背景

在云原生架构中，告警系统是保障服务稳定性的关键。然而，不合理的告警阈值会导致两个极端问题：

• 阈值过低：频繁告警，造成告警疲劳
• 阈值过高：无法及时发现问题

本文记录一次全面的 Azure 告警优化实践，涵盖 Container Apps、AI Foundry、API Management 等服务。

优化原则

1. 基于实际数据：分析历史指标，设置合理阈值
2. 区分业务场景：高流量和低流量服务采用不同阈值
3. 避免误报：排除正常操作（如部署重启）触发的告警
4. 分层告警：区分警告和严重级别

Container Apps 告警优化

1. CPU 告警

问题：CPU 告警阈值 85%，但实际是短暂突发，平均 CPU 仅 14%。

2小时数据分析： - 平均 CPU: 14% - 最大 CPU: 100% - 超过 85% 次数: 5 次 (42%)

优化：阈值从 85% 调整为95%