monitoring-analytics
Proxmox のパフォーマンスとキャパシティを監視
Proxmox チームには、ノードとワークロードの健全性を明確に把握することが必要です。このスキルは、Claude、Codex、Claude Code による監視、ボトルネック分析、キャパシティプランニングを支援します。
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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.エージェントは引き続き計画を提示し、セキュリティポリシーで必要な確認を求める必要があります。
エージェントが読めるリソース
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テストする
「monitoring-analytics」を使用しています。 現在のクラスター健全性とパフォーマンスはどうなっていますか？
期待される結果:
- クラスター健全性は安定していますが、1 つのノードが継続的なメモリ圧迫に近い状態です。
- 2 つの VM で、営業時間中にベースラインより高い CPU 使用率が見られます。
- 推奨される次のステップ: 最も負荷の高いノードからワークロードを再分散してください。
「monitoring-analytics」を使用しています。 どのノードが高い使用率で稼働していますか？
期待される結果:
- ノード pve-02 はメモリ使用率が最も高く、利用可能な余力が限られています。
- ノード pve-04 には、バックアップ時間帯に影響する可能性があるディスク圧迫が見られます。
- 残りのノードには、通常のワークロード急増に対応できる十分な予備 CPU があります。
「monitoring-analytics」を使用しています。 次の四半期向けのキャパシティプランニングサマリーを作成してください。
期待される結果:
- 現在の成長傾向から、メモリが最初に制約となるリソースになる可能性があります。
- 大きな VM イメージを追加する前に、ストレージ使用量のレビューが必要です。
- コンピュートを拡張する前に、メモリのアップグレードを 1 件計画し、VM 配置を見直してください。
セキュリティ監査
安全All 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.
リスク要因
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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>学術引用 (APA · BibTeX · CFF)
APA形式の引用
DataKnifeAI. (2026). monitoring-analytics security audit report (audit version 8) [Author version unspecified]. Skillstore. https://skillstore.io/skills/dataknifeai-monitoring-analytics/audits/8BibTeX形式の引用
@techreport{dataknifeai-dataknifeai-monitoring-analytics-2026,
author = {DataKnifeAI},
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}CITATION.cff
cff-version: 1.2.0
message: "If you use this Skill, cite its author and this versioned security audit report."
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authors:
- name: "DataKnifeAI"
date-released: "2026-07-06"
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Skillstore スコア
このスコアの理由 証拠の信頼度: 高作成できるもの
日次クラスター健全性レビュー
ユーザーがパフォーマンス問題を報告する前に、ノードとワークロードのメトリクスを確認します。
キャパシティ予算計画
ハードウェア拡張やワークロード移動の妥当性を示すために、使用率の傾向を要約します。
インシデント時のパフォーマンストリアージ
インシデント中に、過負荷のノード、負荷の高い VM、リソース圧迫を見つけます。
これらのプロンプトを試す
現在の Proxmox クラスター健全性を確認してください。ノード状態、ワークロードの負荷、緊急リスクを要約してください。
クラスター全体の VM とコンテナのパフォーマンスを分析してください。CPU、メモリ、ディスク、ネットワークの高使用率を強調してください。
Proxmox のパフォーマンスボトルネックになり得る箇所を特定してください。対応を推奨する前に、ノード、VM、コンテナ、ストレージ、ネットワークの指標を比較してください。
現在および過去の Proxmox メトリクスからキャパシティプランニングの概要を作成してください。成長リスク、アップグレード優先度、移行オプションを含めてください。
ベストプラクティス
- 変更を加える前に、クラスター、ノード、VM、コンテナのメトリクスをまとめてレビューします。
- 現在の使用率を、ベースラインおよび既知のピーク期間と比較します。
- 推奨事項には、メトリクス上の根拠と想定される運用上の影響を記録します。
回避
- 1 つの高いメトリクスだけで根本原因が証明されたと判断しないでください。
- 単一の短い観測期間だけを基にキャパシティ計画を立てないでください。
- ストレージとネットワークの制約を確認せずにワークロードを移動しないでください。
よくある質問
このスキルはどのような Proxmox タスクを支援しますか？
これは Proxmox 設定を変更しますか？
VM とコンテナの両方を分析できますか？
将来のリソース需要を予測できますか？
どの AI ツールがこのスキルを使用できますか？
どのようなデータアクセスが必要ですか？
開発者情報
作成者
DataKnifeAIライセンス
MIT
Skillstore リビジョン
r1
バージョンに関する注意
作者はバージョンを宣言していません。
参照
34f316ba14ef36c7a620fc09f2676d2429997a77
メンテナンスの新しさ
2026/7/24
利用状況
7 ダウンロード · 240 閲覧
ファイル構成
📄 SKILL.md