🔥 Monitor Linux IA 🔥

Sistema Inteligente de Monitoramento de Saúde para Linux

Monitoramento Inteligente em Tempo Real
Coleta automática de métricas + Análise por IA = Relatórios humanizados e acionáveis

• Sobre o Projeto
• Características
• Arquitetura
• Instalação
• Uso
• Exemplos de Saída
• Estrutura do Projeto
• Contribuindo

O Monitor Linux IA é uma solução completa de monitoramento de sistemas Linux que combina coleta de métricas em tempo real com análise inteligente usando Google Gemini 2.5 Flash.

graph LR
    A[🖥️ Sistema Linux] --> B[📊 Health Monitor]
    B --> C[💾 JSON Raw]
    C --> D[🤖 IA Report]
    D --> E[🌐 HTML Report]
    E --> F[👤 Usuário]
    
    style A fill:#667eea,color:#fff
    style B fill:#764ba2,color:#fff
    style C fill:#f093fb,color:#fff
    style D fill:#f5576c,color:#fff
    style E fill:#43e97b,color:#fff
    style F fill:#38f9d7,color:#000

Pipeline de Execução:

run.sh → Health Monitor (Python) → health_YYYYMMDD_HHMMSS.json → IA Report (Gemini) → health_YYYYMMDD_HHMMSS_report_YYYYMMDD_HHMMSS.html

• Python 3.8+
• Linux (testado em Fedora Workstation)
• Chave de API do Google Gemini (obtenha aqui)

git clone https://github.com/montezuma-p/monitor_linux_ia.git
cd monitor_linux_ia

cd health_monitor
python3 -m venv venv
source venv/bin/activate
pip install -r requirements.txt
deactivate
cd ..

cd iareport
python3 -m venv venv
source venv/bin/activate
pip install -r requirements.txt
deactivate
cd ..

export GEMINI_API_KEY='sua_chave_aqui'

# Para tornar permanente, adicione ao ~/.bashrc:
echo "export GEMINI_API_KEY='sua_chave_aqui'" >> ~/.bashrc

chmod +x run.sh

Execute o pipeline completo com um único comando:

./run.sh

Isso irá:

1. 📊 Coletar todas as métricas do sistema
2. 💾 Salvar JSON em exemplosdesaida/saidasraw/
3. 🤖 Analisar com IA
4. 🌐 Gerar relatório HTML em exemplosdesaida/saidascomia/

cd health_monitor
source venv/bin/activate
python3 health_monitor.py
deactivate

cd iareport
source venv/bin/activate
python3 reportia.py
deactivate

Veja abaixo exemplos reais de relatórios gerados pelo sistema:

O relatório começa com uma visão geral do status do sistema, destacando métricas principais e o estado de saúde geral.

A IA identifica automaticamente problemas e anomalias, priorizando-os por severidade (Crítico, Atenção, Info).

Análise detalhada do uso de discos e memória, com indicadores visuais de utilização e recomendações.

Métricas de processamento, carga do sistema, temperatura e estatísticas de rede em tempo real.

A IA analisa os logs do sistema (journalctl) e identifica padrões, erros e avisos importantes.

Sugestões práticas e acionáveis geradas pela IA, com comandos prontos para executar.

Resumo final com avaliação geral da saúde do sistema e próximos passos recomendados.

monitor_linux_ia/
├── 📜 run.sh                          # Script orquestrador principal
├── 📂 health_monitor/                 # Módulo de coleta de métricas
│   ├── health_monitor.py             # Script principal
│   ├── config.json                   # Configurações e thresholds
│   ├── requirements.txt              # Dependências Python
│   ├── documentacao_tecnica.md       # Documentação técnica
│   └── modules/                      # Módulos de coleta
│       ├── __init__.py
│       ├── alerts.py                 # Sistema de alertas
│       ├── cpu.py                    # Métricas de CPU
│       ├── disk.py                   # Métricas de disco
│       ├── memory.py                 # Métricas de memória
│       ├── network.py                # Métricas de rede
│       ├── system.py                 # Informações do sistema
│       └── logs.py                   # Análise de logs
│
├── 📂 iareport/                       # Módulo de análise com IA
│   ├── reportia.py                   # Gerador de relatórios
│   ├── template.html                 # Template HTML base
│   ├── requirements.txt              # Dependências Python
│   └── documentacao_tecnica.md       # Documentação técnica
│
├── 📂 exemplosdesaida/                # Exemplos de saída
│   ├── saidasraw/                    # JSONs coletados
│   │   └── health_YYYYMMDD_HHMMSS.json
│   └── saidascomia/                  # Relatórios HTML
│       └── health_*_report_*.html
│
└── 📂 docs/                           # Documentação
    └── screenshots/                  # Screenshots dos relatórios
        ├── Resumo_inicio.png
        ├── Alertas.png
        ├── Discos_memoria.png
        ├── cpu_sistema_rede.png
        ├── logs.png
        ├── recomendações.png
        └── conclusao.png

Personalize os thresholds de alertas:

{
  "output_dir": "../exemplosdesaida/saidasraw",
  "thresholds": {
    "cpu_critical": 90,
    "cpu_warning": 70,
    "memory_critical": 90,
    "memory_warning": 80,
    "disk_critical": 90,
    "disk_warning": 80,
    "swap_warning": 50
  },
  "monitoring": {
    "log_lines": 100,
    "top_processes": 10,
    "network_interfaces": "all"
  }
}

O health_monitor.py executa módulos especializados que coletam:

• Informações de CPU via psutil e /proc
• Métricas de memória e swap
• Status de discos e partições
• Estatísticas de rede
• Logs do sistema via journalctl
• Processos e serviços ativos

Saída: JSON estruturado com timestamp e todas as métricas

O reportia.py:

1. Lê o JSON mais recente
2. Constrói um prompt detalhado para o Gemini
3. Solicita análise contextual e recomendações
4. Recebe resposta em JSON estruturado
5. Injeta os dados no template HTML
6. Gera relatório visual interativo

Saída: HTML com gradientes, cards, alertas coloridos e recomendações

Contribuições são bem-vindas! Sinta-se livre para:

1. 🍴 Fork o projeto
2. 🌿 Criar uma branch (git checkout -b feature/MinhaFeature)
3. ✅ Commit suas mudanças (git commit -m 'Adiciona MinhaFeature')
4. 📤 Push para a branch (git push origin feature/MinhaFeature)
5. 🔀 Abrir um Pull Request

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