Live-Überwachung deiner KI-Agenten, Workflows und Systemmetriken. In 7 Schritten zu einem vollständigen Monitoring-Dashboard mit Alarmierung, Log-Analyse und Echtzeit-Visualisierung.
Bevor du beginnst, stelle sicher, dass du folgende Komponenten eingerichtet hast:
HYPDB.ONE verwendet eine dreistufige Monitoring-Architektur:
Die System-Level-Überwachung ist besonders wichtig für Produktionsumgebungen. Ein unerkannter Speicher-Engpass kann deine gesamte Agenten-Flotte lahmlegen.
Der Hermes-Agent bietet einen integrierten Status-Endpunkt, der alle relevanten Metriken im JSON-Format ausgibt. Aktiviere ihn in der Konfiguration:
# In der hermes config.yaml:
monitoring:
enabled: true
port: 8765
endpoints:
- /status # Agenten-Status
- /metrics # Laufzeit-Metriken
- /health # Health-Check
- /logs # Letzte Log-Einträge
Nach dem Neustart von Hermes ist der Endpunkt unter http://dein-server:8765/status
erreichbar. Ein Testaufruf sollte eine JSON-Antwort mit allen aktiven Agenten liefern.
HYPDB.ONE enthält ein integriertes Web-Dashboard für die Echtzeit-Überwachung. Starte es mit folgendem Befehl:
# Dashboard starten (Port 7777)
python3 …/hypdb-backend/server.py
# Prüfen ob der Service läuft
curl -s http://127.0.0.1:7777/ | head -5
Das Dashboard zeigt auf einen Blick: aktive Agenten, laufende Workflows, Fehlerquoten und Systemauslastung. Die Benutzeroberfläche folgt dem Matrix-HUD-Design und aktualisiert sich automatisch alle 10 Sekunden.
Jeder Cronjob und jeder Workflow in HYPDB.ONE kann eigene Metriken erfassen.
Konfiguriere die Überwachung pro Workflow in der cron-config.yaml:
workflows:
- name: "site-expander"
monitoring:
track_duration: true
track_errors: true
track_tokens: true
notify_on_failure: true
notify_channel: "telegram:7664467819"
| Metrik | Beschreibung | Standard |
|---|---|---|
track_duration |
Erfasst die Laufzeit jedes Workflow-Durchlaufs | true |
track_errors |
Protokolliert alle Fehler mit Zeitstempel und Kontext | true |
track_tokens |
Zählt die verbrauchten Tokens pro Modell-Aufruf | false (Kosten sparen) |
notify_on_failure |
Sendet eine Benachrichtigung bei kritischen Fehlern | false |
HYPDB.ONE speichert alle Logs strukturiert im ~/.hermes/logs/-Verzeichnis.
Für die tägliche Analyse empfiehlt sich folgende Struktur:
# Logs anzeigen (letzte 50 Zeilen)
tail -50 ~/.hermes/logs/hermes.log
# Nach Fehlern filtern
grep "ERROR\|CRITICAL" ~/.hermes/logs/hermes.log
# Metriken der letzten 24 Stunden anzeigen
cat ~/.hermes/logs/metrics-$(date +%Y-%m-%d).json
Richte einen täglichen Cronjob ein, der die Logs automatisch auf wiederkehrende Fehlermuster prüft. HYPDB.ONE kann bei Erkennung eines bekannten Fehlerbildes automatisch Gegenmaßnahmen einleiten.
Die wichtigste Funktion eines Monitoring-Systems ist die proaktive Alarmierung. HYPDB.ONE kann dich direkt über Telegram benachrichtigen:
# In der Hermes-Konfiguration
telegram:
bot_token: "DEIN_BOT_TOKEN"
allowed_chats:
- 7664467819
notifications:
enabled: true
on_workflow_failure: true
on_system_warning: true
on_disk_space_low: true
cooldown_minutes: 15
Das Cooldown-System verhindert, dass du bei jedem einzelnen Fehler benachrichtigt wirst. Stattdessen fasst HYPDB.ONE mehrere Fehler in einer Sammel-Nachricht zusammen.
Nach der Einrichtung solltest du das System testen und die Schwellwerte anpassen:
curl http://127.0.0.1:8765/health — erwartet: {"status":"ok"}curl http://127.0.0.1:8765/metrics — zeigt CPU, RAM, aktive Agentenconfig.yaml die Limits für Speicher, Laufzeit und Fehlerquote an deine Umgebung anEin gut konfiguriertes Monitoring-System erkennt Probleme, bevor sie kritisch werden. HYPDB.ONE lernt mit der Zeit die normalen Betriebsparameter deines Systems und alarmiert nur bei echten Anomalien.
| Problem | Ursache | Lösung |
|---|---|---|
| Dashboard nicht erreichbar (Port 7777) | Backend-Service läuft nicht | systemctl restart hypdb-backend |
| Hermes-Status-Endpunkt antwortet nicht | Monitoring in config.yaml deaktiviert | monitoring.enabled: true setzen |
| Telegram-Benachrichtigungen kommen nicht an | Bot-Token falsch oder Chat-ID nicht erlaubt | telegram.allowed_chats prüfen |
| Metriken werden nicht aufgezeichnet | track-Flags in der Workflow-Config fehlen | track_duration: true ergänzen |
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