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DOCA Telemetry Utils

发现遥测计数器、转换 Data ID,并在提交导出器配置前验证 BlueField 设备支持情况。

FollowSkills 评估 · FSRS-2.0
不推荐
56/ 100 五分制 2.8 / 5
信任安全18 / 25 · 3.6/5

文档明确将工具限定为只读,要求设备支持探测、版本重新解析、避免臆造 Data ID,并提醒 telemetry 数据可能泄露运行信息;但缺少明确的用户确认、配置回滚方案和权限最小化细节,且外部资料依赖未固定,故扣分。

可靠稳定8 / 20 · 2.0/5

SKILL.md、CAPABILITIES.md 和 TASKS.md 提供了较完整的调用分类、错误分层和失败路由;但本次仅静态阅读,未执行 CLI,缺少提交的覆盖性测试和可复现异常输出,按静态上限保守给分。

适用触发12 / 15 · 4.0/5

受众、触发语句、适用场景和明确的非适用范围都很清楚;但要求 Linux、DOCA 安装、BlueField 和特定路径,未提供中文操作支持,也未证明 docs.nvidia.com 等外部依赖在中国大陆网络可达,因此扣分。

规范维护8 / 15 · 2.7/5

信息架构、加载顺序、任务动词、相关技能和限制说明较完整,也提供 Apache-2.0 前置许可证与问题入口;但 SKILLCARD.yaml、skill-card.md 与提示中的许可证元数据不一致,版本和签名仍为 TBD,缺少清晰 changelog,故扣分。

有效结果6 / 15 · 2.0/5

核心结果——枚举计数器、名称与 Data ID 转换、设备支持验证和故障分流——定义明确,且给出工作流与示例;但没有脚本或结构化输出,实际结果依赖本机 DOCA 版本、设备和外部文档,且评估数据集不可用,无法证明无需大量人工复核,故保守给分。

证据核验4 / 10 · 2.0/5

包含一个可审计的 Data ID 示例、错误分类、证据元组要求和 benchmark 报告;但 benchmark 数据集未随文件提供,未见覆盖关键路径的真实 CI 与测试套件,外部来源也未在本次材料中独立核验,因此只能给有限分数。

证据充分度: 评估于 2026年7月20日 审查版本 55f18499943e
使用前请注意
  • 运行前必须确认本机 DOCA 版本、Telemetry 组件、BlueField PCI 地址及设备固件;文档中的命令形状不能替代已安装版本的 --help。
  • 不要仅依据 schema 解析结果提交 exporter 配置;必须完成目标设备支持探测并保留 stdout、版本、固件和 Data ID 证据。
  • 许可证信息存在冲突:SKILL.md 写 Apache-2.0,而 SKILLCARD.yaml 和 skill-card.md 写 Apache-2.0 AND CC-BY-4.0;发布前应统一。
  • BENCHMARK.md 的评估数据集不可用,不能把其中的 PASS 或百分比当作本次独立复现证据。
查看完整评分方法 →

这个 Skill 能做什么,适合哪些场景?

这是 NVIDIA skills 仓库中的一个面向操作员的 DOCA Telemetry CLI 使用技能,专注于 BlueField 主机上的诊断计数器。它可以发现计数器架构、在计数器名称与二进制 Data ID 之间转换,并探测指定设备是否支持某个计数器。它适合排查导出器已发送但收集器没有数据、指标静默丢失等架构或设备支持问题。它不是 DOCA Telemetry 收集器或发布器开发指南,也不负责 DTS 部署、DOCA 安装或修复。

指导代理在已安装 DOCA 的 Linux 主机上调用 /opt/mellanox/doca/tools/doca_telemetry_utils:使用 get-counters 枚举诊断计数器;根据名称和属性解析 Data ID;根据 Data ID 反向解析计数器名称及属性;使用设备 PCI 地址、计数器名称和可选属性探测设备支持情况;读取配套 TASKS.md 与 CAPABILITIES.md,完成安装前提确认、配置选择、运行、测试和调试流程。输出是包含 Data ID 与属性映射的人类可读文本。

  1. 平台操作员在为 BlueField fleet 编写 DOCA Telemetry 导出器配置前,先枚举计数器并确认目标设备支持情况。
  2. 下游收集器开发者拿到日志中的 Data ID,需要将其反向解析为计数器名称和属性。
  3. 运维人员遇到导出器显示发送但收集器没有事件,需要检查名称到 Data ID 的解析和设备支持情况。
  4. 开发者迁移到新的 DOCA 版本,需要确认原有计数器仍能解析并匹配收集器库的架构版本。
  5. AI 代理需要生成经过设备能力验证的 BlueField 导出器计数器配置。

这个 Skill 有哪些优点和局限?

优点
  • 覆盖枚举、名称到 Data ID、Data ID 到名称和逐设备支持探测四类核心运维任务。
  • 明确区分操作员侧 CLI 与 doca-telemetry 收集器、导出器及 DTS 部署的边界。
  • 通过安装环境中的实时工具发现计数器,避免在技能中维护易过时的固定计数器表。
  • 提供版本匹配、错误分类、静默指标丢失和只读安全策略方面的指导。
局限
  • 依赖已安装且匹配的 DOCA SDK、Telemetry 组件和可见的 BlueField DPU。
  • 逐设备探测通常需要提升权限。
  • 技能不提供固定计数器清单、预置导出器或收集器配置、脚本、包装器或 DTS 部署方案。
  • 源材料没有给出独立的自动化测试套件或跨平台验证证据。

如何安装这个 Skill?

使用仓库 README 支持的 skills CLI 安装单个技能:npx skills add nvidia/skills --skill doca-telemetry-utils --yes。也可以交互式运行 npx skills add nvidia/skills 并选择该技能。安装后,代理在下一次加载技能并遇到相关任务时使用它。运行技能还要求 Linux 主机已在 /opt/mellanox/doca 安装 DOCA SDK 及 Telemetry optional component,并且目标 BlueField DPU 对 DOCA 可见。源材料未提供 doca_telemetry_utils 的独立安装命令。

如何使用这个 Skill?

向代理提出具体的操作员侧问题,例如“枚举这台 BlueField 的 DOCA diagnostic counters”“把捕获的 Data ID 反向解析为计数器名称”“验证 port_rx_bytes 在 node=1 时是否被 PCI 地址 X 的设备支持”或“导出器发送但收集器没有数据,检查计数器支持情况”。代理应先读取 SKILL.md,再按需要读取 TASKS.md 和 CAPABILITIES.md,使用 get-counters、名称到 Data ID、Data ID 到名称以及设备 PCI 地址加计数器名称和属性的探测流程。

这个 Skill 与同类方案有什么区别?

它与开发侧 doca-telemetry 收集器库互补:本技能负责发现和验证计数器架构,doca-telemetry 负责开发侧收集器流程。它也不同于 doca-telemetry-exporter、doca-public-knowledge-map 和 doca-setup,分别不负责发布器编程、DTS/公共文档路由或 DOCA 安装。

常见问题

这个技能是否免费?
源材料未说明额外费用;仓库提供通过 skills CLI 安装技能的方式,并声明仓库采用 Apache 2.0 与 CC BY 4.0 双许可证。该技能自身的 frontmatter 标注为 Apache-2.0。
是否需要 root 权限?
不是所有操作都明确需要提升权限,但逐设备支持探测通常需要 elevated privileges。
它能替我编写或修复导出器程序吗?
不能。它负责解析计数器和验证设备支持;导出器、收集器库编程、DTS 部署以及 DOCA 安装或修复应转交其他技能或文档路径。
为什么导出器发送了指标但下游看不到?
技能指出,导出器发送的是 Data ID 而不是名称;如果配置中的名称解析到设备不支持的 Data ID,指标可能被静默丢弃。应先枚举架构、解析名称并执行逐设备探测。

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