标签：AI Agent、AgentSkills、MySQL 监控、Prometheus

🔥 前言还在为不同云厂商 MySQL 监控指标命名不统一而头疼？还在手写 PromQL 查询 CPU、内存、QPS、慢查询？今天给大家带来企业级 Agent Skill：MySQL 监控指标查询技能✅ 双云兼容｜✅ 自动识别 IP / 实例名｜✅ 统一指标抽象｜✅ 可直接复制上线

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📁 一、技能目录结构（标准 AgentSkill 规范）

text

mysql/monitoring_metrics/
├── SKILL.md               # Agent识别入口·元数据
└── scripts/
    └── monitoring_metrics_query.py  # 核心查询逻辑

🧩 二、SKILL.md 配置（直接复制）

yaml

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name: mysql-monitoring-metrics
description: 统一查询华为云、腾讯云MySQL监控指标，支持CPU/内存/QPS/连接数/慢查询/复制延迟，自动识别IP/实例名
metadata:
  category: mysql
  risk_level: low
  cloud_provider: huawei,tencent
allowed-tools: query_prometheus_metrics
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👉 Agent 靠description匹配意图，allowed-tools限制调用权限，安全可控！

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🧠 三、核心代码逻辑（可直接复制）

3.1 云厂商指标映射（屏蔽底层差异）

python

运行

# 华为云 MySQL 指标
HUAWEI_METRICS = {
    'cpu_usage': 'huaweicloud_sys_rds_rds001_cpu_util',
    'memory_usage': 'huaweicloud_sys_rds_rds002_mem_util',
    'disk_usage': 'huaweicloud_sys_rds_rds039_disk_util',
    'connections': 'huaweicloud_sys_rds_rds006_conn_count',
    'qps': 'huaweicloud_sys_rds_rds008_qps',
    'tps': 'huaweicloud_sys_rds_rds009_tps',
    'slow_queries': 'huaweicloud_sys_rds_rds074_slow_queries',
    'replication_delay': 'huaweicloud_sys_rds_rds073_replication_delay'
}

# 腾讯云 MySQL 指标
TENCENT_METRICS = {
    'cpu_usage': 'tencentcloud_mysql_cpu_use_rate',
    'memory_usage': 'tencentcloud_mysql_memory_use_rate',
    'disk_usage': 'tencentcloud_mysql_disk_use_rate',
    'qps': 'tencentcloud_mysql_queries',
    'slow_queries': 'tencentcloud_mysql_slow_queries'
}

3.2 自动构建标签（IP / 实例名智能识别）

python

运行

def _build_huawei_labels(target: str):
    # 自动判断：IP → dataVip，实例名 → Name
    if '.' in target and target.replace('.', '').isdigit():
        return {'dataVip': target}
    return {'Name': target}

3.3 查询流程（标准流程图）

text

monitoring_metrics_query()
    │
    ├── 解析参数：指标、时间、云厂商
    ├── 匹配云厂商指标映射
    │
    ├── 遍历指标 ────────────┐
    │       │                │
    │       ├── 映射指标名
    │       ├── 构建PromQL
    │       └── 调用Tool查询
    │                        │
    └────────────────────────┘
    │
    └── 返回统一结构结果

3.4 PromQL 生成示例

python

运行

# 输入
target="X.X.X.X", metric="cpu_usage", cloud="huawei"

# 输出PromQL
huaweicloud_sys_rds_rds001_cpu_util{dataVip="X.X.X.X"}

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📊 四、支持指标一览（复制收藏）

华为云 MySQL

表格

指标名	说明	Prometheus 指标
cpu_usage	CPU 使用率	huaweicloud_sys_rds_rds001_cpu_util
memory_usage	内存使用率	huaweicloud_sys_rds_rds002_mem_util
disk_usage	磁盘使用率	huaweicloud_sys_rds_rds039_disk_util
connections	连接数	huaweicloud_sys_rds_rds006_conn_count
qps	每秒查询数	huaweicloud_sys_rds_rds008_qps
tps	每秒事务数	huaweicloud_sys_rds_rds009_tps
slow_queries	慢查询数	huaweicloud_sys_rds_rds074_slow_queries
replication_delay	主从延迟	huaweicloud_sys_rds_rds073_replication_delay

腾讯云 MySQL

表格

指标名	说明	Prometheus 指标
cpu_usage	CPU 使用率	tencentcloud_mysql_cpu_use_rate
memory_usage	内存使用率	tencentcloud_mysql_memory_use_rate
disk_usage	磁盘使用率	tencentcloud_mysql_disk_use_rate
qps	查询数	tencentcloud_mysql_queries
slow_queries	慢查询数	tencentcloud_mysql_slow_queries

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🚀 五、调用示例（复制即用）

python

运行

from infrastructure.skills.mysql.monitoring_metrics.scripts.monitoring_metrics_query import monitoring_metrics_query

result = monitoring_metrics_query(
    target="X.X.X.X",
    metrics=["cpu_usage", "memory_usage", "qps"],
    start="2026-04-01 00:00:00",
    end="2026-04-01 12:00:00",
    cloud="huawei",
    step="5m"
)

🧾 六、返回结构（标准 JSON）

json

{
  "cpu_usage": {},
  "memory_usage": {},
  "qps": {},
  "db_info": {},
  "_query_info": {
    "target": "X.X.X.X",
    "cloud": "huawei",
    "period": {"start": "...", "end": "..."},
    "step": "5m",
    "metrics_count": 3
  }
}

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✅ 七、设计亮点（面试官都夸）

1. 统一抽象：一套接口查双云，无需关心厂商差异
2. 自动识别：IP / 实例名自动判断标签
3. 易扩展：新增云厂商只需加映射 + 构建函数
4. 安全可控：Tool 白名单限制，符合企业规范
5. Agent 原生：完全遵循 AgentSkills 开放标准

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🎯 总结

这套MySQL 监控指标查询 Skill是 AI Agent 运维场景必备可复用组件

✅ 双云兼容

✅ 自动识别

✅ 统一指标

✅ 开箱即用

收藏本文 = 直接拥有一个企业级监控 Agent 技能！