Leitfaden für die Integration der Automatisierung
HTTP-API-Integrationsmodus:
- Starten Sie den Dienst mit dem Befehl
--type streamable-httpParameter Exposure REST-Schnittstelle - Beispielanruf:
GET /api/query?q=检查数据库连接数Gibt Daten im JSON-Format zurück - Unterstützung des Andockens an Prometheus und andere Überwachungssysteme durch die zeitgesteuerte Erfassung von Indikatoren zur Erzielung von Alarmen
AI Agent Integrationslösung:
- Aufbau eines automatisierten Aufgabenablaufs: "Tabellen auf VACUUM prüfen", ausgelöst jeden Tag um 2:00 Uhr
- Einstellung der Alarmschwelle: Wenn die Anzahl der aktiven Verbindungen (
get_active_connections) Benachrichtigung, wenn 80% von max_connections überschritten wird - Generieren Sie Optimierungsempfehlungen: Analysieren Sie automatisch langsame Abfrageprotokolle und senden Sie wöchentliche Berichte per E-Mail.
Bereitstellung in Containern:Der Dienst kann als Docker-Image verpackt werden, um die Überwachung mehrerer Datenbankinstanzen dynamisch über Umgebungsvariablen zu konfigurieren. Beachten Sie die Einstellung von separaten .env-Konfigurationsdateien für verschiedene Umgebungen (dev/test/prod).
Diese Antwort stammt aus dem ArtikelMCP-PostgreSQL-Ops: Werkzeuge für den Betrieb und die Überwachung von PostgreSQL-DatenbankenDie
Darf nicht ohne Genehmigung vervielfältigt werden:KI-Produktivitätswerkzeuge " Wie integriert man PostgreSQL-Überwachungsfunktionen in ein automatisiertes Ops-System?
