主要观点：

• 在现代可观测性堆栈中，基于日志的警报比基于指标的警报更即时且可操作，尤其在追踪异常、安全事件或应用程序突然故障时。
• Loki 简化了日志聚合，但将其转化为有意义的自动化警报仍具挑战。
• 可利用 Grafana Alloy 与 PrometheusRule 资源结合，为 Loki 动态生成警报规则，弥合日志与指标之间的差距。

关键信息：

• PrometheusRule 是 Prometheus 生态系统中管理警报规则的事实上的标准，但最初未设计用于处理基于 Loki 日志的警报。
• 社区曾尝试引入自定义资源如 LokiRule 等，但未被 Grafana 团队支持。
• Loki Operator 的 AlertingRule 和 RecordingRule 资源仅在 Loki 通过该操作符部署时有效。
• Grafana Alloy 的 loki.rules.kubernetes 配置块可用于定义 Loki 警报规则，但需额外配置，如配置 Prometheus Admission Webhook 跳过 Loki 规则验证等。

重要细节：

• 配置 loki.rules.kubernetes 时，需指定地址、租户 ID 等，且规则选择器要使用正确标签。
• 配置 Prometheus Admission Webhook 时，要通过 matchConditions 规则跳过对带有 loki 标签的规则的验证。
• 配置 Loki Ruler 时，要启用持久化、使用 S3 存储等。
• 可通过创建 PrometheusRule 资源定义基于日志的警报规则，如触发条件等。
• 可创建测试用的 Kubernetes Pod 生成日志，通过定义的规则进行警报验证，在 Grafana UI 中可查看警报状态。

最终，通过这些配置可实现动态提供警报、集中管理警报等，将 DevOps 和可观测性结合起来。