monitoring-analytics
Proxmoxインフラの健全性とパフォーマンスを監視する
Proxmoxインフラの管理には複数のノード、VM、コンテナの追跡が必要です。このスキルはクラスターメトリクスへの統一されたアクセスを提供し、ボトルネックの特定と環境全体のリソース割り当ての最適化を支援します。
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Pruébalo
Usando "monitoring-analytics". 現在のクラスター健全性とパフォーマンス状態を表示
Resultado esperado:
- クラスタース���ータス: すべてのノードが稼働中
- CPU使用率: 3つのノードが80%しきい値を超えている（node-02は92%）
- メモリ: クラスター全体で平均45%、2つのノードが高使用率
- ストレージ: 平均68%の容量が使用中、データストアは健全
- 上位コンシューマー: vm-db-01 (CPU 95%)、ct-web-03 (メモリ 12GB)
- 推奨事項: CPU負荷を軽減するため、node-02からワークロードの移行を検討
Auditoría de seguridad
SeguroThis is a pure markdown documentation file with no executable code, scripts, or network capabilities. The skill defines prompt templates and tool descriptions for a Proxmox monitoring MCP integration. All 38 static findings are false positives caused by the scanner flagging markdown documentation as executable code.
Factores de riesgo
🌐 Acceso a red (1)
📁 Acceso al sistema de archivos (1)
Puntuación de calidad
Lo que puedes crear
クラスター健全性監視
Proxmoxクラスター内のすべてのノードとワークロードの包括的な健全性状態を取得する
パフォーマンスボトルネック検出
パフォーマンス問題を引き起こしているノード、VM、またはコンテナを特定する
キャパシティプランニング
リソーストレンドを分析してインフラのスケーリングとアップグレードを計画する
Prueba estos prompts
現在のクラスター健全性とパフォーマンス状態を表示
CPUまたはメモリ使用率が高いノードはどれか
すべての仮想マシンのパフォーマンスメトリクスを表示
Proxmoxクラスターの完全なパフォーマンス分析レポートを生成して、ノードステータス、VMメトリクス、最適化Recommendationsを含める
Mejores prácticas
- インフラ変更前のベースラインメトリクスを確立して、影響を正確に測定する
- 問題を早期に発見するためにCPU、メモリ、ストレージ使用率のアラートしきい値を設定する
- 重大な問題になる前にGradual Performance Degradationを特定するために定期的にメトリクスをレビューする
Evitar
- リソースが100%になるまでパフォーマンス問題を調査しない
- Gradual Increase in Resource Utilizationを、問題が発生するまで無視し続ける
- 前後のメトリクスを比較せずにインフラ変更を行う
Preguntas frecuentes
どのProxmoxバージョンがサポートされていますか？
メトリクスはどのくらいの頻度で更新されますか？
外部の監視ツールと統合できますか？
Proxmoxデータは外部に送信されますか？
認証エラーが表示されますが、なぜですか？
Proxmoxの組み込み監視機能とどのように比較されますか？
Detalles del desarrollador
Autor
DataKnifeAILicencia
MIT
Repositorio
https://github.com/DataKnifeAI/proxmox-ve-mcp/tree/main/.github/skills/monitoring-analyticsRef.
main
Estructura de archivos
📄 SKILL.md