabbix server:system.uptime.change(0)}<0 告警等级：信息 Keepalived触发器 1）{HOST.NAME}keepalived进程宕机，请运维人员确认 触发器表达式：({TRIGGER.VALUE}=0 and {Zabbix server:proc.num[keepalived,,,keepalived].change(0)}<0 and {Zabbix server:proc.num[keepalived,,,keepalived].last(0)}=0) or ({TRIGGER.VALUE}=1 and {Zabbix server:proc.num[keepalived,,,keepalived].last(0)}<>3) 告警等级：严重 Memory触发器 1）Lack of free swap space on {HOST.NAME} 主机上缺少自由交换空间 触发器表达式：{Zabbix server:system.swap.size[,pfree].last(0)}<10 告警等级：警告 2）Lack of available memory on server {HOST.NAME} 主机服务器上缺少可用的内存 触发器表达式：{Zabbix server:vm.memory.size[available].last(0)}<20M 告警等级：一般严重 Security触发器 1）/etc/passwd has been changed on {HOST.NAME} 主机密码文件被更改 触发器表达式：{Zabbix server:vfs.file.cksum[/etc/passwd].diff(0)}>0 告警等级：警告 Processes触发器 1）Too many processes running on {HOST.NAME} 在主机上运行的进程太多 触发器表达式：{Zabbix server:proc.num[,,run].avg(5m)}>30 告警等级：警告 2）Too many processes on {HOST.NAME} 在主机上进程太多 触发器表达式：{Zabbix server:proc.num[].avg(5m)}>1000 告警等级：警告 Performace触发器 1）Processor load is too high on {HOST.NAME} 在主机上处理器负载过高（1分钟） 触发器表达式：{Zabbix server:system.cpu.load[percpu,avg1].avg(5m)}>5 告警等级：警告 OS触发器 1）Configured max number of processes is too low on {HOST.NAME} 主机上配置的最大进程数太低 触发器表达式：{Zabbix server:kernel.maxproc.last(0)}<256 告警等级：信息 2）Configured max number of opened files is too low on {HOST.NAME}
欢迎访问我的GitHub 这里分类和汇总了欣宸的全部原创(含配套源码)：https://github.com/zq2599/blog_demos 本篇概览 本文是《prometheus实战》系列的第三篇，一起来学习prometheus的告警功能，如下图所示，整个告警功能分为规则和通知两部分，本篇是有关规则的详细介绍，至于命中规则后如何向外部发出通知是下一篇的内容 📷 本篇任务：如果指定机器的CPU使用率超过50%就告警 配置告警规则的基本流程 新增告警规则的操作有以下四步 图片 配置
随着社会的不断发展，安全问题越来越受到人们的关注，特别是对于居住在城市里的人们来说，盗窃问题是影响他们生活质量的重要因素之一。因此，根据市场需求，以监控防盗两不误的智慧监控系统得到了广泛的推广和应用。
2018年09月26日 12:00:25 weixin_34018169 阅读数 12
在生产环境下被监控主机关联了监控项和触发器，当主机监控指标异常此时触发器状态发生改变产生异常事件，此时动作(action)选项将根据自定义的内容触发。当发生不同级别的异常问题时，我们希望看到所有相关的人都能收到通知。为了能够发送和接收ZABBIX的通知，需定义以下功能
在企业安全运营中，安全运营中心（SOC）部署了各种安全设备，收集到了海量安全数据，并针对这些数据开发出各种检测模型，但随之而来的问题就是：
“攻击是异常，异常不一定是攻击”，安全领域大部分的误报都可以用这句话来解释，这也是安全领域异常检测、UEBA等方法无法完全落地的重要原因，随着互联网用户网络行为的复杂化，企业业务、架构的快速更迭，海量的异常行为对于真实攻击的检测造成了巨大干扰。本期文章我们将浅析这些异常，并以内网横向移动为例，介绍一种处理这些异常找到真实攻击的方法。
基于 Elasticsearch & Kibana 的告警到 email 和 webhook 的免费开源方案有以下几种：
日前，在企业安全运营当中，SIEM的热潮已经逐渐淡去，很多企业已经逐渐成立了安全运营中心（SOC），收集到了海量安全数据。但是如何利用这些数据，如何进行分析等问题并没有很好地解决。数据往往只是做简单存储，数据价值未得到体现。其实在网络安全领域最重要的还是“数据”，做攻击离不开各种资产数据、漏洞数据，做防御离不开资产数据、设备告警数据，对各种攻击活动的分析更是离不开DNS、样本、用户行为等数据，《安全告警数据分析之道》为系列文章，旨在对企业网络侧安全告警数据进行深入分析，挖掘数据的潜在价值，助力企业日常安全运营。
Prometheus+Grafana是监控告警解决方案里的后起之秀，比如大家熟悉的PMM，就是使用了这个方案；前不久罗老师在3306pi公众号上就写过完整的使用教程《构建狂拽炫酷屌的MySQL 监控平台》，所以我们在这里就不再赘述具体如何搭建使用。
问题现象：经常远程不上，需要重启才能远程上，远程不上时查看云监控CPU或内存指标都是接近100%的利用率。
腾讯云数据连接器iPaaS团队服务了各行各业的数百家客户后，发现许多企业有大量的自建应用/SaaS应用，却缺乏一套可靠灵活的告警系统。当相关的IT系统/资源调配出现故障后，往往是影响到业务系统被用户投诉后，技术人员才发现故障并展开补救工作。技术人员无法第一时间获知系统报错并展开补救，不但会影响客户满意度，严重时会对企业造成不小的经济/名誉损失，企业运维负责人常因此被批评甚至更严重的处罚。
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