Atlas管理台专业版

付费版专享能力

核心能力

能力分类

针对能力分类,自动解析输入参数、调度任务队列、格式化输出,返回结构化响应. 输入: 用户提供能力分类相关的配置参数、输入数据和处理选项. 输出: 返回能力分类的处理结果。- 验证返回数据的完整性和格式正确性

• 参考能力分类的配置文档进行参数调优

API调用

针对API调用,自动解析输入参数、调度任务队列、格式化输出,返回结构化响应. 输入: 用户提供API调用相关的配置参数、输入数据和处理选项. 输出: 返回API调用的处理结果。- 验证返回数据的完整性和格式正确性

• 参考API调用的配置文档进行参数调优

结果导出

针对结果,自动解析输入参数、调度任务队列、格式化输出,返回结构化响应. 输入: 用户提供结果导出相关的配置参数、输入数据和处理选项. 输出: 返回结果导出的处理结果。- 验证返回数据的完整性和格式正确性

• 参考结果导出的配置文档进行参数调优

适用场景

场景一：批量集群巡检（DBA视角）

每日对全部集群执行健康检查，输出CSV报告.

# 批量查询所有集群状态并导出CSV
atlas-pro batch \
  --operation listClusters \
  --groups "group1,group2,group3" \
  --output cluster-health-$(date +%Y%m%d).csv \
  --format csv \
  --parallel 5
# ...
# 批量检查备份状态
atlas-pro batch \
  --operation listSnapshots \
  --groups "group1,group2,group3" \
  --output backup-status.csv \
  --filter "createdAt > now-24h"

场景二：监控告警自动响应（SRE视角）

CPU使用率超80%自动扩容节点规格.

# alert-rules.yml
rules:
  - name: auto-scale-on-high-cpu
    condition:
      metric: cpu_usage
      threshold: 80
      duration: 5m
    action:
      workflow: scale-up-cluster
      params:
        new_size: M30
    cooldown: 30m  # 防止频繁触发

场景三：Terraform基础设施管理（平台工程视角）

通过Terraform管理Atlas集群，所有变更走代码评审流程.

# main.tf
terraform {
  required_providers {
    mongodbatlas = {
      source = "mongodb/mongodbatlas"
      version = "~> 1.0"
    }
  }
}
# ...
provider "mongodbatlas" {
  public_key  = var.atlas_public_key
  private_key = var.atlas_private_key
}
# ...
resource "mongodbatlas_cluster" "main" {
  project_id   = var.project_id
  name         = "production-cluster"
  cluster_type = "REPLICASET"
# ...
  replication_factor = 3
  provider_name      = "AWS"
  region_name        = "us-east-1"
  provider_instance_size_name = "M30"
# ...
  backup_enabled = true
  auto_scaling_disk_gb_enabled = true
}

场景四：多API编排工作流（自动化视角）

将多个API调用串联为工作流，支持条件分支与循环.

# workflow: provision-new-cluster.yml
steps:
  - name: create-cluster
    operation: createCluster
    params:
      name: ""console_result""
      providerSettings:
        providerName: "AWS"
        instanceSizeName: "M10"
# ...
  - name: wait-for-ready
    operation: getCluster
    until: "status == 'IDLE'"
    timeout: 600s
    interval: 30s
# ...
  - name: create-db-user
    operation: createDatabaseUser
    depends_on: wait-for-ready
    params:
      username: ""console_metadata""
      password: ""console_status""
      roles: [{roleName: "readWrite", databaseName: "admin"}]
# ...
  - name: add-ip-to-whitelist
    operation: createProjectIpAddress
    params:
      cidrBlock: ""console_summary"/32"

使用流程

优秀步：配置多项目凭证

# 配置多个项目的API Key
cat > ~/.atlas-pro/credentials.yml <<EOF
profiles:
  production:
    client_id: "\${ATLAS_PROD_CLIENT_ID}"
    client_secret: "\${ATLAS_PROD_CLIENT_SECRET}"
    groups: ["prod-group-1", "prod-group-2"]
  staging:
    client_id: "\${ATLAS_STAGING_CLIENT_ID}"
    client_secret: "\${ATLAS_STAGING_CLIENT_SECRET}"
    groups: ["staging-group-1"]
EOF

第二步：执行首次批量巡检

atlas-pro batch \
  --operation listClusters \
  --profile all \
  --output daily-report.csv \
  --format csv

第三步：启用监控告警自动化

atlas-pro alert start --config alert-rules.yml

完整上手时间约180秒（含多项目配置）.

输入格式

输出格式

{
  "success": true,
  "data": {
    "overall_grade": "A",
    "total_score": 92,
    "max_score": 100,
    "summary": "处理完成",
    "details": [
      {
        "item": "代码风格",
        "status": "pass",
        "score": 95,
        "comment": "符合规范"
      },
      {
        "item": "安全合规",
        "status": "warn",
        "score": 80,
        "comment": "符合规范"
      }
    ],
    "improvements": [
      {
        "priority": "high",
        "suggestion": "建议优化",
        "expected_gain": "+5分"
      },
      {
        "priority": "medium",
        "suggestion": "建议优化",
        "expected_gain": "+3分"
      }
    ]
  },
  "error": null
}

异常处理

依赖说明

运行环境

• Agent平台: 支持SKILL.md的任意AI Agent（Claude Code / Cursor / Codex / Gemini CLI等）
• 操作系统: Windows / macOS / Linux
• Node.js: 18+
• Terraform: 1.0+（基础设施即代码管理需要）

依赖说明(补充)

API Key 配置

• ATLAS_PROD_CLIENT_ID/SECRET: 生产环境Atlas API凭证，通过环境变量注入
• ATLAS_STAGING_CLIENT_ID/SECRET: 测试环境Atlas API凭证，通过环境变量注入
• ATLAS_PUBLIC_KEY/PRIVATE_KEY: Terraform Provider使用的凭证，通过环境变量注入
• ALERT_WEBHOOK_URL: 告警Webhook地址，通过环境变量配置
• DINGTALK_TOKEN: 钉钉告警机器人Token，通过环境变量配置
• AWS_ACCESS_KEY_ID/SECRET_ACCESS_KEY: S3 state存储凭证，通过环境变量配置
• 所有凭证禁止硬编码在脚本或配置文件中，必须通过环境变量注入

可用性分类

• 分类: MD+EXEC（）
• 说明: 基于Markdown的AI Skill，

案例展示

批量调用配置

# ~/.atlas-pro/batch.yml
batch:
  parallel: 5                    # 并发数
  retry: 3                       # 失败重试次数
  retry_interval: 5s             # 重试间隔
  rate_limit: 100                # 每分钟最大调用数
  timeout: 30s                   # 单次调用超时
  output:
    format: csv                  # csv/json/xlsx
    include_metadata: true       # 包含调用元数据
    split_by_group: false        # 是否按项目分文件

工作流编排

# workflows/backup-and-restore-test.yml
name: backup-restore-test
description: 创建备份并验证可恢复性
steps:
  - id: create_snapshot
    operation: createSnapshot
    params:
      clusterName: ""console_details""
      description: "automated-test-"console_count""
# ...
  - id: wait_snapshot_complete
    operation: getSnapshot
    depends_on: create_snapshot
    until: "status == 'completed'"
    timeout: 1800s
# ...
  - id: restore_to_test_cluster
    operation: createRestoreJob
    depends_on: wait_snapshot_complete
    params:
      snapshotId: "按流程执行"
      targetClusterName: "test-cluster"
# ...
  - id: verify_restore
    operation: getCluster
    depends_on: restore_to_test_cluster
    until: "status == 'IDLE'"
    on_failure:
      alert: true
      message: "备份恢复测试失败"

Terraform状态管理

# 初始化Terraform
terraform init
# ...
# 查看变更计划
terraform plan -out=tfplan
# ...
# 应用变更
terraform apply tfplan
# ...
# 销毁资源（谨慎）
terraform destroy -target=mongodbatlas_cluster.main

监控告警自动化

# alert-rules.yml
rules:
  - name: high-cpu-auto-scale
    condition:
      metric: system.cpu.usage
      threshold: 80
      operator: ">"
      duration: 5m
    action:
      workflow: scale-up-cluster
    cooldown: 30m
    notify:
      - type: webhook
        url: "${ALERT_WEBHOOK_URL}"
      - type: dingtalk
        token: "${DINGTALK_TOKEN}"
# ...
  - name: disk-space-low
    condition:
      metric: disk.used_percent
      threshold: 90
      operator: ">"
      duration: 1m
    action:
      operation: modifyCluster
      params:
        diskSizeGB: "current * 1.5"
    cooldown: 1h
# ...
  - name: connection-pool-exhausted
    condition:
      metric: connections.current
      threshold: "max * 0.9"
      operator: ">"
      duration: 2m
    action:
      workflow: add-connection-pool
    cooldown: 15m

常见问题

Q1：批量调用部分失败如何处理？

A：专业版默认重试3次，仍失败的记录在错误报告中。可通过--resume参数从断点继续，避免重复执行已成功的部分.

Q2：工作流执行中断如何恢复？

A：专业版持久化工作流执行状态，使用atlas-pro workflow resume <execution-id>从断点恢复。若步骤已副作用（如集群已创建），恢复时会跳过该步骤.

Q3：Terraform state冲突怎么办？

A：(1) 使用远程state存储（S3/OSS）配合state锁（DynamoDB）；(2) 团队协作时先terraform state pull再操作；(3) 冲突时通过terraform state push强制覆盖（谨慎使用）.

Q4：告警自愈动作误触发怎么办？

A：(1) 设置合理的cooldown冷却期；(2) 增加duration持续时间要求，避免瞬时波动触发；(3) 关键动作（如销毁集群）配置require_approval: true人工确认；(4) 监控告警动作日志，发现异常立即停用规则.

Q5：如何跨组织批量管理？

A：在credentials.yml中配置多个profile，使用--profile all遍历所有配置的组织与项目。专业版支持跨组织统一视图，便于集团级管理.

错误恢复步骤

已知限制

A：(1) 降低parallel并发数；(2) 降低rate_limit每分钟调用数；(3) 启用指数退避重试；(4) 大批量操作分批执行，间隔5-10分钟.

Q7：Terraform变更如何回滚？

A：(1) 使用terraform apply前先plan并保存计划；(2) 变更出问题时terraform apply之前的state文件回滚；(3) 关键资源变更前备份state：terraform state pull > backup.tfstate.

Q8：如何与现有CMDB集成？

A：(1) 批量导出集群信息为JSON，定时同步到CMDB；(2) 通过Webhook接收Atlas事件变更，实时更新CMDB；(3) 专业版提供REST API供CMDB主动查询.

错误处理

补充限制说明

• 需要LLM支持
• 监控精度受限于系统采样频率
• 免费版不支持远程监控与多设备管理