使用准备

• 数据库状态正常，并且用户已将数据目录写入环境变量，并以PGDATA命名。
• Python版本建议为Python3.6及以上，且运行环境中已经安装相应依赖，并能够正常启动调优程序。
• 本工具由Agent和Detector组成，Agent和Detector之间通过’http’或者’https’方式传递数据，因此需要保证Agent服务器和Detector服务器之间能够正常通信。
• Detector模块运行server和monitor服务， 需要分别启动。
• 如果使用’https’方式进行通信，需要准备CA证书以及Agent和Detector的证书和密钥，并分别放入项目根目录certificate下的ca、agent、server中，同时将密钥加密密码放入certificate的pwf中，并将其权限设置为600，防止其他用户进行读写操作。用户也可以使用share中的脚本生成证书和密钥。

图1 anomaly_detection结构图

anomaly_detection是一个独立于数据库内核之外的工具，其结构如图1所示，anomaly_detection主要由agent和detector模块组成:

• agent：数据代理模块，由Source、Channel以及Sink组成。部署在数据库环境上的，用于采集数据库中的指标，并通过http或者https方式将其传送给远端检测器模块。

2. 在当前目录下可以看到 requirements.txt 等文件，通过pip包管理工具根据该 requirements.txt 文件安装依赖：

3. 安装成功后可执行main.py. 以获取帮助信息为例，则可以执行：

a-detection.conf：该配置文件包含agent、server、database、security、forecast、log六个section，参数解释如下：

metric_task.conf：该配置文件包含所有监控指标的参数，以disk_space为例：