Операция выполнена!
Закрыть
info@vsetut.pro
Стать автором
Вернуться

Мы написали автономного агента для VACUUM/ANALYZE и запустили на 800+ тестовых БД: что из этого вышло

23.09.2026 13:51:54 | Хабр
Хабы: Блог компании Сбер, Базы данных, PostgreSQL, Искусственный интеллект

Как упростить управление целым парком из 800+ экземпляров СУБД на базе PostgreSQL? Можно доработать postgres_exporter, чтобы настроить получение метрик под себя. А если ещё проще? Мониторить связкой Grafana, Prometheus и кастомизированным postgres_exporter, а данные получать через ИИ‑отчёт, который будет агрегировать данные Prometheus через прямые PromQL‑запросы.

Но если и этого мало, то можно вообще поручить ИИ‑агенту типовые тикеты вроде очистки места на диске и плановой остановки БД.

Меня зовут Станислав Епишин, я из команды «R4C.Support.Всадники апокалипсиса» в СберТехе. Я уже писал, как мы дорабатывали postgres_exporter → pangolin_exporter, исправляя баг в расчёте длительности транзакций, и как внедряли связку Prometheus + Pipeliner + TaskTracker + GigaChat для автоматического создания тикетов.

В этой статье расскажу про R&D‑исследование для небольшой команды DBA, в котором мы тестировали гипотезу: получится ли собрать автономного агента, который сам будет обрабатывать тикеты: очищать дисковое пространство, выполнять VACUUM/ANALYZE и планировать остановки БД?

Здесь я описал инструкцию по созданию агента (с полным кодом и пояснениями) и развёрнутый реальный пример про автономный VACUUM/ANALYZE с обнаружением аномалий через LLM. Также покажу, как организовать ленту событий для мониторинга работы агента, и детально разберу, где и как в проекте используется LLM.

Читать далее
Подробнее
Читайте также
НОВОСТИ

ВСЕ НОВОСТИ
ПИШИТЕ

Техническая поддержка проекта ВсеТут

info@vsetut.pro

Copyright © 2026 - vsetut.pro