Globales Ranking · von 601 Skills
byted-bytehouse-load-analyzer AI Agent Skill
Quellcode ansehen: bytedance/agentkit-samples
CriticalInstallation
npx skills add bytedance/agentkit-samples --skill byted-bytehouse-load-analyzer 12
Installationen
ByteHouse 负载分析 Skill
🔵 ByteHouse 品牌标识
「ByteHouse」—— 火山引擎云原生数据仓库，极速、稳定、安全、易用
本Skill基于ByteHouse MCP Server，提供完整的集群负载分析和性能监控能力
描述
ByteHouse集群负载分析和性能监控工具。
当以下情况时使用此 Skill:
(1) 需要分析集群负载情况
(2) 需要监控资源使用情况
(3) 需要分析查询吞吐量
(4) 需要识别性能瓶颈
(5) 用户提到"负载分析"、"性能监控"、"资源使用"、"吞吐量"
前置条件
- Python 3.8+
- uv (已安装在
/root/.local/bin/uv) - ByteHouse MCP Server Skill - 本skill依赖
bytehouse-mcpskill提供的ByteHouse访问能力
依赖关系
本skill依赖 bytehouse-mcp skill，使用其提供的MCP Server访问ByteHouse。
确保 bytehouse-mcp skill已正确配置并可以正常使用。
📁 文件说明
- SKILL.md - 本文件，技能主文档
- load_analyzer.py - 负载分析主程序
- README.md - 快速入门指南
配置信息
ByteHouse连接配置
本skill复用 bytehouse-mcp skill的配置。请确保已在 bytehouse-mcp skill中配置好：
export BYTEHOUSE_HOST="<ByteHouse-host>"
export BYTEHOUSE_PORT="<ByteHouse-port>"
export BYTEHOUSE_USER="<ByteHouse-user>"
export BYTEHOUSE_PASSWORD="<ByteHouse-password>"
export BYTEHOUSE_SECURE="true"
export BYTEHOUSE_VERIFY="true"🎯 功能特性
1. 资源使用分析
- CPU使用率监控
- 内存使用率分析
- 磁盘空间监控
- 网络流量统计
2. 查询负载分析
- QPS (每秒查询数) 统计
- 查询并发度分析
- 查询类型分布
- 高峰时段识别
3. 表负载分析
- 表访问热度排名
- 表读写比例分析
- 表大小增长趋势
- 分区负载分布
4. 性能瓶颈识别
- 资源瓶颈识别
- 查询队列分析
- 锁等待统计
- 优化建议生成
🚀 快速开始
方法1: 运行负载分析
cd /root/.openclaw/workspace/skills/bytehouse-load-analyzer
# 先设置环境变量（复用bytehouse-mcp的配置）
export BYTEHOUSE_HOST="<ByteHouse-host>"
export BYTEHOUSE_PORT="<ByteHouse-port>"
export BYTEHOUSE_USER="<ByteHouse-user>"
export BYTEHOUSE_PASSWORD="<ByteHouse-password>"
export BYTEHOUSE_SECURE="true"
export BYTEHOUSE_VERIFY="true"
# 运行负载分析
uv run load_analyzer.py分析内容包括：
- 集群资源使用情况
- 查询负载统计
- 表访问热度
- 性能瓶颈识别
- 优化建议生成
输出文件（保存在 output/ 目录）：
resource_usage_{timestamp}.json- 资源使用报告query_load_{timestamp}.json- 查询负载报告table_load_{timestamp}.json- 表负载报告bottleneck_analysis_{timestamp}.json- 瓶颈分析报告
💻 负载分析维度
资源维度
- CPU: 使用率、等待时间、上下文切换
- 内存: 使用量、缓存、Swap使用
- 磁盘: 使用率、IOPS、吞吐量
- 网络: 入流量、出流量、连接数
时间维度
- 实时: 当前负载情况
- 最近1小时: 1小时内趋势
- 最近24小时: 24小时内趋势
- 最近7天: 7天内趋势
- 历史对比: 同比环比分析
表维度
- 访问热度: 查询次数排名
- 读写比例: 读写操作比例
- 大小增长: 表大小变化趋势
- 分区分布: 分区数据分布
📊 负载报告示例
资源使用报告
{
"analysis_time": "2026-03-12T21:00:00",
"cluster_name": "bh_log_boe",
"resources": {
"cpu": {
"usage_percent": 65.5,
"wait_time_ms": 15,
"context_switches": 10000
},
"memory": {
"used_gb": 128.5,
"total_gb": 256.0,
"usage_percent": 50.2
},
"disk": {
"used_gb": 5120.0,
"total_gb": 10240.0,
"usage_percent": 50.0,
"iops_read": 5000,
"iops_write": 3000
}
}
}查询负载报告
{
"analysis_time": "2026-03-12T21:00:00",
"query_load": {
"qps": 500,
"concurrent_queries": 50,
"query_types": {
"SELECT": 70,
"INSERT": 20,
"UPDATE": 5,
"DELETE": 3,
"DDL": 2
},
"peak_hours": [
"10:00-11:00",
"14:00-15:00",
"20:00-21:00"
]
}
}📚 更多信息
详细使用说明请参考 bytehouse-mcp skill
最后更新: 2026-03-12
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bytedance/agentkit-samples
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So verwenden Sie diesen Skill
Install byted-bytehouse-load-analyzer by running npx skills add bytedance/agentkit-samples --skill byted-bytehouse-load-analyzer in your project directory. Führen Sie den obigen Installationsbefehl in Ihrem Projektverzeichnis aus. Die Skill-Datei wird von GitHub heruntergeladen und in Ihrem Projekt platziert.
Keine Konfiguration erforderlich. Ihr KI-Agent (Claude Code, Cursor, Windsurf usw.) erkennt installierte Skills automatisch und nutzt sie als Kontext bei der Code-Generierung.
Der Skill verbessert das Verständnis Ihres Agenten für byted-bytehouse-load-analyzer, und hilft ihm, etablierte Muster zu befolgen, häufige Fehler zu vermeiden und produktionsreifen Code zu erzeugen.
Was Sie erhalten
Skills sind Klartext-Anweisungsdateien — kein ausführbarer Code. Sie kodieren Expertenwissen über Frameworks, Sprachen oder Tools, das Ihr KI-Agent liest, um seine Ausgabe zu verbessern. Das bedeutet null Laufzeit-Overhead, keine Abhängigkeitskonflikte und volle Transparenz: Sie können jede Anweisung vor der Installation lesen und prüfen.
Kompatibilität
Dieser Skill funktioniert mit jedem KI-Coding-Agenten, der das skills.sh-Format unterstützt, einschließlich Claude Code (Anthropic), Cursor, Windsurf, Cline, Aider und anderen Tools, die projektbezogene Kontextdateien lesen. Skills sind auf Transportebene framework-agnostisch — der Inhalt bestimmt, für welche Sprache oder welches Framework er gilt.
Made in Europe Chat with 100+ AI Models in one App.
Use Claude, ChatGPT, Gemini alongside with EU-Hosted Models like Deepseek, GLM-5, Kimi K2.5 and many more.
