dexter/DBAdmin

Fork 0

Files

T

Paweł Domański 64944cf004 May 17, 2026, 11:40 PM

2026-05-18 06:40:19 +00:00

135 KiB

Raw Blame History

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], [docs.openclaw.ai]

1) Architektura PoC (minimalna, ale sensowna)

Komponenty:

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], [openclaw.im]
Agent „DBA‑Night” jako osobny agent / osobny workspace.
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]

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]
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], [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):

Triaging: co to za typ zdarzenia? (backup failure / blocking / disk / CPU / IO / job fail)
Zbieranie dowodów: 5–10 komend / zapytań read‑only (DMVs, msdb, logi, plany)
Ocena ryzyka: czy można robić auto‑remediation?
Działanie (tylko jeśli spełnione warunki)
Raport (kto, co, kiedy, wynik, linki)
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], [docs.openclaw.ai]

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:

Wklejasz query + (opcjonalnie) plan/STATISTICS IO/TIME
Claude:
- identyfikuje anty‑patterny: implicit conversions, non‑SARG, missing indexes
- proponuje rewrite + alternatywy (np. temp table vs CTE)
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)

Alert wpada do kanału (np. “Blocking > 10 min”, “Job failed”, “CPU 95%”)
OpenClaw:
- rozpoznaje typ incydentu
- odpala runbook diagnostyczny
- zapisuje artefakty (logi, wyniki DMVs, plan) do folderu incydentu
OpenClaw:
- generuje zmianę (np. poprawka procedury / indeks / hint) w repo
- tworzy branch i otwiera PR (z opisem, dowodami, ryzykiem)
Claude Code:
- robi code review PR
- proponuje poprawki (czytelność, bezpieczeństwo transakcji, edge cases)
- dba o zgodność ze standardami z CLAUDE.md
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], [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], [github.com], [indianexpress.com]

Jak to spiąć w serię postów (propozycja struktury)

Jeśli chcesz publikować, proponuję 3‑częściową serię:

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

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

Jakie masz źródło alertów dziś: Splunk/SCOM/Zabbix/Prometheus/SQL Agent?
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:

Trigger / warunek wejścia
Diag (read‑only) – zbieranie faktów
Decyzja – czy wolno auto‑remediate
Akcja – jeśli spełnione warunki
Raport – krótki + techniczne załączniki
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

-- 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;

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

-- 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

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)

-- 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)

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

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?

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

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)

-- 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:

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:

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

Przykład LOG backup (tylko FULL/BULK_LOGGED):

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)

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)

-- 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!):

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)

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)

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)

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)

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)

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):

SQL Server wersja (np. 2017/2019/2022) i czy masz AlwaysOn?
Monitoring/alerty: Splunk/SCOM/Zabbix/Prometheus/SQL Agent?
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”

-- 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?

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

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?

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:

-- 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

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)

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)

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

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:

ALTER AVAILABILITY GROUP [TwojAG] FAILOVER;

4) Walidacja po failover

-- 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)

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?

SELECT
    name AS ag_name,
    automated_backup_preference_desc
FROM sys.availability_groups;

2.2 Czy dana replika jest „preferred backup replica”?

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:

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:

-- 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:

Ile replik i czy to multi-subnet?
Czy masz synchronous między DC, czy asynch?
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”

-- 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?

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

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?

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:

-- 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

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)

4) Akcja (opcjonalnie, ostrożnie)

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

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)

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

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:

ALTER AVAILABILITY GROUP [TwojAG] FAILOVER;

4) Walidacja po failover

-- 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)

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?

SELECT
    name AS ag_name,
    automated_backup_preference_desc
FROM sys.availability_groups;

2.2 Czy dana replika jest „preferred backup replica”?

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:

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:

-- 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:

Ile replik i czy to multi-subnet?
Czy masz synchronous między DC, czy asynch?
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:

MySQL error log (logi)
Metryki MySQL (lag, threads, deadlocks, tmp tables itp.)
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], [splunk.my.site.com]

HEC jest token-based i służy do wysyłania eventów po HTTP/HTTPS bez potrzeby forwardera po stronie aplikacji. [docs.splunk.com], [kinneygroup.com]

B. Alertowanie

Splunk alerty mogą wywoływać Webhook alert action (HTTP POST z JSON payloadem). [help.splunk.com]
W Splunk Enterprise 9.0+ URL webhooka musi być na allowliście (webhook allow list). [help.splunk.com]

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], [kinneygroup.com]

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], [docs.splunk.com]
Dobre do pobierania “tabelarycznych” danych cyklicznie, ale pamiętaj o wpływie na wydajność bazy (szczególnie przy pierwszym pobraniu). [docs.splunk.com]

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], [docs.splunk.com]

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]

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], [kinneygroup.com]

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]

Rekomendowany wzorzec (najbezpieczniejszy)

Splunk webhook trafia do małego endpointu (np. API Gateway / nginx / funkcja serverless)
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)

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:

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:

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)

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:

(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], [bearlychilly.com]

Przykładowy payload JSON (OpenClaw → Splunk):

{
  "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

UF/monitor error log
Skrypt metryk co 1 min → sourcetype mysql:metrics
HEC token + sourcetype openclaw:runbook [docs.splunk.com], [kinneygroup.com]

Dzień 2: Alerty + webhook

Tworzysz 3 alerty (lag, replication down, deadlocks)
Ustawiasz webhook action (POST JSON) [help.splunk.com]
Dodajesz URL do allowlist (Splunk Ent 9+) [help.splunk.com]

Dzień 3: OpenClaw runbook runner + report to Splunk

Mapowanie alert→runbook
Runbooki w trybie read‑only
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]

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]

10) Pytania doprecyzowujące (krótkie, żeby dopiąć szczegóły)

Masz Splunk Enterprise czy Splunk Cloud? (to wpływa na to, gdzie konfigurować HEC i jak z allowlistami) [docs.splunk.com], [help.splunk.com]
Jak dziś zbierasz MySQL metryki: exporter/Prometheus, skrypty, czy nic?
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], [towardsdat...cience.com]

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

✅ Payload „runbook wynik” (OpenClaw → Splunk)

{
  "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], [towardsdat...cience.com]

🧪 Test `curl` (HEC `/event`)

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], [towardsdat...cience.com]

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

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

{
  "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:

{
  "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], [openclaw.ai]

🧪 Test `curl` (HEC `/raw`)

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:

{
  "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)

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

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:

Alert „Once” (jeden payload na uruchomienie alertu)
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)

{
  "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)

{
  "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)

{
  "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

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):

search_name → runbook_id

Przykład mapowania

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:

<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:

{
  "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:

zbiera metryki MySQL (to, co już zbudowaliśmy: threads, tmp tables, replication/GR status – w wersji PoC minimalnie),
wylicza wynik (OK/WARN/CRIT + krótki opis),
drukuje wynik w konsoli (żebyś od razu widział),
(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], [towardsdat...cience.com]

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

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)

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], [towardsdat...cience.com]

---
- 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], [towardsdat...cience.com]

2) Jak uruchomić playbook i dostać wynik

Jednorazowo na jednej maszynie

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

Na wszystkich MySQL z inventory

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:

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)

Chcesz sprawdzać replikację async/GTID, czy InnoDB Cluster (Group Replication)?
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

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`

---
- 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.

- 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):

- 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:

{
  "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:

- 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:

przygotować gotowy role Ansible dla dbachecks
rozpisać mapowanie FAILED check → runbook
zrobić prompt dla AI specjalnie pod dbachecks JSON
przygotować dashboard Splunk dla dbachecks

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

instaluje i przygotowuje środowisko dbachecks (w tym wymagany Pester 4.10.x),
ustawia listę instancji SQL do sprawdzenia,
uruchamia dbachecks LastBackup (czyli zestaw: Full/Diff/Log),
zwraca konkretny wynik (OK/WARN/CRIT + lista baz niespełniających polityki),
zapisuje pełne wyniki do pliku JSON (na runnerze),
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], [livebook.manning.com]

Dokumentacja dbachecks wprost mówi o wymaganiu PowerShell 5+ oraz o konieczności zainstalowania Pester 4.10.0 (Pester 5 powoduje problemy kompatybilności). [dbachecks....thedocs.io], [livebook.manning.com]

Check LastBackup jest „grupą” uruchamiającą m.in. LastFullBackup, LastDiffBackup, LastLogBackup. [dbatools.io], [jesspomfret.com]

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], [powershell...allery.com]

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], [livebook.manning.com]

1) Inventory (przykład)

inventories/prod/hosts.yml

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

---
- 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

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] [dbatools.io], [jesspomfret.com]

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)

Czy Twoje instancje SQL wymagają Windows Auth (z konta runnera) czy SQL Auth?
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], [en.wikipedia.org]

Poniżej dostajesz kompletny playbook, który:

instaluje/ładuje dbachecks + wymusza kompatybilny Pester 4.10.0 (to jest wymagane wg dokumentacji dbachecks) [openclaw.im], [docs.openclaw.ai]
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]
uruchamia checki:
- LastBackup (grupa: full/diff/log) [github.com], [en.wikipedia.org]
- - dodatkowe checki z obszaru Backup (np. destination/compression/encryption — w dbachecks masz grupy/tagi „Backup …”, a Get-DbcCheck pokazuje listę) [github.com], [openclaw.im]
zwraca deterministyczny wynik: OK/WARN/CRIT + lista „co padło”
zapisuje pełne wyniki do JSON
używa -PassThru, bo bez tego dbachecks wypisuje głównie do host output i trudno to przechwycić w automatyzacji. [openclaw.im], [openclaws.io]

✅ Playbook: `playbooks/dbachecks_backups_policy.yml`

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

---
- 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], [geeky-gadgets.com], [en.wikipedia.org]

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], [en.wikipedia.org] [github.com], [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], [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]

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

Backupy robicie na wszystkich DB (w tym systemowe) czy tylko user DB? (czyli czy mamy exclude listę typu tempdb, model itp.)
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], [splunk.github.io], [splunk.github.io] [help.splunk.com], [help.splunk.com] [learn.microsoft.com]

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

A) SQL Server Error Log (ERRORLOG*)

Sourcetype: mssql:errorlog (z TA) [splunk.github.io]
Domyślna lokalizacja (Windows): C:\Program Files\Microsoft SQL Server\MSSQL.<n>\MSSQL\LOG\ERRORLOG [learn.microsoft.com]
Rotacja: ERRORLOG (bieżący), ERRORLOG.1, ERRORLOG.2, … (typowo ostatnie 6). [learn.microsoft.com]

B) SQL Server Agent Log (SQLAGENT.OUT)

Sourcetype: mssql:agentlog (z TA) [splunk.github.io]
Przykładowa lokalizacja: ...\MSSQL\Log\SQLAGENT.OUT [splunk.github.io]
Ważny detal: plik może nie istnieć, jeśli Agent nigdy nie był uruchomiony — TA wprost to zaznacza. [splunk.github.io]

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], [help.splunk.com]
ma gotowe sourcetypy i referencje danych dla ERRORLOG i SQLAGENT.OUT, [splunk.github.io]
i ma instrukcję jak włączyć stanzas w local\inputs.conf na forwarderach (disabled=0). [splunk.github.io]

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:

tworzy/aktualizuje inputs.conf na Splunk Universal Forwarder na serwerze SQL,
dodaje monitor stanzas dla ERRORLOG* i SQLAGENT.OUT,
restartuje UF,
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], [help.splunk.com] [splunk.github.io]

`playbooks/splunk_sqlserver_logs.yml`

---
- 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:

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]
status=CRIT → ERRORLOG nie znaleziony (zła ścieżka, brak plików, inna instalacja; MS opisuje domyślną lokalizację i nazwy ERRORLOG.*) [learn.microsoft.com]

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

Gdy już masz w Splunku:

sourcetype=mssql:errorlog i mssql:agentlog [splunk.github.io]

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

Czy UF jest zainstalowany zawsze w C:\Program Files\SplunkUniversalForwarder, czy masz niestandardową ścieżkę?
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], [splunk.github.io]

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

135 KiB Raw Blame History Unescape Escape

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

0) Cel i „granice odpowiedzialności”

1) Architektura PoC (minimalna, ale sensowna)

2) Bezpieczeństwo od pierwszego dnia (tool policy)

3) Zbieranie sygnałów (monitoring)

Opcja 1: „Agent słucha alertów” (najbezpieczniej)

Opcja 2: Heartbeat / cron (proaktywne)

Opcja 3: Hybryda

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

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

6) Minimalny backlog PoC (7 dni)

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

1) Organizacja repo (żeby AI działało jak ekspert)

2) Use-case 1: analiza zapytania

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

4) Use-case 3: refactor procedur

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

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

1) Pipeline (end‑to‑end)

2) Klucz: separacja uprawnień i ról agentów

3) Guardraile (bez nich nie rób hybrydy)

Jak to spiąć w serię postów (propozycja struktury)

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

Wspólny format runbooka (do automatyzacji)

RUNBOOK 1: Blocking / Deadlocks / „aplikacja stoi”

1) Trigger

2) Diag (read‑only)

2.1 Szybki snapshot blokad

2.2 Szczegóły sesji + program + login + host

2.3 Tekst zapytania dla blockerów i blokowanych

2.4 Dodatkowo: transakcje otwarte długo

3) Decyzja (guardrails)

4) Akcja (opcjonalnie)

4.1 „Miękkie” działania (bez KILL)

4.2 KILL (tylko przy spełnieniu warunków)

5) Raport (co ma powstać)

6) Escalacja

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

1) Trigger

2) Diag (read‑only)

2.1 Ostatnie nieudane joby (24h)

2.2 Szczegóły ostatniego uruchomienia konkretnego joba

2.3 Czy job już nie działa w tle?

3) Decyzja (guardrails)

4) Akcja (opcjonalnie)

4.1 Restart joba

4.2 Jeśli job blokuje się przez inny proces

5) Raport

6) Escalacja

RUNBOOK 3: Backup freshness / „nie ma backupów”

1) Trigger

2) Diag (read‑only)

3) Decyzja (guardrails)

4) Akcja (opcjonalnie)

5) Raport

6) Escalacja

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

1) Trigger

2) Diag (read‑only)

2.1 Pliki baz (rozmiar i autogrowth)

2.2 Top bazy po rozmiarze danych i logu (przybliżenie)

2.3 Czy logi puchną przez brak log backupów?

3) Decyzja (guardrails)

4) Akcja (opcjonalnie)

5) Raport

6) Escalacja

RUNBOOK 5: Wysokie CPU / „SQL zjada procesor”

1) Trigger

2) Diag (read‑only)

2.1 Top zapytania po CPU (z cache)

2.2 Aktualnie wykonujące się zapytania (real time)

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

3) Decyzja (guardrails)

4) Akcja (opcjonalnie, ostrożnie)

5) Raport

6) Escalacja

RUNBOOK 6: TempDB rośnie / braki miejsca / contention

1) Trigger

2) Diag (read‑only)

135 KiB

Raw Blame History