云平台监控实时报警的作用
在日常运维中，云服务器突然变慢、数据库连接超时、API响应延迟飙升——这些都不是小事。如果等用户投诉了才去查问题，黄花菜都凉了。这时候，一个靠谱的实时报警系统就是你的“哨兵”，能在故障刚冒头的时候立刻通知你。
比如某次凌晨两点，某电商后台的订单处理服务突然CPU飙到98%，但由于配置了云平台监控报警，值班工程师手机马上收到钉钉和短信双提醒，10分钟内完成扩容，用户完全无感。这就是实时报警的价值：抢在问题扩大前动手。
常见的监控指标与报警触发条件
不是所有数据都要报警，关键是要盯住那些真正影响业务的指标。常见的包括：
- CPU使用率持续超过85%
- 内存剩余低于15%
- 磁盘空间使用率突破90%
- 网络出带宽突增三倍以上
- HTTP 5xx错误率高于1%
以阿里云为例，可以通过CloudMonitor设置自定义报警规则。假设你想监控ECS实例的CPU使用情况，可以这样配置：
{"MetricName": "cpu_utilization","Period": 60,"ComparisonOperator": "GreaterThanOrEqualToThreshold","Threshold": "85","Statistics": "Average"}这段规则的意思是：每60秒检查一次CPU平均使用率，一旦达到或超过85%，立即触发报警。
报警渠道怎么选才不漏消息
报警发出来了，但没看到，等于白搭。很多人只绑定了邮件，结果手机静音一觉睡到天亮，醒来发现服务挂了两小时。建议组合使用多种通知方式：
企业微信/钉钉机器人推送到运维群，确保多人可见；同时给负责人发短信和电话提醒（适用于严重级别）；再配合邮件归档留痕。这样即使主联系人暂时离线，也能被团队其他人接住。
有一次我们遇到RDS数据库IOPS打满，监控系统先发了钉钉消息，没人回复3分钟后自动升级为电话呼叫，最终及时介入避免了主从切换。
避免误报：合理设置报警阈值和持续时间
别一上来就把阈值设得太低，否则容易被“狼来了”搞崩溃。比如CPU短暂冲高几秒可能是正常波动，没必要每次都在半夜叫醒人。
更合理的做法是结合“持续时间”来判断。例如设定：CPU使用率>85% 并且 持续5个周期（即5分钟），才触发报警。这样既能捕捉真实异常，又过滤掉瞬时抖动。
另外，不同环境区分对待。测试环境可以宽松些，生产环境则要更敏感。节假日大促期间，甚至可以临时调低阈值，提前预警潜在瓶颈。
报警之后做什么
收到报警只是第一步。真正考验的是响应速度和处理能力。建议每个报警规则关联一份简明的应急手册链接，包含常见排查命令、负责人联系方式、历史类似事件记录。
比如收到Redis内存不足报警，点开关联文档就能看到：
1. 登录控制台查看当前key分布
2. 执行 info memory 查看详细占用
3. 判断是否需要清理或扩容
4. 联系对应开发确认是否有缓存泄漏
把流程固化下来，新人也能快速上手，不至于手忙脚乱。