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Keep：3 步跑起来的多源警报管理完整指南

【免费下载链接】keepThe open-source AIOps and alert management platform项目地址: https://gitcode.com/GitHub_Trending/kee/keep

凌晨两点，运维工程师小周被手机震醒：Grafana 发来 3 条 Prometheus 告警，Slack 里 Datadog 又转了 2 条，看着像 5 个问题，其实可能是同一台机器磁盘满了。翻到早上，他也不知道哪条是真问题。这类"警报看着多、真问题难找"的处境，就是 Keep 警报管理平台想解决的：把散在各个监控工具里的警报收进同一个界面，去重、关联，再按规则自动处理。

项目速览

• 是什么：开源的 AIOps（用自动化和 AI 手段做运维）与警报管理平台，一个界面看全部告警
• 给谁用：被多个监控工具轰炸的小团队和 SRE/运维工程师，不需要专职平台管理员
• 最突出的点：接一个数据源只配一次，去重、工作流、服务关联都是内置能力
• 部署方式：docker-compose 一键拉起，后端、前端、实时推送三个容器

最小化上手

前置条件：机器上装好 Docker，并且能运行docker compose。

第 1 步：拿到代码

git clone https://gitcode.com/GitHub_Trending/kee/keep keep cd keep

第 2 步：启动

docker compose up -d

第 3 步：打开浏览器

访问http://localhost:3000。默认 compose 文件里AUTH_TYPE=NO_AUTH，不用登录，看到警报列表页（此时是空的）、Provider（数据源）页面和 Workflows（工作流）页面，就算部署成功了。部署细节可以看 docs/deployment/docker.mdx。

它能帮你做什么

接入警报不用自己写脚本

Keep 支持两种收警报的方式：Push 和 Pull。Push 是监控工具主动把警报"推"给 Keep；Pull 是 Keep 定时"拉"取。推荐用 Push——以 Grafana 为例，你在 Provider 设置里连上 Grafana 并勾选Install Webhook，Keep 会自动在 Grafana 里创建一个 Webhook 联络点（一种把消息发到外部地址的出口）和通知策略，之后 Grafana 的告警就会自动流进 Keep，全程不用手写转发规则。细节见 docs/overview/howdoeskeepgetmyalerts.mdx。

把一批相似警报变成一条

警报风暴的大头是重复。Keep 的去重机制是"指纹"：给每条警报按指定字段（比如service和error_message）算出一个指纹，指纹相同的合并成一条并更新状态。比如payment服务连续 5 次报Database connection failed，你在列表里只看到一条，而不是 5 条。每个 Provider 都预置了适配其警报格式的默认指纹字段，开箱就能用，也可以自己改。官方文档里有一组真实的输入输出对照，建议看一眼：docs/overview/deduplication.mdx。

警报一进来就自动干活

工作流用 YAML 定义：triggers写什么条件触发，actions写触发后干什么。仓库里带了 100 多个现成例子，比如 examples/workflows/ 里的 CloudWatch 转发 Slack 通知器，核心逻辑就几行：

triggers: - type: alert filters: - key: source value: cloudwatch actions: - name: trigger-slack provider: type: slack with: message: "Got alarm from aws cloudwatch! {{ alert.name }}"

类似的还有自动建 Jira 工单、给 OpenShift 扩容、给已恢复的旧警报发 resolve 等，按需挑一个改改就能用。

端到端实战：一条警报从进到出

挑最典型的链路走一遍：接源 → 警报进来 → 工作流自动通知。

1. 配置：打开http://localhost:3000的 Providers 页面，连接一个警报源（如 Prometheus、CloudWatch 或 Webhook），勾选 Push，等待状态变为健康。
2. 触发：源端产生一条告警，它经 Webhook 到达 Keep 后端，在警报列表页实时出现；同一问题的重复告警会被合并计数，而不是刷屏。
3. 看到结果：你在 Workflows 页面新建或导入一个 YAML（参考上面的 Slack 例子），点 Enable。下次同类警报进来，Keep 自动完成动作——Slack 频道里出现格式化消息，全程没人碰鼠标。

工作原理：警报是怎么被"看懂"的

Keep 处理警报的核心思路，像电房的总闸检修：一栋楼一半区域的灯同时灭了，电工不会挨个换灯泡，而是先看哪个总闸跳了——灯泡只是症状，总闸才是根因。

• 去重对应"先别慌"：指纹相同的警报归成一类，先把噪音压下去，人只看类别不看流水。
• 关联对应"找总闸"：Keep 的服务拓扑处理器（默认关闭，设置KEEP_TOPOLOGY_PROCESSOR=true开启）会维护一张服务依赖图，当同一应用下的多个服务同时有活动警报时，自动开一个应用级事件（Incident），把相关警报挂进去。你排查时看的是"哪个应用出了问题"，而不是"哪台机器又报警了"。
• 此外 Keep 还支持接 LLM（大语言模型）Provider 做警报内容增强，比如把原始警报让 AI 总结成人话再推送，属于可选能力。

资源导航

下一步

如果你的团队也在多个监控工具之间来回切，建议先在一台测试机上按"最小化上手"三步把 Keep 跑起来，接一个你现在用得最多的警报源，观察一两周警报列表比之前清爽多少，再决定要不要把工作流铺开。

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