PerfectScale CLI: la skill per agenti AI sui dati di ottimizzazione Kubernetes

In sintesi

PerfectScale ha lanciato una skill per agenti AI, basata sulla PerfectScale CLI open source (pscli), che porta i dati su costi, sprechi e rischi di Kubernetes fuori dalla dashboard e dentro i workflow agentici. Consente ad agenti AI di coding e operations come Claude Code e OpenAI Agents SDK di interrogare cluster, workloads, namespace, costi e rischi con output strutturato in JSON/JSONL, filtrare e raggruppare i risultati e combinare i dati di PerfectScale con altre fonti operative. La CLI è gratuita e open source su GitHub: basta generare un token API nella dashboard di PerfectScale ed eseguire la prima query in circa due minuti.

Oggi i dati sono la chiave per gestire un'azienda in modo efficiente. Ma con quanti dati lavorate ogni giorno, Lei e il Suo team? Quante dashboard, report, alert e metriche dovete consultare prima di agire? Per i team Kubernetes il problema è più che concreto: report sui costi, metriche di utilizzo, rischi dei workloads, raccomandazioni di right-sizing, cronologia dei deployment, contesto degli incidenti e log. La sfida non è ottenere più dati. La sfida è filtrare il rumore e ottenere l'insight giusto al momento giusto.

Se utilizza PerfectScale, i dati che contano sono già a Sua disposizione. Finora, però, erano accessibili principalmente attraverso la dashboard di PerfectScale, il che crea qualche attrito nel workflow.

"Quando i team devono esportare dati, creare report personalizzati, confrontare metriche provenienti da fonti diverse o chiedere a un agente AI di indagare anomalie, riassumere risultati o spiegare i rischi, un modello basato solo sulla UI diventa un limite", ha dichiarato Amit Bezalel, Chief Solution Architect di PerfectScale by DoiT. "Il futuro della gestione dell'infrastruttura va verso l'AI agentica, e quel futuro sta già prendendo forma. Per i team DevOps, Platform e SRE, i dati di ottimizzazione devono essere disponibili là dove il lavoro avviene già: nei terminali, negli script, negli strumenti interni e nei workflow basati sull'AI."

La sfida è chiara e la soluzione è semplice. È così che è nata la skill per agenti AI di PerfectScale, che porta i dati di PerfectScale nei workflow agentici.

Workflow basati sull'AI con i dati di PerfectScale

Questa skill consente ad agenti AI di coding e operations, come Claude Code, OpenAI Agents SDK e altri, di lavorare con i dati di PerfectScale. Invece di aprire dashboard, passare da uno strumento all'altro o scrivere query, i team di engineering possono semplicemente porre una domanda e lasciare che sia l'agente a trovare la risposta.

PerfectScale CLI fornisce agli agenti i dati di cui hanno davvero bisogno, rendendo i dati di ottimizzazione Kubernetes facili da interrogare, filtrare, elaborare e combinare con altre fonti di dati operativi:

• Output strutturato: JSON e JSONL per un parsing semplice e immediato.
• Filtri avanzati: gli agenti possono recuperare i risultati per cluster, namespace, tipo di workload, costo, rischio e altro ancora.
• Dati componibili: gli agenti possono combinare i dati di PerfectScale con altre fonti per generare insight che nessuno strumento potrebbe fornire da solo.

Come funziona nella pratica

Una volta installata la skill, basta porre a Claude, o all'agente che utilizza, una domanda come: "Quali sono i 10 workloads con più sprechi in aws-us-prod?". In pochi secondi l'agente restituirà una risposta chiara con gli importi in dollari e ogni altra informazione richiesta.

Con un accesso flessibile degli agenti ai dati di ottimizzazione Kubernetes, i team possono elencare e ispezionare i cluster con facilità, analizzare i workloads per costo, spreco o rischio, raggruppare i risultati per namespace, tipo di workload, policy o label e molto altro, semplificando le operazioni Kubernetes nei workflow esistenti e migliorando i risultati di ottimizzazione.

È questo il cambiamento: i dati di PerfectScale non sono più solo qualcosa da consultare in una dashboard. Sono qualcosa che i Suoi strumenti e i Suoi agenti possono usare direttamente.