在数据库可观测性中确定告警优先级，需要评估问题的影响、紧急程度和根本原因，从而专注于最重要的事情。目标是首先解决关键问题，同时避免因低优先级噪音引起的告警疲劳。这需要结合预定义规则、上下文分析和自动化来有效地对告警进行分类。
首先，根据严重性和业务影响对告警进行分类。例如，与系统停机（例如，数据库无响应）或数据完整性问题（例如，检测到数据损坏）相关的告警应排在最高优先级。这些会直接影响面向用户的服务或存在永久数据丢失的风险。高优先级告警可能还包括核心交易的错误率突然飙升，例如电子商务系统中的支付失败。中等优先级告警可能涉及性能下降，例如查询响应速度变慢但尚未影响用户。低优先级告警可能包括临时资源峰值（例如，CPU 使用率在几秒钟内达到 80%）或非关键警告，例如不常见的连接超时。Prometheus 或 Datadog 等工具可以使用自定义规则自动执行此分类，例如，如果告警超过预定义的错误阈值超过两分钟，则将其标记为“关键”。
接下来，使用上下文来优化优先级。例如，如果数据库即将达到其存储限制并有崩溃的风险，则有关高磁盘使用率的告警会变得紧急，但如果清理过程已经在运行，则紧急程度会降低。关联多个告警以确定根本原因：查询延迟突然增加与 CPU 峰值配对可能表明索引配置错误或失控查询。Elasticsearch 或 Splunk 等工具可以帮助聚合日志和指标以提供此上下文。此外，将告警与团队专业知识集成在一起 - 标记与最近的代码部署或基础设施更改一致的问题。例如，如果在死锁告警前一小时推出了模式更新，则优先调查新模式中潜在的冲突。
最后，尽可能自动化响应，以减少手动分类。使用 PagerDuty 或 Opsgenie 等工具通过短信或 Slack 将关键告警直接路由到值班工程师，同时将低优先级问题发送到工单系统。为已知问题实施自动修复 - 例如，重新启动卡住的连接池或终止超过时间限制的长时间运行的查询。定期审查告警模式以消除误报并调整阈值。例如，如果夜间备份始终触发“高 I/O”警告但没有造成任何损害，则抑制或重新分类这些告警。这个迭代过程确保团队专注于可操作的问题，在响应性和可持续的工作负载管理之间取得平衡。