如何多集合操作与无数据告警 - Simple Log Service

Küme işlemlerini kullanarak birden çok sorgu sonuç kümesi arasındaki izleme sonuçlarını ilişkilendirebilir ve veri toplama kesintilerini tespit etmek için veri olmayan uyarıları yapılandırabilirsiniz.

İzlemenin güncelliği

İzleme nasıl çalışır?

Uyarı sistemi, yapılandırılan sorgu ifadesini Check Frequency değerine göre periyodik olarak yürütür, belirtilen bir zaman aralığındaki veriler üzerinde çalıştırır ve sonuçları uyarı koşuluna göre değerlendirir. Koşul doğru olarak değerlendirilirse bir uyarı tetiklenir.
Güncellik sorunlarının analizi
1. Veri dizine ekleme gecikmesi: Veriler Simple Log Service'e yazıldığında ve sorgulanabilir duruma geldiğinde arasında bir gecikme bulunur. Kısa bir gecikme bile verilerin kaçırılmasına neden olabilir.
  
  Örneğin, bir uyarı kontrolü 12:03:30'da çalışır. Sorgu, son bir dakikalık göreceli bir zaman aralığı için yapılandırılmıştır ve Check Frequency değeri 1 dakikalık sabit bir aralığa ayarlanmıştır. Bu durum, sorgunun zaman aralığını [12:02:30, 12:03:30) olarak belirler. 12:03:29'da yazılan bir günlük girişi, 12:03:30 itibarıyla dizine eklenmiş ve sorgulanabilir durumda olmayabilir; bu nedenle sorgu tarafından kaçırılabilir.
2. Sorgu doğruluğu: Aynı dakika içinde farklı zaman damgalarına sahip günlükler toplu iş olarak yazıldığında, Simple Log Service tüm toplu işi en eski günlüğün zaman damgasını kullanarak dizine ekleyebilir.
  
  Örneğin, bir uyarı kontrolü 12:03:30'da, bir dakikalık göreceli zaman aralığı olan [12:02:30, 12:03:30) ile çalışır. Birden çok günlük girişinin 12:02:50'de toplu iş olarak yazıldığını ancak bireysel zaman damgalarının 12:02:20, 12:02:50 vb. olduğunu varsayalım. Tüm toplu iş, 12:02:20 zaman damgası altında dizine eklenebilir. Sonuç olarak, [12:02:30, 12:03:30) zaman aralığını kullanan bir sorgu bu günlükleri bulamayabilir.
Güncelliği optimize etmeye yönelik öneriler
- Doğruluğa öncelik verme: Tekrarlanan veya kaçırılan uyarı olmadan yüksek uyarı doğruluğu gerekiyorsa aşağıdaki önerileri uygulayın.
  - Veri dizine ekleme gecikmesini ele almak için: Query Statistics iletişim kutusunda, geçmişte biraz önce biten göreceli bir Query Time Range ayarlayın. Örneğin, göreceli Start At değerini 70 saniye önceye ve End Time değerini 10 saniye önceye ayarlayın. Bu 10 saniyelik tampon, dizine ekleme gecikmelerinden kaynaklanan veri kayıplarını önlemeye yardımcı olur.
  - Sorgu hatalarını ele almak için: Query Time Range iletişim kutusunda, Query Time Range değerinizi 1 Minute (Time Frame), 5 Minute (Time Frame) veya 1 Hour (Time Frame) gibi sabit zaman pencerelerine hizalayın. Check Frequency değerini seçilen zaman penceresiyle eşleşecek şekilde, örneğin 1 dakika, 5 dakika veya 1 saat olarak ayarlayın.
- Güncelliğe öncelik verme: Anlık uyarılar gerekiyorsa ve tekrarlanan uyarı olasılığını kabul edebiliyorsanız aşağıdaki önerileri uygulayın.
  - Veri dizine ekleme gecikmesini ele almak için: Query Statistics iletişim kutusunda, Query Time Range altında, göreceli Start At zamanını geçmişe doğru daha da ileriye taşıyın; örneğin, 70 saniye önceye (göreceli).
  - Sorgu hatalarını ele almak için: Query Statistics iletişim kutusunda, Query Time Range değerinin önceki aralığı kapsayacak kadar geniş olduğundan emin olun; örneğin, bunu göreceli 90 saniye olarak ayarlayın ve Check Frequency değerini 1 dakika olarak belirleyin.

Sorgu ve analiz sonuçlarını ilişkilendirme

Simple Log Service uyarı sistemi, sorgu sonuçlarını küme olarak ele alır ve birden çok küme arasında ilişkili izlemeyi destekler.

Yapılandırma sayfasında her sorgu bir numara (0, 1 veya 2) ile tanımlanır ve bir sorgu düzenleyicisi ile zaman aralığı ayarlarını içerir. Bitişik sorgular, set operations açılır listesi ile birbirine bağlanır. Sıralama düğmelerini kullanarak sorguları yeniden sıralayabilir veya silebilirsiniz. Grouped Evaluation seçeneği alt kısımda yer alır.

Önemli

Simple Log Service, en fazla üç küme arasında ilişkili izlemeyi destekler.
Varsayılan olarak, sorgu sonuçlarından ilk 1.000 satır küme işlemleri için kullanılır. Üç sorgu kullanırsanız ve set operation değerini No Merge dışındaki bir değere ayarlarsanız, her sorgudan yalnızca ilk 100 satır kullanılır.
Üç küme kullanırsanız sistem önce ilk iki küme üzerinde bir küme işlemi gerçekleştirir, ardından bu sonuç ile üçüncü küme üzerinde ikinci bir işlem gerçekleştirir. Örneğin:
- Set A LEFT JOIN Set B LEFT JOIN Set C: Sistem önce Set A ve Set B üzerinde bir LEFT JOIN gerçekleştirir ve ardından bu sonucu başka bir LEFT JOIN kullanarak Set C ile birleştirir.
- Set A JOIN Set B INNER JOIN Set C: Sistem önce Set A ve Set B üzerinde bir JOIN gerçekleştirir ve ardından bu sonucu bir INNER JOIN kullanarak Set C ile birleştirir.
- Set A LEFT EXCLUDE JOIN Set B No Merge Set C: Sistem Set A ve Set B üzerinde bir LEFT EXCLUDE JOIN gerçekleştirir ve Set C'yi yoksayar.

set operations açılır listesi aşağıdaki dokuz seçeneği sağlar.

Set operations	Illustration	Description
Birleştirme Yok		İki küme ilişkilendirilmez. Set A sorgu sonuçlarını sağlarken, Set B yalnızca uyarı bildirim şablonu için değişken kaynağı olarak hizmet eder.
CROSS JOIN	Yok	Set A'daki her satırı Set B'deki her satırla birleştirir. Bu işlem genellikle değerlendirme için verileri filtrelemek amacıyla kullanılır.
JOIN		Set B'deki verileri, alan adına göre hizalayarak Set A'nın eşleşen satırlarına ekler.
INNER JOIN		Yalnızca Set B'de eşleşen bir satırı olan Set A satırlarını döndürür. Bu, Set B'yi Set A için bir izin listesi olarak etkili bir şekilde kullanır.
LEFT JOIN		Set A'yı Set B'den gelen eşleşen verilerle zenginleştirir. Bu durumda Set B, Set A için bir boyut tablosu olarak işlev görür.
RIGHT JOIN		Set B'yi Set A'dan gelen eşleşen verilerle zenginleştirir. Bu durumda Set A, Set B için bir boyut tablosu olarak işlev görür.
FULL JOIN		Set A ve Set B'deki tüm satırları birleştirir ve eşleşen satırları diğer kümeden gelen verilerle zenginleştirir.
LEFT EXCLUDE JOIN		Yalnızca Set B'de eşleşmesi olmayan Set A satırlarını döndürür. Bu, Set B'yi Set A için bir engelleme listesi olarak etkili bir şekilde kullanır.
RIGHT EXCLUDE JOIN		Yalnızca Set A'da eşleşmesi olmayan Set B satırlarını döndürür. Bu, Set A'yı Set B için bir engelleme listesi olarak etkili bir şekilde kullanır.

Birleştirme yok

Gereksinim

NGINX erişim günlüklerini izleyin. 15 dakikalık bir süre içinde 5xx hatalarının sayısı 500'ü aşarsa bir uyarı tetikleyin. Uyarı, hata döndüren belirli ana bilgisayarları listelemelidir.
Yapılandırma şu şekildedir: Query and Statistics 0 sorgusu status > 500 | select count(1) as cnt şeklindedir ve set operation değeri No merge olarak ayarlanır. Query and Statistics 1 sorgusu status > 500 | select host, count(1) as pv group by host order by pv desc limit 5 şeklindedir. group evaluation değeri No Grouping olarak, trigger condition değeri ise has data olarak ayarlanır ve koşul cnt > 500 şeklindedir.

Sonuç

Query and Statistics 0 sonuçları

15 dakikalık bir süre içindeki 5xx hatalarının sayısını hesaplar.

cnt

1234

Query and Statistics 1 sonuçları

15 dakikalık bir süre içinde en yüksek 5xx hata sayısına sahip ilk 5 ana bilgisayarı ve karşılık gelen hata sayılarını belirler.

host	pv
host1	60
host2	55
host3	47
host4	45
host5	30

Küme işlemi sonucu

set operation değeri No merge olarak ayarlandığında, küme işlemi Query and Statistics 0 sonucunu döndürür.

CROSS JOIN

Örnek 1

Gereksinim

Object Storage Service (OSS) ve Server Load Balancer (SLB) erişim günlüklerini izleyin. 15 dakikalık bir süre içinde OSS'den gelen 4xx hataları ile SLB'den gelen 5xx hatalarının toplam sayısı 1.000'i aşarsa bir uyarı tetikleyin.
Yapılandırma: Query Statement 0 sorgusu status >= 400 and status < 500 | select count(1) as pv şeklindedir ve Set Operations değeri CROSS JOIN olarak ayarlanır. Query Statement 1 sorgusu status >= 500 | select count(1) as pv şeklindedir. Uyarı kuralı için Group Evaluation değeri Ungrouped olarak, Trigger Condition değeri ise Data exists olarak ayarlanır ve koşul ($0.pv + $1.pv) > 1000 şeklindedir.

Sonuçlar

query statement 0 sonuçları

15 dakikalık bir süre içinde OSS'den gelen 4xx hatalarının sayısı.

pv

890
query statement 1 sonuçları

15 dakikalık bir süre içinde SLB'den gelen 5xx hatalarının sayısı.

pv

567

Küme işlemi sonuçları

Set Operations değeri CROSS JOIN olarak ayarlandığında sonuçlar aşağıdaki gibidir:

$0.pv	$1.pv
890	567

Ek örnekler

query statement 0 sonuçları

a	b
a1	b1
a2	b2
a5	b5

query statement 1 sonuçları

a	c
a1	c1
a3	c3

Küme işlemi sonuçları

Set Operations değeri CROSS JOIN olarak ayarlandığında sonuçlar aşağıdaki gibidir:

$0.a	b	$1.a	c
a1	b1	a1	c1
a1	b1	a3	c3
a2	b2	a1	c1
a2	b2	a3	c3
a5	b5	a1	c1
a5	b5	a3	c3

Join

Örnek 1

Gereksinim

Biri China (Beijing) bölgesinde, diğeri China (Shanghai) bölgesinde bulunan iki LogStore'dan Nginx erişim günlüklerini izleyin. Her iki LogStore'da toplamda 30'dan fazla 5xx hatası olan ana bilgisayarların sayısı 15 dakikalık bir aralıkta 10'u aşarsa bir uyarı tetikleyin.
Yapılandırma şu şekildedir: Query Statistics 0 için sorgu ifadesi status > 500 | select host, count(*) as pv group by host having pv > 30 şeklindedir ve Set Operation değeri JOIN olarak ayarlanır. Query Statistics 1 için sorgu ifadesi status > 500 | select host, count(*) as pv group by host having pv > 30 şeklindedir, Group Evaluation değeri No Grouping olarak ve Trigger Condition değeri has specific number of results greater than 10 olarak ayarlanır.

Sonuç

Query Statement 0 sonuçları

Bu sorgu, 15 dakikalık bir süre içinde 30'dan fazla 5xx hatası olan ana bilgisayarları belirler ve karşılık gelen hata sayılarını listeler.

Host	Pv
host1	60
host2	55
host3	47
host4	45
host5	31

Query Statement 1 sonuçları

Bu sorgu, 15 dakikalık bir süre içinde 30'dan fazla 5xx hatası olan ana bilgisayarları belirler ve karşılık gelen hata sayılarını listeler.

Host	Pv
hosta	70
hostb	45
hostc	44
hostd	42

Küme işlemi sonucu

Set Operations değeri JOIN olarak ayarlandığında birleştirilmiş sonuç şöyledir:

Host	Pv
host1	60
host2	55
host3	47
host4	45
host5	31
hosta	70
hostb	45
hostc	44
hostd	42

Diğer örnekler

İki Query Statement'tan gelen sonuç alanları eşleşmezse JOIN işlemi, eşleşmeyen alanları None değeriyle doldurur.

Query Statement 0 sonuçları

A	B
a1	b1
a2	b2

Query Statement 1 sonuçları

B	C
b1	c1
b2	c2

Küme işlemi sonucu

A	B	C
a1	b1	None
a2	b2	None
None	b1	c1
None	b2	c2

Üç Query Statement kullanıldığında sistem önce Query Statement 0 ve Query Statement 1 üzerinde bir küme işlemi gerçekleştirir ve ardından bu sonucu Query Statement 2'nin sonuçlarıyla birleştirir.

Query Statement 0 sonuçları

A	B
a1	b1
a2	b2

Query Statement 1 sonuçları

A	B
a1	b11
a2	b22
a3	b33

Query Statement 0 ve Query Statement 1'in birleştirilmesi sonucu

$0.a == $1.a koşuluyla yapılan INNER JOIN işleminin sonucu şöyledir:

A	$0.b	$1.b
a1	b1	b11
a2	b2	b22

Query Statement 2 sonuçları

A	B
a3	b333
a4	b444

Nihai küme işlemi sonucu

JOIN işleminin nihai sonucu şöyledir:

Not

Query Statement 2 sonuçlarından gelen b alanının değerleri, nihai sonuçtaki $0.b sütununu doldurur.

A	$0.b	$1.b
a1	b1	b11
a2	b2	b22
a3	b333	None
a4	b444	None

Inner join

Örnek 1

Gereksinim

Belirtilen bir paketteki 5xx hata sayısını izleyin. 15 dakikalık bir süre içinde sayı 1.000'i aşarsa bir uyarı tetikleyin. Bu gereksinimi karşılamak için bir paket izin listesini korumak üzere kaynak verileri eklemeniz gerekir.
Yapılandırma şu şekildedir: Query Statement 0 için sorgu ifadesi status >=500 | select bucket, count(*) as pv group by bucket having pv > 1000 limit 1000 şeklindedir. Set Operations değeri $0.bucket = $1.bucket birleştirme koşuluyla INNER JOIN olarak ayarlanır. Query Statement 1 için OSS veri kaynağı (user.test) seçilir ve bu kaynak bucket_03, bucket_04, bucket_05 ve bucket_06 paketlerini belirtir. Group Evaluation değeri Ungrouped olarak, Trigger Condition değeri ise Data exists olarak ayarlanır.

Sonuçlar

Query Statement 0 sonuçları

15 dakikalık bir süre içinde 1.000'den fazla 5xx hatası olan paketleri belirler.

Bucket	Pv
bucket_01	1600
bucket_02	1550
bucket_03	1470
bucket_04	1450

Query Statement 1 sonuçları

Paketler için kaynak veriler.

Bucket	Description
bucket_03	for dev team
bucket_04	for test team
bucket_05	for service team
bucket_06	for support team

Küme işlemi sonuçları

Set Operation değeri $0.bucket == $1.bucket koşuluyla INNER JOIN olarak ayarlandığında küme işlemi sonucu aşağıdaki gibidir:

Bucket	Pv	Description
bucket_03	1470	for dev team
bucket_04	1450	for test team

Örnek 2

Gereksinim

Biri China (Beijing) bölgesinde, diğeri China (Shanghai) bölgesinde bulunan iki logstore, Nginx erişim günlüklerini depolar. Sistem her 15 dakikada bir 30'dan fazla 5xx hatası olan istemcileri sorgular. Her iki bölgede de 5xx hataları oluşursa ve China (Beijing) bölgesindeki hata sayısı China (Shanghai) bölgesindeki sayıyı aşarsa bir uyarı tetiklenir.
Yapılandırma şu şekildedir: Query Statement 0 için sorgu ifadesi status >= 500 | select client_ip, count(1) as pv group by client_ip having pv > 30 şeklindedir. Set Operations değeri $0.client_ip = $1.client_ip ve $0.pv > $1.pv birleştirme koşullarıyla INNER JOIN olarak ayarlanır. Query Statement 1 için sorgu ifadesi status >= 500 | select client_ip, count(1) as pv group by client_ip having pv > 30 şeklindedir. Group Evaluation değeri Ungrouped olarak, Trigger Condition değeri ise Data exists olarak ayarlanır.

Sonuçlar

Query Statement 0 sonuçları

China (Beijing) bölgesinde 15 dakikalık bir süre içinde 30'dan fazla 5xx hatası olan istemcileri ve hata sayılarını belirler.

Client ip	Pv
192.0.2.4	60
192.0.2.5	55
192.0.2.6	47
192.0.2.7	45
192.0.2.8	31

Query Statement 1 sonuçları

China (Shanghai) bölgesinde 15 dakikalık bir süre içinde 30'dan fazla 5xx hatası olan istemcileri ve hata sayılarını belirler.

Client ip	Pv
192.0.2.5	70
192.0.2.6	45
192.0.2.7	44
192.0.2.8	42
192.0.2.9	42

Küme işlemi sonuçları

Set Operations değeri INNER JOIN, $0.client_ip == $1.client_ip ve $0.pv > $1.pv olarak ayarlandığında küme işlemi sonucu aşağıdaki gibidir:

Client ip	Pv
192.0.2.6	47
192.0.2.7	45

Diğer örnekler

İki sorgu ifadesinin sonuç kümeleri, birleştirme anahtarı olmayan aynı ada sahip alanlar içeriyorsa sistem bu alan adlarını nihai sonuç kümesinde otomatik olarak $0. ve $1. önekleriyle etiketler.

Query Statement 0 sonuçları

A	B	C	D
a1	b1	c1	d1
a2	b2	c2	d2
a3	b3	c3	d3

Query Statement 1 sonuçları

A	B	C
a1	b11	c11
a2	b22	c22

Küme işlemi sonuçları

Set Operation değeri INNER JOIN ve $0.a == $1.a olarak ayarlandığında küme işlemi sonucu aşağıdaki gibidir:

A	$0.b	$0.c	D	$1.b	$1.c
a1	b1	c1	d1	b11	c11
a2	b2	c2	d2	b22	c22

LEFT JOIN

query statement 0 sonuçları

A	B
a1	b1
a2	b2
a3	b3

query statement 1 sonuçları

A	B	C
a1	b11	c1
a2	b22	c2

Küme işlemi sonuçları

Set Operations değeri $0.a == $1.a birleştirme koşuluyla LEFT JOIN olarak ayarlandığında sonuç aşağıdaki gibidir:

A	$0.b	$1.b	C
a1	b1	b11	c1
a2	b2	b22	c2
a3	b3	None	None

Right join

Query 0 sonuçları

a	b	c
a1	b11	c1
a2	b22	c2

Query 1 sonuçları

a	b
a1	b1
a2	b2
a3	b3

Küme işlemi sonucu

Set Operations değeri $0.a == $1.a koşuluyla RIGHT JOIN olarak ayarlandığında sonuç şöyledir:

a	$0.b	c	$1.b
a1	b11	c1	b1
a2	b22	c2	b2
a3	NULL	NULL	b3

Full join

Kaynak veri 0

a	b	c
a1	b1	c1
a2	b2	c2
a5	b5	c3

Kaynak veri 1

a	b	d
a1	b11	d1
a2	b22	d2
a3	b33	d3

Küme işlemi sonuçları

Set Operations parametresini $0.a == $1.a birleştirme koşuluyla FULL JOIN olarak ayarladığınızda sonuç aşağıdaki gibidir:

a	$0.b	c	$1.b	d
a1	b1	c1	b11	d1
a2	b2	c2	b22	d2
a5	b5	c3	None	None
a3	None	None	b33	d3

LEFT EXCLUDE JOIN

Gereksinim

Engelleme listesinde olmayan tüm paketler için 5xx hatalarını izleyin. 15 dakikalık bir süre içinde hata sayısı 1.000'i aşarsa bir uyarı tetikleyin. Bunun için paket engelleme listesini korumak üzere kaynak verileri kullanın.
Yapılandırma şu şekildedir: Query Statement 0 sorgusu status >=500 | select bucket, count(*) as pv group by bucket having pv > 1000 limit 1000 şeklindedir. set operation değeri $0.bucket = $1.bucket birleştirme koşuluyla LEFT EXCLUDE JOIN olarak ayarlanır. Query Statement 1 için OSS veri kaynağı (user.test) olup paketler bucket_03 ve bucket_04'tür. Group Evaluation değeri Ungrouped olarak, trigger condition değeri ise data exists olarak ayarlanır.

Sonuç

Query Statement 0 sonuçları

15 dakikalık bir süre içinde 1.000'den fazla 5xx hatası olan paketleri belirler.

Bucket	Pv
bucket_01	1060
bucket_02	1055
bucket_03	1047
bucket_04	1045

Query Statement 1 sonuçları

Paketler için kaynak veriler.

Bucket	Description
bucket_03	for dev team
bucket_04	for test team

Küme işlemi sonucu

set operation değeri $0.bucket = $1.bucket koşuluyla LEFT EXCLUDE JOIN olarak ayarlandığında sonuç aşağıdaki gibidir:

Bucket	Pv
bucket_01	1060
bucket_02	1055

Right exclude join

Gereksinim

Engelleme listesinde olmayan tüm paketler için 5xx hatalarını izleyin. 15 dakikalık bir süre içinde hata sayısı 1.000'i aşarsa bir uyarı tetikleyin. Bunun için paket engelleme listesini korumak üzere kaynak verileri ekleyin.
Ayarları şu şekilde yapılandırın: Query Statement 0 için OSS veri kaynağını (user.test) seçin ve bucket_03 ile bucket_04'ü belirtin. Set Operations değerini $0.bucket = $1.bucket birleştirme koşuluyla RIGHT EXCLUDE JOIN olarak ayarlayın. Query Statement 1 için sorgu ifadesini status > 500 | select bucket, count(*) as pv group by bucket having pv > 1000 limit 1000 olarak ayarlayın. Group Evaluation değerini No Grouping olarak, Trigger Condition değerini ise Data exists olarak ayarlayın.

Sonuç

Query Statement 0 sonuçları

Engelleme listesindeki paketler için kaynak verilerini döndürür.

Bucket	Description
bucket_03	for dev team
bucket_04	for test team

Query Statement 1 sonuçları

15 dakikalık bir süre içinde 1.000'den fazla 5xx hatası olan paketleri döndürür.

Bucket	Pv
bucket_01	60
bucket_02	55
bucket_03	47
bucket_04	45

Küme işlemi sonucu

Set Operations değeri $0.bucket = $1.bucket birleştirme koşuluyla RIGHT EXCLUDE JOIN olarak ayarlandığında sonuç aşağıdaki gibidir:

Bucket	Pv
bucket_01	60
bucket_02	55

Veri olmayan uyarı

Veri olmayan uyarılar, veri toplama sırasında fark edilmeyen veri kayıplarını tespit eder. Örneğin, her ana bilgisayarın CPU kullanımını izlemek ve aşağıdaki koşullardan herhangi biri karşılandığında bir uyarı bildirimi almak için bir uyarı kuralı oluşturabilirsiniz:

CPU kullanımı %95'i aşıyor.
Sorgu ve analizden hiçbir veri döndürülmedi.

Uyarı kuralını şu şekilde yapılandırın:

Query statistics: CPU kullanımını hesaplamak için bir sorgu belirtin.
```
* | select promql_query_range('cpu_util') from metrics limit 1000
```
Trigger Condition: Data matches the expression, value>95, Severity: Medium

Sorgu ve analiz sonuçlarında value alanı 95'i aşarsa orta düzeyde bir uyarı tetiklenir.
Threshold of Continuous Triggers: Bir uyarı oluşturulmadan önce tetikleme koşulunun art arda kaç kez karşılanması gerektiği.
No-data alert: no-data alert anahtarını açın ve önem düzeyi ile açıklama notunu ayarlayın.

Etkinleştirildiğinde, veri döndürmeyen art arda sorgu sayısı sürekli tetikleme eşiğini aşarsa bir uyarı tetiklenir.

Veri olmayan uyarılar için ayrı bir önem düzeyi ve açıklama notu ayarlayabilirsiniz.

Sayfa şu şekilde yapılandırılmıştır:

grouping evaluation için Automatic by label seçeneğini belirleyin. Add annotation bölümünde başlığı ${alert_name} alert triggered ve açıklamayı ${alert_name} alert triggered olarak ayarlayın. automatic annotation ve recovery notification seçeneklerini devre dışı bırakın. advanced settings içinde continuous trigger threshold değerini 1 olarak ayarlayın. no-data alert özelliğini etkinleştirin ve severity değerini Medium, açıklama notu başlığını ${alert_name}: No data ve açıklamasını No data was returned when this alert rule was evaluated olarak ayarlayın.