Datasentinel 2026.10 发布，新增 AI Connector
发布于 2026-11-15，Datasentinel
专有软件
Datasentinel 2026.10 现已发布，这是 PostgreSQL 监控与故障排查平台 Datasentinel 的新版本。
本版本引入 AI Connector，把 Datasentinel 指标接入团队已经使用的 AI 助手。
用户可以用自然语言提问，例如“今天早上 9 点，orders 数据库为什么变慢了？”助手会分析已采集的数据，解释发现的问题，并根据证据给出具体建议。
AI Connector
AI Connector 支持 Claude、ChatGPT、Gemini、Microsoft Copilot、GitHub Copilot 等主流 AI 助手，用户可以选择背后的 AI 模型。它结合了 MCP 服务器与 Skill：前者让助手访问 Datasentinel 指标，后者指导分析过程。这是一项附加功能，需要通过许可证选项启用。
可以用它完成以下工作：
- 历史性能分析。 查看单个实例或一组实例曾经发生的情况，包括慢查询、锁等问题。
- 实时排障。 查看实例当前的运行状态，包括正在运行的会话、阻塞关系，以及查询预计采用的执行方式。
- 对比分析。 比较两个时间段、实例或应用，例如部署前后的表现。
- 优化建议。 根据自己的指标，获取查询、索引、配置与维护方面的具体建议。
- 多种使用方式。 常见方式是在桌面应用、命令行或 IDE 中与助手对话。此外，还可以按需生成仪表盘（例如 Claude artifacts）、安排定时健康检查与摘要、生成 HTML 报告，或从自己的脚本与代理调用 MCP 服务器。
回答会适应读者。 面向专家时使用技术语言，面向其他用户时使用通俗语言，并用用户自己的语言回答。
示例
可以像向同事提问一样使用自然语言：
- “今天早上 08:00 到 10:00，prod-eu-1 发生了什么？”
- “prod-eu-1 感觉很慢，帮我找出原因。”
- “比较 prod-eu-1 今天 08:00–10:00 与昨天同一时段的表现，是否发生性能回退？”
- “prod-eu-1 有缺失或未使用的索引吗？autovacuum 是否跟得上？”
- “每天总结 prod-eu-1 实例昨天的工作负载，并标出性能回退。”
助手会按影响大小排列发现，每一项都附有证据和具体的下一步措施。追问会保留上下文，因此几轮交流就可以从整个实例群的概览深入到某个查询计划。
更多完整示例见 What you can analyze。
安全模型
向 AI 助手开放监控数据，并不意味着开放数据库：
- 安全登录。 用户通过 Datasentinel 登录页登录，使用 OAuth 2.1。助手获取的是令牌，不会获得密码或数据库凭据。
- 与 Web 界面相同的权限。 用户只能查看其角色允许访问的实例；实时分析需要专门的权限。
- 不直接访问数据库。 助手不会连接数据库。实时检查是只读操作，通过 Datasentinel 代理执行。执行计划只做估算，不实际运行查询。
- AI 能看到的数据。 指标、SQL 文本、执行计划和对象名称会传给助手及用户选择的大语言模型。
- 脚本与审计。 脚本和定时任务使用可随时撤销的访问令牌，登录与令牌事件都会记录日志。
2026.10 的其他变化
- PDF 报告。 采用更紧凑的新布局；工作负载报告展示负载概况与主要等待事件。报告新增阻塞场景、等待事件、采集的参数，以及更多表和索引细节。对于大型实例群，内存使用更少，生成速度更快。
- 内部函数。 新增可选的
datasentinel_analytics 函数，以只读方式访问规划器统计信息与执行计划，需要 Agent v4.0.0 或更高版本。
- 文档 MCP 服务器。 助手可以直接依据 Datasentinel 手册回答产品问题。
- 不活跃实例。 对于指标数据库中已无数据的实例，现在可以自动清除。
- 无代理监控。 可以统一设置适用于全部无代理实例的查询监控过滤条件。
- 安全。 更新第三方依赖，修复已知漏洞。
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关于 Datasentinel
Datasentinel 是用于 PostgreSQL 性能监控与故障排查的商业平台。
Datasentinel 团队还维护 PostgreSQL 开源可观测性扩展 pg_datasentinel。
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