Dasha 1.10 monitora automaticamente cluster Patroni e calcola il rischio di perdita dei replication slot
Testo scritto con l’intelligenza artificiale a partire da una fonte citata, senza revisione umana prima della pubblicazione.
La nuova versione aggiunge discovery da etcd v3 e Consul, analisi dei wait in tempo reale e previsioni sullo scadere dei replication slot.
Dasha 1.10 legge i cluster Patroni da etcd v3 o Consul e li rende visibili senza agent sui server, con analisi dei wait in tempo reale e una stima del tempo alla perdita dei replication slot1.
L’annuncio è del 9 novembre 2026. Dasha è un dashboard open source per le prestazioni di fleet PostgreSQL. Usa un ruolo in sola lettura. Non installa nulla sugli host. Un’unica istanza serve più cluster e repliche. Molte statistiche in PostgreSQL sono per istanza e non si replicano. Dasha legge ogni host e combina il quadro: un indice “inutilizzato” sul primary può risultare essenziale su una standby1.
La discovery dei cluster Patroni arriva leggendo le chiavi che Patroni conserva nel DCS. Ogni scope diventa un cluster. I membri diventano host. L’elenco dei database viene dal server PostgreSQL. La DCS si legge soltanto, senza scritture. L’interfaccia mostra i nomi dei membri accanto all’indirizzo nel selettore degli host. Per singolo scope si possono sovrascrivere utente, password, porta e filtri sui database. TLS con certificati client è supportato sia per etcd sia per Consul1.
Le relazioni tra primary e standby sono visibili nelle pagine Summary e Replication. Il collegamento usa il system identifier di PostgreSQL. Anche una standby dietro un VIP risulta abbinata al cluster sorgente1.
Activity & Waits richiede PostgreSQL 14 o successivo. Mostra un grafico live delle sessioni attive per classe: CPU, wait event come IO, Lock e LWLock, e idle in transaction. Il campionamento arriva da pg_stat_activity con intervalli tra 1 e 10 secondi. Sotto il grafico compaiono top statement, sessioni, database, utenti, applicazioni ed eventi di attesa. Un clic aggiunge un filtro. Una statement apre il report della query e l’albero dei lock. Le statement sono raggruppate per query_id. Non serve alcuna estensione. Ogni istanza di Dasha legge pg_stat_activity di un host al massimo una volta al secondo, anche con più utenti connessi1.
La previsione per gli slot di replica stima quando uno slot si perderà. Dasha misura il tasso di WAL su una finestra selezionabile tra 30 secondi e 5 minuti. Per ogni slot mostra il WAL trattenuto, la riserva residua rispetto a max_slot_wal_keep_size e il tempo rimasto. La misura prende due campioni di LSN con l’orologio del server e non mantiene la connessione tra i due1.
Il progresso delle operazioni COPY arriva su PostgreSQL 14 o più recente. La pagina indica tabella, tipo di sorgente, byte e righe processati, righe escluse o saltate, e una percentuale con ETA quando il totale è noto. Per COPY FROM da file sul server il totale è la dimensione del file. Per COPY TO è la stima delle righe1.
La modalità time series dell’Health Score ora usa gli exporter standard. postgres_exporter, node_exporter e pgbouncer_exporter sono sufficienti con Prometheus o VictoriaMetrics esistenti. I cluster Patroni si mappano automaticamente per scope e nome del membro. Le tabelle “fredde” non penalizzano più il punteggio per dead rows e vacuum mancanti se inattive oltre una soglia, default 7 giorni. Una raccomandazione separata elenca i casi che richiedono un singolo VACUUM, anche FREEZE e ANALYZE. La pagina Maintenance filtra tra tutte, attive o fredde1.
Il connettore MCP espone un server in sola lettura con 35 strumenti e 5 prompt. Copre raccomandazioni sugli indici, controlli di schema, I O, ricerca nei log, regressioni di piano e campionamento live dell’attività. Passa i token per utente e include le regole di scoring nella knowledge base1.
Dasha richiede PostgreSQL 14 o più recente. La UI è disponibile in inglese, russo e tedesco1.
Un daemon separato può registrare automaticamente snapshot di query e contesa sui lock durante picchi di attività o cambi di ruolo primary replica. Lascia l’evidenza pronta il mattino dopo quando qualcuno chiede cosa è accaduto alle 03:001.
Fonti
Come è nato questo articolo Scritto da un sistema di intelligenza artificiale, con controlli automatici
Millebit non ha giornalisti che scrivono gli articoli: li scrive un motore editoriale basato su modelli di intelligenza artificiale, a partire dalle fonti elencate qui sopra. Prima di uscire, ogni testo passa questi controlli:
- Rilettura. Un passaggio toglie i tic della prosa generata da un modello, come i contrasti costruiti e le frasi che annunciano invece di informare, senza toccare fatti e fonti.
- Fedeltà alle fonti. Un passaggio dedicato toglie ogni affermazione che le fonti non sostengono. Valutazione su questo pezzo: 10/10.
- Anti-cliché. Un filtro scarta frasi fatte, enfasi e tic della prosa artificiale: superato.
- Giudizio editoriale. Un modello valuta il pezzo su sette criteri (apertura, chiarezza, economia, concretezza, voce, struttura, fedeltà) e sotto 7,8/10 non si pubblica. Questo articolo ha preso 8,3/10.
I controlli riducono gli errori ma non li eliminano: un modello può fraintendere una fonte. Per le decisioni importanti, risali alla fonte originale. Se trovi un errore, segnalacelo.
Per vedere Millebit nelle notizie principali di Google, aggiungilo alle tue fonti preferite. Oppure segui l’edizione di oggi, il feed RSS o La Sintesi.