Skill: magicczc/dbskiter-db-monitor (version 1.0.0)

--- name: db-monitor description: | 数据库健康监控，支持健康检查、异常检测、容量预测、高级容量预测、趋势分析、基线对比。 智能数据源选择： - Oracle 数据库自动使用 Zabbix 监控 - MySQL 数据库优先使用直连，其次使用 Prometheus - 支持 Z 系列资产组（如 Z18, Z5）自动识别 使用场景： - 用户说"检查健康" -> 执行 health - 用户说"有异常吗" -> 执行 anomalies - 用户说"容量够吗" -> 执行 capacity - 用户说"采集指标" -> 执行 collect - 用户说"看历史" -> 执行 history - 用户说"高级容量预测" -> 执行 capacity-advanced - 用户说"趋势分析" -> 执行 trend - 用户说"基线对比" -> 执行 compare 用法： - dbskiter --output-mode=ai --database=<name> monitor health - dbskiter --output-mode=ai --database=<name> monitor anomalies - dbskiter --output-mode=ai --database=<name> monitor capacity --resource=disk - dbskiter --output-mode=ai --database=<name> monitor collect - dbskiter --output-mode=ai --database=<name> monitor history <metric> - dbskiter --output-mode=ai --database=<name> monitor capacity-advanced --resource=disk - dbskiter --output-mode=ai --database=<name> monitor trend --metric=cpu_usage - dbskiter --output-mode=ai --database=<name> monitor compare --metric=qps --value=1250 --baseline=2026-04-01 --- # 数据库监控 Skill ## 智能数据源选择 系统会根据 `--database` 参数自动选择最优数据源： | 数据库类型 | 识别规则 | 数据源优先级 | |-----------|---------|-------------| | Oracle | Z 系列资产组（Z18, Z5等）或 KF 系列 | Zabbix | | MySQL | 其他名称 | 直连数据库 > Prometheus | **示例**：**示例**: ```bash # Oracle 数据库（自动使用 Zabbix） dbskiter --output-mode=ai --database=Z18 monitor health dbskiter --output-mode=ai --database=Z5 monitor capacity --resource=disk # MySQL 数据库（优先直连，其次 Prometheus） dbskiter --output-mode=ai --database=jump monitor health dbskiter --output-mode=ai --database=prod monitor anomalies ``` ## 何时使用 当用户提到以下关键词时，使用此skill： | 用户说法 | 执行命令 | 说明 | |---------|---------|------| | "检查健康" | `dbskiter --output-mode=ai --database=<name> monitor health` | 整体健康评分 | | "有异常吗" | `dbskiter --output-mode=ai --database=<name> monitor anomalies` | 检测异常指标 | | "容量够吗" | `dbskiter --output-mode=ai --database=<name> monitor capacity` | 容量预测 | | "采集数据" | `dbskiter --output-mode=ai --database=<name> monitor collect` | 采集当前指标 | | "看历史" | `dbskiter --output-mode=ai --database=<name> monitor history <指标>` | 查看指标历史 | | "高级容量预测" | `dbskiter --output-mode=ai --database=<name> monitor capacity-advanced` | 多算法容量预测 | | "趋势分析" | `dbskiter --output-mode=ai --database=<name> monitor trend` | 指标趋势分析 | | "基线对比" | `dbskiter --output-mode=ai --database=<name> monitor compare` | 与历史基线对比 | ## 核心命令（8个） ### 高级功能（新增） #### 6. 高级容量预测 ```bash dbskiter --output-mode=ai --database=<数据库名> monitor capacity-advanced --resource=disk ``` **特点**： - 自动选择最佳预测算法（线性回归、移动平均、指数平滑、多项式拟合） - 提供置信度评估 - 更精确的预测结果 **输出**： ```json { "algorithm": "linear_regression", "confidence": 0.85, "predictions": { "7d": 68.5, "30d": 75.2, "90d": 88.5 }, "days_to_threshold": 45, "recommendation": "建议在45天内扩容" } ``` #### 7. 趋势分析 ```bash dbskiter --output-mode=ai --database=<数据库名> monitor trend --metric=cpu_usage --days=7 ``` **适用场景**： - 分析指标变化趋势 - 对比当前值与历史平均值 - 判断性能是改善还是恶化 **输出**： ```json { "trend_direction": "degrading", "current_value": 75.5, "historical_avg": 65.2, "change_percent": 15.8, "recommendation": "CPU使用率呈恶化趋势，建议关注" } ``` #### 8. 基线对比 ```bash dbskiter --output-mode=ai --database=<数据库名> monitor compare --metric=qps --value=1250 --baseline=2026-04-01 ``` **适用场景**： - 对比当前性能与历史基线 - 评估优化效果 - 检测性能退化 **输出**： ```json { "current_value": 1250, "baseline_value": 1000, "change_percent": 25.0, "severity": "normal", "message": "QPS较基线上升25.0%，在正常范围内" } ``` #### 9. 性能退化检测 ```bash dbskiter --output-mode=ai --database=<数据库名> monitor degradation ``` **适用场景**： - 自动检测所有性能退化指标 - 与db-diagnose性能快照集成 **输出**： ```json { "degradation_count": 2, "degradations": [ { "metric_type": "cpu_usage", "change_percent": 30.5, "severity": "warning" } ] } ``` ### 1. 健康检查 ```bash dbskiter --database=<数据库名> monitor health ``` **输出**：总体评分、各组件状态、关键指标 **评分标准**： - 90-100：优秀 [OK] - 70-89：良好 [WARN] - <70：需要关注 [CRITICAL] ### 2. 异常检测 ```bash dbskiter --database=<数据库名> monitor anomalies ``` **默认行为**：检测所有指标的异常 **输出**：异常列表、严重程度、建议 ### 3. 容量预测 ```bash dbskiter --database=<数据库名> monitor capacity --resource=disk ``` **可选资源**： - `disk`：磁盘空间 - `memory`：内存使用 - `connections`：连接数 **输出**：当前使用率、预测值、剩余天数、风险等级 ### 4. 采集指标 ```bash dbskiter --database=<数据库名> monitor collect ``` **默认行为**：采集所有核心指标 **可选参数**： - `--metrics=qps,connections`：只采集指定指标 ### 5. 查看历史 ```bash dbskiter --database=<数据库名> monitor history connections_active --hours=24 ``` **输出**：历史指标数据、趋势图表 ## AI决策流程 ### 场景1：用户说"检查数据库健康" ``` 步骤1：执行 dbskiter --database=<name> monitor health 步骤2：解读健康评分和状态 步骤3：如果有问题，执行 dbskiter --database=<name> monitor anomalies 步骤4：总结给用户 ``` ### 场景2：用户说"磁盘还够用吗" ``` 步骤1：执行 dbskiter --database=<name> monitor capacity --resource=disk 步骤2：解读当前使用率和预测 步骤3：如果接近阈值，给出扩容建议 ``` ### 场景3：用户说"看看有没有异常" ``` 步骤1：执行 dbskiter --database=<name> monitor anomalies 步骤2：列出发现的异常 步骤3：对严重异常，建议进一步诊断 ```


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