# 下载
[root@s1 ~]# cd /usr/local/
[root@hadoop1 local]# wget https://www.taosdata.com/assets-download/TDengine-alert-2.2.0.2-Linux-x64.tar.gz

# 解压安装
[root@hadoop1 local]# tar -xvf TDengine-alert-2.2.0.2-Linux-x64.tar.gz

[root@hadoop1 local]# cd TDengine-alert

# 养成好习惯，备份配置文件
[root@hadoop1 TDengine-alert]# cp alert.cfg alert.cfg.bk

# 查看配置文件的默认内容
[root@hadoop1 TDengine-alert]# cat alert.cfg
{
    "port": 8100,
    "database": "file:alert.db",
    "tdengine": "root:taosdata@/tcp(127.0.0.1:0)/",
    "log": {
        "level": "debug",
        "path": ""
    },
    "receivers": {
        "alertManager": "http://127.0.0.1:9093/api/v1/alerts",
        "console": true
    }
}
# 配置选项的含义如下：
#     port：报警模块支持使用 restful API 对规则进行管理，这个参数用于配置 http 服务的侦听端口。
#     database：报警模块将规则保存到了一个 sqlite 数据库中，这个参数用于指定数据库文件的路径（不需要提前创建这个文件，如果它不存在，程序会自动创建它）。
#     tdengine：TDEngine 的连接信息，一般来说，数据库信息应该在报警规则中指定，所以这里 不 应包含这一部分信息。
#     log > level：日志的记录级别，可选 production 或 debug。
#     log > path：日志文件的路径。
#     receivers > alertManager：报警模块会将报警推送到 AlertManager，在这里指定 AlertManager 的接收地址。

# 可以启动啦，这里是前台启动，方便查看控制台的日志；生产环境可以用：nohup ./alert cfg alert.cfg &
[root@hadoop1 TDengine-alert]# ./alert -cfg alert.cfg

# 添加或修改规则
[root@hadoop1 rules]# curl -d '@sensor_rule.json' http://localhost:8100/api/update-rule

# 查看已有规则
[root@hadoop1 rules]# curl http://localhost:8100/api/list-rule
[{"name":"temperatureTooHigh","state":0,"sql":"select avg(temperature) as avgTemperature from iot.power where ts \u003e now - 3m group by sn","for":"0s","period":"20s","expr":"avgTemperature \u003e 50","labels":{"ruleName":"temperatureTooHigh"},"annotations":{"summary":"avg temperature of rule  of device  is too high, its average temperature is  ℃"}}]

# 下载
[root@hadoop1 ~]# cd /usr/local/
[root@hadoop1 local]# wget https://github.com/prometheus/alertmanager/releases/download/v0.23.0/alertmanager-0.23.0.linux-amd64.tar.gz

# 解压
[root@hadoop1 local]# tar -xvf alertmanager-0.23.0.linux-amd64.tar.gz
[root@hadoop1 local]# mv alertmanager-0.23.0.linux-amd64 alertmanager
[root@hadoop1 local]# cd alertmanager

# 养成好习惯，备份配置文件，即使这里使用默认配置
[root@hadoop1 alertmanager]# cp alertmanager.yml alertmanager.yml.bk

# 启动
[root@hadoop1 alertmanager]# ./alertmanager --config.file=alertmanager.yml

# 在TDengine中模拟数据写入：近3分钟的五条数据，显然，每条数据的温度指标都高于我们设定的阈值：50℃
taos> insert into device0 values(now - 2m, 220, 5, 50) (now - 90s, 220, 5, 60) (now - 1m, 220, 5, 70) (now - 30s, 220, 5, 80) (now, 220, 5, 90);