MCP HubMCP Hub
Retour aux compétences

configure-alerting-rules

pjt222
Mis à jour 5 days ago
34 vues
17
2
17
Voir sur GitHub
Métaaiautomation

À propos

Cette compétence configure Prometheus Alertmanager pour mettre en place une alerte d'incident actionnable avec des arbres de routage, des récepteurs et des modèles de notification. Elle est utilisée pour implémenter une surveillance proactive, router les alertes par gravité et intégrer des systèmes d'astreinte comme PagerDuty et Slack. Les capacités clés incluent la réduction de la fatigue d'alerte grâce au regroupement et à la déduplication, ainsi que la gestion des silences ou des règles d'inhibition.

Installation rapide

Claude Code

Recommandé
Principal
npx skills add pjt222/agent-almanac -a claude-code
Commande PluginAlternatif
/plugin add https://github.com/pjt222/agent-almanac
Git CloneAlternatif
git clone https://github.com/pjt222/agent-almanac.git ~/.claude/skills/configure-alerting-rules

Copiez et collez cette commande dans Claude Code pour installer cette compétence

Documentation

設警之則

設 Prometheus 之警則與 Alertmanager 為可信可行之事告。

Extended Examples 以全設檔與範。

用時

  • 施自動察事之主動監
  • 依重與服主路警於合團
  • 以智聚與去重減警疲
  • 合監於值班系(PagerDuty、Opsgenie)
  • 立升策於產之危問
  • 自舊監遷於 Prometheus 之警
  • 建可行之警導應者至解

  • :可警之 Prometheus 量(誤率、遲、飽)
  • :值班輪與升之策
  • 可選:現存警定以遷
  • 可選:告管(Slack、郵、PagerDuty)
  • 可選:常警之行冊

第一步:部 Alertmanager

裝設 Alertmanager 以受 Prometheus 之警。

Docker Compose 部(基構):

version: '3.8'
services:
  alertmanager:
    image: prom/alertmanager:v0.26.0
    ports:
      - "9093:9093"
    volumes:
      - ./alertmanager.yml:/etc/alertmanager/alertmanager.yml
    # ... (see EXAMPLES.md for complete configuration)

基 Alertmanager 設alertmanager.yml 摘):

global:
  resolve_timeout: 5m
  slack_api_url: 'https://hooks.slack.com/services/YOUR/SLACK/WEBHOOK'

route:
  receiver: 'default-receiver'
  group_by: ['alertname', 'cluster', 'service']
  group_wait: 30s
  group_interval: 5m
  repeat_interval: 4h

  routes:
    - match:
        severity: critical
      receiver: pagerduty-critical

# ... (see EXAMPLES.md for complete routing, inhibition rules, and receivers)

設 Prometheus 用 Alertmanagerprometheus.yml):

alerting:
  alertmanagers:
    - static_configs:
        - targets:
            - alertmanager:9093
      timeout: 10s
      api_version: v2

得: Alertmanager UI 於 http://localhost:9093 可訪,Prometheus「Status > Alertmanagers」示 UP。

敗則:

  • 察 Alertmanager 誌:docker logs alertmanager
  • 驗 Prometheus 可達 Alertmanager:curl http://alertmanager:9093/api/v2/status
  • 試 webhook URL:curl -X POST <SLACK_WEBHOOK_URL> -d '{"text":"test"}'
  • 驗 YAML 法:amtool check-config alertmanager.yml

第二步:定警之則於 Prometheus

建警則,條件滿則發。

建警則檔/etc/prometheus/rules/alerts.yml 摘):

groups:
  - name: instance_alerts
    interval: 30s
    rules:
      - alert: InstanceDown
        expr: up == 0
        for: 5m
        labels:
          severity: critical
          team: infrastructure
        annotations:
          summary: "Instance {{ $labels.instance }} is down"
          description: "{{ $labels.instance }} has been down for >5min."
          runbook_url: "https://wiki.example.com/runbooks/instance-down"

      - alert: HighCPUUsage
        expr: 100 - (avg by(instance) (rate(node_cpu_seconds_total{mode="idle"}[5m])) * 100) > 80
        for: 10m
        labels:
          severity: warning
        annotations:
          summary: "High CPU usage on {{ $labels.instance }}"
          # ... (see EXAMPLES.md for complete alerts)

警設之善實

  • for 之時:防警抖。多數警用五至十分。
  • 描註:含當值、受影資、行冊鏈。
  • 重級:critical(呼值班)、warning(察)、info(悉)
  • 團標:令路至正團/道
  • 行冊鏈:每警必有行冊 URL

載則於 Prometheus:

# prometheus.yml
rule_files:
  - "rules/*.yml"

驗而重載:

promtool check rules /etc/prometheus/rules/alerts.yml
curl -X POST http://localhost:9090/-/reload

得: 警見於 Prometheus 之「Alerts」頁,越閾時發,Alertmanager 受之。

敗則:

  • 察 Prometheus 誌之則評誤
  • promtool check rules 驗則法
  • 獨試警查於 Prometheus UI
  • 察警態遷:Inactive → Pending → Firing

第三步:建告範

設可讀可行之告訊。

建範檔/etc/alertmanager/templates/default.tmpl 摘):

{{ define "slack.default.title" }}
[{{ .Status | toUpper }}] {{ .GroupLabels.alertname }}
{{ end }}

{{ define "slack.default.text" }}
{{ range .Alerts }}
*Alert:* {{ .Labels.alertname }}
*Severity:* {{ .Labels.severity }}
*Summary:* {{ .Annotations.summary }}
{{ if .Annotations.runbook_url }}*Runbook:* {{ .Annotations.runbook_url }}{{ end }}
{{ end }}
{{ end }}

# ... (see EXAMPLES.md for complete email and PagerDuty templates)

於受者用範

receivers:
  - name: 'slack-custom'
    slack_configs:
      - channel: '#alerts'
        title: '{{ template "slack.default.title" . }}'
        text: '{{ template "slack.default.text" . }}'

得: 告一式,含相關境,附行冊鏈以可行。

敗則:

  • 試範渲:amtool template test --config.file=alertmanager.yml
  • 察 Alertmanager 誌之範法誤
  • {{ . | json }} 以調範資之構

第四步:設路與聚

以智路則優送警。

進路設(摘):

route:
  receiver: 'default-receiver'
  group_by: ['alertname', 'cluster', 'service']
  group_wait: 30s

  routes:
    - match:
        team: platform
      receiver: 'team-platform'
      routes:
        - match:
            severity: critical
          receiver: 'pagerduty-platform'
          group_wait: 10s
          repeat_interval: 15m
          continue: true   # Also send to Slack

# ... (see EXAMPLES.md for complete routing with time intervals)

聚之策

# Group by alertname: All HighCPU alerts bundled together
group_by: ['alertname']

# Group by alertname AND cluster: Separate notifications per cluster
group_by: ['alertname', 'cluster']

得: 警路至正團,聚理合,時合於重。

敗則:

  • 試路:amtool config routes test --config.file=alertmanager.yml --alertname=HighCPU --label=severity=critical
  • 察路樹:amtool config routes show --config.file=alertmanager.yml
  • 若警應配多路驗 continue: true

第五步:施抑與默

以抑則與暫默減警噪。

抑則(壓依警):

inhibit_rules:
  # Cluster down suppresses all node alerts in that cluster
  - source_match:
      alertname: 'ClusterDown'
      severity: 'critical'
    target_match_re:
      alertname: '(InstanceDown|HighCPU|HighMemory)'
    equal: ['cluster']

  # Service down suppresses latency and error alerts
  - source_match:
      alertname: 'ServiceDown'
    target_match_re:
      alertname: '(HighLatency|HighErrorRate)'
    equal: ['service', 'namespace']

# ... (see EXAMPLES.md for more inhibition patterns)

以程建默

# Silence during maintenance
amtool silence add \
  instance=app-server-1 \
  --author="ops-team" \
  --comment="Scheduled maintenance" \
  --duration=2h

# List and manage silences
amtool silence query
amtool silence expire <SILENCE_ID>

得: 抑自減連警,默於謀之養時防告。

敗則:

  • 以活警試抑理
  • 察 Alertmanager UI 之「Silences」
  • 驗默配完全對(標必全配)

第六步:合外系

連 Alertmanager 於 PagerDuty、Opsgenie、Jira 等。

PagerDuty 合(摘):

receivers:
  - name: 'pagerduty'
    pagerduty_configs:
      - routing_key: 'YOUR_INTEGRATION_KEY'
        severity: '{{ .CommonLabels.severity }}'
        description: '{{ range .Alerts.Firing }}{{ .Annotations.summary }}{{ end }}'
        details:
          firing: '{{ .Alerts.Firing | len }}'
          alertname: '{{ .GroupLabels.alertname }}'
        # ... (see EXAMPLES.md for complete integration examples)

Webhook 為自定合

receivers:
  - name: 'webhook-custom'
    webhook_configs:
      - url: 'https://your-webhook-endpoint.com/alerts'
        send_resolved: true

得: 警於 PagerDuty 建事,現於團通道,發值班升。

敗則:

  • 驗 API 符有效
  • 察於外服之網
  • 獨以 curl 試 webhook 端
  • 啟調:--log.level=debug

  • Alertmanager 自 Prometheus 成受警
  • 警依標與重路至正團
  • 告送至 Slack、郵、或 PagerDuty
  • 警聚合減告量
  • 抑則壓依警
  • 默防告於養窗
  • 告範含行冊鏈與境
  • 重複間防長問之疲
  • 警解時送解告
  • 外合(PagerDuty、Opsgenie)建事

  • 警疲:低先警過多使應者忽危。設嚴閾、用抑。
  • for 之時:無 for 之警於瞬峰發。必用五至十分之窗。
  • 聚過廣:以 ['...'] 聚送獨告。用特標聚。
  • 無行冊鏈:無行冊之警使應者茫。每警必有行冊 URL。
  • 重誤:誤標警為危使團鈍感。危留於急。
  • 忘默:無限之默可掩真問。必設止時。
  • 單路:諸警至一道失境。用團特路。
  • 無抑:事中連警生噪。施抑則。

  • setup-prometheus-monitoring - 定供警則之量與錄則
  • define-slo-sli-sla - 生 SLO 燃率警以治誤預
  • write-incident-runbook - 建警註所鏈之行冊
  • build-grafana-dashboards - 視警發史與默式

Dépôt GitHub

pjt222/agent-almanac
Chemin: i18n/wenyan/skills/configure-alerting-rules
0
agentsagentskillsai-assisted-developmentclaude-codeskillsteams

Compétences associées

content-collections

Méta

Cette compétence propose une configuration éprouvée en production pour Content Collections, un outil axé sur TypeScript qui transforme des fichiers Markdown/MDX en collections de données typées de manière sûre avec une validation Zod. Utilisez-la lors de la création de blogs, de sites de documentation ou d'applications Vite + React riches en contenu pour garantir la sécurité de typage et la validation automatique du contenu. Elle couvre tout, de la configuration du plugin Vite et de la compilation MDX à l'optimisation des déploiements et la validation des schémas.

Voir la compétence

polymarket

Méta

Cette compétence permet aux développeurs de créer des applications avec la plateforme de marchés prédictifs Polymarket, incluant l'intégration d'API pour le trading et les données de marché. Elle fournit également une diffusion de données en temps réel via WebSocket pour surveiller les transactions en direct et l'activité du marché. Utilisez-la pour mettre en œuvre des stratégies de trading ou pour créer des outils traitant les mises à jour de marché en direct.

Voir la compétence

creating-opencode-plugins

Méta

Cette compétence aide les développeurs à créer des plugins OpenCode qui s'interconnectent avec plus de 25 types d'événements tels que les commandes, les fichiers et les opérations LSP. Elle fournit la structure du plugin, les spécifications de l'API événementielle et les modèles d'implémentation pour les modules JavaScript/TypeScript. Utilisez-la lorsque vous avez besoin d'intercepter, de surveiller ou d'étendre le cycle de vie de l'assistant IA OpenCode avec une logique personnalisée pilotée par les événements.

Voir la compétence

sglang

Méta

SGLang est un framework de service LLM haute performance spécialisé dans la génération rapide et structurée pour les workflows JSON, regex et agentiques grâce à son cache de préfixe RadixAttention. Il offre une inférence nettement plus rapide, particulièrement pour les tâches avec des préfixes répétés, ce qui le rend idéal pour les sorties complexes et structurées ainsi que les conversations multi-tours. Choisissez SGLang plutôt que des alternatives comme vLLM lorsque vous avez besoin d'un décodage contraint ou que vous construisez des applications avec un partage étendu de préfixes.

Voir la compétence