早上刚坐下，咖啡还没喝一口，手机就弹出十几条系统异常通知。你一边点开运维群，一边心里嘀咕：怎么又出问题了？其实这些问题，早就可以不用你亲自盯着。
告警太多，反而容易漏掉重点
很多团队一开始做监控，就是简单粗暴地把所有日志、接口响应时间、服务器负载全都加上报警。结果是，每天收到上百条消息，大多数是“虚惊一场”。时间一长，大家干脆把通知静音，等真出事时才发现错过了黄金处理时间。
我之前待的公司就经历过这种情况。有次数据库连接池被打满，告警短信发了半小时，没人点开看——因为前一天半夜刚因为磁盘空间不足被吵醒三次，全是低优先级提示。这种“狼来了”式的提醒，迟早会出问题。
真正的自动化，是知道什么时候该响，什么时候闭嘴
好的自动化告警不是越多越好，而是要有判断力。比如可以设置规则：只有连续5分钟CPU使用率超过90%，并且同时存在慢查询日志时，才触发高优先级通知。这样既过滤了瞬时波动，也避免了单一指标误判。
在Zabbix或者Prometheus这类工具里，你可以写这样的表达式：
avg_over_time(cpu_usage%5B5m%5D) > 90 and count_over_time(slow_query_count%5B5m%5D) > 10这条规则的意思是：过去5分钟平均CPU使用率大于90%，并且慢查询次数超过10次，才触发告警。比起单纯看阈值，更贴近真实业务压力。
别忘了给非技术同事留条路
销售系统的订单成功率下降，不应该只发邮件给开发。通过企业微信或钉钉机器人，可以把关键指标异常直接推送到运营群，并附上最近一次发布记录和影响范围说明。
我们试过一个做法：当订单失败率突增20%以上，自动发送一条结构化消息到“订单保障组”，内容包含时间、受影响城市、可能原因（如支付网关超时）、建议动作（回滚版本/联系第三方）。这样一来，前端客服也能第一时间感知问题，而不是等到用户投诉炸锅才反应过来。
从被动响应到主动预防
更进一步的做法，是结合历史数据做趋势预测。比如每个月初报表服务都会卡顿，那就可以提前一天扩容资源，而不是等监控红了再去救火。
我们在Grafana里加了个小脚本，每周一凌晨自动检查上周的内存增长趋势，如果线性外推下周会突破安全线，就提前给负责人发个轻量提醒：“预计三天后内存紧张，请关注”。没有刺耳铃声，也不打扰休息，但足够让人心里有数。
自动化告警的本质，不是让机器代替人干活，而是让人把注意力放在真正需要思考的地方。当你不再被一堆零碎提醒牵着鼻子走，才有空去优化那些“好像有点慢”却又说不清哪儿不对的体验细节。