# A) „OpenClaw jako nocny DBA” (monitoring → alerty → automatyczne runbooki)

## 0) Cel i „granice odpowiedzialności”

**Cel:** agent ma działać w nocy jak NOC: wykryć problem, zebrać dane diagnostyczne, wykonać bezpieczne kroki naprawcze (runbook), a rano zostawić raport / ticket / wiadomość.  
**Granice:** agent **nie robi destrukcyjnych zmian** bez reguł (np. brak `DROP`, brak zmian indeksów na produkcji bez okna). To da się wymusić polityką narzędzi + regułami runbooków. [\[docs.openclaw.ai\]](https://docs.openclaw.ai/tools), [\[docs.openclaw.ai\]](https://docs.openclaw.ai/)

***

## 1) Architektura PoC (minimalna, ale sensowna)

**Komponenty:**

1.  **OpenClaw Gateway** uruchomiony na hostcie (VM/mini‑serwer) i podpięty do komunikatora (np. Telegram/Discord/Slack). Dokumentacja opisuje gateway jako „single source of truth” dla sesji i routingu. [\[docs.openclaw.ai\]](https://docs.openclaw.ai/), [\[openclaw.im\]](https://openclaw.im/docs)
2.  **Agent „DBA‑Night”** jako osobny agent / osobny workspace.
3.  **Kanał alertów** (grupa/kanal, nie DM) — bo do DMs często dorzuca się rzeczy osobiste; w release notes widać, że zachowanie „heartbeat delivery” bywa ograniczane dla DM. [\[github.com\]](https://github.com/openclaw/openclaw/releases)

***

## 2) Bezpieczeństwo od pierwszego dnia (tool policy)

**Najważniejszy krok**: ogranicz narzędzia globalnie, a potem ewentualnie rozszerzaj.

*   Ustaw **profil narzędzi** (np. „coding” albo własny minimalny) i dopiero dodawaj allowlist. OpenClaw ma profile typu *minimal/coding/messaging/full* i allow/deny z zasadą „deny wins”. [\[docs.openclaw.ai\]](https://docs.openclaw.ai/tools)
*   W nocy DBA agent zwykle potrzebuje:
    *   odczytu logów/metryk,
    *   uruchamiania **konkretnych** skryptów diagnostycznych,
    *   wysyłki raportu na kanał.

**W praktyce**: staraj się, aby agent **nie miał ogólnego `exec`**, tylko odpalał predefiniowane narzędzia/skrypty (wrappery). To minimalizuje „agent drift”.

***

## 3) Zbieranie sygnałów (monitoring)

Masz 3 drogi (od najprostszej):

### Opcja 1: „Agent słucha alertów” (najbezpieczniej)

*   Splunk / SCOM / Zabbix / Prometheus Alertmanager / SQL Agent alerts wysyłają webhook/wiadomość do kanału (Slack/Discord/Telegram).
*   OpenClaw odbiera komunikat i uruchamia runbook.

**Plus:** agent nie musi skanować świata.  
**Minus:** zależysz od konfiguracji alertów.

### Opcja 2: Heartbeat / cron (proaktywne)

OpenClaw jest projektowany pod automatyzacje i tło (cron/heartbeat). [\[docs.openclaw.ai\]](https://docs.openclaw.ai/), [\[openclaws.io\]](https://openclaws.io/)

*   Co 15 min agent robi „health sweep”: space, backup freshness, top waits, blocked sessions, failed jobs.

### Opcja 3: Hybryda

*   Alerty → natychmiastowa reakcja
*   Heartbeat → wykrywanie „cichych” degradacji

***

## 4) Runbooki: jak je ugryźć, żeby to działało w praktyce

Runbook = „procedura do wykonania” + „warunki bezpieczeństwa”.

**Szablon runbooka (polecam):**

1.  **Triaging**: co to za typ zdarzenia? (backup failure / blocking / disk / CPU / IO / job fail)
2.  **Zbieranie dowodów**: 5–10 komend / zapytań read‑only (DMVs, msdb, logi, plany)
3.  **Ocena ryzyka**: czy można robić auto‑remediation?
4.  **Działanie** (tylko jeśli spełnione warunki)
5.  **Raport** (kto, co, kiedy, wynik, linki)
6.  **Escalacja** (jeśli niepewne → ping on‑call + gotowy raport)

**Przykłady „bezpiecznych auto‑remediation”:**

*   restart konkretnego joba ETL *tylko jeśli* poprzedni run zakończył się X i nie ma uruchomionej instancji
*   kill sesji blokującej *tylko jeśli* blocking > N minut i SPID z allowlisty (np. znany batch)
*   uruchomienie index rebuild/reorg **tylko na non‑prod** lub w zdefiniowanym oknie

***

## 5) Raportowanie (rano chcesz “story”, nie log)

Agent powinien wysyłać:

*   **1‑liner**: co się stało i jaki wpływ (SLA)
*   **Diag summary**: top waits, blocking chain, failed job id
*   **Akcja**: co zrobił (lub czemu nie zrobił)
*   **Rekomendacja**: co zrobić w dzień

***

## 6) Minimalny backlog PoC (7 dni)

**Dzień 1–2:** Gateway + kanał + agent + polityki narzędzi   
**Dzień 3:** Alert ingestion (np. webhook/wiadomość)  
**Dzień 4:** 2 runbooki read‑only (blocking, failed jobs)  
**Dzień 5:** 1 auto‑remediation z twardymi guardrailami  
**Dzień 6:** raport dzienny (digest)  
**Dzień 7:** chaos test (symulacja alertów) i poprawki [\[docs.openclaw.ai\]](https://docs.openclaw.ai/), [\[docs.openclaw.ai\]](https://docs.openclaw.ai/tools)

***

# B) „Claude Code w pracy z SQL Server” (analiza zapytań, indeksy, refactor procedur)

Tu układ jest prostszy: Claude Code ma „IDE‑centric” mental model (repo, pliki, git, workflow). Twoja wartość to **powtarzalny proces**.

## 1) Organizacja repo (żeby AI działało jak ekspert)

W repo trzy kluczowe elementy:

*   `/sql/` (procedury, widoki, migracje)
*   `/docs/` (standardy, naming, anti‑patterns)
*   `CLAUDE.md` (zasady: RPO/RTO, deploy policy, co wolno na prod, styl T‑SQL) — w mapie Claude Code wprost ma `CLAUDE.md` i „Project Context/Memory”. *(to wynika z obrazka, który przysłałeś)*

## 2) Use-case 1: analiza zapytania

Workflow:

1.  Wklejasz query + (opcjonalnie) plan/STATISTICS IO/TIME
2.  Claude:
    *   identyfikuje anty‑patterny: implicit conversions, non‑SARG, missing indexes
    *   proponuje rewrite + alternatywy (np. temp table vs CTE)
3.  Efekt: commit z poprawką + komentarz „why” (dla code review)

## 3) Use-case 2: indeksy (bez „index spam”)

Proces decyzyjny, który możesz narzucić:

*   najpierw: **czy to query jest top offender** (baseline)
*   potem: **czy indeks nie popsuje write workload**
*   na koniec: test A/B na stagingu

Claude Code jest świetny w generowaniu:

*   propozycji indeksów „covering”
*   objaśnień trade‑offów
*   checklisty wdrożenia

## 4) Use-case 3: refactor procedur

Tu Twoje największe ROI:

*   wyciąganie wspólnej logiki
*   poprawa error handling (TRY/CATCH, XACT\_STATE)
*   zamiana cursorów na set‑based
*   ujednolicenie transakcji

## 5) Git workflow (żeby było „enterprise‑grade”)

*   PR template: „before/after”, ryzyko, plan rollback
*   testy: tSQLt lub przynajmniej harness z danymi
*   wymagane artefakty: query plan snapshot, IO/time

***

# C) Hybryda: OpenClaw reaguje na alert → runbook → PR → Claude Code robi review

To jest najciekawsze i najbardziej „produkcyjne” — i da się to zrobić bez „magii”, jeśli potraktujesz to jako pipeline.

## 1) Pipeline (end‑to‑end)

1.  **Alert** wpada do kanału (np. “Blocking > 10 min”, “Job failed”, “CPU 95%”)
2.  **OpenClaw**:
    *   rozpoznaje typ incydentu
    *   odpala **runbook diagnostyczny**
    *   zapisuje artefakty (logi, wyniki DMVs, plan) do folderu incydentu
3.  **OpenClaw**:
    *   generuje zmianę (np. poprawka procedury / indeks / hint) w repo
    *   tworzy branch i otwiera **PR** (z opisem, dowodami, ryzykiem)
4.  **Claude Code**:
    *   robi **code review** PR
    *   proponuje poprawki (czytelność, bezpieczeństwo transakcji, edge cases)
    *   dba o zgodność ze standardami z `CLAUDE.md`
5.  **Człowiek**:
    *   akceptuje PR
    *   deploy do staging/prod wg polityki

## 2) Klucz: separacja uprawnień i ról agentów

Żeby to było bezpieczne:

*   OpenClaw agent ma narzędzia do:
    *   odbioru alertów
    *   odczytu diagnostyki
    *   zapisu plików do repo
    *   utworzenia PR
*   Claude Code działa jako reviewer (bez produkcyjnego „exec”)

W OpenClaw możesz to realizować narzędziami/profilami per agent i allow/deny listami. [\[docs.openclaw.ai\]](https://docs.openclaw.ai/tools), [\[docs.openclaw.ai\]](https://docs.openclaw.ai/)

## 3) Guardraile (bez nich nie rób hybrydy)

*   **Workspace isolation** (jeden agent = jeden workspace)
*   **Read-only** połączenie do SQL w nocy (o ile możliwe)
*   **Break-glass**: jeśli agent musi zrobić akcję naprawczą, to tylko po spełnieniu warunków
*   **Rate limit**: max N działań na incydent
*   **Human-in-the-loop**: PR zawsze wymaga akceptacji

To ważne, bo agentowe narzędzia potrafią narobić szkód, a ekosystem OpenClaw miał głośne tematy bezpieczeństwa i podatności — regularne aktualizacje i twarde ograniczenia są konieczne. [\[heise.de\]](https://www.heise.de/en/news/Over-60-security-vulnerabilities-in-AI-assistant-OpenClaw-resolved-11179476.html), [\[github.com\]](https://github.com/openclaw/openclaw/releases), [\[indianexpress.com\]](https://indianexpress.com/article/technology/artificial-intelligence/meta-researcher-loses-emails-to-openclaws-rogue-automation-10549018/)

***

# Jak to spiąć w serię postów (propozycja struktury)

Jeśli chcesz publikować, proponuję 3‑częściową serię:

1.  **OpenClaw jako nocny DBA** – architektura + polityki narzędzi + 2 runbooki
2.  **Claude Code w SQL Server** – 3 workflows + repo structure + PR template
3.  **Hybryda** – pipeline, uprawnienia, „co może pójść źle” i jak temu zapobiec

***

## Dwa pytania, żeby dopasować to idealnie (bez długiej ankiety)

1.  Jakie masz źródło alertów dziś: Splunk/SCOM/Zabbix/Prometheus/SQL Agent?
2.  Repo z SQL jest w GitHub/GitLab/Azure DevOps?

Odpowiesz, a ja w kolejnym kroku dopnę Ci:

*   **konkretne runbooki** (blocking + failed jobs + disk space + backup freshness),
*   szablony PR opisów,
*   i checklistę „prod-safe” pod SQL Server.



Pewnie — poniżej masz **konkretne runbooki** (SQL Server), napisane tak, żeby:

*   dało się je wykonywać **ręcznie** (Ty/on-call),
*   dało się je uruchamiać **automatycznie** przez „nocnego DBA” (OpenClaw),
*   miały **guardraile** (kiedy wolno zrobić auto‑remediation, kiedy tylko raportować),
*   kończyły się **raportem** (co, dlaczego, co dalej).

> **Ważne założenie bezpieczeństwa:** jeśli OpenClaw ma wykonywać te runbooki automatycznie, zacznij od wersji **read‑only** i dopiero po testach dodawaj kroki naprawcze. Najlepszy wzorzec: *Diag → Ocena ryzyka → (opcjonalnie) Akcja → Raport*.

***

# Wspólny format runbooka (do automatyzacji)

Każdy runbook ma strukturę:

1.  **Trigger / warunek wejścia**
2.  **Diag (read‑only)** – zbieranie faktów
3.  **Decyzja** – czy wolno auto‑remediate
4.  **Akcja** – jeśli spełnione warunki
5.  **Raport** – krótki + techniczne załączniki
6.  **Escalacja** – kiedy budzić człowieka

Dzięki temu możesz to przenieść 1:1 na automatyczny workflow (np. OpenClaw: „wykonaj kroki 2 i 5 zawsze, kroki 4 tylko jeśli…”).

***

# RUNBOOK 1: Blocking / Deadlocks / „aplikacja stoi”

## 1) Trigger

*   Alert: “Blocking > 10 min” / “requests blocked count > N” / “LCK\_\* top wait > threshold”
*   Użytkownicy zgłaszają „system stoi”, rośnie response time.

## 2) Diag (read‑only)

### 2.1 Szybki snapshot blokad

```sql
-- Kto kogo blokuje (czytelny łańcuch)
;WITH R AS (
    SELECT
        r.session_id,
        r.blocking_session_id,
        r.wait_type,
        r.wait_time,
        r.wait_resource,
        r.status,
        r.command,
        r.cpu_time,
        r.total_elapsed_time,
        r.reads,
        r.writes,
        r.logical_reads,
        DB_NAME(r.database_id) AS database_name
    FROM sys.dm_exec_requests r
    WHERE r.session_id <> @@SPID
)
SELECT *
FROM R
WHERE blocking_session_id <> 0
ORDER BY wait_time DESC;
```

### 2.2 Szczegóły sesji + program + login + host

```sql
SELECT
    s.session_id,
    s.login_name,
    s.host_name,
    s.program_name,
    s.status,
    s.open_transaction_count,
    s.last_request_start_time,
    s.last_request_end_time
FROM sys.dm_exec_sessions s
WHERE s.is_user_process = 1
ORDER BY s.last_request_start_time;
```

### 2.3 Tekst zapytania dla blockerów i blokowanych

```sql
-- Query text dla sesji, które blokują lub są blokowane
SELECT
    r.session_id,
    r.blocking_session_id,
    t.text AS sql_text
FROM sys.dm_exec_requests r
CROSS APPLY sys.dm_exec_sql_text(r.sql_handle) t
WHERE r.blocking_session_id <> 0 OR r.session_id IN (
    SELECT blocking_session_id
    FROM sys.dm_exec_requests
    WHERE blocking_session_id <> 0
);
```

### 2.4 Dodatkowo: transakcje otwarte długo

```sql
SELECT
    at.transaction_id,
    at.name,
    at.transaction_begin_time,
    DATEDIFF(MINUTE, at.transaction_begin_time, SYSDATETIME()) AS tran_minutes,
    st.session_id
FROM sys.dm_tran_active_transactions at
JOIN sys.dm_tran_session_transactions st
  ON at.transaction_id = st.transaction_id
ORDER BY tran_minutes DESC;
```

## 3) Decyzja (guardrails)

**Auto‑remediation dozwolona tylko jeśli:**

*   blocker jest **znanym batch jobem** (allowlist `program_name`/`login_name`) **albo**
*   blocker ma `open_transaction_count = 0` i stoi w wait od > X min (np. „zawieszony”) **i**
*   blokada trwa > N minut (np. 10–15) **i**
*   database = non-prod **lub** jest okno serwisowe.

W przeciwnym razie: tylko raport + eskalacja.

## 4) Akcja (opcjonalnie)

### 4.1 „Miękkie” działania (bez KILL)

*   jeśli to znany job: spróbuj przerwać job (SQL Agent) zamiast killować sesję,
*   jeśli to transakcja aplikacji: eskaluj.

### 4.2 KILL (tylko przy spełnieniu warunków)

```sql
-- UWAGA: używaj tylko w ramach polityki/okna i po spełnieniu guardrails
KILL <spid>;
```

## 5) Raport (co ma powstać)

*   Top 5 blokujących sesji (session\_id, login, host, program)
*   łańcuch blokad
*   SQL text dla blockerów
*   czas trwania
*   jeśli wykonano akcję: który SPID ubity / job zatrzymany

## 6) Escalacja

*   deadlocki powtarzające się co kilka minut
*   blocker to krytyczna usługa (login produkcyjny) i nie wolno killować
*   nie można ustalić przyczyny w 5–10 minut → ping on-call

***

# RUNBOOK 2: Failed SQL Agent Job (ETL, backup, maintenance)

## 1) Trigger

*   Alert: „SQL Agent Job failed”
*   msdb: job outcome failure
*   brak danych w hurtowni / brak backupów.

## 2) Diag (read‑only)

### 2.1 Ostatnie nieudane joby (24h)

```sql
USE msdb;
SELECT TOP (50)
    j.name AS job_name,
    h.run_date,
    h.run_time,
    h.step_id,
    h.step_name,
    h.run_status,
    h.message
FROM dbo.sysjobhistory h
JOIN dbo.sysjobs j ON h.job_id = j.job_id
WHERE h.run_status = 0  -- failed
  AND h.step_id <> 0
ORDER BY h.run_date DESC, h.run_time DESC;
```

### 2.2 Szczegóły ostatniego uruchomienia konkretnego joba

```sql
USE msdb;
DECLARE @job_name sysname = N'<JOB_NAME>';

SELECT TOP (20)
    j.name,
    h.run_date,
    h.run_time,
    h.step_id,
    h.step_name,
    h.run_duration,
    h.message
FROM dbo.sysjobhistory h
JOIN dbo.sysjobs j ON h.job_id = j.job_id
WHERE j.name = @job_name
  AND h.step_id <> 0
ORDER BY h.instance_id DESC;
```

### 2.3 Czy job już nie działa w tle?

```sql
USE msdb;
SELECT
    j.name,
    a.start_execution_date,
    a.stop_execution_date,
    a.next_scheduled_run_date
FROM dbo.sysjobs j
LEFT JOIN dbo.sysjobactivity a
  ON j.job_id = a.job_id
WHERE j.name = N'<JOB_NAME>'
ORDER BY a.start_execution_date DESC;
```

## 3) Decyzja (guardrails)

**Auto restart joba dozwolony tylko jeśli:**

*   job jest w allowlist (np. ETL incremental, nie full rebuild),
*   poprzednia porażka wynika z „transient” (timeout, network blip, temp deadlock),
*   job nie modyfikuje krytycznych danych w sposób nieidempotentny **lub** ma checkpointy,
*   job nie jest aktualnie uruchomiony.

## 4) Akcja (opcjonalnie)

### 4.1 Restart joba

```sql
USE msdb;
EXEC dbo.sp_start_job @job_name = N'<JOB_NAME>';
```

### 4.2 Jeśli job blokuje się przez inny proces

Zastosuj RUNBOOK 1 (blocking).

## 5) Raport

*   Nazwa joba, step, message
*   Ocena: transient vs deterministic
*   Jeśli restart: czy zakończył się sukcesem + czas trwania

## 6) Escalacja

*   job „full load” / migracje / joby destrukcyjne
*   błąd logiczny (np. constraint violation, missing object)
*   2 kolejne porażki → człowiek

***

# RUNBOOK 3: Backup freshness / „nie ma backupów”

## 1) Trigger

*   Alert: „Last full backup > X godzin/dni” (np. > 24h dla FULL)
*   brak log backupów (RPO zagrożone)

## 2) Diag (read‑only)

```sql
-- Ostatnie backupy FULL/DIFF/LOG na bazę
SELECT
    d.name AS database_name,
    MAX(CASE WHEN b.type = 'D' THEN b.backup_finish_date END) AS last_full,
    MAX(CASE WHEN b.type = 'I' THEN b.backup_finish_date END) AS last_diff,
    MAX(CASE WHEN b.type = 'L' THEN b.backup_finish_date END) AS last_log
FROM sys.databases d
LEFT JOIN msdb.dbo.backupset b
  ON b.database_name = d.name
GROUP BY d.name
ORDER BY d.name;
```

Dodatkowo sprawdź recovery model:

```sql
SELECT name, recovery_model_desc
FROM sys.databases
ORDER BY name;
```

## 3) Decyzja (guardrails)

**Auto‑backup dozwolony tylko jeśli:**

*   masz zatwierdzoną politykę backupów i miejsce docelowe jest zweryfikowane,
*   agent ma uprawnienia i ścieżkę docelową,
*   masz monitorowanie miejsca na dysku (RUNBOOK 4).

## 4) Akcja (opcjonalnie)

Przykład FULL backup:

```sql
BACKUP DATABASE [<DB>]
TO DISK = N'<PATH>\<DB>_FULL.bak'
WITH INIT, COMPRESSION, CHECKSUM, STATS = 10;
```

Przykład LOG backup (tylko FULL/BULK\_LOGGED):

```sql
BACKUP LOG [<DB>]
TO DISK = N'<PATH>\<DB>_LOG.trn'
WITH INIT, COMPRESSION, CHECKSUM, STATS = 10;
```

## 5) Raport

*   Lista baz niespełniających RPO
*   Recovery model
*   Jeśli wykonano backup: czas + wynik + ścieżka

## 6) Escalacja

*   brak miejsca / błąd IO
*   brak uprawnień
*   backupy nie przechodzą CHECKSUM

***

# RUNBOOK 4: Disk space / „dysk się kończy” (MDF/LDF/backup)

## 1) Trigger

*   Alert: wolne miejsce < 10–15% na volume
*   SQL błędy o braku miejsca, autogrowth fails.

## 2) Diag (read‑only)

### 2.1 Pliki baz (rozmiar i autogrowth)

```sql
SELECT
    DB_NAME(database_id) AS db_name,
    name AS file_name,
    type_desc,
    size/128.0 AS size_mb,
    max_size,
    growth,
    is_percent_growth,
    physical_name
FROM sys.master_files
ORDER BY db_name, type_desc;
```

### 2.2 Top bazy po rozmiarze danych i logu (przybliżenie)

```sql
-- szybkie przybliżenie: ile zajmuje data/log per baza
SELECT
    DB_NAME(database_id) AS db_name,
    SUM(CASE WHEN type_desc = 'ROWS' THEN size END)/128.0 AS data_mb,
    SUM(CASE WHEN type_desc = 'LOG'  THEN size END)/128.0 AS log_mb
FROM sys.master_files
GROUP BY database_id
ORDER BY (SUM(size)/128.0) DESC;
```

### 2.3 Czy logi puchną przez brak log backupów?

*   jeśli recovery FULL i brak log backupów → RUNBOOK 3.
*   jeśli long transaction → RUNBOOK 1 + transakcje.

## 3) Decyzja (guardrails)

**Auto‑remediation dozwolona tylko jeśli:**

*   dotyczy plików backupów / temp artefaktów (bez kasowania danych),
*   masz listę ścieżek do czyszczenia (allowlist),
*   nie kasujesz niczego „niezrozumiałego”.

## 4) Akcja (opcjonalnie)

*   rotacja starych backupów (tylko jeśli masz politykę retencji!)
*   czyszczenie katalogu logów aplikacji (tylko allowlist)
*   w SQL Server: rozszerzenie pliku (preferowane ręcznie, ale można kontrolować)

Przykład rozszerzenia pliku danych (ostrożnie!):

```sql
ALTER DATABASE [<DB>]
MODIFY FILE (NAME = N'<DATA_FILE_LOGICAL_NAME>', SIZE = <NEW_SIZE_MB>MB);
```

## 5) Raport

*   które wolumeny, ile % free, trend (jeśli masz)
*   top 5 plików rosnących
*   rekomendacja: zwiększyć volume / zmienić autogrowth / poprawić backup plan

## 6) Escalacja

*   < 5% wolnego miejsca
*   autogrowth fail na krytycznej bazie
*   nieznany konsument miejsca

***

# RUNBOOK 5: Wysokie CPU / „SQL zjada procesor”

## 1) Trigger

*   CPU > 90% przez > 5–10 min
*   top waits: SOS\_SCHEDULER\_YIELD, CXPACKET/CXCONSUMER (zależnie), THREADPOOL, itp.

## 2) Diag (read‑only)

### 2.1 Top zapytania po CPU (z cache)

```sql
SELECT TOP (20)
    qs.total_worker_time / 1000.0 AS total_cpu_ms,
    qs.execution_count,
    (qs.total_worker_time / NULLIF(qs.execution_count,0)) / 1000.0 AS avg_cpu_ms,
    qs.total_elapsed_time / 1000.0 AS total_elapsed_ms,
    SUBSTRING(st.text, (qs.statement_start_offset/2)+1,
        ((CASE qs.statement_end_offset WHEN -1 THEN DATALENGTH(st.text)
          ELSE qs.statement_end_offset END - qs.statement_start_offset)/2)+1) AS statement_text
FROM sys.dm_exec_query_stats qs
CROSS APPLY sys.dm_exec_sql_text(qs.sql_handle) st
ORDER BY qs.total_worker_time DESC;
```

### 2.2 Aktualnie wykonujące się zapytania (real time)

```sql
SELECT TOP (30)
    r.session_id,
    r.status,
    r.cpu_time,
    r.total_elapsed_time,
    r.logical_reads,
    r.reads,
    r.writes,
    r.wait_type,
    r.wait_time,
    DB_NAME(r.database_id) AS db_name,
    t.text
FROM sys.dm_exec_requests r
CROSS APPLY sys.dm_exec_sql_text(r.sql_handle) t
WHERE r.session_id <> @@SPID
ORDER BY r.cpu_time DESC;
```

### 2.3 Top waits (od startu instancji – do trendu lepiej mieć monitoring)

```sql
SELECT TOP (15)
    wait_type,
    wait_time_ms,
    100.0 * wait_time_ms / SUM(wait_time_ms) OVER() AS pct
FROM sys.dm_os_wait_stats
WHERE wait_type NOT LIKE '%SLEEP%'
ORDER BY wait_time_ms DESC;
```

## 3) Decyzja (guardrails)

**Auto‑akcje są ryzykowne** (np. RECOMPILE, plan forcing, kill).  
W trybie nocnym zwykle:

*   zbierasz dane,
*   identyfikujesz top offender,
*   jeśli to „runaway query” z allowlisty (np. batch), możesz ją przerwać.

## 4) Akcja (opcjonalnie, ostrożnie)

*   jeśli to znany batch i zjada CPU → przerwanie joba (jak w RUNBOOK 2) lub `KILL` (jak RUNBOOK 1)
*   **unikaj** automatycznego `DBCC FREEPROCCACHE` i podobnych „nuklearnych” działań

## 5) Raport

*   Top 5 statements (CPU)
*   session\_id i query text dla aktywnych
*   top waits
*   rekomendacja: indeks / rewrite / parametr sniffing mitigation (do dziennego PR)

## 6) Escalacja

*   CPU pegged + SLA impact
*   THREADPOOL / RESOURCE\_SEMAPHORE (mogą oznaczać poważniejsze problemy)
*   brak identyfikowalnego top offender

***

# RUNBOOK 6: TempDB rośnie / braki miejsca / contention

## 1) Trigger

*   tempdb file growth alerts
*   PFS/GAM contention w monitoringach
*   błędy „Could not allocate space for object in database 'tempdb'”.

## 2) Diag (read‑only)

### 2.1 Kto używa tempdb teraz (przybliżenie)

```sql
SELECT TOP (20)
    s.session_id,
    s.login_name,
    s.host_name,
    s.program_name,
    (su.user_objects_alloc_page_count - su.user_objects_dealloc_page_count) * 8.0 / 1024 AS user_obj_mb,
    (su.internal_objects_alloc_page_count - su.internal_objects_dealloc_page_count) * 8.0 / 1024 AS internal_obj_mb
FROM sys.dm_db_session_space_usage su
JOIN sys.dm_exec_sessions s ON su.session_id = s.session_id
ORDER BY (su.internal_objects_alloc_page_count - su.internal_objects_dealloc_page_count) DESC;
```

### 2.2 Aktywne zapytania z dużymi sort/hash (często winowajcy tempdb)

```sql
SELECT TOP (30)
    r.session_id,
    r.status,
    r.total_elapsed_time,
    r.logical_reads,
    r.writes,
    r.wait_type,
    t.text
FROM sys.dm_exec_requests r
CROSS APPLY sys.dm_exec_sql_text(r.sql_handle) t
ORDER BY r.writes DESC;
```

## 3) Decyzja

W nocy najczęściej tylko diagnoza + raport.  
Auto‑akcje (zmiana konfiguracji tempdb) zwykle wymagają okna i rebootu.

## 4) Akcja (opcjonalnie)

*   przerwać runaway batch (po allowlist i guardrails)

## 5) Raport

*   top sessions tempdb usage
*   query text
*   rekomendacja: rewrite (np. ograniczyć sorty), indeksy, batch size

***

# Jak to spiąć w automatyzację „nocnego DBA” (OpenClaw)

## Minimalny model operacyjny (polecam)

*   **Zawsze** wykonuj część **Diag** i **Raport**.
*   Część **Akcja** wykonuj tylko gdy:
    1.  incydent jest w typie „safe auto” (np. restart idempotent joba),
    2.  jest allowlist,
    3.  spełnione warunki czasu i wpływu,
    4.  masz rollback / stop.

## Artefakty (co zapisywać do folderu incydentu)

*   `incident.json` (czas, typ, db, severity)
*   `diag_blocking.sqlout`, `diag_jobs.sqlout`, etc.
*   `recommendation.md` (ludzkim językiem)
*   `action_log.md` (co agent zrobił)

***

# Chcesz, żebym dopasował runbooki do Twojego stacku?

Żeby to było „produkcyjne”, daj mi 3 informacje (krótko, jednym zdaniem każde):

1.  **SQL Server wersja** (np. 2017/2019/2022) i czy masz AlwaysOn?
2.  **Monitoring/alerty**: Splunk/SCOM/Zabbix/Prometheus/SQL Agent?
3.  Repo: GitHub / GitLab / Azure DevOps?

Na tej podstawie dopiszę:

*   wersję runbooków pod AlwaysOn (secondary, backup preferences),
*   gotowe progi (thresholds) i severity,
*   i „safe allowlist policy” (które joby wolno restartować, które sesje wolno killować).


Jasne — poniżej masz **konkretne runbooki pod SQL Server Always On Availability Groups**. Zrobiłem je tak, żeby:

*   dało się je wykonać **ręcznie** (on‑call/DBA),
*   dało się je łatwo „opakować” pod **nocnego DBA** (OpenClaw: diag → decyzja → akcja → raport),
*   miały **guardraile** (kiedy wolno auto‑failover / kiedy absolutnie nie),
*   zawierały gotowe **T‑SQL** do diagnostyki i do bezpiecznych akcji.

> **Uwaga:** nazwy DMV i procedur są standardowe dla Always On AG (SQL Server 2012+). Jeśli masz 2019/2022 i używasz **Distributed AG** albo **Basic AG**, daj znać — dopracuję warianty.

***

# Wspólne „przed-startem” (dla wszystkich runbooków AlwaysOn)

## A. Kontekst incydentu (zawsze zbierz)

**1) Jaki AG i jaka baza?**  
**2) Która replika jest PRIMARY?**  
**3) Jaki jest tryb failover (AUTOMATIC/MANUAL) i sync (SYNCHRONOUS/ASYNC)?**  
**4) Czy to jest okno serwisowe?**

### 0.1 Szybki „AG overview”

```sql
-- Gdzie jestem? Czy instancja ma HADR włączone?
SELECT SERVERPROPERTY('IsHadrEnabled') AS IsHadrEnabled;

-- Podstawowe dane o AG i replikach
SELECT
    ag.name AS ag_name,
    ar.replica_server_name,
    ar.availability_mode_desc,
    ar.failover_mode_desc,
    ar.primary_role_allow_connections_desc,
    ar.secondary_role_allow_connections_desc
FROM sys.availability_groups ag
JOIN sys.availability_replicas ar
  ON ag.group_id = ar.group_id
ORDER BY ag.name, ar.replica_server_name;
```

### 0.2 Która replika jest PRIMARY teraz?

```sql
SELECT
    ag.name AS ag_name,
    ars.role_desc,
    ar.replica_server_name
FROM sys.dm_hadr_availability_replica_states ars
JOIN sys.availability_replicas ar
  ON ars.replica_id = ar.replica_id
JOIN sys.availability_groups ag
  ON ar.group_id = ag.group_id
ORDER BY ag.name, ars.role_desc DESC;
```

***

# RUNBOOK AO-1: „Replica down / Not connected” (utrata połączenia z repliką)

## 1) Trigger

*   alert: **replica state = NOT\_CONNECTED / DISCONNECTED**
*   Dashboard pokazuje „red” na replikach
*   rośnie opóźnienie, brak log send/redo

## 2) Diag (read‑only)

### 2.1 Stan połączeń i zdrowia

```sql
SELECT
    ag.name AS ag_name,
    ar.replica_server_name,
    ars.role_desc,
    ars.connected_state_desc,
    ars.operational_state_desc,
    ars.recovery_health_desc,
    ars.synchronization_health_desc,
    ars.last_connect_error_number,
    ars.last_connect_error_description
FROM sys.dm_hadr_availability_replica_states ars
JOIN sys.availability_replicas ar
  ON ars.replica_id = ar.replica_id
JOIN sys.availability_groups ag
  ON ar.group_id = ag.group_id
ORDER BY ag.name, ar.replica_server_name;
```

### 2.2 Czy problem dotyczy endpointu HADR?

```sql
SELECT
    name,
    state_desc,
    port,
    role_desc,
    connection_auth_desc
FROM sys.database_mirroring_endpoints;
```

### 2.3 Jeśli masz dostęp do hosta: sprawdź usługi i sieć (ręcznie)

*   SQL Server service running?
*   Firewall/port endpointu (domyślnie 5022, jeśli nie zmieniałeś)
*   DNS/AD issue

## 3) Decyzja (guardrails)

**Nie rób failover tylko dlatego, że secondary jest down.**  
Failover rozważasz tylko gdy:

*   PRIMARY ma problemy z dostępnością **dla aplikacji**,
*   masz gotową replikę w stanie **SYNCHRONIZED** (dla planned/auto) albo akceptujesz ryzyko utraty danych (forced).

## 4) Akcja (zwykle operacyjna, poza SQL)

*   restart usługi SQL na sekundarce (jeśli to ona padła)
*   korekta firewall/port
*   jeśli endpoint „stopped” → start endpointu:

```sql
-- Tylko jeśli endpoint jest STOPPED
ALTER ENDPOINT [Hadr_endpoint] STATE = STARTED;
```

## 5) Raport

*   ag\_name, replica\_server\_name
*   connected\_state\_desc / operational\_state\_desc
*   last\_connect\_error\_description
*   co zrobiono (restart usługi / endpoint / network)

## 6) Escalacja

*   NOT\_CONNECTED na więcej niż 1 replice
*   last\_connect\_error wskazuje na certy/permission (wymaga głębszej interwencji)
*   problem wraca cyklicznie

***

# RUNBOOK AO-2: „Data movement suspended” (zatrzymana synchronizacja bazy)

## 1) Trigger

*   alert: **synchronization\_state = SUSPENDED**
*   brak postępu redo/log send

## 2) Diag (read‑only)

### 2.1 Stan bazy w AG

```sql
SELECT
    ag.name AS ag_name,
    dbcs.database_name,
    drs.is_primary_replica,
    drs.synchronization_state_desc,
    drs.synchronization_health_desc,
    drs.suspend_reason_desc,
    drs.log_send_queue_size,
    drs.redo_queue_size,
    drs.last_commit_time,
    drs.last_hardened_time,
    drs.last_redone_time
FROM sys.dm_hadr_database_replica_states drs
JOIN sys.availability_databases_cluster dbcs
  ON drs.group_database_id = dbcs.group_database_id
JOIN sys.availability_groups ag
  ON dbcs.group_id = ag.group_id
ORDER BY ag.name, dbcs.database_name, drs.is_primary_replica DESC;
```

### 2.2 Czy to jest „planned suspend” czy error?

Patrz `suspend_reason_desc` (np. USER\_SUSPEND vs error).

## 3) Decyzja (guardrails)

**Jeśli suspend jest USER\_SUSPEND** (ktoś celowo), najpierw sprawdź zmiany/okno serwisowe.  
**Jeśli suspend jest z błędu** (np. IO, log corruption), nie wznawiaj w ciemno — zbierz błędy z error log i sprawdź storage.

## 4) Akcja (opcjonalnie, ostrożnie)

### 4.1 Wznowienie data movement (tylko gdy wiesz czemu było suspend)

```sql
ALTER DATABASE [TwojaBaza] SET HADR RESUME;
```

### 4.2 Jeśli baza „wisi” na secondary i queue rośnie

*   sprawdź CPU/IO na secondary (redo może nie wyrabiać)
*   rozważ „read intent workload” lub inne obciążenie

## 5) Raport

*   suspend\_reason\_desc
*   queue sizes (log\_send\_queue\_size, redo\_queue\_size)
*   timestamps last\_\* (commit/hardened/redone)
*   czy i kiedy wykonano RESUME

## 6) Escalacja

*   suspend wraca po RESUME
*   rosną queue + spada wydajność
*   podejrzenie problemu storage/IO

***

# RUNBOOK AO-3: „Lag / duże kolejki redo i log send” (secondary nie nadąża)

## 1) Trigger

*   `redo_queue_size` lub `log_send_queue_size` przekracza threshold (np. > 1–5 GB w zależności od RPO)
*   aplikacja ma opóźnione odczyty (read-only routing)

## 2) Diag (read‑only)

```sql
SELECT
    ag.name AS ag_name,
    dbcs.database_name,
    ar.replica_server_name,
    drs.is_primary_replica,
    drs.synchronization_state_desc,
    drs.log_send_rate,
    drs.redo_rate,
    drs.log_send_queue_size,
    drs.redo_queue_size,
    drs.last_commit_time,
    drs.last_redone_time,
    DATEDIFF(SECOND, drs.last_redone_time, drs.last_commit_time) AS approx_lag_seconds
FROM sys.dm_hadr_database_replica_states drs
JOIN sys.availability_replicas ar
  ON drs.replica_id = ar.replica_id
JOIN sys.availability_databases_cluster dbcs
  ON drs.group_database_id = dbcs.group_database_id
JOIN sys.availability_groups ag
  ON dbcs.group_id = ag.group_id
ORDER BY ag.name, dbcs.database_name, drs.is_primary_replica DESC, approx_lag_seconds DESC;
```

Dodatkowo na sekundarce:

*   IO latency (perf counters / sys.dm\_io\_virtual\_file\_stats)
*   CPU pressure
*   czy antywirus / backup nie blokuje logów

## 3) Decyzja (guardrails)

Tu zwykle **nie robisz automatycznych akcji** poza ograniczeniem obciążenia.
Opcje:

*   czasowo wyłączyć ciężkie zapytania read-only na sekundarce,
*   zmienić routing,
*   jeśli to planned maintenance → zaakceptować lag.

## 4) Akcja (opcjonalnie)

*   Jeśli secondary jest przeciążona przez read workload: przenieś read-only routing.
*   Jeśli log send stoi: diagnozuj sieć/endpoint (AO‑1).

## 5) Raport

*   lag w sekundach, queue sizes
*   czy problem dotyczy jednej bazy czy całego AG
*   rekomendacja: tuning IO, separacja plików log, weryfikacja sieci

***

# RUNBOOK AO-4: „Failover planned (bez utraty danych)” — kontrolowany switch PRIMARY

> To jest runbook na **planowany failover** (maintenance / patching), kiedy chcesz zachować spójność.

## 1) Warunki wejścia (twarde)

*   replika docelowa ma `availability_mode_desc = SYNCHRONOUS_COMMIT`
*   `synchronization_state_desc = SYNCHRONIZED` dla baz krytycznych
*   failover mode może być MANUAL (ok), AUTOMATIC (ok)

## 2) Diag (read‑only) – potwierdzenie synchronizacji

```sql
SELECT
    dbcs.database_name,
    ar.replica_server_name,
    drs.synchronization_state_desc,
    drs.synchronization_health_desc,
    drs.log_send_queue_size,
    drs.redo_queue_size
FROM sys.dm_hadr_database_replica_states drs
JOIN sys.availability_replicas ar
  ON drs.replica_id = ar.replica_id
JOIN sys.availability_databases_cluster dbcs
  ON drs.group_database_id = dbcs.group_database_id
WHERE dbcs.database_name IN ('<DB1>','<DB2>')
ORDER BY dbcs.database_name, ar.replica_server_name;
```

## 3) Akcja – planned failover

Na aktualnym PRIMARY:

```sql
ALTER AVAILABILITY GROUP [TwojAG] FAILOVER;
```

## 4) Walidacja po failover

```sql
-- Sprawdź role
SELECT
    ag.name, ar.replica_server_name, ars.role_desc, ars.connected_state_desc,
    ars.synchronization_health_desc
FROM sys.dm_hadr_availability_replica_states ars
JOIN sys.availability_replicas ar
  ON ars.replica_id = ar.replica_id
JOIN sys.availability_groups ag
  ON ar.group_id = ag.group_id
WHERE ag.name = N'TwojAG';

-- Sprawdź czy bazy wróciły do zdrowia
SELECT
    dbcs.database_name,
    drs.is_primary_replica,
    drs.synchronization_state_desc,
    drs.synchronization_health_desc
FROM sys.dm_hadr_database_replica_states drs
JOIN sys.availability_databases_cluster dbcs
  ON drs.group_database_id = dbcs.group_database_id
WHERE dbcs.database_name IN ('<DB1>','<DB2>')
ORDER BY dbcs.database_name, drs.is_primary_replica DESC;
```

## 5) Raport

*   czas, stary primary → nowy primary
*   stan synchronizacji przed i po
*   ewentualne błędy aplikacyjne w oknie

***

# RUNBOOK AO-5: „Failover forced (ryzyko utraty danych)” — tylko w awarii

> Ten runbook jest **break-glass**. Używaj tylko jeśli PRIMARY jest martwy/niedostępny i biznes akceptuje możliwość utraty danych.

## 1) Warunki wejścia

*   PRIMARY **nieosiągalny**
*   brak możliwości planned failover
*   decyzja biznesowa: „wznawiamy usługę, nawet kosztem RPO”

## 2) Diag (read‑only) – oceń ryzyko

*   na sekundarce sprawdź lag/queues (AO‑3)
*   jeśli lag duży → potencjalna utrata danych

## 3) Akcja – forced failover (na sekundarce)

```sql
ALTER AVAILABILITY GROUP [TwojAG] FORCE_FAILOVER_ALLOW_DATA_LOSS;
```

## 4) Walidacja i porządkowanie

*   sprawdź role (jak w AO‑4)
*   kiedy stary PRIMARY wróci: może wymagać rejoin/reseed

## 5) Raport (krytyczny)

*   przyczyna forced
*   szacowany lag (queue + approx\_lag\_seconds)
*   decyzja i kto zatwierdził
*   lista baz do weryfikacji spójności (DBCC CHECKDB później, w oknie)

***

# RUNBOOK AO-6: „Backup i preferencje w AlwaysOn” (czy backupy idą tam gdzie trzeba?)

## 1) Trigger

*   brak backupów mimo działających jobów
*   backup wykonywany na nieoczekiwanej replice
*   job fail: “This BACKUP or RESTORE command is not supported on a database mirror or secondary replica…”

## 2) Diag (read‑only)

### 2.1 Jak ustawione są preferencje backupów na AG?

```sql
SELECT
    name AS ag_name,
    automated_backup_preference_desc
FROM sys.availability_groups;
```

### 2.2 Czy dana replika jest „preferred backup replica”?

```sql
SELECT
    ag.name AS ag_name,
    ar.replica_server_name,
    sys.fn_hadr_backup_is_preferred_replica(ag.name) AS is_preferred_on_this_instance
FROM sys.availability_groups ag
JOIN sys.availability_replicas ar
  ON ag.group_id = ar.group_id
ORDER BY ag.name, ar.replica_server_name;
```

> `fn_hadr_backup_is_preferred_replica` zwraca wynik **dla instancji, na której to uruchamiasz**, więc odpal to na każdej replice, jeśli chcesz pełny obraz.

## 3) Decyzja (guardrails)

*   Jeśli backupy mają iść na SECONDARY, upewnij się, że:
    *   joby backupowe istnieją na tej replice,
    *   konto ma dostęp do storage,
    *   SECONDARY nie jest „zajechana” read workload.

## 4) Akcja (typowo: korekta jobów)

*   joby backupowe powinny sprawdzać `fn_hadr_backup_is_preferred_replica` i **wychodzić** bez błędu, jeśli nie są na preferowanej replice.

Przykładowy pattern w job step:

```sql
IF (sys.fn_hadr_backup_is_preferred_replica(DB_NAME()) = 0)
BEGIN
    PRINT 'Not preferred replica for backup. Exiting.';
    RETURN;
END
-- tutaj właściwy BACKUP DATABASE/LOG
```

## 5) Raport

*   ag\_name, backup preference
*   gdzie backupy faktycznie wykonywano (msdb.backupset)
*   rekomendacja zmian jobów/retencji

***

# RUNBOOK AO-7: „Listener/DNS: aplikacja nie łączy się po failover”

## 1) Trigger

*   po failover aplikacja nie łączy się przez listener
*   błędy DNS / connection timeout

## 2) Diag (read‑only)

W SQL:

```sql
-- Listener i jego parametry
SELECT
    ag.name AS ag_name,
    l.dns_name,
    l.port,
    l.is_conformant
FROM sys.availability_group_listeners l
JOIN sys.availability_groups ag
  ON l.group_id = ag.group_id;
```

Po stronie infrastruktury (ręcznie):

*   czy DNS wskazuje poprawnie?
*   czy port listenera jest otwarty?
*   czy klient ma poprawny connection string (MultiSubnetFailover?)

## 3) Akcja

*   zwykle: infra/DNS/network team
*   jeśli MultiSubnet: włącz `MultiSubnetFailover=True` w connection string dla szybszego przełączania

## 4) Raport

*   dns\_name/port
*   czas failover i czas niedostępności
*   rekomendacje dla app team

***

# Jak to „przerobić” na OpenClaw nocnego DBA (praktyczny szkielet)

Dla AlwaysOn polecam podejście **3 poziomów reakcji**:

### Poziom 1 (zawsze automatyczny): DIAG + RAPORT

*   AO‑1/AO‑2/AO‑3/AO‑6/AO‑7: **zawsze** można zebrać dane i wysłać raport.

### Poziom 2 (warunkowy, ostrożny): NAPRAWA „bezpieczna”

*   `ALTER DATABASE ... HADR RESUME` tylko jeśli `suspend_reason_desc = USER_SUSPEND` albo incydent ma znaną przyczynę.
*   restart joba backupowego na preferowanej replice.

### Poziom 3 (break-glass): FAILOVER

*   AO‑4 planned: tylko w oknie serwisowym i przy SYNCHRONIZED.
*   AO‑5 forced: tylko po zatwierdzeniu (human-in-the-loop), bo to decyzja biznesowa.

***

## Chcesz, żebym dopasował te runbooki do Twojej topologii?

Żeby było **100% „produkcyjne”**, napisz proszę króciutko:

1.  Ile replik i czy to **multi-subnet**?
2.  Czy masz **synchronous** między DC, czy asynch?
3.  Jak realizujesz backupy: na PRIMARY czy na SECONDARY?

Na tej podstawie dopiszę Ci:

*   konkretne **progi alertów** (lag/queue) pod Twoje RPO,
*   wzorzec **automatycznego raportu** (Markdown + JSON artefakty),
*   i wariant runbooków dla scenariuszy typu „split brain / quorum / cluster node down”.

Jasne — poniżej masz **konkretne runbooki pod SQL Server Always On Availability Groups**. Zrobiłem je tak, żeby:

*   dało się je wykonać **ręcznie** (on‑call/DBA),
*   dało się je łatwo „opakować” pod **nocnego DBA** (OpenClaw: diag → decyzja → akcja → raport),
*   miały **guardraile** (kiedy wolno auto‑failover / kiedy absolutnie nie),
*   zawierały gotowe **T‑SQL** do diagnostyki i do bezpiecznych akcji.

> **Uwaga:** nazwy DMV i procedur są standardowe dla Always On AG (SQL Server 2012+). Jeśli masz 2019/2022 i używasz **Distributed AG** albo **Basic AG**, daj znać — dopracuję warianty.

***

# Wspólne „przed-startem” (dla wszystkich runbooków AlwaysOn)

## A. Kontekst incydentu (zawsze zbierz)

**1) Jaki AG i jaka baza?**  
**2) Która replika jest PRIMARY?**  
**3) Jaki jest tryb failover (AUTOMATIC/MANUAL) i sync (SYNCHRONOUS/ASYNC)?**  
**4) Czy to jest okno serwisowe?**

### 0.1 Szybki „AG overview”

```sql
-- Gdzie jestem? Czy instancja ma HADR włączone?
SELECT SERVERPROPERTY('IsHadrEnabled') AS IsHadrEnabled;

-- Podstawowe dane o AG i replikach
SELECT
    ag.name AS ag_name,
    ar.replica_server_name,
    ar.availability_mode_desc,
    ar.failover_mode_desc,
    ar.primary_role_allow_connections_desc,
    ar.secondary_role_allow_connections_desc
FROM sys.availability_groups ag
JOIN sys.availability_replicas ar
  ON ag.group_id = ar.group_id
ORDER BY ag.name, ar.replica_server_name;
```

### 0.2 Która replika jest PRIMARY teraz?

```sql
SELECT
    ag.name AS ag_name,
    ars.role_desc,
    ar.replica_server_name
FROM sys.dm_hadr_availability_replica_states ars
JOIN sys.availability_replicas ar
  ON ars.replica_id = ar.replica_id
JOIN sys.availability_groups ag
  ON ar.group_id = ag.group_id
ORDER BY ag.name, ars.role_desc DESC;
```

***

# RUNBOOK AO-1: „Replica down / Not connected” (utrata połączenia z repliką)

## 1) Trigger

*   alert: **replica state = NOT\_CONNECTED / DISCONNECTED**
*   Dashboard pokazuje „red” na replikach
*   rośnie opóźnienie, brak log send/redo

## 2) Diag (read‑only)

### 2.1 Stan połączeń i zdrowia

```sql
SELECT
    ag.name AS ag_name,
    ar.replica_server_name,
    ars.role_desc,
    ars.connected_state_desc,
    ars.operational_state_desc,
    ars.recovery_health_desc,
    ars.synchronization_health_desc,
    ars.last_connect_error_number,
    ars.last_connect_error_description
FROM sys.dm_hadr_availability_replica_states ars
JOIN sys.availability_replicas ar
  ON ars.replica_id = ar.replica_id
JOIN sys.availability_groups ag
  ON ar.group_id = ag.group_id
ORDER BY ag.name, ar.replica_server_name;
```

### 2.2 Czy problem dotyczy endpointu HADR?

```sql
SELECT
    name,
    state_desc,
    port,
    role_desc,
    connection_auth_desc
FROM sys.database_mirroring_endpoints;
```

### 2.3 Jeśli masz dostęp do hosta: sprawdź usługi i sieć (ręcznie)

*   SQL Server service running?
*   Firewall/port endpointu (domyślnie 5022, jeśli nie zmieniałeś)
*   DNS/AD issue

## 3) Decyzja (guardrails)

**Nie rób failover tylko dlatego, że secondary jest down.**  
Failover rozważasz tylko gdy:

*   PRIMARY ma problemy z dostępnością **dla aplikacji**,
*   masz gotową replikę w stanie **SYNCHRONIZED** (dla planned/auto) albo akceptujesz ryzyko utraty danych (forced).

## 4) Akcja (zwykle operacyjna, poza SQL)

*   restart usługi SQL na sekundarce (jeśli to ona padła)
*   korekta firewall/port
*   jeśli endpoint „stopped” → start endpointu:

```sql
-- Tylko jeśli endpoint jest STOPPED
ALTER ENDPOINT [Hadr_endpoint] STATE = STARTED;
```

## 5) Raport

*   ag\_name, replica\_server\_name
*   connected\_state\_desc / operational\_state\_desc
*   last\_connect\_error\_description
*   co zrobiono (restart usługi / endpoint / network)

## 6) Escalacja

*   NOT\_CONNECTED na więcej niż 1 replice
*   last\_connect\_error wskazuje na certy/permission (wymaga głębszej interwencji)
*   problem wraca cyklicznie

***

# RUNBOOK AO-2: „Data movement suspended” (zatrzymana synchronizacja bazy)

## 1) Trigger

*   alert: **synchronization\_state = SUSPENDED**
*   brak postępu redo/log send

## 2) Diag (read‑only)

### 2.1 Stan bazy w AG

```sql
SELECT
    ag.name AS ag_name,
    dbcs.database_name,
    drs.is_primary_replica,
    drs.synchronization_state_desc,
    drs.synchronization_health_desc,
    drs.suspend_reason_desc,
    drs.log_send_queue_size,
    drs.redo_queue_size,
    drs.last_commit_time,
    drs.last_hardened_time,
    drs.last_redone_time
FROM sys.dm_hadr_database_replica_states drs
JOIN sys.availability_databases_cluster dbcs
  ON drs.group_database_id = dbcs.group_database_id
JOIN sys.availability_groups ag
  ON dbcs.group_id = ag.group_id
ORDER BY ag.name, dbcs.database_name, drs.is_primary_replica DESC;
```

### 2.2 Czy to jest „planned suspend” czy error?

Patrz `suspend_reason_desc` (np. USER\_SUSPEND vs error).

## 3) Decyzja (guardrails)

**Jeśli suspend jest USER\_SUSPEND** (ktoś celowo), najpierw sprawdź zmiany/okno serwisowe.  
**Jeśli suspend jest z błędu** (np. IO, log corruption), nie wznawiaj w ciemno — zbierz błędy z error log i sprawdź storage.

## 4) Akcja (opcjonalnie, ostrożnie)

### 4.1 Wznowienie data movement (tylko gdy wiesz czemu było suspend)

```sql
ALTER DATABASE [TwojaBaza] SET HADR RESUME;
```

### 4.2 Jeśli baza „wisi” na secondary i queue rośnie

*   sprawdź CPU/IO na secondary (redo może nie wyrabiać)
*   rozważ „read intent workload” lub inne obciążenie

## 5) Raport

*   suspend\_reason\_desc
*   queue sizes (log\_send\_queue\_size, redo\_queue\_size)
*   timestamps last\_\* (commit/hardened/redone)
*   czy i kiedy wykonano RESUME

## 6) Escalacja

*   suspend wraca po RESUME
*   rosną queue + spada wydajność
*   podejrzenie problemu storage/IO

***

# RUNBOOK AO-3: „Lag / duże kolejki redo i log send” (secondary nie nadąża)

## 1) Trigger

*   `redo_queue_size` lub `log_send_queue_size` przekracza threshold (np. > 1–5 GB w zależności od RPO)
*   aplikacja ma opóźnione odczyty (read-only routing)

## 2) Diag (read‑only)

```sql
SELECT
    ag.name AS ag_name,
    dbcs.database_name,
    ar.replica_server_name,
    drs.is_primary_replica,
    drs.synchronization_state_desc,
    drs.log_send_rate,
    drs.redo_rate,
    drs.log_send_queue_size,
    drs.redo_queue_size,
    drs.last_commit_time,
    drs.last_redone_time,
    DATEDIFF(SECOND, drs.last_redone_time, drs.last_commit_time) AS approx_lag_seconds
FROM sys.dm_hadr_database_replica_states drs
JOIN sys.availability_replicas ar
  ON drs.replica_id = ar.replica_id
JOIN sys.availability_databases_cluster dbcs
  ON drs.group_database_id = dbcs.group_database_id
JOIN sys.availability_groups ag
  ON dbcs.group_id = ag.group_id
ORDER BY ag.name, dbcs.database_name, drs.is_primary_replica DESC, approx_lag_seconds DESC;
```

Dodatkowo na sekundarce:

*   IO latency (perf counters / sys.dm\_io\_virtual\_file\_stats)
*   CPU pressure
*   czy antywirus / backup nie blokuje logów

## 3) Decyzja (guardrails)

Tu zwykle **nie robisz automatycznych akcji** poza ograniczeniem obciążenia.
Opcje:

*   czasowo wyłączyć ciężkie zapytania read-only na sekundarce,
*   zmienić routing,
*   jeśli to planned maintenance → zaakceptować lag.

## 4) Akcja (opcjonalnie)

*   Jeśli secondary jest przeciążona przez read workload: przenieś read-only routing.
*   Jeśli log send stoi: diagnozuj sieć/endpoint (AO‑1).

## 5) Raport

*   lag w sekundach, queue sizes
*   czy problem dotyczy jednej bazy czy całego AG
*   rekomendacja: tuning IO, separacja plików log, weryfikacja sieci

***

# RUNBOOK AO-4: „Failover planned (bez utraty danych)” — kontrolowany switch PRIMARY

> To jest runbook na **planowany failover** (maintenance / patching), kiedy chcesz zachować spójność.

## 1) Warunki wejścia (twarde)

*   replika docelowa ma `availability_mode_desc = SYNCHRONOUS_COMMIT`
*   `synchronization_state_desc = SYNCHRONIZED` dla baz krytycznych
*   failover mode może być MANUAL (ok), AUTOMATIC (ok)

## 2) Diag (read‑only) – potwierdzenie synchronizacji

```sql
SELECT
    dbcs.database_name,
    ar.replica_server_name,
    drs.synchronization_state_desc,
    drs.synchronization_health_desc,
    drs.log_send_queue_size,
    drs.redo_queue_size
FROM sys.dm_hadr_database_replica_states drs
JOIN sys.availability_replicas ar
  ON drs.replica_id = ar.replica_id
JOIN sys.availability_databases_cluster dbcs
  ON drs.group_database_id = dbcs.group_database_id
WHERE dbcs.database_name IN ('<DB1>','<DB2>')
ORDER BY dbcs.database_name, ar.replica_server_name;
```

## 3) Akcja – planned failover

Na aktualnym PRIMARY:

```sql
ALTER AVAILABILITY GROUP [TwojAG] FAILOVER;
```

## 4) Walidacja po failover

```sql
-- Sprawdź role
SELECT
    ag.name, ar.replica_server_name, ars.role_desc, ars.connected_state_desc,
    ars.synchronization_health_desc
FROM sys.dm_hadr_availability_replica_states ars
JOIN sys.availability_replicas ar
  ON ars.replica_id = ar.replica_id
JOIN sys.availability_groups ag
  ON ar.group_id = ag.group_id
WHERE ag.name = N'TwojAG';

-- Sprawdź czy bazy wróciły do zdrowia
SELECT
    dbcs.database_name,
    drs.is_primary_replica,
    drs.synchronization_state_desc,
    drs.synchronization_health_desc
FROM sys.dm_hadr_database_replica_states drs
JOIN sys.availability_databases_cluster dbcs
  ON drs.group_database_id = dbcs.group_database_id
WHERE dbcs.database_name IN ('<DB1>','<DB2>')
ORDER BY dbcs.database_name, drs.is_primary_replica DESC;
```

## 5) Raport

*   czas, stary primary → nowy primary
*   stan synchronizacji przed i po
*   ewentualne błędy aplikacyjne w oknie

***

# RUNBOOK AO-5: „Failover forced (ryzyko utraty danych)” — tylko w awarii

> Ten runbook jest **break-glass**. Używaj tylko jeśli PRIMARY jest martwy/niedostępny i biznes akceptuje możliwość utraty danych.

## 1) Warunki wejścia

*   PRIMARY **nieosiągalny**
*   brak możliwości planned failover
*   decyzja biznesowa: „wznawiamy usługę, nawet kosztem RPO”

## 2) Diag (read‑only) – oceń ryzyko

*   na sekundarce sprawdź lag/queues (AO‑3)
*   jeśli lag duży → potencjalna utrata danych

## 3) Akcja – forced failover (na sekundarce)

```sql
ALTER AVAILABILITY GROUP [TwojAG] FORCE_FAILOVER_ALLOW_DATA_LOSS;
```

## 4) Walidacja i porządkowanie

*   sprawdź role (jak w AO‑4)
*   kiedy stary PRIMARY wróci: może wymagać rejoin/reseed

## 5) Raport (krytyczny)

*   przyczyna forced
*   szacowany lag (queue + approx\_lag\_seconds)
*   decyzja i kto zatwierdził
*   lista baz do weryfikacji spójności (DBCC CHECKDB później, w oknie)

***

# RUNBOOK AO-6: „Backup i preferencje w AlwaysOn” (czy backupy idą tam gdzie trzeba?)

## 1) Trigger

*   brak backupów mimo działających jobów
*   backup wykonywany na nieoczekiwanej replice
*   job fail: “This BACKUP or RESTORE command is not supported on a database mirror or secondary replica…”

## 2) Diag (read‑only)

### 2.1 Jak ustawione są preferencje backupów na AG?

```sql
SELECT
    name AS ag_name,
    automated_backup_preference_desc
FROM sys.availability_groups;
```

### 2.2 Czy dana replika jest „preferred backup replica”?

```sql
SELECT
    ag.name AS ag_name,
    ar.replica_server_name,
    sys.fn_hadr_backup_is_preferred_replica(ag.name) AS is_preferred_on_this_instance
FROM sys.availability_groups ag
JOIN sys.availability_replicas ar
  ON ag.group_id = ar.group_id
ORDER BY ag.name, ar.replica_server_name;
```

> `fn_hadr_backup_is_preferred_replica` zwraca wynik **dla instancji, na której to uruchamiasz**, więc odpal to na każdej replice, jeśli chcesz pełny obraz.

## 3) Decyzja (guardrails)

*   Jeśli backupy mają iść na SECONDARY, upewnij się, że:
    *   joby backupowe istnieją na tej replice,
    *   konto ma dostęp do storage,
    *   SECONDARY nie jest „zajechana” read workload.

## 4) Akcja (typowo: korekta jobów)

*   joby backupowe powinny sprawdzać `fn_hadr_backup_is_preferred_replica` i **wychodzić** bez błędu, jeśli nie są na preferowanej replice.

Przykładowy pattern w job step:

```sql
IF (sys.fn_hadr_backup_is_preferred_replica(DB_NAME()) = 0)
BEGIN
    PRINT 'Not preferred replica for backup. Exiting.';
    RETURN;
END
-- tutaj właściwy BACKUP DATABASE/LOG
```

## 5) Raport

*   ag\_name, backup preference
*   gdzie backupy faktycznie wykonywano (msdb.backupset)
*   rekomendacja zmian jobów/retencji

***

# RUNBOOK AO-7: „Listener/DNS: aplikacja nie łączy się po failover”

## 1) Trigger

*   po failover aplikacja nie łączy się przez listener
*   błędy DNS / connection timeout

## 2) Diag (read‑only)

W SQL:

```sql
-- Listener i jego parametry
SELECT
    ag.name AS ag_name,
    l.dns_name,
    l.port,
    l.is_conformant
FROM sys.availability_group_listeners l
JOIN sys.availability_groups ag
  ON l.group_id = ag.group_id;
```

Po stronie infrastruktury (ręcznie):

*   czy DNS wskazuje poprawnie?
*   czy port listenera jest otwarty?
*   czy klient ma poprawny connection string (MultiSubnetFailover?)

## 3) Akcja

*   zwykle: infra/DNS/network team
*   jeśli MultiSubnet: włącz `MultiSubnetFailover=True` w connection string dla szybszego przełączania

## 4) Raport

*   dns\_name/port
*   czas failover i czas niedostępności
*   rekomendacje dla app team

***

# Jak to „przerobić” na OpenClaw nocnego DBA (praktyczny szkielet)

Dla AlwaysOn polecam podejście **3 poziomów reakcji**:

### Poziom 1 (zawsze automatyczny): DIAG + RAPORT

*   AO‑1/AO‑2/AO‑3/AO‑6/AO‑7: **zawsze** można zebrać dane i wysłać raport.

### Poziom 2 (warunkowy, ostrożny): NAPRAWA „bezpieczna”

*   `ALTER DATABASE ... HADR RESUME` tylko jeśli `suspend_reason_desc = USER_SUSPEND` albo incydent ma znaną przyczynę.
*   restart joba backupowego na preferowanej replice.

### Poziom 3 (break-glass): FAILOVER

*   AO‑4 planned: tylko w oknie serwisowym i przy SYNCHRONIZED.
*   AO‑5 forced: tylko po zatwierdzeniu (human-in-the-loop), bo to decyzja biznesowa.

***

## Chcesz, żebym dopasował te runbooki do Twojej topologii?

Żeby było **100% „produkcyjne”**, napisz proszę króciutko:

1.  Ile replik i czy to **multi-subnet**?
2.  Czy masz **synchronous** między DC, czy asynch?
3.  Jak realizujesz backupy: na PRIMARY czy na SECONDARY?

Na tej podstawie dopiszę Ci:

*   konkretne **progi alertów** (lag/queue) pod Twoje RPO,
*   wzorzec **automatycznego raportu** (Markdown + JSON artefakty),
*   i wariant runbooków dla scenariuszy typu „split brain / quorum / cluster node down”.

Pewnie — zepnę Ci to w **spójny model “Splunk Monitoring → alert → runbook (OpenClaw) → PR → review (Claude Code)”** dla MySQL. Poniżej masz **architekturę, konkretne kroki wdrożenia, przykładowe sourcetypy/HEC payloady, SPL do detekcji i alerty**.

> **Kluczowa idea:** Splunk robi to, w czym jest najlepszy: *zbieranie danych + korelacja + alerty*. OpenClaw robi *automatyzację reakcji* (runbooki). Claude Code robi *review i poprawki w repo*.

***

# 1) Architektura docelowa (3 strumienie danych)

## A. Dane do Splunka (monitoring)

Masz 3 główne klasy danych, które warto zebrać:

1.  **MySQL error log** (logi)
2.  **Metryki MySQL** (lag, threads, deadlocks, tmp tables itp.)
3.  **Artefakty runbooków** (diag + decyzja + akcja) – żebyś miał „audit trail”

Do tego są 2 typowe metody ingestu:

*   **Forwarder / monitor files / scripted input** (dla logów i cyklicznych skryptów)
*   **HEC (HTTP Event Collector)** do zdarzeń i wyników runbooków (szybkie i wygodne, bez forwardera po stronie “emitera”) [\[docs.splunk.com\]](https://docs.splunk.com/Documentation/Splunk/9.4.2/Data/UsetheHTTPEventCollector), [\[splunk.my.site.com\]](https://splunk.my.site.com/customer/s/article/Set-up-and-use-HTTP-Event-Collector-on-Heavy-Forwarder)

HEC jest token-based i służy do wysyłania eventów po HTTP/HTTPS bez potrzeby forwardera po stronie aplikacji. [\[docs.splunk.com\]](https://docs.splunk.com/Documentation/Splunk/9.4.2/Data/UsetheHTTPEventCollector), [\[kinneygroup.com\]](https://kinneygroup.com/blog/http-event-collector/)

## B. Alertowanie

*   Splunk alerty mogą wywoływać **Webhook alert action** (HTTP POST z JSON payloadem). [\[help.splunk.com\]](https://help.splunk.com/en/splunk-enterprise/alert-and-respond/alerting-manual/9.4/configure-alert-actions/use-a-webhook-alert-action)
*   W Splunk Enterprise 9.0+ URL webhooka musi być na allowliście (webhook allow list). [\[help.splunk.com\]](https://help.splunk.com/en/splunk-enterprise/alert-and-respond/alerting-manual/9.4/configure-alert-actions/use-a-webhook-alert-action)

## C. Reakcja

*   Webhook z alertu trafia do **OpenClaw** (najlepiej do małej “bramki”/endpointu, o tym niżej), który:
    1.  odpala właściwy runbook (np. M‑1 lag, M‑3 locks),
    2.  zapisuje artefakty diagnostyki,
    3.  wysyła wynik do Splunka przez HEC,
    4.  (opcjonalnie) tworzy PR w repo.

***

# 2) Warianty integracji ze Splunkiem (wybierz jeden)

## Wariant 1 (najprostszy, praktyczny): UF/HF + HEC

**Dla MySQL hostów:**

*   **UF** zbiera pliki logów (error log, slow log jeśli chcesz)
*   Skrypt (cron) co 1–5 min odpytuje MySQL i wypisuje JSON → Splunk jako scripted input
*   OpenClaw wyniki runbooków wysyła do Splunk przez **HEC** [\[docs.splunk.com\]](https://docs.splunk.com/Documentation/Splunk/9.4.2/Data/UsetheHTTPEventCollector), [\[kinneygroup.com\]](https://kinneygroup.com/blog/http-event-collector/)

**Plusy:** szybki start, mało aplikacji Splunkowych.  
**Minusy:** musisz utrzymać skrypty.

## Wariant 2 (bardziej “enterprise”): Splunk DB Connect

*   DB Connect jest przeznaczony do indeksowania danych z DB i ma rekomendacje architektoniczne (np. instalacja na HF do scheduled inputs w środowiskach rozproszonych). [\[docs.splunk.com\]](https://docs.splunk.com/Documentation/DBX/latest/DeployDBX/Architectureandperformanceconsiderations), [\[docs.splunk.com\]](https://docs.splunk.com/Documentation/DBX/latest/DeployDBX/AboutSplunkDBConnect)
*   Dobre do pobierania “tabelarycznych” danych cyklicznie, ale pamiętaj o wpływie na wydajność bazy (szczególnie przy pierwszym pobraniu). [\[docs.splunk.com\]](https://docs.splunk.com/Documentation/DBX/latest/DeployDBX/Architectureandperformanceconsiderations)

**Plusy:** mniej własnego kodu, centralnie w Splunku.  
**Minusy:** JDBC + konfiguracja, i nie wszystko z P\_S/STATUS jest super wygodne.

## Wariant 3 (najczystszy “platformowo”): Modular Input

*   Budujesz własny Splunk Add-on z modular inputem, który pobiera metryki z MySQL i streamuje do Splunka jako natywny input. [\[dev.splunk.com\]](https://dev.splunk.com/enterprise/docs/developapps/manageknowledge/custominputs/modinputsoverview/), [\[docs.splunk.com\]](https://docs.splunk.com/Documentation/Splunk/9.4.2/AdvancedDev/ModInputsScripts)

**Plusy:** “produktowe”, konfigurowalne przez UI.  
**Minusy:** najwięcej pracy.

👉 Dla Ciebie (szybki efekt) rekomenduję **Wariant 1**, a docelowo można dojść do 3.

***

# 3) Co dokładnie zbierać w Splunku (MySQL)

## 3.1 Logi (UF monitor)

*   error log (`mysqld.log` / `error.log`)
*   opcjonalnie slow log (do analizy, niekoniecznie alertów “nocnych”)

W Splunku przypisz sourcetype np.:

*   `mysql:error`
*   `mysql:slow`

## 3.2 Metryki (co 1–5 minut)

Zbieraj jako JSON eventy (łatwe w SPL, łatwe w HEC).

**Minimalny zestaw metryk** (bo daje Ci 80% wartości):

*   `threads_running`, `threads_connected`
*   `aborted_connects`
*   replication: `Seconds_Behind_Source` + status IO/SQL thread
*   `created_tmp_disk_tables` (pressure)
*   deadlock count (z error log lub P\_S)

Jeśli chcesz metryki jako “metrics index”: Splunk opisuje format metryk i narzędzia typu collectd/statsd.   
W praktyce do DBA najczęściej wystarczą JSON eventy + dashboardy. [\[help.splunk.com\]](https://help.splunk.com/en/splunk-cloud-platform/get-data-in/metrics/9.3.2408/introduction-to-metrics/get-started-with-metrics)

## 3.3 Wyniki runbooków (HEC)

Zawsze wysyłaj:

*   `incident_id`
*   `runbook_id` (M‑1, M‑3, GR‑1…)
*   `severity`
*   `decision` (report\_only / safe\_action / escalated)
*   `actions[]` (jeśli coś wykonał)
*   `artifacts` (ścieżki, krótkie streszczenia)

HEC przyjmuje eventy JSON, autoryzowane tokenem. [\[docs.splunk.com\]](https://docs.splunk.com/Documentation/Splunk/9.4.2/Data/UsetheHTTPEventCollector), [\[kinneygroup.com\]](https://kinneygroup.com/blog/http-event-collector/)

***

# 4) Jak spiąć alert w Splunku → OpenClaw (Webhook)

Splunk webhook alert action robi **HTTP POST** z JSONem, zawierając m.in. SID, link do wyników i pierwszy wynik z searcha.   
W Splunk Enterprise 9+ musisz dodać docelowy URL do allowlisty. [\[help.splunk.com\]](https://help.splunk.com/en/splunk-enterprise/alert-and-respond/alerting-manual/9.4/configure-alert-actions/use-a-webhook-alert-action)

## Rekomendowany wzorzec (najbezpieczniejszy)

1.  Splunk webhook trafia do **małego endpointu** (np. API Gateway / nginx / funkcja serverless)
2.  Ten endpoint:
    *   weryfikuje źródło (allowlist IP / secret),
    *   mapuje alert → `runbook_id`,
    *   dopiero potem przekazuje do OpenClaw (wewnętrznie, po VPN/tailnet)

To minimalizuje ryzyko, że ktoś “na zewnątrz” odpali Ci runbook.  
(Jeśli chcesz, rozpiszę gotowy payload i schemat walidacji.)

***

# 5) Konkretne SPL: detekcje i alerty pod runbooki MySQL

Załóżmy indeks `dbops` i sourcetype `mysql:metrics` (JSON).

## Alert A: Replikacja lag > 300s (RUNBOOK M‑1)

```spl
index=dbops sourcetype=mysql:metrics metric=replication_lag_seconds
| stats latest(value) as lag latest(source_host) as source latest(replica_host) as replica by instance
| where lag > 300
```

**Alert action:** Webhook do OpenClaw z parametrami `runbook_id=M-1`, `instance`, `replica`.

## Alert B: Replikacja zatrzymana (RUNBOOK M‑2)

Jeśli wysyłasz status threads:

```spl
index=dbops sourcetype=mysql:metrics metric=replication_sql_running
| stats latest(value) as sql_running latest(io_running) as io_running latest(last_sql_error) as last_sql_error by instance
| where sql_running=0 OR io_running=0
```

## Alert C: Deadlock/Lock wait (RUNBOOK M‑3)

Z error log:

```spl
index=dbops sourcetype=mysql:error ("Deadlock found" OR "Lock wait timeout exceeded")
| stats count as hits latest(_raw) as sample by host
| where hits > 5
```

## Alert D: CPU pressure proxy (Threads\_running) (RUNBOOK M‑4)

```spl
index=dbops sourcetype=mysql:metrics metric=threads_running
| timechart span=1m max(value) as threads_running by instance
| where threads_running > 50
```

## Alert E: Disk pressure (RUNBOOK M‑5)

Jeśli masz metryki systemowe w Splunku (node exporter / system logs) – wtedy korelujesz:

```spl
(index=os sourcetype=linux:df) OR (index=dbops sourcetype=mysql:metrics metric=disk_free_percent)
| ... 
```

(Jeśli powiesz czym zbierasz OS metrics, dopasuję SPL pod Twój format.)

***

# 6) Jak wysyłać wyniki runbooków do Splunk przez HEC (szablon)

HEC jest token-based i przyjmuje eventy na endpoint `/services/collector/event`. [\[docs.splunk.com\]](https://docs.splunk.com/Documentation/Splunk/9.4.2/Data/UsetheHTTPEventCollector), [\[bearlychilly.com\]](https://bearlychilly.com/notes/how-to-send-events-to-splunk-using-hec---http-event-collector/)

**Przykładowy payload JSON (OpenClaw → Splunk):**

```json
{
  "time": 1762160400,
  "host": "openclaw-gw-01",
  "source": "openclaw/mysql",
  "sourcetype": "openclaw:runbook",
  "index": "dbops",
  "event": {
    "incident_id": "mysql-prod-01-2026-02-26T01:15Z",
    "runbook_id": "M-1",
    "instance": "mysql-prod-01",
    "severity": "high",
    "trigger": {
      "alert": "replication_lag",
      "lag_seconds": 742
    },
    "decision": "report_only",
    "diagnostics": {
      "io_running": true,
      "sql_running": true,
      "seconds_behind_source": 742,
      "top_trx_age_s": 1830
    },
    "actions": [],
    "recommendation": "Replica overloaded by read traffic; remove from read pool and re-check lag.",
    "links": {
      "splunk_sid": "scheduler_admin_search_..."
    }
  }
}
```

**Weryfikacja po stronie Splunka:**  
Szukasz `sourcetype=openclaw:runbook` w `index=dbops`.

***

# 7) “Closed loop” — PR + review (OpenClaw + Claude Code)

## 7.1 Kiedy tworzyć PR automatycznie?

Tylko dla przypadków, gdzie rekomendacja jest “code/config change”, np.:

*   brak indeksu (w aplikacji / migracji)
*   query rewrite (z slow log digest)
*   zmiana parametrów MySQL w config repo

## 7.2 Jak to powiązać ze Splunkiem?

Do eventu runbooka dodaj:

*   `pr_url`
*   `commit_sha`
*   `repo`
*   `change_type` (index/add, query/rewrite, config/tuning)

Potem budujesz dashboard:

*   “Incydenty zakończone PR-em”
*   “MTTR per runbook”
*   “Top przyczyny”

***

# 8) Minimalny plan wdrożenia (PoC w 2–3 dni)

## Dzień 1: Ingest

1.  UF/monitor error log
2.  Skrypt metryk co 1 min → sourcetype `mysql:metrics`
3.  HEC token + sourcetype `openclaw:runbook` [\[docs.splunk.com\]](https://docs.splunk.com/Documentation/Splunk/9.4.2/Data/UsetheHTTPEventCollector), [\[kinneygroup.com\]](https://kinneygroup.com/blog/http-event-collector/)

## Dzień 2: Alerty + webhook

1.  Tworzysz 3 alerty (lag, replication down, deadlocks)
2.  Ustawiasz webhook action (POST JSON) [\[help.splunk.com\]](https://help.splunk.com/en/splunk-enterprise/alert-and-respond/alerting-manual/9.4/configure-alert-actions/use-a-webhook-alert-action)
3.  Dodajesz URL do allowlist (Splunk Ent 9+) [\[help.splunk.com\]](https://help.splunk.com/en/splunk-enterprise/alert-and-respond/alerting-manual/9.4/configure-alert-actions/use-a-webhook-alert-action)

## Dzień 3: OpenClaw runbook runner + report to Splunk

1.  Mapowanie alert→runbook
2.  Runbooki w trybie read‑only
3.  Wysyłka wyników do Splunk HEC

***

# 9) Dwa ważne niuanse praktyczne (żeby się nie wywróciło)

## 9.1 Webhook auth i payload

Splunk webhook action wysyła JSON o stałej strukturze (result + sid + link).   
Jeśli potrzebujesz **custom headers / auth**, natywny webhook bywa ograniczony (często wymaga obejścia lub custom alert action). W praktyce dlatego robi się “bramkę” pośrednią albo własną akcję. (Jeśli chcesz, podam prosty wariant bramki). [\[help.splunk.com\]](https://help.splunk.com/en/splunk-enterprise/alert-and-respond/alerting-manual/9.4/configure-alert-actions/use-a-webhook-alert-action)

## 9.2 Splunk Cloud vs Enterprise

HEC działa w Splunk Cloud i Splunk Enterprise, ale zachowanie/konfigurowalność może się różnić (np. konfiguracje plikowe w Cloud są ograniczone).   
Daj znać, czy masz Cloud czy on‑prem — dobiorę dokładnie. [\[docs.splunk.com\]](https://docs.splunk.com/Documentation/Splunk/9.4.2/Data/UsetheHTTPEventCollector)

***

# 10) Pytania doprecyzowujące (krótkie, żeby dopiąć szczegóły)

1.  Masz **Splunk Enterprise czy Splunk Cloud**? (to wpływa na to, gdzie konfigurować HEC i jak z allowlistami) [\[docs.splunk.com\]](https://docs.splunk.com/Documentation/Splunk/9.4.2/Data/UsetheHTTPEventCollector), [\[help.splunk.com\]](https://help.splunk.com/en/splunk-enterprise/alert-and-respond/alerting-manual/9.4/configure-alert-actions/use-a-webhook-alert-action)
2.  Jak dziś zbierasz MySQL metryki: exporter/Prometheus, skrypty, czy nic?
3.  MySQL topologia: async replication / InnoDB Cluster (Group Replication)? (żeby dobrać alerty GR‑1 vs M‑1)

Jeśli odpowiesz, przygotuję Ci od razu:

*   **konkretny “data contract” JSON** dla `mysql:metrics` (jakie pola wysyłać),
*   komplet **saved searches + alert definitions** (progi, throttling),
*   i mapping **alert → runbook** (M‑1, M‑2, M‑3, GR‑1…).


Jasne — poniżej masz **konkretne przykłady payloadów do Splunk HEC** (zarówno *event endpoint*, jak i *raw endpoint*), plus gotowe `curl` do testów i kilka praktycznych uwag o polach.

> HEC przyjmuje dane na endpoint **`/services/collector/event`** (format “event”) albo **`/services/collector/raw`** (surowy tekst/JSON), a autoryzacja jest tokenem w nagłówku `Authorization: Splunk <token>`. [\[openclaw.ai\]](https://openclaw.ai/), [\[towardsdat...cience.com\]](https://towardsdatascience.com/use-openclaw-to-make-a-personal-ai-assistant/)

***

## 1) Najczęstszy wariant: **HEC `/event`** (rekomendowany)

### ✅ Payload „runbook wynik” (OpenClaw → Splunk)

```json
{
  "time": 1762160400,
  "host": "openclaw-gw-01",
  "source": "openclaw/mysql",
  "sourcetype": "openclaw:runbook",
  "index": "dbops",
  "event": {
    "incident_id": "mysql-prod-01-2026-02-26T01:15:00Z",
    "runbook_id": "M-1",
    "runbook_name": "Replication lag investigation",
    "severity": "high",
    "instance": "mysql-prod-01",
    "topology": "async_replication",
    "trigger": {
      "type": "splunk_alert",
      "alert_name": "mysql_replication_lag_gt_300s",
      "splunk_sid": "scheduler_admin_search_123_at_1700000000_42",
      "lag_seconds": 742
    },
    "diagnostics": {
      "replica_io_running": true,
      "replica_sql_running": true,
      "seconds_behind_source": 742,
      "last_sql_error": null,
      "top_trx_age_s": 1830,
      "threads_running": 62,
      "threads_connected": 410
    },
    "decision": "report_only",
    "actions": [],
    "recommendation": "Remove replica from read pool; investigate long transaction and read workload on replica.",
    "artifacts": {
      "diag_files": [
        "/var/lib/openclaw/incidents/mysql-prod-01/diag_replication_status.txt",
        "/var/lib/openclaw/incidents/mysql-prod-01/diag_innodb_trx.json"
      ],
      "notes_md": "/var/lib/openclaw/incidents/mysql-prod-01/recommendation.md"
    }
  }
}
```

**Co jest tu ważne:**

*   `time` to epoch (sekundy).
*   `event` może być dowolnym JSON-em (Twoje pola).
*   `index`, `source`, `sourcetype`, `host` ustawiasz w payloadzie, żeby łatwo budować dashboardy/alerty.
*   Ten format odpowiada “HEC event data format” dla endpointu `/collector/event`. [\[openclaw.ai\]](https://openclaw.ai/), [\[towardsdat...cience.com\]](https://towardsdatascience.com/use-openclaw-to-make-a-personal-ai-assistant/)

### 🧪 Test `curl` (HEC `/event`)

```bash
curl -k https://<splunk-host>:8088/services/collector/event \
  -H "Authorization: Splunk <HEC_TOKEN>" \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -d '{
    "sourcetype":"openclaw:runbook",
    "index":"dbops",
    "event":{"msg":"hello from OpenClaw runbook","runbook_id":"M-0","severity":"info"}
  }'
```

To jest klasyczny sposób wysyłki danych do HEC: token w nagłówku + JSON z `event`. [\[openclaw101.dev\]](https://openclaw101.dev/), [\[towardsdat...cience.com\]](https://towardsdatascience.com/use-openclaw-to-make-a-personal-ai-assistant/)

***

## 2) Wariant: **HEC `/event`** dla metryk MySQL (JSON „punkt pomiaru”)

Jeśli chcesz wysyłać metryki jako eventy (nie metrics index), rób tak:

```json
{
  "time": 1762160460,
  "host": "mysql-prod-01",
  "source": "mysql/metrics",
  "sourcetype": "mysql:metrics",
  "index": "dbops",
  "event": {
    "instance": "mysql-prod-01",
    "metric": "threads_running",
    "value": 57,
    "unit": "threads"
  }
}
```

I analogicznie dla replikacji:

```json
{
  "time": 1762160460,
  "host": "mysql-replica-01",
  "source": "mysql/replication",
  "sourcetype": "mysql:metrics",
  "index": "dbops",
  "event": {
    "instance": "mysql-replica-01",
    "metric": "replication_lag_seconds",
    "value": 742,
    "unit": "seconds",
    "replica_io_running": true,
    "replica_sql_running": true
  }
}
```

***

## 3) Wariant: **HEC `/raw`** (kiedy chcesz wysłać „goły” tekst/JSON)

HEC ma też endpoint `/services/collector/raw`, który przyjmuje “raw events”. Wtedy zwykle wysyłasz tekst/JSON bez koperty `{"event":...}`. [\[towardsdat...cience.com\]](https://towardsdatascience.com/use-openclaw-to-make-a-personal-ai-assistant/), [\[openclaw.ai\]](https://openclaw.ai/)

### 🧪 Test `curl` (HEC `/raw`)

```bash
curl -k https://<splunk-host>:8088/services/collector/raw \
  -H "Authorization: Splunk <HEC_TOKEN>" \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -d '{"msg":"raw hello","component":"openclaw","runbook_id":"M-0"}'
```

**Kiedy `/raw` ma sens:**

*   masz już gotowy format logów i chcesz go “przepchnąć” bez koperty,
*   chcesz użyć `source/sourcetype/index` poprzez konfigurację tokena (albo query params — zależnie od wdrożenia).

***

## 4) Minimalny „contract” pod Splunk alert → runbook → HEC (polecam)

Żeby to było spójne, trzymaj zawsze te pola w `event`:

```json
{
  "incident_id": "…",
  "runbook_id": "M-1|M-2|M-3|GR-1…",
  "severity": "info|low|medium|high|critical",
  "instance": "mysql-…",
  "trigger": { "alert_name": "…", "splunk_sid": "…" },
  "decision": "report_only|safe_action|escalated",
  "diagnostics": { },
  "actions": [ ],
  "recommendation": "…"
}
```

To potem daje świetne dashboardy:

*   MTTR per runbook
*   najczęstsze przyczyny
*   skuteczność auto-remediation

***

## 5) Praktyczne uwagi (żeby potem nie bolało)

1.  **Ustal jeden index** na DB ops (np. `dbops`) i trzymaj wszystko w nim: metryki, logi, runbook results.
2.  W Splunk Enterprise 9+ pamiętaj o allowliście dla webhooków (dla strony *wychodzącej* z Splunka). [\[openclaw.im\]](https://openclaw.im/docs)
3.  HEC jest token-based, więc nie wkładaj user/pass do agentów — token w secret store i rotacja. [\[openclaw.ai\]](https://openclaw.ai/), [\[openclaw101.dev\]](https://openclaw101.dev/)

***

## Chcesz też przykład payloadu webhooka z alertu Splunka (ten, który trafi do OpenClaw)?

Splunk webhook action wysyła JSON zawierający m.in. `sid`, `results_link` i pierwszy wynik w `result`.   
Jeśli powiesz, czy będziesz używał „For each result” czy „Once”, przygotuję Ci **dokładny przykład** i mapper `alert → runbook_id`. [\[openclaw.im\]](https://openclaw.im/docs)


Jasne — poniżej masz **realistyczne przykłady payloadu webhooka wysyłanego przez Splunk Alert Action**, dokładnie w takim kształcie, w jakim **OpenClaw (albo Twoja bramka pośrednia)** go odbierze.

Pokażę **dwa najważniejsze warianty**, bo to jest kluczowe w projektowaniu runbooków:

1.  **Alert „Once”** (jeden payload na uruchomienie alertu)
2.  **Alert „For each result”** (jeden payload *per wynik* – polecane do runbooków)

Na końcu dorzucę **mapowanie → runbook\_id**.

***

# 1️⃣ Webhook payload – tryb **Once** (domyślny)

Ten tryb wysyła **jeden POST**, nawet jeśli search zwróci wiele wyników.

### 📦 Przykładowy payload (Splunk → OpenClaw)

```json
{
  "sid": "scheduler_admin_search_1700000000_1234",
  "search_name": "mysql_replication_lag_gt_300s",
  "owner": "admin",
  "app": "search",
  "results_link": "https://splunk.example.com/app/search/@go?sid=scheduler_admin_search_1700000000_1234",
  "result": {
    "instance": "mysql-replica-01",
    "lag": "742",
    "threshold": "300"
  }
}
```

### Co tu jest ważne:

*   `sid` – **Search ID** (złoto diagnostyczne, link do kontekstu)
*   `search_name` – nazwa alertu (idealna do mapowania na runbook)
*   `results_link` – szybki link do Splunka
*   `result` – **pierwszy wynik** z searcha (uwaga: tylko jeden!)

### Kiedy używać:

✅ alerty informacyjne  
❌ automatyczne runbooki (za mało kontekstu przy wielu instancjach)

***

# 2️⃣ Webhook payload – tryb **For each result** ✅ (REKOMENDOWANY)

Splunk wysyła **osobny POST dla każdego wiersza wyniku**.  
To jest **najlepszy tryb do automatyzacji DBA**.

***

### 📦 Payload #1 (pierwsza replika)

```json
{
  "sid": "scheduler_admin_search_1700000000_1234",
  "search_name": "mysql_replication_lag_gt_300s",
  "owner": "admin",
  "app": "search",
  "results_link": "https://splunk.example.com/app/search/@go?sid=scheduler_admin_search_1700000000_1234",
  "result": {
    "instance": "mysql-replica-01",
    "replica_host": "db-replica-01",
    "source_host": "db-primary-01",
    "lag_seconds": "742",
    "replica_sql_running": "1",
    "replica_io_running": "1"
  }
}
```

### 📦 Payload #2 (druga replika)

```json
{
  "sid": "scheduler_admin_search_1700000000_1234",
  "search_name": "mysql_replication_lag_gt_300s",
  "owner": "admin",
  "app": "search",
  "results_link": "https://splunk.example.com/app/search/@go?sid=scheduler_admin_search_1700000000_1234",
  "result": {
    "instance": "mysql-replica-02",
    "replica_host": "db-replica-02",
    "source_host": "db-primary-01",
    "lag_seconds": "1280",
    "replica_sql_running": "0",
    "replica_io_running": "1"
  }
}
```

### Dlaczego to jest idealne:

*   ✅ 1 payload = 1 instancja = 1 runbook
*   ✅ brak pętli po stronie OpenClaw
*   ✅ łatwe throttling / retry / deduplikacja
*   ✅ naturalne `incident_id`

***

# 3️⃣ Jak Splunk buduje pole `result`

`result` to **dokładnie jedna linia z wyników SPL**.

### Przykładowy SPL

```spl
index=dbops sourcetype=mysql:metrics metric=replication_lag_seconds
| stats latest(value) as lag_seconds
        latest(replica_sql_running) as replica_sql_running
        latest(replica_io_running) as replica_io_running
  by instance replica_host source_host
| where lag_seconds > 300
```

➡️ Każda kolumna = jedno pole w `result`.

***

# 4️⃣ Jak OpenClaw mapuje webhook → runbook

Najprostsza i **najczystsza logika** (bez if-hell):

```text
search_name → runbook_id
```

### Przykład mapowania

```yaml
mysql_replication_lag_gt_300s: M-1
mysql_replication_stopped:   M-2
mysql_deadlock_rate_high:    M-3
mysql_threads_running_high:  M-4
mysql_disk_pressure:         M-5
```

***

# 5️⃣ Jak OpenClaw tworzy `incident_id`

Rekomendowany wzorzec:

```text
<instance>-<runbook_id>-<sid>
```

### Przykład:

    mysql-replica-01-M-1-scheduler_admin_search_1700000000_1234

To:

*   ✅ eliminuje duplikaty
*   ✅ pozwala na retry
*   ✅ świetnie koreluje z HEC eventami

***

# 6️⃣ Co OpenClaw powinien dostać MINIMALNIE

Jeśli chcesz **minimalny kontrakt**, wystarczy:

```json
{
  "search_name": "...",
  "sid": "...",
  "result": {
    "instance": "...",
    "severity_signal": "..."
  }
}
```

Resztę OpenClaw:

*   dociąga sam (diag SQL),
*   albo wylicza (severity, decision).

***

# 7️⃣ Pro tipy produkcyjne (bardzo ważne)

✅ **Używaj „For each result”**  
✅ **Throttle alerty** (np. 1 per instance / 10 min)  
✅ **Webhook → bramka → OpenClaw**, nie bezpośrednio  
✅ **Nigdy nie ufaj payloadowi** — waliduj `search_name` i pola  
✅ **Loguj każdy webhook do Splunka** (audit trail)

***

## Chcesz następny krok?

Mogę teraz:

*   napisać **dokładny parser webhooka** (JSON → runbook context),
*   przygotować **schemat walidacji payloadu** (co akceptować / co odrzucać),
*   albo rozpisać **diagram sekwencji**: Splunk → Webhook → OpenClaw → HEC → PR → Claude Code.

Powiedz, co dalej 👍




Super — to da się zrobić bardzo „operacyjnie”: **uruchamiasz jeden playbook**, on:

1.  **zbiera metryki MySQL** (to, co już zbudowaliśmy: threads, tmp tables, replication/GR status – w wersji PoC minimalnie),
2.  **wylicza wynik** (OK/WARN/CRIT + krótki opis),
3.  **drukuje wynik w konsoli** (żebyś od razu widział),
4.  **(opcjonalnie) wysyła wynik do Splunk HEC** jako jeden event JSON.

Poniżej dostajesz gotowy wzorzec.

> HEC to endpoint Splunka do przyjmowania eventów po HTTP/HTTPS z tokenem (`Authorization: Splunk <token>`) i najczęściej używa się `/services/collector/event`. [\[openclaw.ai\]](https://openclaw.ai/), [\[towardsdat...cience.com\]](https://towardsdatascience.com/use-openclaw-to-make-a-personal-ai-assistant/)

***

# 1) Playbook „jednorazowe sprawdzenie i wynik” (MySQL → wynik + Splunk HEC)

## ✅ Założenia

*   Na hostach MySQL masz już (albo wdrożysz tym playbookiem) skrypt `mysql_metrics_collector.py` w `/opt/dbops/`.
*   Masz dane dostępowe do MySQL usera tylko do odczytu metryk (minimalne uprawnienia).
*   (Opcjonalnie) masz HEC URL + token w Ansible Vault.

***

## 1.1 `group_vars` / zmienne (przykład)

**`group_vars/mysql.yml`**

```yaml
mysql_metrics_user: "splunk_metrics"
mysql_metrics_password: "{{ vault_mysql_metrics_password }}"
mysql_metrics_host: "127.0.0.1"
mysql_metrics_port: 3306

# progi „nocnego DBA”
threshold_threads_running_warn: 40
threshold_threads_running_crit: 80
threshold_replication_lag_warn: 300
threshold_replication_lag_crit: 900
```

**`group_vars/splunk.yml`** (jeśli chcesz wysyłać wynik do Splunka)

```yaml
splunk_hec_url: "https://splunk.example.com:8088/services/collector/event"
splunk_hec_token: "{{ vault_splunk_hec_token }}"
splunk_index_dbops: "dbops"
```

***

## 1.2 Playbook: `playbooks/mysql_monitor_once.yml`

> Ten playbook zrobi „monitoring action” i zwróci Ci **konkretny wynik** na stdout + (opcjonalnie) wyśle event do Splunka HEC. [\[openclaw.ai\]](https://openclaw.ai/), [\[towardsdat...cience.com\]](https://towardsdatascience.com/use-openclaw-to-make-a-personal-ai-assistant/)

```yaml
---
- name: MySQL monitoring action (one-shot) + optional Splunk HEC report
  hosts: mysql
  become: true
  gather_facts: true

  vars:
    collector_path: "/opt/dbops/mysql_metrics_collector.py"
    send_to_splunk: true   # ustaw na false jeśli chcesz tylko wynik w konsoli

  tasks:
    - name: Ensure Python3 is present
      ansible.builtin.package:
        name: python3
        state: present

    - name: Ensure mysql connector for python is present (Debian/Ubuntu example)
      ansible.builtin.package:
        name: python3-mysql.connector
        state: present
      ignore_errors: true

    - name: Deploy mysql metrics collector script
      ansible.builtin.copy:
        dest: "{{ collector_path }}"
        mode: "0755"
        content: |
          #!/usr/bin/env python3
          import json, time, os
          import mysql.connector

          def fetch_kv(cur, sql):
              cur.execute(sql)
              return dict(cur.fetchall())

          def main():
              host = os.environ.get("MYSQL_HOST","127.0.0.1")
              port = int(os.environ.get("MYSQL_PORT","3306"))
              user = os.environ["MYSQL_USER"]
              pw = os.environ["MYSQL_PASSWORD"]

              conn = mysql.connector.connect(host=host, port=port, user=user, password=pw, connection_timeout=3)
              cur = conn.cursor()

              vars = fetch_kv(cur, "SHOW GLOBAL VARIABLES")
              stat = fetch_kv(cur, "SHOW GLOBAL STATUS")

              payload = {
                "time": int(time.time()),
                "hostname": vars.get("hostname"),
                "version": vars.get("version"),
                "threads_running": int(stat.get("Threads_running", 0)),
                "threads_connected": int(stat.get("Threads_connected", 0)),
                "aborted_connects": int(stat.get("Aborted_connects", 0)),
                "created_tmp_disk_tables": int(stat.get("Created_tmp_disk_tables", 0)),
                "log_bin": vars.get("log_bin", "OFF"),
                "role_hint": "unknown"
              }

              # Replication (MySQL 8.0)
              try:
                  cur.execute("SHOW REPLICA STATUS")
                  cols = [c[0] for c in cur.description] if cur.description else []
                  row = cur.fetchone()
                  if row:
                      r = dict(zip(cols, row))
                      payload["role_hint"] = "replica"
                      payload["replica_io_running"] = (r.get("Replica_IO_Running") == "Yes")
                      payload["replica_sql_running"] = (r.get("Replica_SQL_Running") == "Yes")
                      payload["replication_lag_seconds"] = int(r.get("Seconds_Behind_Source") or 0)
                      payload["last_sql_error"] = r.get("Last_SQL_Error")
                      payload["last_io_error"] = r.get("Last_IO_Error")
              except Exception:
                  pass

              # Legacy replication (5.7)
              if payload.get("role_hint") == "unknown":
                  try:
                      cur.execute("SHOW SLAVE STATUS")
                      cols = [c[0] for c in cur.description] if cur.description else []
                      row = cur.fetchone()
                      if row:
                          r = dict(zip(cols, row))
                          payload["role_hint"] = "replica"
                          payload["replica_io_running"] = (r.get("Slave_IO_Running") == "Yes")
                          payload["replica_sql_running"] = (r.get("Slave_SQL_Running") == "Yes")
                          payload["replication_lag_seconds"] = int(r.get("Seconds_Behind_Master") or 0)
                          payload["last_sql_error"] = r.get("Last_SQL_Error")
                          payload["last_io_error"] = r.get("Last_IO_Error")
                  except Exception:
                      pass

              cur.close()
              conn.close()
              print(json.dumps(payload, ensure_ascii=False))

          if __name__ == "__main__":
              main()

    - name: Run collector and capture JSON output
      ansible.builtin.command: "python3 {{ collector_path }}"
      register: collector_out
      changed_when: false
      environment:
        MYSQL_HOST: "{{ mysql_metrics_host }}"
        MYSQL_PORT: "{{ mysql_metrics_port }}"
        MYSQL_USER: "{{ mysql_metrics_user }}"
        MYSQL_PASSWORD: "{{ mysql_metrics_password }}"

    - name: Parse collector JSON
      ansible.builtin.set_fact:
        mysql_metrics: "{{ collector_out.stdout | from_json }}"

    - name: Compute health status (OK/WARN/CRIT)
      ansible.builtin.set_fact:
        health_status: >-
          {% set tr = mysql_metrics.threads_running | int %}
          {% set lag = (mysql_metrics.replication_lag_seconds | default(0)) | int %}
          {% set io = mysql_metrics.replica_io_running | default(true) %}
          {% set sql = mysql_metrics.replica_sql_running | default(true) %}
          {% if (mysql_metrics.role_hint == 'replica') and ((not io) or (not sql)) %}
          CRIT
          {% elif lag >= threshold_replication_lag_crit %}
          CRIT
          {% elif tr >= threshold_threads_running_crit %}
          CRIT
          {% elif lag >= threshold_replication_lag_warn %}
          WARN
          {% elif tr >= threshold_threads_running_warn %}
          WARN
          {% else %}
          OK
          {% endif %}

    - name: Build human-friendly summary
      ansible.builtin.set_fact:
        health_summary: >-
          MySQL {{ mysql_metrics.hostname }} {{ mysql_metrics.version }} |
          status={{ health_status }} |
          threads_running={{ mysql_metrics.threads_running }} |
          threads_connected={{ mysql_metrics.threads_connected }} |
          tmp_disk_tables={{ mysql_metrics.created_tmp_disk_tables }}
          {% if mysql_metrics.role_hint == 'replica' %}
          | repl_lag_s={{ mysql_metrics.replication_lag_seconds }}
          | io={{ mysql_metrics.replica_io_running }}
          | sql={{ mysql_metrics.replica_sql_running }}
          {% endif %}

    - name: Print the result to console (this is your concrete output)
      ansible.builtin.debug:
        msg:
          - "{{ health_summary }}"
          - "raw_metrics={{ mysql_metrics }}"

    - name: Send result to Splunk HEC (optional)
      ansible.builtin.uri:
        url: "{{ splunk_hec_url }}"
        method: POST
        headers:
          Authorization: "Splunk {{ splunk_hec_token }}"
          Content-Type: "application/json"
        body_format: json
        body:
          time: "{{ ansible_date_time.epoch | int }}"
          host: "{{ inventory_hostname }}"
          source: "ansible/mysql_monitor_once"
          sourcetype: "ansible:mysql:health"
          index: "{{ splunk_index_dbops }}"
          event:
            incident_id: "{{ inventory_hostname }}-monitor-{{ ansible_date_time.iso8601 }}"
            decision: "report_only"
            severity: "{{ 'high' if health_status == 'CRIT' else ('medium' if health_status == 'WARN' else 'info') }}"
            health_status: "{{ health_status }}"
            summary: "{{ health_summary }}"
            metrics: "{{ mysql_metrics }}"
      when: send_to_splunk | bool
      delegate_to: localhost
      vars:
        ansible_python_interpreter: "{{ ansible_playbook_python }}"
      # W środowiskach testowych czasem używa się validate_certs: false

```

### Dlaczego to jest „zgodne z tym, co zrobiliśmy”:

*   wynik jest **jednym JSON-em** (łatwy do Splunka),
*   konkluzja jest **jednym stringiem** (łatwy do odczytu),
*   wysyłka idzie przez HEC `/services/collector/event` z tokenem w nagłówku (standard Splunka). [\[openclaw.ai\]](https://openclaw.ai/), [\[towardsdat...cience.com\]](https://towardsdatascience.com/use-openclaw-to-make-a-personal-ai-assistant/)

***

# 2) Jak uruchomić playbook i dostać wynik

### Jednorazowo na jednej maszynie

```bash
ansible-playbook -i inventories/prod/hosts.yml playbooks/mysql_monitor_once.yml -l mysql-prod-01
```

### Na wszystkich MySQL z inventory

```bash
ansible-playbook -i inventories/prod/hosts.yml playbooks/mysql_monitor_once.yml
```

W konsoli dostaniesz linijkę w stylu:

    MySQL db-replica-01 8.0.36 | status=WARN | threads_running=55 | threads_connected=420 | tmp_disk_tables=120 | repl_lag_s=742 | io=True | sql=True

***

# 3) Jak znaleźć ten wynik w Splunku (SPL)

Po wysyłce do HEC możesz w Splunku szybko zobaczyć:

```spl
index=dbops sourcetype=ansible:mysql:health
| stats latest(event.health_status) as status latest(event.summary) as summary by host
```

***

# 4) Co dalej — “akcja monitorująca” + konkretna reakcja

Jeśli chcesz, żeby playbook **nie tylko raportował**, ale też np.:

*   przy `CRIT` wysyłał webhook do OpenClaw,
*   albo odpalał określony runbook (M‑1/M‑3),
*   albo tworzył ticket/PR,

to możemy dodać *kolejny krok w playbooku* zależny od `health_status`.

***

## Dwa pytania (żeby dopasować „konkretny wynik” do Twojego use-case)

1.  Chcesz sprawdzać **replikację async/GTID**, czy **InnoDB Cluster (Group Replication)**?
2.  Ten playbook ma być **tylko read-only**, czy ma mieć „safe action” (np. restart repliki `STOP/START REPLICA` przy transient error)?

Jak odpowiesz, dopracuję Ci wersję **produkcyjną** pod Twoją topologię + dodam **throttling/deduplikację incident\_id** i (jeśli chcesz) automatyczne odpalenie runbooka przez OpenClaw.
Świetne pytanie — **to jest bardzo dobry kierunek** i w praktyce **bardziej dojrzały operacyjnie** niż pisanie wszystkiego „od zera”.

Poniżej pokażę Ci **jak realnie połączyć `dbachecks` / `dbatools` z Ansible + Splunk + AI**, tak aby:

*   **dbachecks/dbatools** robiły *twardą, deterministyczną diagnostykę*,
*   **Ansible** uruchamiał to w kontrolowany sposób,
*   **Splunk** zbierał wyniki i korelował je w czasie,
*   **AI (OpenClaw / Claude Code)** interpretowało wyniki, wyciągało wnioski i sugerowało (lub wykonywało) akcje.

To jest dokładnie ten model, który działa w enterprise.

***

# 1️⃣ Dlaczego dbachecks / dbatools to świetna baza

## dbatools

*   Zbiór **produkcyjnych funkcji PowerShell** do SQL Server
*   Idealny do:
    *   stanu instancji
    *   backupów
    *   replikacji / AG
    *   security
    *   performance baselines

## dbachecks

*   Framework testowy (Pester) oparty na dbatools
*   Wynik = **strukturalne testy: Pass / Warning / Fail**
*   Idealny do:
    *   automatycznego health-checku
    *   CI/CD
    *   nocnych audytów
    *   eksportu do JSON

👉 **Najważniejsze:**  
dbachecks **już rozwiązuje 80% problemów DBA**, a AI nie powinno zastępować tej logiki — tylko ją **interpretować**.

***

# 2️⃣ Docelowy model architektury (prosty, ale potężny)

    Ansible
      |
      |-- uruchamia
      v
    PowerShell (dbachecks / dbatools)
      |
      |-- generuje JSON
      v
    Ansible (parsuje wynik)
      |
      +--> Splunk (HEC)  ✅ historia, trendy, alerty
      |
      +--> AI (OpenClaw / Claude Code) ✅ interpretacja, decyzja

**Kluczowa zasada:**

> ✅ dbachecks = fakty  
> ✅ Ansible = orkiestracja  
> ✅ Splunk = pamięć i korelacja  
> ✅ AI = wnioski i decyzje

***

# 3️⃣ Konkretny przykład: dbachecks uruchamiane przez Ansible

## 3.1 Co dokładnie uruchamiamy

Przykład: **nocny health-check SQL Server**

```powershell
Invoke-DbcCheck `
  -SqlInstance "sql-prod-01" `
  -Check Storage, LastBackup, AgentJob, AvailabilityGroup `
  -Show None `
  -OutputFormat Json `
  -OutputFile "C:\dbachecks\sql-prod-01.json"
```

➡️ Wynik: **czysty JSON** z:

*   nazwą testu
*   statusem (Passed / Warning / Failed)
*   szczegółami

To jest idealny input dla:

*   Ansible
*   Splunka
*   AI

***

## 3.2 Playbook Ansible (Windows + PowerShell)

### `playbooks/dbachecks_monitor.yml`

```yaml
---
- name: Run dbachecks and collect results
  hosts: sqlservers
  gather_facts: false

  vars:
    dbc_output: "C:\\dbachecks\\{{ inventory_hostname }}.json"

  tasks:
    - name: Ensure output directory exists
      win_file:
        path: C:\dbachecks
        state: directory

    - name: Run dbachecks
      win_shell: |
        Import-Module dbachecks
        Invoke-DbcCheck `
          -SqlInstance "{{ inventory_hostname }}" `
          -Check Storage, LastBackup, AgentJob, AvailabilityGroup `
          -Show None `
          -OutputFormat Json `
          -OutputFile "{{ dbc_output }}"
      args:
        executable: powershell.exe

    - name: Read dbachecks JSON
      win_slurp:
        src: "{{ dbc_output }}"
      register: dbc_raw

    - name: Parse JSON
      set_fact:
        dbc_result: "{{ dbc_raw.content | b64decode | from_json }}"
```

Na tym etapie masz w Ansible **pełną strukturę testów**.

***

# 4️⃣ Obróbka wyniku przez Ansible (bez AI)

Zanim użyjesz AI — **zrób twardą klasyfikację**.

```yaml
- name: Compute overall health
  set_fact:
    dbc_summary:
      instance: "{{ inventory_hostname }}"
      failed: "{{ dbc_result | selectattr('Result','equalto','Failed') | list | length }}"
      warning: "{{ dbc_result | selectattr('Result','equalto','Warning') | list | length }}"
      passed: "{{ dbc_result | selectattr('Result','equalto','Passed') | list | length }}"
      status: >-
        {% if (dbc_result | selectattr('Result','equalto','Failed') | list | length) > 0 %}
        CRIT
        {% elif (dbc_result | selectattr('Result','equalto','Warning') | list | length) > 0 %}
        WARN
        {% else %}
        OK
        {% endif %}
```

➡️ To już daje Ci **jednoznaczny wynik**, który możesz:

*   wydrukować
*   wysłać do Splunka
*   przekazać do AI

***

# 5️⃣ Wysyłka dbachecks → Splunk (HEC)

Przykład payloadu (to, co już znasz):

```yaml
- name: Send dbachecks summary to Splunk
  uri:
    url: "{{ splunk_hec_url }}"
    method: POST
    headers:
      Authorization: "Splunk {{ splunk_hec_token }}"
      Content-Type: "application/json"
    body_format: json
    body:
      sourcetype: "dbachecks:summary"
      index: "dbops"
      event:
        instance: "{{ dbc_summary.instance }}"
        status: "{{ dbc_summary.status }}"
        failed: "{{ dbc_summary.failed }}"
        warning: "{{ dbc_summary.warning }}"
        passed: "{{ dbc_summary.passed }}"
        checks:
          failed: "{{ dbc_result | selectattr('Result','equalto','Failed') | list }}"
```

Teraz Splunk:

*   trzyma historię,
*   robi alerty,
*   koreluje z innymi zdarzeniami.

***

# 6️⃣ Gdzie wchodzi AI (i **dlaczego tu ma sens**)

Teraz najważniejsza część.

## ❌ Czego NIE robi AI

*   nie zgaduje stanu bazy
*   nie zastępuje testów
*   nie „wymyśla” diagnozy

## ✅ Co robi AI IDEALNIE

*   **interpretuje zestaw FAILED/WARN**
*   **grupuje problemy**
*   **tłumaczy je na język biznesowy**
*   **sugeruje kolejność działań**
*   **tworzy PR / runbook**

***

## 6.1 Przykład: przekazanie wyniku do AI

Ansible wysyła do OpenClaw / Claude Code:

```json
{
  "context": "dbachecks_results",
  "instance": "sql-prod-01",
  "summary": {
    "status": "CRIT",
    "failed": 2,
    "warning": 3
  },
  "failed_checks": [
    {
      "Check": "LastBackup",
      "Target": "SalesDB",
      "Message": "No full backup in last 48 hours"
    },
    {
      "Check": "AgentJob",
      "Target": "ETL_Daily",
      "Message": "Job failed 3 times"
    }
  ]
}
```

### AI odpowiada:

*   **Priorytet 1:** Backup (RPO zagrożone)
*   **Priorytet 2:** Job ETL (wpływ na raportowanie)
*   **Rekomendacja:**
    *   sprawdzić plan backupów
    *   retry joba
    *   dodać alert proactive

To jest **idealna praca dla AI**.

***

# 7️⃣ Połączenie z OpenClaw (auto-runbook)

Teraz robisz:

```yaml
- name: Trigger OpenClaw runbook if CRIT
  uri:
    url: "{{ openclaw_webhook_url }}"
    method: POST
    body_format: json
    body:
      runbook: "sql_critical_health"
      payload: "{{ dbc_summary }}"
  when: dbc_summary.status == "CRIT"
```

OpenClaw:

*   bierze JSON
*   odpala runbook (diagnostyka / remediation)
*   zapisuje wynik
*   wysyła event do Splunka

***

# 8️⃣ A gdzie Claude Code?

**Claude Code** idealnie pasuje do:

*   analizy **PR-ów wygenerowanych na podstawie dbachecks**
*   refaktoryzacji T‑SQL
*   review zmian w repo (backup jobs, maintenance scripts)

Przykład:

> „Na podstawie wyników dbachecks przygotuj PR poprawiający job backupowy i zrób code review.”

***

# 9️⃣ Dlaczego to podejście jest „enterprise-grade”

✅ deterministyczne testy (dbachecks)  
✅ powtarzalność (Ansible)  
✅ audyt i historia (Splunk)  
✅ inteligentna interpretacja (AI)  
✅ brak „magii”

To **dokładnie tak** buduje się nowoczesne DBA Ops.

***

# 10️⃣ Co mogę zrobić dalej (konkretnie)

Jeśli chcesz, w następnym kroku mogę:

1.  przygotować **gotowy role Ansible dla dbachecks**
2.  rozpisać **mapowanie FAILED check → runbook**
3.  zrobić **prompt dla AI specjalnie pod dbachecks JSON**
4.  przygotować **dashboard Splunk dla dbachecks**

Powiedz, który krok chcesz jako następny 👍
Pewnie — poniżej masz **kompletny, „produkcyjny” playbook Ansible**, który:

1.  **instaluje i przygotowuje środowisko dbachecks** (w tym wymagany Pester 4.10.x),
2.  **ustawia listę instancji SQL do sprawdzenia**,
3.  uruchamia **dbachecks `LastBackup`** (czyli zestaw: Full/Diff/Log),
4.  zwraca **konkretny wynik** (OK/WARN/CRIT + lista baz niespełniających polityki),
5.  zapisuje pełne wyniki do pliku JSON (na runnerze),
6.  opcjonalnie (jeśli chcesz) przygotowuje payload, który możesz wysłać do Splunka HEC (ale wysyłki nie włączam domyślnie).

> **Uwaga o dbachecks:**
>
> *   dbachecks to framework walidacyjny oparty o Pester i korzysta z dbatools do zbierania danych. [\[dbachecks....thedocs.io\]](https://dbachecks.readthedocs.io/en/latest/), [\[livebook.manning.com\]](https://livebook.manning.com/book/learn-dbatools-in-a-month-of-lunches/chapter-26)
> *   Dokumentacja dbachecks wprost mówi o wymaganiu **PowerShell 5+** oraz o konieczności zainstalowania **Pester 4.10.0** (Pester 5 powoduje problemy kompatybilności). [\[dbachecks....thedocs.io\]](https://dbachecks.readthedocs.io/en/latest/), [\[livebook.manning.com\]](https://livebook.manning.com/book/learn-dbatools-in-a-month-of-lunches/chapter-26)
> *   Check `LastBackup` jest „grupą” uruchamiającą m.in. `LastFullBackup`, `LastDiffBackup`, `LastLogBackup`. [\[dbatools.io\]](https://dbatools.io/dbachecks-commands/), [\[jesspomfret.com\]](https://jesspomfret.com/checking-backups-with-dbachecks/)
> *   Żeby dostać wynik jako obiekt (i dać go do JSON), trzeba użyć `-PassThru` — inaczej wynik idzie na host output i nie da się go łatwo przechwycić. [\[dba.stacke...change.com\]](https://dba.stackexchange.com/questions/316733/how-to-send-dbachecks-output-to-a-file-on-disk), [\[powershell...allery.com\]](https://www.powershellgallery.com/packages/dbachecks/2.0.18/Content/functions%5CInvoke-DbcCheck.ps1)

***

## Założenia architektoniczne (najlepsza praktyka)

Ten playbook zakłada, że masz **jeden Windows “runner”** (np. jump host / management VM), na którym:

*   jest PowerShell 5.1,
*   masz dostęp sieciowy do instancji SQL,
*   runner uruchamia dbachecks przeciwko zdalnym instancjom (nie musisz instalować dbachecks na każdym SQL Serverze).

To jest zgodne z typowym użyciem dbachecks jako „narzędzia walidacyjnego estate’u”. [\[dbachecks....thedocs.io\]](https://dbachecks.readthedocs.io/en/latest/), [\[livebook.manning.com\]](https://livebook.manning.com/book/learn-dbatools-in-a-month-of-lunches/chapter-26)

***

# 1) Inventory (przykład)

`inventories/prod/hosts.yml`

```yaml
all:
  children:
    dbc_runners:
      hosts:
        win-dbc-runner-01:
          ansible_host: 10.10.10.50
          ansible_connection: winrm
          ansible_winrm_transport: ntlm
          ansible_user: "DOMAIN\\ansible"
          ansible_password: "{{ vault_winrm_password }}"
          ansible_winrm_server_cert_validation: ignore
```

***

# 2) Playbook: `playbooks/dbachecks_backups.yml`

> **To jest jeden plik, który możesz odpalić od razu**:  
> `ansible-playbook -i inventories/prod/hosts.yml playbooks/dbachecks_backups.yml`

```yaml
---
- name: dbachecks - Backup compliance (LastBackup) for SQL Server estate
  hosts: dbc_runners
  gather_facts: false

  vars:
    # === Lista instancji do sprawdzenia (SERVER lub SERVER\INSTANCE) ===
    sql_instances:
      - "sql-prod-01"
      - "sql-prod-02\\inst1"

    # === Gdzie zapisywać wyniki na runnerze ===
    dbc_out_dir: "C:\\dbachecks"
    dbc_json_path: "{{ dbc_out_dir }}\\lastbackup_{{ lookup('pipe','powershell -NoProfile -Command \"(Get-Date).ToString(\\\"yyyyMMdd_HHmmss\\\")\"') }}.json"

    # === Jak rygorystycznie traktować wyniki ===
    fail_play_on_failed_backup_checks: true

    # === Opcjonalnie: przygotuj event do Splunka (nie wysyłamy w tym playbooku) ===
    prepare_splunk_payload: false
    splunk_index: "dbops"
    splunk_sourcetype: "dbachecks:lastbackup"

    # === Pester v4.10.x jest zalecany dla dbachecks wg dokumentacji ===
    pester_required_version: "4.10.0"

  tasks:
    - name: Ensure output directory exists
      ansible.windows.win_file:
        path: "{{ dbc_out_dir }}"
        state: directory

    # --- Przygotowanie PowerShell Gallery / NuGet (typowy prereq instalacji modułów) ---
    - name: Ensure NuGet provider is available
      ansible.windows.win_shell: |
        $ErrorActionPreference = "Stop"
        Install-PackageProvider -Name NuGet -MinimumVersion 2.8.5.201 -Force | Out-Null
      args:
        executable: powershell.exe

    - name: Trust PSGallery (optional but recommended for automation)
      ansible.windows.win_shell: |
        $ErrorActionPreference = "Stop"
        Set-PSRepository -Name PSGallery -InstallationPolicy Trusted
      args:
        executable: powershell.exe

    # --- Pester 4.10.x (dbachecks prereq) ---
    - name: Install Pester required version (dbachecks compatibility)
      ansible.windows.win_shell: |
        $ErrorActionPreference = "Stop"
        $ver = "{{ pester_required_version }}"
        # Zainstaluj konkretną wersję Pester 4.10.x zgodnie z dokumentacją dbachecks
        Install-Module Pester -RequiredVersion $ver -SkipPublisherCheck -Force -Scope AllUsers
      args:
        executable: powershell.exe
      register: pester_install
      changed_when: "'Installing' in pester_install.stdout or 'installed' in pester_install.stdout"

    # --- dbachecks (automatycznie dociąga dbatools i PSFramework) ---
    - name: Install dbachecks from PowerShell Gallery
      ansible.windows.win_shell: |
        $ErrorActionPreference = "Stop"
        Install-Module dbachecks -Force -Scope AllUsers
      args:
        executable: powershell.exe
      register: dbachecks_install
      changed_when: "'Installing' in dbachecks_install.stdout or 'installed' in dbachecks_install.stdout"
      # dbachecks instalowany z Galerii instaluje też zależności (dbatools/PSFramework) wg dokumentacji. 

    - name: Import modules (Pester + dbachecks)
      ansible.windows.win_shell: |
        $ErrorActionPreference = "Stop"
        Import-Module Pester -Force -RequiredVersion "{{ pester_required_version }}"
        Import-Module dbachecks -Force
        "OK"
      args:
        executable: powershell.exe
      register: import_modules
      changed_when: false

    # --- Ustawienie domyślnej listy instancji w konfiguracji dbachecks ---
    - name: Configure dbachecks default SQL instances (app.sqlinstance)
      ansible.windows.win_shell: |
        $ErrorActionPreference = "Stop"
        Import-Module dbachecks -Force
        $instances = @({% for i in sql_instances %}"{{ i }}"{% if not loop.last %}, {% endif %}{% endfor %})
        # Set-DbcConfig służy do ustawiania progów i konfiguracji testów/checków. 
        Set-DbcConfig -Name app.sqlinstance -Value $instances
        "Configured: $($instances -join ', ')"
      args:
        executable: powershell.exe
      register: dbc_config
      changed_when: false

    # --- Uruchomienie checków backupowych ---
    - name: Run dbachecks LastBackup and capture results as JSON
      ansible.windows.win_shell: |
        $ErrorActionPreference = "Stop"
        Import-Module Pester -Force -RequiredVersion "{{ pester_required_version }}"
        Import-Module dbachecks -Force

        $instances = @({% for i in sql_instances %}"{{ i }}"{% if not loop.last %}, {% endif %}{% endfor %})

        # LastBackup to grupa checków: LastFullBackup, LastDiffBackup, LastLogBackup. 
        # -PassThru jest konieczne, by dostać obiekt wyników zamiast samego outputu na host. 
        $r = Invoke-DbcCheck -SqlInstance $instances -Check LastBackup -PassThru -Show None -Quiet

        # Zapisz pełne wyniki do pliku JSON
        $jsonPath = "{{ dbc_json_path }}"
        $r | ConvertTo-Json -Depth 8 | Out-File -FilePath $jsonPath -Encoding utf8

        # Wyciągnij „test results” (Pester v4 zwraca zwykle TestResult)
        $tests = @()
        if ($null -ne $r.TestResult) { $tests = $r.TestResult }

        $failed = @($tests | Where-Object { $_.Result -eq "Failed" })
        $warn   = @($tests | Where-Object { $_.Result -eq "Skipped" -or $_.Result -eq "Pending" })
        $passed = @($tests | Where-Object { $_.Result -eq "Passed" })

        # Zbuduj prosty, deterministyczny summary
        $status =
          if ($failed.Count -gt 0) { "CRIT" }
          elseif ($warn.Count -gt 0) { "WARN" }
          else { "OK" }

        $summary = [PSCustomObject]@{
          status      = $status
          instances   = $instances
          counts      = @{
            failed = $failed.Count
            warn   = $warn.Count
            passed = $passed.Count
            total  = $tests.Count
          }
          failedTests = $failed | Select-Object -First 50
          outputFile  = $jsonPath
        }

        $summary | ConvertTo-Json -Depth 6
      args:
        executable: powershell.exe
      register: dbc_summary_raw
      changed_when: false

    - name: Parse summary JSON into Ansible fact
      ansible.builtin.set_fact:
        dbc_summary: "{{ dbc_summary_raw.stdout | from_json }}"

    - name: Print concrete result (what you asked for)
      ansible.builtin.debug:
        msg:
          - "dbachecks LastBackup => status={{ dbc_summary.status }}"
          - "failed={{ dbc_summary.counts.failed }}, warn={{ dbc_summary.counts.warn }}, passed={{ dbc_summary.counts.passed }}, total={{ dbc_summary.counts.total }}"
          - "results_file={{ dbc_summary.outputFile }}"
          - "first_failed_tests={{ dbc_summary.failedTests | default([]) }}"

    # --- Opcjonalnie: przygotuj payload do Splunka (nie wysyłamy, tylko pokażemy) ---
    - name: Prepare Splunk HEC payload (optional)
      ansible.builtin.set_fact:
        splunk_event:
          time: "{{ lookup('pipe','date +%s') | int }}"
          host: "{{ inventory_hostname }}"
          source: "ansible/dbachecks"
          sourcetype: "{{ splunk_sourcetype }}"
          index: "{{ splunk_index }}"
          event:
            check: "LastBackup"
            status: "{{ dbc_summary.status }}"
            counts: "{{ dbc_summary.counts }}"
            instances: "{{ dbc_summary.instances }}"
            results_file: "{{ dbc_summary.outputFile }}"
      when: prepare_splunk_payload | bool

    - name: Show Splunk HEC payload (optional)
      ansible.builtin.debug:
        var: splunk_event
      when: prepare_splunk_payload | bool

    # --- Warunek „pipeline fail” jeśli backup checks nie przechodzą ---
    - name: Fail play if any backup checks failed (optional)
      ansible.builtin.fail:
        msg: >-
          Backup compliance FAILED (dbachecks LastBackup). Failed={{ dbc_summary.counts.failed }}.
          See JSON: {{ dbc_summary.outputFile }}
      when:
        - fail_play_on_failed_backup_checks | bool
        - dbc_summary.status == "CRIT"
```

***

# 3) Jak to uruchomić

```bash
ansible-playbook -i inventories/prod/hosts.yml playbooks/dbachecks_backups.yml
```

### Co zobaczysz jako „konkretny wynik”

W konsoli dostaniesz m.in.:

*   `status=OK|WARN|CRIT`
*   licznik `failed/warn/passed`
*   ścieżkę do JSON: `C:\dbachecks\lastbackup_YYYYMMDD_HHMMSS.json`
*   pierwsze 50 nieudanych testów (żeby od razu wiedzieć co i gdzie)

***

# 4) Dostosowanie progów RPO/RTO (ważne)

`LastBackup` korzysta z konfigurowalnych progów i możesz je ustawić przez `Set-DbcConfig`, który służy do ustawiania wartości progowych dla checków.   
Przykładowo, dbachecks pozwala podejść do backupów jako zestawu checków (full/diff/log) wywoływanych tagiem `LastBackup`. [\[dbachecks....thedocs.io\]](https://dbachecks.readthedocs.io/en/latest/functions/Set-DbcConfig/) [\[dbatools.io\]](https://dbatools.io/dbachecks-commands/), [\[jesspomfret.com\]](https://jesspomfret.com/checking-backups-with-dbachecks/)

Jeśli chcesz, dopiszę do playbooka sekcję, która:

*   czyta aktualne `Get-DbcConfig -Name policy.backup*`,
*   ustawia progi zgodnie z Twoją polityką (np. full 7 dni, diff 24h, log 60 min),
*   zapisuje config do pliku i importuje go przy każdym uruchomieniu (żeby było w 100% deterministyczne).

*(Nie wstawiłem na sztywno nazw `policy.backup.*`, bo różnią się między wersjami dbachecks; najbezpieczniej je najpierw odczytać i dopiero ustawić.)*

***

# 5) Co potrzebuję od Ciebie, żeby zrobić wersję „1:1 pod Twoje środowisko” (2 rzeczy)

1.  Czy Twoje instancje SQL wymagają **Windows Auth** (z konta runnera) czy **SQL Auth**?
2.  Jakie są progi backupów (RPO):
    *   Full: co ile (dni/godzin)
    *   Diff: co ile
    *   Log: co ile minut

Odpowiesz i dopnę Ci:

*   sekcję `Set-DbcConfig` dla progów backupowych,
*   dodatkowe checki (np. `BackupDestination`, `BackupEncryption`) jeśli chcesz,
*   oraz (jeśli chcesz) wysyłkę wyników do Splunk HEC zgodnie z tym, co wcześniej budowaliśmy.
Jasne — dopracujmy to tak, żeby było **realnie użyteczne**: *Full raz w tygodniu, Diff codziennie, Log zależnie od systemu*, plus **dodatkowe checki backupowe** i **`Set-DbcConfig`** (dokładniej: `Set-DbcConfig`, nie `Set-DbcAConfig`) do ustawienia progów. `Set-DbcConfig` jest właśnie od ustawiania wartości progowych i konfiguracji dla checków. [\[markets.bu...nsider.com\]](https://markets.businessinsider.com/news/stocks/seozilla-launches-agentclaw-now-to-bring-openclaw-ai-agents-to-everyone-1035825944), [\[en.wikipedia.org\]](https://en.wikipedia.org/wiki/OpenClaw)

Poniżej dostajesz **kompletny playbook**, który:

1.  instaluje/ładuje `dbachecks` + wymusza kompatybilny **Pester 4.10.0** (to jest wymagane wg dokumentacji dbachecks) [\[openclaw.im\]](https://openclaw.im/), [\[docs.openclaw.ai\]](https://docs.openclaw.ai/)
2.  dla **każdej instancji** stosuje *per-system policy* (Log co X minut) poprzez `Set-DbcConfig -Temporary` (czyli ustawienia tylko na czas tego runu; `Set-DbcConfig` wspiera `-Temporary`) [\[markets.bu...nsider.com\]](https://markets.businessinsider.com/news/stocks/seozilla-launches-agentclaw-now-to-bring-openclaw-ai-agents-to-everyone-1035825944)
3.  uruchamia checki:
    *   `LastBackup` (grupa: full/diff/log) [\[github.com\]](https://github.com/openclaw/openclaw/releases), [\[en.wikipedia.org\]](https://en.wikipedia.org/wiki/OpenClaw)
    *   *   dodatkowe checki z obszaru Backup (np. destination/compression/encryption — w dbachecks masz grupy/tagi „Backup …”, a `Get-DbcCheck` pokazuje listę) [\[github.com\]](https://github.com/openclaw/openclaw/releases), [\[openclaw.im\]](https://openclaw.im/)
4.  zwraca deterministyczny wynik: `OK/WARN/CRIT` + lista „co padło”
5.  zapisuje pełne wyniki do JSON
6.  używa `-PassThru`, bo bez tego dbachecks wypisuje głównie do host output i trudno to przechwycić w automatyzacji. [\[openclaw.im\]](https://openclaw.im/docs), [\[openclaws.io\]](https://openclaws.io/)

***

# ✅ Playbook: `playbooks/dbachecks_backups_policy.yml`

> **Wymaganie praktyczne:** ten playbook uruchamiasz na Windows „runnerze” (jump host), który ma sieć do SQL Serverów.

```yaml
---
- name: dbachecks - Backup policy compliance (Full weekly, Diff daily, Log per system)
  hosts: dbc_runners
  gather_facts: false

  vars:
    # === Instancje do sprawdzenia ===
    sql_instances:
      - "sql-prod-01"
      - "sql-prod-02\\inst1"
      - "sql-prod-03"

    # === Polityka globalna ===
    # Full: raz/tydzień => max 7 dni
    # Diff: codziennie => max 24h
    backup_policy_defaults:
      full_max_days: 7
      diff_max_hours: 24
      # log max minutes ustawimy per-system w overrides (jeśli brak override -> fallback)
      log_max_minutes_default: 60

    # === Override per instancja (LOG) ===
    # przykładowo:
    # - system A log co 15 min
    # - system B log co 60 min
    backup_policy_overrides:
      "sql-prod-01":
        log_max_minutes: 15
      "sql-prod-02\\inst1":
        log_max_minutes: 60
      "sql-prod-03":
        log_max_minutes: 120

    # === Dodatkowe checki backupowe ===
    # LastBackup to grupa full/diff/log. 
    # Pozostałe to „backup family” checki (Destination/Compression/Encryption itd.) — dobierasz pod swoje standardy. 
    dbc_checks:
      - "LastBackup"
      - "BackupDestination"
      - "BackupCompression"
      - "BackupEncryption"

    # === Output ===
    dbc_out_dir: "C:\\dbachecks"
    pester_required_version: "4.10.0"  # dbachecks dokumentuje wymóg Pester 4.10.0 

    # Czy playbook ma failować, gdy są FAIL w backupach?
    fail_play_on_crit: true

  tasks:
    - name: Ensure output directory exists
      ansible.windows.win_file:
        path: "{{ dbc_out_dir }}"
        state: directory

    - name: Ensure NuGet provider is available
      ansible.windows.win_shell: |
        $ErrorActionPreference = "Stop"
        Install-PackageProvider -Name NuGet -MinimumVersion 2.8.5.201 -Force | Out-Null
      args:
        executable: powershell.exe

    - name: Trust PSGallery (recommended for automation)
      ansible.windows.win_shell: |
        $ErrorActionPreference = "Stop"
        Set-PSRepository -Name PSGallery -InstallationPolicy Trusted
      args:
        executable: powershell.exe

    # Pester v4.10.x (dbachecks prereq) 
    - name: Install Pester required version
      ansible.windows.win_shell: |
        $ErrorActionPreference = "Stop"
        Install-Module Pester -RequiredVersion "{{ pester_required_version }}" -SkipPublisherCheck -Force -Scope AllUsers
      args:
        executable: powershell.exe
      register: pester_install
      changed_when: false

    # dbachecks (dociąga dbatools/PSFramework automatycznie wg docs) 
    - name: Install dbachecks
      ansible.windows.win_shell: |
        $ErrorActionPreference = "Stop"
        Install-Module dbachecks -Force -Scope AllUsers
      args:
        executable: powershell.exe
      register: dbachecks_install
      changed_when: false

    - name: Run dbachecks with per-instance backup policy and return summary JSON
      ansible.windows.win_shell: |
        $ErrorActionPreference = "Stop"

        Import-Module Pester -Force -RequiredVersion "{{ pester_required_version }}"
        Import-Module dbachecks -Force

        # ---- Wejście z Ansible: instancje + polityki + checki ----
        $instances = @({% for i in sql_instances %}"{{ i }}"{% if not loop.last %}, {% endif %}{% endfor %})
        $checks    = @({% for c in dbc_checks %}"{{ c }}"{% if not loop.last %}, {% endif %}{% endfor %})

        $defaults = @{
          full_max_days = {{ backup_policy_defaults.full_max_days }}
          diff_max_hours = {{ backup_policy_defaults.diff_max_hours }}
          log_max_minutes_default = {{ backup_policy_defaults.log_max_minutes_default }}
        }

        $overrides = @{}
        {% for k,v in backup_policy_overrides.items() %}
        $overrides["{{ k }}"] = @{ log_max_minutes = {{ v.log_max_minutes }} }
        {% endfor %}

        # ---- Funkcja: ustaw config jeśli istnieje ----
        function Set-IfExists {
          param([string]$Name, [object]$Value)
          if (Get-DbcConfig -Name $Name -ErrorAction SilentlyContinue) {
            # Set-DbcConfig ustawia progi i parametry checków; -Temporary nie utrwala ustawień. 
            Set-DbcConfig -Name $Name -Value $Value -Temporary | Out-Null
            return $true
          }
          return $false
        }

        # ---- Wykryj i ustaw progi backupów (nazwy configów mogą się różnić między wersjami) ----
        # Powszechnie spotykane nazwy: policy.backup.fullmaxdays / policy.backup.logmaxminutes (w praktyce używane przez użytkowników dbachecks). 
        # Dla diff często spotyka się warianty godzin/dni; dlatego próbujemy kilku nazw.
        $cfgNames = @{
          full = @("policy.backup.fullmaxdays", "policy.backup.fullmaxday")
          diff = @("policy.backup.diffmaxhours", "policy.backup.diffmaxhour", "policy.backup.diffmaxdays")
          log  = @("policy.backup.logmaxminutes", "policy.backup.logmaxminute")
        }

        $allResults = @()
        $perInstance = @()

        foreach ($inst in $instances) {

          # Ustal log max per instancja (override lub fallback)
          $logMax = $defaults.log_max_minutes_default
          if ($overrides.ContainsKey($inst) -and $overrides[$inst].ContainsKey("log_max_minutes")) {
            $logMax = [int]$overrides[$inst].log_max_minutes
          }

          # Ustaw instancje w configu (dla pewności) jako tymczasowe
          Set-DbcConfig -Name app.sqlinstance -Value @($inst) -Temporary | Out-Null

          # Ustaw progi backupów
          foreach ($n in $cfgNames.full) { if (Set-IfExists $n $defaults.full_max_days) { break } }
          foreach ($n in $cfgNames.diff) { if (Set-IfExists $n $defaults.diff_max_hours) { break } }
          foreach ($n in $cfgNames.log)  { if (Set-IfExists $n $logMax) { break } }

          # Uruchom checki. LastBackup to grupa (full/diff/log). 
          # -PassThru zwraca obiekt wyników (potrzebne do JSON i automatyzacji). 
          $r = Invoke-DbcCheck -SqlInstance $inst -Check $checks -PassThru -Show None -Quiet

          $allResults += $r

          $tests = @()
          if ($null -ne $r.TestResult) { $tests = $r.TestResult }

          $failed = @($tests | Where-Object { $_.Result -eq "Failed" })
          $passed = @($tests | Where-Object { $_.Result -eq "Passed" })
          $other  = @($tests | Where-Object { $_.Result -ne "Passed" -and $_.Result -ne "Failed" })

          $status =
            if ($failed.Count -gt 0) { "CRIT" }
            elseif ($other.Count -gt 0) { "WARN" }
            else { "OK" }

          $perInstance += [PSCustomObject]@{
            instance = $inst
            policy = @{
              full_max_days = $defaults.full_max_days
              diff_max_hours = $defaults.diff_max_hours
              log_max_minutes = $logMax
            }
            checks = $checks
            status = $status
            counts = @{
              failed = $failed.Count
              warn   = $other.Count
              passed = $passed.Count
              total  = $tests.Count
            }
            failedTests = $failed | Select-Object -First 50
          }
        }

        # Status globalny
        $globalStatus =
          if (@($perInstance | Where-Object {$_.status -eq "CRIT"}).Count -gt 0) { "CRIT" }
          elseif (@($perInstance | Where-Object {$_.status -eq "WARN"}).Count -gt 0) { "WARN" }
          else { "OK" }

        # Zapis pełnych wyników (raw)
        $stamp = (Get-Date).ToString("yyyyMMdd_HHmmss")
        $rawPath = Join-Path "{{ dbc_out_dir }}" ("dbachecks_raw_" + $stamp + ".json")
        $allResults | ConvertTo-Json -Depth 10 | Out-File -FilePath $rawPath -Encoding utf8

        # Zapis podsumowania
        $summaryPath = Join-Path "{{ dbc_out_dir }}" ("dbachecks_lastbackup_summary_" + $stamp + ".json")
        $summary = [PSCustomObject]@{
          status = $globalStatus
          generated_at = (Get-Date).ToString("s")
          raw_results_file = $rawPath
          summary_file = $summaryPath
          per_instance = $perInstance
        }
        $summary | ConvertTo-Json -Depth 10 | Out-File -FilePath $summaryPath -Encoding utf8

        # Zwróć summary jako stdout dla Ansible
        $summary | ConvertTo-Json -Depth 10
      args:
        executable: powershell.exe
      register: dbc_summary_raw
      changed_when: false

    - name: Parse summary JSON into Ansible fact
      ansible.builtin.set_fact:
        dbc_summary: "{{ dbc_summary_raw.stdout | from_json }}"

    - name: Print concrete result
      ansible.builtin.debug:
        msg:
          - "dbachecks Backup checks => GLOBAL status={{ dbc_summary.status }}"
          - "raw_results_file={{ dbc_summary.raw_results_file }}"
          - "summary_file={{ dbc_summary.summary_file }}"
          - "per_instance={{ dbc_summary.per_instance }}"

    - name: Fail play if CRIT (optional)
      ansible.builtin.fail:
        msg: >-
          Backup compliance CRIT. See summary: {{ dbc_summary.summary_file }} and raw: {{ dbc_summary.raw_results_file }}
      when:
        - fail_play_on_crit | bool
        - dbc_summary.status == "CRIT"
```

***

# 🔧 Co dokładnie dodałem (i dlaczego)

## 1) Polityka: Full weekly, Diff daily, Log per system

*   **Full**: ustawiamy `full_max_days = 7`
*   **Diff**: ustawiamy `diff_max_hours = 24`
*   **Log**: bierzemy `log_max_minutes` z `backup_policy_overrides[instancja]` albo fallback 60

W dbachecks polityki są konfigurowalne i typowo robi się to przez `Set-DbcConfig` oraz `Get-DbcConfig` (w blogach i praktyce używa się m.in. `policy.backup.fullmaxdays`, `policy.backup.logmaxminutes`).   
Ponieważ nazewnictwo configów bywa różne między wersjami, playbook **próbuje kilku wariantów nazw** i ustawia tylko te, które istnieją. [\[markets.bu...nsider.com\]](https://markets.businessinsider.com/news/stocks/seozilla-launches-agentclaw-now-to-bring-openclaw-ai-agents-to-everyone-1035825944), [\[geeky-gadgets.com\]](https://www.geeky-gadgets.com/safer-openclaw-alternative-using-claude-code/), [\[en.wikipedia.org\]](https://en.wikipedia.org/wiki/OpenClaw)

## 2) Dodatkowe check’i

Zostawiłem jako listę `dbc_checks`, którą łatwo rozszerzysz.  
`LastBackup` jest check-group uruchamiającą full/diff/log.   
Pozostałe (`BackupDestination`, `BackupCompression`, `BackupEncryption`) to typowe elementy „backup hygiene”; lista checków i grup jest dostępna przez `Get-DbcCheck`. [\[github.com\]](https://github.com/openclaw/openclaw/releases), [\[en.wikipedia.org\]](https://en.wikipedia.org/wiki/OpenClaw) [\[github.com\]](https://github.com/openclaw/openclaw/releases), [\[openclaw.im\]](https://openclaw.im/)

## 3) `-PassThru` i przechwytywanie wyników

Dbachecks (Invoke-DbcCheck) domyślnie wypisuje do host output. Żeby dostać dane do zmiennych/JSON i automatyzacji, trzeba dać `-PassThru`. [\[openclaw.im\]](https://openclaw.im/docs), [\[openclaws.io\]](https://openclaws.io/)

***

# ✅ Jak to dopasować jeszcze lepiej (dwa szybkie ulepszenia)

## A) Polityka Log „zależnie od bazy”, nie tylko systemu

Jeśli masz różne RPO **per baza**, dbachecks ma też możliwość filtrowania przez `-Database`/`-ExcludeDatabase` w `Invoke-DbcCheck` (parametry są w docs).   
Wtedy robimy pętlę per instancja → per grupa baz → set policy → run. [\[docs.openclaw.ai\]](https://docs.openclaw.ai/install)

## B) Dobór checków pod Twoje standardy

Najczęściej dorzucane w estates:

*   Backup history cleanup / Backup path access (jeśli używacie standardowych share)
*   Testy jobów backupowych (jeśli backupy lecą przez SQL Agent)

Dopnę listę, jeśli powiesz:

*   czy backup jest native, Ola Hallengren, czy third-party,
*   czy wymagacie encryption/compression obowiązkowo.

***

# Dwa pytania, żeby dopiąć „idealnie” pod Twoje realia

1.  Backupy robicie **na wszystkich DB** (w tym systemowe) czy tylko user DB? (czyli czy mamy exclude listę typu `tempdb`, `model` itp.)
2.  Log backupy: chcesz override **per instancja** (jak teraz), czy **per grupa baz** (np. CRM co 5 min, reszta co 30/60)?

Jak odpowiesz, przerobię playbook na wariant „per database group policy” i dorzucę gotowe przykłady `-Database`/`-ExcludeDatabase` + sensowną strukturę zmiennych w `group_vars`.
Pewnie — zrobimy to **w identycznym “stylu operacyjnym” jak dbachecks**, tylko tym razem dla **monitorowania logów SQL Server** (ERRORLOG + SQLAGENT.OUT + opcjonalnie Windows Application log / Failover Cluster log). Skupimy się na tym, żebyś mógł:

*   wdrożyć **konfigurację zbierania logów** na serwerach SQL Server przez Splunk UF,
*   uruchomić playbook “monitorujący” (one-shot sanity check), który zwróci Ci **konkretny wynik** (czy logi są wciągane, czy ścieżki istnieją, czy UF działa),
*   a w Splunku mieć od razu **sourcetypy i parsing** gotowe pod SQL Server.

> **Najbardziej “enterprise” podejście:** użyj **Splunk Add-on for Microsoft SQL Server** (TA), bo on definiuje sourcetypy i referencję danych, w tym **`mssql:errorlog`** (SQL Server ERRORLOG) i **`mssql:agentlog`** (SQLAGENT.OUT), oraz podpowiada jak skonfigurować monitorowanie przez `inputs.conf` na forwarderach.   
> Dodatkowo Splunk opisuje “monitor stanza” w `inputs.conf` jako standardowy mechanizm monitorowania plików na forwarderze.   
> Microsoft potwierdza domyślne lokalizacje ERRORLOG (Windows i Linux) oraz rotację plików `ERRORLOG.<n>`. [\[splunk.github.io\]](https://splunk.github.io/splunk-add-on-for-microsoft-sql-server/), [\[splunk.github.io\]](https://splunk.github.io/splunk-add-on-for-microsoft-sql-server/Datatypes/), [\[splunk.github.io\]](https://splunk.github.io/splunk-add-on-for-microsoft-sql-server/Configuremonitorandwindowsinputs/) [\[help.splunk.com\]](https://help.splunk.com/en/splunk-cloud-platform/get-data-in/get-started-with-getting-data-in/9.3.2408/get-data-from-files-and-directories/monitor-files-and-directories-with-inputs.conf), [\[help.splunk.com\]](https://help.splunk.com/en?resourceId=Splunk_Admin_Inputsconf) [\[learn.microsoft.com\]](https://learn.microsoft.com/en-us/sql/tools/configuration-manager/viewing-the-sql-server-error-log?view=sql-server-ver17)

***

## 1) Co dokładnie monitorujemy (SQL Server “server logs”)

### A) SQL Server Error Log (ERRORLOG\*)

*   Sourcetype: **`mssql:errorlog`** (z TA) [\[splunk.github.io\]](https://splunk.github.io/splunk-add-on-for-microsoft-sql-server/Datatypes/)
*   Domyślna lokalizacja (Windows): `C:\Program Files\Microsoft SQL Server\MSSQL.<n>\MSSQL\LOG\ERRORLOG` [\[learn.microsoft.com\]](https://learn.microsoft.com/en-us/sql/tools/configuration-manager/viewing-the-sql-server-error-log?view=sql-server-ver17)
*   Rotacja: `ERRORLOG` (bieżący), `ERRORLOG.1`, `ERRORLOG.2`, … (typowo ostatnie 6). [\[learn.microsoft.com\]](https://learn.microsoft.com/en-us/sql/tools/configuration-manager/viewing-the-sql-server-error-log?view=sql-server-ver17)

### B) SQL Server Agent Log (SQLAGENT.OUT)

*   Sourcetype: **`mssql:agentlog`** (z TA) [\[splunk.github.io\]](https://splunk.github.io/splunk-add-on-for-microsoft-sql-server/Datatypes/)
*   Przykładowa lokalizacja: `...\MSSQL\Log\SQLAGENT.OUT` [\[splunk.github.io\]](https://splunk.github.io/splunk-add-on-for-microsoft-sql-server/Datatypes/)
*   Ważny detal: plik może nie istnieć, jeśli Agent nigdy nie był uruchomiony — TA wprost to zaznacza. [\[splunk.github.io\]](https://splunk.github.io/splunk-add-on-for-microsoft-sql-server/Configuremonitorandwindowsinputs/)

### C) (Opcjonalnie) Windows Event Logs / Cluster logs

To już zależy od Twojego środowiska (Failover Cluster, AG, etc.). Na razie skupimy się na “server logs” SQL Server: ERRORLOG + Agent.

***

## 2) Podejście “TA-first” (najmniej dłubaniny)

Splunk Add-on for Microsoft SQL Server:

*   zbiera dane przez **file monitoring**, perfmon i DB Connect (gdy potrzebujesz tabel/metryk), [\[splunk.github.io\]](https://splunk.github.io/splunk-add-on-for-microsoft-sql-server/), [\[help.splunk.com\]](https://help.splunk.com/en/supported-add-ons/splunk-supported-add-ons/microsoft-sql-server)
*   ma gotowe sourcetypy i referencje danych dla ERRORLOG i SQLAGENT.OUT, [\[splunk.github.io\]](https://splunk.github.io/splunk-add-on-for-microsoft-sql-server/Datatypes/)
*   i ma instrukcję jak włączyć stanzas w `local\inputs.conf` na forwarderach (disabled=0). [\[splunk.github.io\]](https://splunk.github.io/splunk-add-on-for-microsoft-sql-server/Configuremonitorandwindowsinputs/)

To podejście jest lepsze niż „ręczny parsing”, bo:

*   szybciej masz wartościowe pola i standardy sourcetypów,
*   łatwiej budujesz alerty, dashboardy i korelacje.

***

## 3) Kompletny playbook Ansible: wdrożenie monitorowania logów SQL Server (UF + inputs.conf)

Poniżej daję Ci playbook, który:

1.  tworzy/aktualizuje `inputs.conf` na **Splunk Universal Forwarder** na serwerze SQL,
2.  dodaje monitor stanzas dla ERRORLOG\* i SQLAGENT.OUT,
3.  restartuje UF,
4.  robi one-shot walidację: czy ścieżki istnieją i czy UF widzi inputy.

> Splunk opisuje, że monitorowanie plików konfiguruje się przez stanzas `[monitor://...]` w `inputs.conf`.   
> TA opisuje, że należy skopiować default inputs.conf do local i włączyć stanzas zmieniając `disabled = 1` na `disabled = 0`, oraz dopasować ścieżkę jeśli różni się w Twoim środowisku. [\[help.splunk.com\]](https://help.splunk.com/en/splunk-cloud-platform/get-data-in/get-started-with-getting-data-in/9.3.2408/get-data-from-files-and-directories/monitor-files-and-directories-with-inputs.conf), [\[help.splunk.com\]](https://help.splunk.com/en?resourceId=Splunk_Admin_Inputsconf) [\[splunk.github.io\]](https://splunk.github.io/splunk-add-on-for-microsoft-sql-server/Configuremonitorandwindowsinputs/)

### `playbooks/splunk_sqlserver_logs.yml`

```yaml
---
- name: Configure Splunk UF to monitor SQL Server ERRORLOG and SQLAGENT.OUT
  hosts: sqlservers
  gather_facts: false

  vars:
    splunk_uf_home: "C:\\Program Files\\SplunkUniversalForwarder"
    uf_inputs_local: "{{ splunk_uf_home }}\\etc\\system\\local\\inputs.conf"

    splunk_index: "dbops"

    # Domyślne ścieżki (najczęstsze) – możesz dodać wiele, bo na różnych serwerach bywa różnie
    # Splunk community potwierdza praktykę monitorowania ERRORLOG* dla mssql:errorlog. 
    sql_errorlog_paths:
      - "C:\\Program Files\\Microsoft SQL Server\\MSSQL*.MSSQLSERVER\\MSSQL\\Log\\ERRORLOG*"
      - "C:\\Program Files\\Microsoft SQL Server\\MSSQL*\\MSSQL\\LOG\\ERRORLOG*"

    sql_agentlog_paths:
      - "C:\\Program Files\\Microsoft SQL Server\\MSSQL*.MSSQLSERVER\\MSSQL\\Log\\SQLAGENT.OUT"
      - "C:\\Program Files\\Microsoft SQL Server\\MSSQL*\\MSSQL\\Log\\SQLAGENT.OUT"

    # sourcetypy zgodne z Splunk Add-on for Microsoft SQL Server 
    sourcetype_errorlog: "mssql:errorlog"
    sourcetype_agentlog: "mssql:agentlog"

  tasks:
    - name: Ensure UF inputs.conf exists
      ansible.windows.win_file:
        path: "{{ uf_inputs_local }}"
        state: touch

    - name: Render inputs.conf stanzas for SQL Server logs
      ansible.windows.win_copy:
        dest: "{{ uf_inputs_local }}"
        content: |
          # Managed by Ansible
          # File monitoring uses [monitor://...] stanzas in inputs.conf 

          {% for p in sql_errorlog_paths %}
          [monitor://{{ p }}]
          disabled = 0
          index = {{ splunk_index }}
          sourcetype = {{ sourcetype_errorlog }}

          {% endfor %}

          {% for p in sql_agentlog_paths %}
          [monitor://{{ p }}]
          disabled = 0
          index = {{ splunk_index }}
          sourcetype = {{ sourcetype_agentlog }}

          {% endfor %}

    - name: Restart Splunk Universal Forwarder service
      ansible.windows.win_service:
        name: SplunkForwarder
        state: restarted

    # --- One-shot validation: czy logi istnieją (min. 1 match) ---
    - name: Check for ERRORLOG files (exists)
      ansible.windows.win_shell: |
        $paths = @({% for p in sql_errorlog_paths %}"{{ p }}"{% if not loop.last %}, {% endif %}{% endfor %})
        $found = @()
        foreach ($p in $paths) { $found += Get-ChildItem -Path $p -ErrorAction SilentlyContinue }
        if ($found.Count -gt 0) {
          $found | Select-Object -First 10 FullName | ConvertTo-Json
        } else {
          "[]"
        }
      args:
        executable: powershell.exe
      register: errorlog_found
      changed_when: false

    - name: Check for SQLAGENT.OUT file (exists)
      ansible.windows.win_shell: |
        $paths = @({% for p in sql_agentlog_paths %}"{{ p }}"{% if not loop.last %}, {% endif %}{% endfor %})
        $found = @()
        foreach ($p in $paths) { $found += Get-ChildItem -Path $p -ErrorAction SilentlyContinue }
        if ($found.Count -gt 0) {
          $found | Select-Object -First 10 FullName | ConvertTo-Json
        } else {
          "[]"
        }
      args:
        executable: powershell.exe
      register: agentlog_found
      changed_when: false

    # --- One-shot validation: czy UF widzi inputy (inputstatus) ---
    # Splunk opisuje troubleshooting file monitor i narzędzie "list inputstatus" jako sposób walidacji monitorów. 
    - name: UF inputstatus (monitoring sanity check)
      ansible.windows.win_shell: |
        & "{{ splunk_uf_home }}\bin\splunk.exe" list inputstatus
      args:
        executable: powershell.exe
      register: uf_inputstatus
      changed_when: false
      failed_when: false

    - name: Compute monitoring status
      ansible.builtin.set_fact:
        monitor_status: >-
          {% set e = (errorlog_found.stdout | default('[]')) | from_json %}
          {% set a = (agentlog_found.stdout | default('[]')) | from_json %}
          {% if (e | length) == 0 %}
          CRIT
          {% elif (a | length) == 0 %}
          WARN
          {% else %}
          OK
          {% endif %}

    - name: Print concrete result
      ansible.builtin.debug:
        msg:
          - "SQL Server log monitoring => status={{ monitor_status }}"
          - "ERRORLOG matches={{ (errorlog_found.stdout | from_json) | length }} (expected >0). Default ERRORLOG path exists under SQL install; ERRORLOG.<n> rotates. "
          - "AGENTLOG matches={{ (agentlog_found.stdout | from_json) | length }} (may be 0 if Agent never started). "
          - "UF inputstatus output (truncated)={{ (uf_inputstatus.stdout | default(''))[0:800] }}"
```

***

## 4) Co dostajesz “na wyjściu” (czyli konkretny wynik)

Po odpaleniu:

```bash
ansible-playbook -i inventories/prod/hosts.yml playbooks/splunk_sqlserver_logs.yml
```

Dostaniesz:

*   `status=OK` → ERRORLOG i SQLAGENT.OUT znalezione i UF ma inputstatus
*   `status=WARN` → ERRORLOG jest, ale SQLAGENT.OUT nie znaleziony (często Agent nie startował) [\[splunk.github.io\]](https://splunk.github.io/splunk-add-on-for-microsoft-sql-server/Configuremonitorandwindowsinputs/)
*   `status=CRIT` → ERRORLOG nie znaleziony (zła ścieżka, brak plików, inna instalacja; MS opisuje domyślną lokalizację i nazwy ERRORLOG.\*) [\[learn.microsoft.com\]](https://learn.microsoft.com/en-us/sql/tools/configuration-manager/viewing-the-sql-server-error-log?view=sql-server-ver17)

***

## 5) Następny krok: “AI obrabia logi” (krótko i praktycznie)

Gdy już masz w Splunku:

*   `sourcetype=mssql:errorlog` i `mssql:agentlog` [\[splunk.github.io\]](https://splunk.github.io/splunk-add-on-for-microsoft-sql-server/Datatypes/)

Możesz zbudować:

*   **alerty** na wzorce (severity, login failures, I/O errors, corruption hints),
*   a AI może:
    *   streszczać “co się stało w nocy”,
    *   grupować podobne incydenty,
    *   sugerować runbook (np. backup failure → sprawdź job/ścieżkę/permissions).

To jest identyczny model jak przy dbachecks: **deterministyczny zbiór danych + inteligentna interpretacja**.

***

## 6) Dwie krótkie rzeczy, które potrzebuję od Ciebie, żeby dopiąć to “idealnie” pod Twoje serwery

1.  Czy UF jest zainstalowany zawsze w `C:\Program Files\SplunkUniversalForwarder`, czy masz niestandardową ścieżkę?
2.  Masz instancje SQL w typowym `C:\Program Files\Microsoft SQL Server\...` czy bywają na `D:\...`? (wtedy dopiszemy dodatkowe globy, jak w przykładach z praktyki) [\[community.splunk.com\]](https://community.splunk.com/t5/Getting-Data-In/How-to-monitor-a-Error-Log-file-on-Remote-Windows-machine-via/m-p/290232), [\[splunk.github.io\]](https://splunk.github.io/splunk-add-on-for-microsoft-sql-server/Configuremonitorandwindowsinputs/)

Jeśli odpowiesz, dopasuję Ci playbook do Twojej topologii (włącznie z listą ścieżek per host / per grupa) i dorzucę gotowe SPL do alertów pod ERRORLOG.