Безопасный AI-мониторинг Oracle в закрытом контуре с использованием Python, Ollama и V$WAITCLASSMETRIC

Введение

В существующей системе мониторинга Oracle уже использовалось разработанное мной решение, которое с интервалом в 1 минуту собирало метрики производительности из представления V$WAITCLASSMETRIC и отображало их в Grafana. Графики наглядно показывали изменения времени ожиданий в классах User I/O, Commit, Concurrency и других, однако они показывали лишь сам факт изменения нагрузки, не объясняя его причины.

Возникла идея: если метрики уже собираются для построения дашбордов, почему бы одновременно не отправлять их локальной языковой модели? Тогда вместе с графиком можем сразу отображать текстовое объяснение происходящего, список наиболее вероятных причин изменения показателей и рекомендации, с чего начать дальнейшую диагностику.

Так появился небольшой эксперимент — дополнить существующую систему мониторинга Oracle локальным AI-ассистентом.