官网原文（免费申请演示）：WeOps干货｜运维告警之CEP模式规则

在上一篇文章中，我们聊到了 CEP 的“窗口机制”，它像一个“裁纸刀”，把源源不断的事件流切分成有限的“数据片段”，让系统能够逐段分析。（🔎点击查看上期文章）而在这些“数据块”上，我们需要进一步判断：哪些组合是正常现象？哪些组合代表潜在风险？

这就轮到 CEP 的模式规则上场了。模式规则是 CEP 的“大脑”，它定义了 事件之间如何组合，并在这些组合中寻找有价值的线索。简单来说：窗口是“舞台”，模式规则就是“剧本”，告诉系统在舞台上什么样的动作才算异常，什么样的动作可以忽略。

01. 常见的模式规则 

1）顺序模式

强调事件的先后次序。

• 原理：如果事件 A 发生后紧接着出现事件 B，那么系统认为这是一个符合条件的模式。

• 例子：数据库连接数持续飙升（事件 A），随后应用请求超时（事件 B），系统据此推断应用报错源于数据库压力。

2）重复模式

识别“重复发生才严重”的问题。

• 原理：同类事件在一定时间范围内出现 N 次，就触发规则。

• 例子：某台服务器 5 分钟内出现 3 次进程崩溃。

3）缺失模式

发现“没有出现”的异常。

• 原理：设定时间内未收到预期事件，就触发告警。

• 例子：健康检查心跳 30 秒没上报，说明节点可能宕机。

• 延伸：日志收集、流水线构建、定时任务，都非常依赖这种模式。

4）组合模式

需要多个条件同时成立。

• 原理：事件 A 与事件 B 在同一窗口内出现，才算异常。

• 例子：CPU 使用率>80% 且 I/O 等待持续上升→判定过载。

02. 技术实现参考 

从实现角度看，模式规则不仅是概念，它需要落地为系统可执行的逻辑。我们采用的思路是：

1）规则抽象为 JSON

每条模式规则最终都会被抽象成一段 JSON 配置。JSON 定义了事件类型、条件逻辑、阈值、时间范围等。

2）规则编译为 SQL

a.  后台逻辑会根据 JSON 内容，将规则转换成 SQL 查询语句。顺序模式会转换为“时间排序+先后条件”的 SQL。

b.  重复模式会转换为“count > N”的 SQL。

c.  缺失模式会变成“not exists” 或“interval gap”的 SQL。

3）窗口机制定义驱动 SQL 执行时间与数据范围

a.  固定窗口：定时批量查询。

b.  滑动窗口：重叠查询，确保实时性。

c.  会话窗口：按事件间隔动态触发。

4）结果反馈与触发告警

当 SQL 检索出的结果满足规则条件时，就会生成一个“高价值告警”，并进入告警中心后续的生命周期管理（确认、处理、关闭）。通过这种架构，模式规则实现了 从抽象描述→JSON 配置→SQL 执行→高价值告警的闭环，既保证了灵活性（规则可配置），又保证了性能（SQL 高效执行）。

03. 典型场景案例 

• 重复模式：按照运维对象的方式聚合 Event。

下图为最常见的 Event 聚合方式

• 缺失模式：流水线执行失败告警。

• 其他：

组合模式：Pod 重启次数激增+节点心跳缺失→系统直接识别为“节点宕机”，减少噪声。

04. 小结 

如果说 CEP 窗口机制是“把海量事件切块”，那么 CEP 模式规则就是“在这些切块中寻找异常剧情”。

• 顺序模式帮助理解因果；

• 重复模式避免误报；

• 缺失模式捕捉静默故障；

• 组合模式提升准确性。

而在实现层面，我们通过规则 JSON 化+SQL 编译+窗口驱动，让模式规则真正能在生产环境里高效运行。

在统一告警中心的场景下，模式规则与窗口机制相辅相成，帮助运维团队从告警洪流中快速挖掘价值信号，把“事件风暴”变成“有序洞察”。