Build integrated IS/BS/CF financial workbooks in Excel.
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Use for health trend, anomaly, disk forecast
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설치 방법 보기설치하기 전에 에이전트에게 전달되는 지시 내용을 확인할 수 있습니다.
ML-basierte System-Health-Überwachung mit Trend-Analyse, Anomalie-Detektion, Disk-Volllauf-Prognose und Daemon-Modus.
scripts/predictive-health.py — keine externen Dependencies (nur Python-Standardbibliothek).
| Argument | Beschreibung |
|---|---|
--collect | Sammelt Systemmetriken (RAM, Disk, CPU, Cron-Exit-Codes) und hängt an history.csv an |
--predict | Führt Trend-Analyse + Anomalie-Detektion + Disk-Prognose aus (menschenlesbar) |
--report | JSON-Report auf stdout (maschinenlesbar) |
--watch [min] | Daemon-Modus, alle N Minuten sammeln + analysieren (Default: 5) |
--daemon | Alias für --watch |
| Code | Bedeutung |
|---|---|
| 0 | Alles gut |
| 1 | Trend steigend |
| 2 | Anomalie erkannt (>2σ) |
| 3 | Disk-Volllauf < 30 Tage |
~/.openamer/.predictive-health/history.csv (max 10.000 Zeilen)~/.openamer/.predictive-health/latest_report.json~/.openamer/.predictive-health/predictive-health.pid| Job | Rhythmus | Beschreibung |
|---|---|---|
predictive-health-collect | alle 30min | Metriken sammeln (--no-agent) |
predictive-health-predict | alle 6h | Trend-Analyse + Report (--no-agent) |
# Einmalig sammeln
python scripts/predictive-health.py --collect
# Trend-Report anzeigen
python scripts/predictive-health.py --predict
# JSON-Report
python scripts/predictive-health.py --report
# Als Daemon (alle 5 Minuten)
python scripts/predictive-health.py --watch
collect_metrics(): RAM, Disk, CPU via WMIC (Win), /proc/stat (Linux), psutil (Fallback)linear_regression(): y = slope*x + intercept mit R²detect_anomalies(): Gleitender Mittelwert (Fenster=20) + Z-Score > 2σpredict_disk_full(): Multi-Fenster-Analyse (24h/3d/7d), wählt bestes R²daemon_loop(): Loop mit Signal-Handling und PID-Datei아직 리뷰가 없습니다. 사용해 본 소감을 남겨 주세요.
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