监控告警系统
深度解析 Sealos 云原生监控告警系统架构设计，详解基于 VictoriaMetrics 的实时指标采集方案与 Loki 日志管理系统的集成实践，涵盖多可用区高可用部署、Grafana 可视化配置、飞书/微信多平台告警推送等核心功能，提供云原生环境下的全栈监控与日志分析最佳实践。
监控与告警系统是公有云服务中非常重要的一部分，本身 Sealos 的设计已经可以将运维人员的心智负担大大降低，通过搭建良好的监控与告警系统可以进一步提升系统的稳定性与可用性。
根据收集的指标来区分，整个系统可以分为两部分，一部分是面向系统实时 Metrics 的监控和告警，而另一部分主要包括日志系统的收集，聚合，展示。
监控
设计
监控系统整体采用 VictoriaMetrics，其相较于 Prometheus 的优势主要在于：
- 同时支持推模型和拉模型，采集数据量更高，消耗内存更小
- 原生支持高可用
- 兼容 PromQL
数据可视化工具使用 Grafana，在 Sealos 的每个可用区都分别部署一套 VictoriaMetrics+Grafana，分别监控。
告警
设计
告警系统设计思路主要是通过监控系统实时采集指标数据，当检测到异常阈值时触发告警规则，将告警信息推送至消息处理中间层，经过格式标准化和路由分发后自动同步至目标协作平台。
实现
选择开源项目 PrometheusAlert 作为转发系统，使用 Grafana 发出告警信息到 PrometheusAlert，在由其转发到飞书，微信等平台。
与监控系统一样，告警系统同样是每个可用区部署一套，分别进行告警。
日志
设计
日志系统采用 Loki 实现。Loki 是一个水平可扩展，高可用性的日志聚合系统，对比起 ELK，Loki 并不会存储大量的索引文件以提供全文检索的功能，因此比较轻量。
使用 Grafana，从 Loki 获取数据，完成日志的查询和展示。每个可用区部署一套。
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