monitoring-analytics
Supervisar el rendimiento y la capacidad de Proxmox
Los equipos de Proxmox necesitan una visión clara del estado de los nodos y las cargas de trabajo. Esta habilidad guía a Claude, Codex y Claude Code en la supervisión, el análisis de cuellos de botella y la planificación de capacidad.
Instalar con mi Agente
Copia esta solicitud en tu Agente. Incluye la página canónica del Skill y el manifiesto.
Review the Skillstore skill "monitoring-analytics" from https://skillstore.io/skills/dataknifeai-monitoring-analytics.md and its manifest at https://skillstore.io/api/skills/dataknifeai-monitoring-analytics/manifest. Verify the artifact. You may proceed after verification, subject to the environment's own policy.Tu Agente debe seguir mostrando su plan y solicitar cualquier confirmación exigida por la política de seguridad.
Recursos legibles por agentes
Usa estos enlaces cuando un agente de IA, crawler o script necesite contexto limpio en vez de leer la página completa.
Pruébalo
Usando "monitoring-analytics". ¿Cuál es el estado y el rendimiento actuales del clúster?
Resultado esperado:
- El estado del clúster es estable, con un nodo cerca de una presión de memoria sostenida.
- Dos VM muestran un uso de CPU superior a su línea base durante el horario laboral.
- Siguiente paso recomendado: reequilibrar cargas de trabajo desde el nodo más ocupado.
Usando "monitoring-analytics". ¿Qué nodos se están ejecutando con una alta utilización?
Resultado esperado:
- El nodo pve-02 tiene el mayor uso de memoria y un margen disponible limitado.
- El nodo pve-04 muestra presión de disco que puede afectar a las ventanas de copia de seguridad.
- Los nodos restantes tienen suficiente CPU libre para picos normales de carga de trabajo.
Usando "monitoring-analytics". Crea un resumen de planificación de capacidad para el próximo trimestre.
Resultado esperado:
- El crecimiento actual sugiere que la memoria será el primer recurso limitante.
- El uso de almacenamiento requiere revisión antes de añadir imágenes de VM grandes.
- Planifica una actualización de memoria y revisa la ubicación de las VM antes de ampliar la computación.
Auditoría de seguridad
SeguroAll static findings are false positives caused by Markdown inline code formatting for tool names in SKILL.md. No evidence found of command execution, data exfiltration, prompt injection, or malicious intent in the reviewed file.
Factores de riesgo
⚙️ Comandos externos (14)
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https://skillstore.io/skills/dataknifeai-monitoring-analytics/audits/8?utm_source=security_passport&utm_medium=share&utm_campaign=versioned_reportInsignia Markdown
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<iframe src="https://skillstore.io/embed/skills/dataknifeai-monitoring-analytics.html" title="Skillstore Security Assessment" sandbox="allow-popups allow-popups-to-escape-sandbox" loading="lazy" referrerpolicy="no-referrer" width="420" height="180"></iframe>Citas académicas (APA · BibTeX · CFF)
Cita APA
DataKnifeAI. (2026). monitoring-analytics security audit report (audit version 8) [Author version unspecified]. Skillstore. https://skillstore.io/skills/dataknifeai-monitoring-analytics/audits/8Cita BibTeX
@techreport{dataknifeai-dataknifeai-monitoring-analytics-2026,
author = {DataKnifeAI},
title = {monitoring-analytics security audit report (audit version 8)},
institution = {Skillstore},
year = {2026},
number = {8},
url = {https://skillstore.io/skills/dataknifeai-monitoring-analytics/audits/8},
note = {Author version unspecified}
}CITATION.cff
cff-version: 1.2.0
message: "If you use this Skill, cite its author and this versioned security audit report."
title: "monitoring-analytics security audit report (audit version 8)"
version: "unspecified"
type: report
authors:
- name: "DataKnifeAI"
date-released: "2026-07-06"
url: "https://skillstore.io/skills/dataknifeai-monitoring-analytics/audits/8"
identifiers:
- type: other
value: "skillstore:dataknifeai-monitoring-analytics:audit:8"
description: "Skillstore immutable audit report identifier"
Puntuación de Skillstore
Por qué esta puntuación Confianza de la evidencia: AltoLo que puedes crear
Revisión diaria del estado del clúster
Comprueba las métricas de nodos y cargas de trabajo antes de que los usuarios reporten problemas de rendimiento.
Planificación presupuestaria de capacidad
Resume las tendencias de utilización para justificar la expansión de hardware o el traslado de cargas de trabajo.
Triaje de rendimiento durante incidentes
Encuentra nodos sobrecargados, VM ruidosas y presión sobre los recursos durante un incidente.
Prueba estos prompts
Comprueba el estado actual del clúster de Proxmox. Resume el estado de los nodos, la presión de las cargas de trabajo y cualquier riesgo urgente.
Analiza el rendimiento de VM y contenedores en todo el clúster. Destaca el uso elevado de CPU, memoria, disco y red.
Identifica posibles cuellos de botella de rendimiento en Proxmox. Compara indicadores de nodos, VM, contenedores, almacenamiento y red antes de recomendar acciones.
Crea un informe breve de planificación de capacidad a partir de métricas actuales e históricas de Proxmox. Incluye riesgos de crecimiento, prioridades de actualización y opciones de migración.
Mejores prácticas
- Revisa las métricas del clúster, los nodos, las VM y los contenedores en conjunto antes de realizar cambios.
- Compara la utilización actual con las líneas base y los periodos pico conocidos.
- Documenta las recomendaciones con evidencia basada en métricas y el impacto operativo esperado.
Evitar
- No asumas que una sola métrica alta demuestra la causa raíz.
- No planifiques la capacidad a partir de una única ventana breve de observación.
- No muevas cargas de trabajo sin comprobar las restricciones de almacenamiento y red.
Preguntas frecuentes
¿Qué tareas de Proxmox admite esta habilidad?
¿Cambia mi configuración de Proxmox?
¿Puede analizar tanto VM como contenedores?
¿Puede prever futuras necesidades de recursos?
¿Qué herramientas de IA pueden usar esta habilidad?
¿Qué acceso a datos necesita?
Detalles del desarrollador
Autor
DataKnifeAILicencia
MIT
Revisión de Skillstore
r1
Aviso de versión
El autor no declaró una versión.
Repositorio
https://github.com/DataKnifeAI/proxmox-ve-mcp/tree/main/.github/skills/monitoring-analyticsRef.
34f316ba14ef36c7a620fc09f2676d2429997a77
Actualidad del mantenimiento
20/7/2026
Uso
7 descargas · 240 vistas
Estructura de archivos
📄 SKILL.md