雲監控系統，可以做到實時的檢測雲産品的關鍵名額，并可自定義告警門檻值和發送告警的規則。配置監控的步驟比較簡單，跟着頁面提示勾勾選選即可完成。但是深究起來，發現裡面埋着很多數學計算的複雜邏輯。
本篇重點解決其中一種常見疑惑，告警通知與監控系統經常對不上，懷疑告警不準确。
問題背景：
1. mongo資料庫的告警通知：
告警内容：雲資料庫MongoDB | 雲資料庫（MongoDB）機關時間延遲次數（100ms以上）>2000次
告警對象：cmgo-xxxx
目前資料：4123次
觸發時間：2020-02-04 18:30:00（UTC+08:00）
持續時間：5分鐘
2. 檢視系統監控，對應時間最高700-800的樣子，并沒有通知的4123次。
下面通過一個測試，詳細闡述告警政策配置和監控值之間的隐秘關系。
2 條政策配置分别如下，均是根據5分鐘的監控資料做告警，但是差別較大：
政策名稱：mongo-1minute; 統計周期1分鐘，持續5個周期
政策名稱：mongo-5minute; 統計周期5分鐘，持續1個周期
差別一：統計周期不同。統計周期代表名額數值采集的粒度，以及對應會采用的不同的聚合方法。
差別二：持續周期不同。持續周期代表周期内，超過門檻值的采集點持續一定時間，才會觸發告警。
那麼兩個政策分别表示：
mongo-1minute: 使用采集粒度為1分鐘的監控，持續有連續6個采集點（5個間隔）的值大于100次，才會告警；
mongo-5minute: 使用采集粒度為5分鐘的監控，持續有連續2個采集點（1個間隔）的值大于100次，才會告警。
下面看控制台監控曲線：
預設頁面，顯示時間粒度為1分鐘，監控值在25次左右波動。
1分鐘粒度監控曲線
更換時間粒度為5分鐘，因為名額機關為次數，會經過sum聚合，名額值為125次左右波動。
5分鐘粒度監控曲線
可見監控資料采集粒度和聚合的方式不同，會得到不同的監控曲線。
那麼兩個告警政策，是否會觸發告警，哪個政策會觸發告警呢？
答案是：
mongo-5minute 觸發了告警，對應使用粒度5分鐘的曲線，連續2個點超過100，即觸發了告警。
mongo-1minute 沒有觸發告警，對應使用監控粒度1分鐘的曲線，沒有超過100次的點，是以沒有告警。
再舉一例，加深了解。
修改mongo-1minute 的門檻值為20次，其餘不變，那麼根據如下監控，18:45分取值20不符合大于20的條件，18:51時為第6個取值超過20的點（分别是18:46,18:47,18:48,18:49,18:50,18:51），觸發告警。
政策名稱：mongo-1minute; 統計周期1分鐘，持續5個周期
當然，除了這裡舉例的名額采用的sum聚合方式外，還有Max、Min、Avg等不同的聚合方式，結合名額的真實含義來定義。
最後回到最初的那個疑問，便比較容易解答。
重新檢視雲監控的告警配置，發現采用的統計周期為5分鐘，更換監控粒度為5分鐘且sum的聚合方式後，檢視到對應時間峰值為4123，監控與告警完全一緻，符合預期。