PG_EXPECTO 3.0: Когда мониторинг становится проактивным, а оптимизация — интеллектуальной⁠⁠

Взято с основного технического канала Postgres DBA (возможны правки в исходной статье).

Новый инструмент с открытым исходным кодом для статистического анализа, нагрузочного тестирования и построения отчетов доступен в репозитории GitFlic

kznalp/PG_EXPECTO

PG Expecto представляет версию 3.0 с проактивным мониторингом и интеграцией с ИИ

В дополнении к стандартным возможностям расширения pg_expecto

PG_EXPECTO : Статистический анализ производительности СУБД PostgreSQL

Новая версия выводит продукт на качественно новый уровень, превращая его из мощного инструмента диагностики в интеллектуальную систему прогнозирования и автоматизированной оптимизации.

Ключевые инновации версии 3.0:

1. Проактивный мониторинг и автоматизация реагирования

Вместо того чтобы пассивно ждать появления проблем, PG Expecto 3.0 теперь активно предотвращает их.

Система научилась формировать репрезентативные профили производительности на основе стандартизированных файлов метрик. Это позволяет создать «цифровой двойник» вашей СУБД в ее оптимальном состоянии.

• Как это работает? Любое отклонение ключевых метрик от установленного профиля теперь автоматически регистрируется как событие снижения производительности.

• Автоматизация инцидентов: Данное событие служит триггером для автоматического создания инцидентов в ваших системах мониторинга (например, в Zabbix, Grafana Labs). Система самостоятельно классифицирует критичность и инициирует стандартные или приоритетные процедуры реагирования, значительно сокращая время на обнаружение проблемы (MTTD).

2. Интеграция с нейросетями для семантического анализа и оптимизации запросов

Самая передовая функция PG Expecto 3.0 — это встроенный «мозг», который помогает не только найти проблему, но и понять пути ее решения. Мы реализовали автоматическую интеграцию с современными языковыми моделями (такими как GPT, Claude и аналогичными).

• Автоматическое конструирование контекста: Система автоматически генерирует детализированные и структурированные промпты (вводные инструкции) для нейросети. В них входит вся необходимая информация: от проблемных SQL-запросов, выявленных методами корреляционной аналитики, до контекста выполнения и метрик СУБД.

• Семантический анализ рекомендаций: Нейросеть получает идеально подготовленные данные и выдает готовые, понятные рекомендации на естественном языке.

Это позволяет:
Минимизировать задержки обработки: Получать конкретные советы по настройке параметров PostgreSQL, индексов и архитектуры.
Улучшать структуру сложных SQL-запросов: Нейросеть проводит семантический разбор запросов, предлагает варианты рефакторинга, оптимизации JOIN'ов и конструкций WHERE, объясняя логику своих предложений.

Резюме для администраторов и разработчиков:

С выходом PG Expecto 3.0 работа с производительностью PostgreSQL становится проще, быстрее и интеллектуальнее. Вы получаете не просто инструмент с графиками, а проактивного помощника, который сам находит аномалии, создает тикеты и, с помощью интеграции с ИИ, дает вам готовые, обоснованные решения для их устранения.

Это следующий шаг к полностью автономной и самооптимизирующейся системе управления базами данных.

P.S. Пример анализа инцидента

PG_HAZEL + vmstat/iostat + DeepSeek: анализ инцидента производительности СУБД PostgreSQL.