我试图在ElastAlert中设置警报，如果星期一01：00-02：00的事件数量比前一周的星期一的同一时间段大10％或更小，则会发出警报。
我们的数据每天都有很大不同，周日与星期一相比，也是一小时一小时。
有没有办法使用尖峰类型或任何其他过滤器来进行此类检查？
答案 0 :(得分：0)
我遇到了同样的问题。我最终得到了elastAlert的分叉并添加了新的规则类型。
在幕后，它会进行另一次ES调用并比较数据。它有点脏，不适合原始的elastAlert架构。但它确实做到了。 它是'spike'和'metric_aggregation'规则的混合。
https://github.com/spodgurskiy/elastalert
以下是我的规则配置示例。
# Alert when there is a sudden spike comparing to the historical data
name: Spike detection
type: metric_history_aggregation
index: metrics-*
# Reference window diff in minutes
date_diff_ref: 10080
# Spike detection
threshold_total: 50
threshold_cur: 0
threshold_ref: 0
spike_height: 1.05
spike_type: both # <both/up/down>
# Aggregation
metric_agg_key: "<field_name>"
metric_agg_type: sum
max_threshold:
# Alert section
alert:
- "slack"
alert_display_timezone: US/Pacific
alert_text_type: exclude_fields
alert_subject: ""
slack_webhook_url: "https://hooks.slack.com/services/..."