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# Analise as melhores práticas com a habilidade `` managing-amazon-msk
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A `managing-amazon-msk` habilidade é uma habilidade de [ agente de código aberto ](https://agentskills.io/home) no site Agent Skills do [AWS Agent Toolkit ](https://github.com/aws/agent-toolkit-for-aws) on, GitHub que fornece experiência de domínio para operar clusters provisionados pelo Amazon MSK. Depois de instalar a habilidade em um agente de codificação de MCP-compatible IA (comoKiro,Cursor, e outros)Claude Code, a habilidade permite que o agente de IA ajude você a avaliar seu cluster e seus clientes em relação às melhores práticas, diagnosticar problemas operacionais e implementar configurações recomendadas para corretores e clientes Standard e Express. Kafka A habilidade codifica o conhecimento MSK-specific operacional que os modelos de IA de uso geral frequentemente aplicam incorretamente ou omitem.

## Capacidades
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A habilidade abrange as seguintes áreas, cada uma delas mapeada de acordo com as melhores práticas documentadas neste guia.


|  | Área de melhores práticas | O que a habilidade ajuda você a fazer | 
| --- | --- | --- | 
| 1 | [Melhores práticas para agentes Standard](bestpractices.md)(Padrão) | Avalie a contagem de partições por agente, recomende tamanhos de instância, num.io.threads avalie e num.network.threads ajuste para instâncias m5.4xl\+ e m7g.4xl\+ | 
| 2 | [Práticas recomendadas para agentes Express](bestpractices-express.md)(Expresso) | Calcule a contagem necessária de corretores com base nos limites de taxa de transferência por corretor, recomende tipos de instância Express para o destino ingress/egress e avalie as contagens de partições em relação às cotas Express | 
| 3 | [Monitorar uso da CPU](bestpractices.md#bestpractices-monitor-cpu) | Diagnostique a saturação de recursos do corretor, diferencie as causas e configurações incorretas do lado do corretor e do lado do cliente e determine quando o dimensionamento é necessário | 
| 4 | [Monitorar o espaço em disco](bestpractices.md#bestpractices-monitor-disk-space) | Avalie o uso do armazenamento para corretores Standard, identifique tópicos de alto crescimento, recomende ajustes de expansão ou retenção do EBS. Para o Express, monitore a utilização do armazenamento (o armazenamento é totalmente gerenciado) para otimizar os custos | 
| 5 | [Conectar-se a um cluster do Amazon MSK Provisioned](client-access.md) | Audite producer/consumer as configurações, configure a autenticação, ajuste para alta disponibilidade e tolerância a falhas | 
| 6 | [Criar clusters altamente disponíveis](bestpractices.md#ensure-high-availability) | Verifique as configurações de alta disponibilidade e a implantação Multi-AZ para corretores padrão e a configuração de failover do cliente | 
| 7 | [Monitorar um cluster do Amazon MSK Provisioned](monitoring.md) | Crie CloudWatch painéis e alarmes para as principais métricas essenciais para a observabilidade e as operações do Amazon MSK | 
| 8 | [Principais recursos e conceitos do Amazon MSK](operations.md) | Avalie a prontidão do cluster para atualizações, entenda o comportamento de aplicação de patches entre o Standard e o Express, entenda o impacto da reinicialização do broker nos clientes | 

## Como funciona
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Quando você faz uma pergunta ao seu agente de codificação de IA sobre o Amazon MSK, como “Por que a CPU do meu cluster MSK está alta?” ou “Ajude-me a configurar o monitoramento do meu cluster Express” — a habilidade ativa e fornece ao agente:
+ **Fluxos de trabalho de diagnóstico ** — Etapas estruturadas de solução de problemas que verificam primeiro as causas mais prováveis (por exemplo, verificando `linger.ms` antes de recomendar a escalabilidade do broker para problemas de CPU).
+ **Broker-type-aware orientação ** — A habilidade determina se seu cluster usa corretores Standard ou Express e aplica as métricas, limites e recomendações corretos para esse tipo de corretor.
+ **AWS Comandos CLI ** — Ready-to-run comandos para descrever clusters, expandir o armazenamento, criar configurações e consultar CloudWatch métricas.
+ **Validação de melhores práticas ** — verifica a configuração do cluster em relação às recomendações documentadas e sinaliza desvios.

## Instalação
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### Opção 1: AWS CLI
<a name="bestpractices-msk-skill-install-cli"></a>

Requer AWS CLI versão 2.35.0 ou posterior.

```
# Interactive setup (installs default skills + configures AWS MCP Server)
aws configure agent-toolkit

# Or install the skill individually
aws agent-toolkit add-skill --skill-name managing-amazon-msk
```

Para obter a documentação completa da CLI, consulte [ Gerenciando habilidades com a AWS CLI](https://docs.aws.amazon.com/agent-toolkit/latest/userguide/aws-cli.html).

### Opção 2: AWS Servidor MCP
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Conecte seu agente de codificação de IA ao servidor AWS MCP, que fornece a habilidade junto com os recursos de execução de API em sandbox. AWS 

```
{
  "mcpServers": {
    "aws-mcp": {
      "command": "uvx",
      "args": [
        "mcp-proxy-for-aws==1.6.2",
        "https://aws-mcp.us-east-1.api.aws/mcp",
        "--metadata", "AWS_REGION=us-east-1"
      ]
    }
  }
}
```

Para obter instruções completas de configuração, consulte [ Configurando o servidor AWS](https://docs.aws.amazon.com/agent-toolkit/latest/userguide/getting-started-aws-mcp-server.html) MCP.

## Casos de uso e exemplos
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### Avalie as melhores práticas do corretor padrão
<a name="bestpractices-msk-skill-uc-standard"></a>

**Aviso: ** “Eu tenho um cluster MSK Standard usando corretores kafka.m5.2xlarge com 2.500 partições por corretor. Estou seguindo as melhores práticas?”

A habilidade:
+ Verifique sua contagem de partições em relação ao limite [ recomendado de 2.000 partições por broker ](bestpractices.md#partitions-per-broker) para m5.2xlarge.
+ Avise que você excedeu a contagem recomendada e está se aproximando do máximo de 3.000 que suporta operações de atualização.
+ Recomende reduzir partições ou atualizar para m5.4xlarge (que suporta 4.000 partições por corretor).
+ Verifique suas `num.network.threads` configurações `num.io.threads` e recomende ajustá-las se estiverem subdimensionadas.

### Diagnostique o desempenho do corretor Express
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**Aviso: ** “Meu cluster Express tem 3 corretores express.m7g.large e estou vendo uma limitação. O que há de errado?”

A habilidade:
+ Identifique que `express.m7g.large` suporta entrada de [ 15,6 MBps e saída de 31,2 MBps por corretor. ](limits.md#msk-express-quota)
+ Pergunte sobre sua taxa de transferência atual ou execute uma CloudWatch consulta para verificar `BytesInPerSec` e. `BytesOutPerSec`
+ Se a taxa de transferência exceder os limites por corretora, recomende escalar `express.m7g.xlarge` ou adicionar corretores.
+ Verificação `ProduceThrottleTime` e `FetchThrottleTime` métricas.

### Auditar a configuração do cliente
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**Aviso: ** “Revise a configuração do meu produtor Kafka para ver as melhores práticas no MSK”

A habilidade:
+ Verifique as configurações críticas`linger.ms`, como,,`acks`, e muito mais `batch.size``buffer.memory`, para considerações sobre desempenho e durabilidade.
+ Forneça recomendações para seu cenário para ajustar as configurações, melhorar o desempenho e garantir a alta disponibilidade.

### Configurar monitoramento e alarmes
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**Aviso: ** “Ajude-me a configurar o CloudWatch monitoramento do meu cluster MSK seguindo as melhores práticas”

A habilidade:
+ Crie alarmes para métricas críticas, como utilização da CPU (`CpuUser + CpuSystem`) e outras`RequestHandlerAvgIdlePercent`, para monitorar a saturação do broker.
+ Para padrão: adicione `KafkaDataLogsDiskUsed > 85%` alarme e `UnderReplicatedPartitions > 0` alarme.
+ Para Express: adicione `StorageUsed` monitoramento para otimização de custos.
+ Configure painéis por corretor, por tópico e por grupo de consumidores.

## Código-fonte e contribuições
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A `managing-amazon-msk` habilidade é de código aberto. Você pode revisar o código-fonte, sugerir melhorias ou contribuir com novos recursos.
+ **GitHub: ** [ aws/agent -toolkit-for-aws ](https://github.com/aws/agent-toolkit-for-aws/tree/main/skills/specialized-skills/analytics-skills/managing-amazon-msk) em GitHub

Feedback sobre cenários adicionais de melhores práticas, novos casos de uso ou correções é bem-vindo por meio de GitHub problemas ou pull requests.