def makeDroppedJobsSeq(dir,
dir2,
dictRun,
type=["doppedJobsSLA"],
type2="internalJobs",
where="dispatcher",
preset=3,
much=1):
#Sostanzialmente fa quello che fa makeFilesNoLB ma in più deve normalizzare i valori di droppedJob
values1 = sp.getValue(dictRun, dir, type, where, much)
values2 = sp.getValue(dictRun, dir, type2, where) #nInternalJobs
values3 = dict()
for key in values1:
if key not in values3:
values3[key] = list()
for i in range(len(values1[key])):
if values2[key][i] == 0:
values3[key].append(0)
else:
values3[key].append(values1[key][i] / values2[key][i])
means = sp.getMeans(values3)
sp.makeFile(means,
path.join(dir2),
where + type[0] + "frattoTotalJobs",
preset=preset)
files = sp.getFiles(dir2, "frattoTotalJobs.sp")
#drawSingle(dir2, files)
#drawDouble(dir2, together(files,"_001"),"_001;droppedJobs")
#drawDouble(dir2, together(files,"_1"),"_1;droppedJobs")
return files
def makeFiles1VSFiles2SF(files1,
files2,
dir2,
valuesFile1,
valuesFile2,
xlabel=""):
files1.sort()
files2.sort()
#unisce i file di cui vogliamo fare i grafici uniti
#creando un file a 3 colonne (rho(x) - values1(y1) - values2(y2))
sp.joinFiles(dir2, files1, files2)
#Recupero i files appena creati
filesJoin = sp.getFiles(dir2, valuesFile2 + "_1_joined.sp")
#Plot dei grafici uniti
#thr = [i+1 for i in range(20)]
if xlabel == "thr":
rho = ["0.2", "0.5", "0.8", "0.9"]
for i in rho:
p.drawOverlayed(dir2,
together(filesJoin, "mul_10-rho_" + str(i) + ";",
"joined.sp"),
"_" + str(i),
valuesFile1,
valuesFile2,
namex=xlabel)
p.drawOverlayed(dir2,
together(filesJoin, "mul_001-rho_" + str(i) + ";",
"joined.sp"),
"_" + str(i),
valuesFile1,
valuesFile2,
namex=xlabel)
#drawOverlayed(dir2, together(filesJoin,"mul_001","joined.sp"), "_001", valuesFile1, valuesFile2)
elif xlabel == "rho":
thr = [i + 1 for i in range(20)]
for i in thr:
p.drawOverlayed(dir2,
together(filesJoin, "mul_10-thr_" + str(i) + ";",
"joined.sp"),
"_" + str(i),
valuesFile1,
valuesFile2,
namex=xlabel)
p.drawOverlayed(dir2,
together(filesJoin, "mul_001-thr_" + str(i) + ";",
"joined.sp"),
"_" + str(i),
valuesFile1,
valuesFile2,
namex=xlabel)
#drawOverlayed(dir2, together(filesJoin,"mul_001","joined.sp"), "_001", valuesFile1, valuesFile2)
ansca.deleteFiles(filesJoin, dir2)
def makeFilesNoLB(dir, dir2, dictRun, valuesName):
#Creo files.sp per valuesName
#cioè un file che ha due colonne, la prima con rho e la seconda con i valori delle medie di valuesName
ansca.makeFile(dir, dir2, dictRun, valuesName)
#recupero i file appena creati
files = sp.getFiles(dir2, valuesName + ".sp")
#disegno il singolo plot (es. per 1serv20cap)
#drawSingle(dir2, files, "rho",valuesName)
#disegno i plot uniti (stesso mul, per 1serv e 20serv)
#drawDouble(dir2, together(files,"mul_001"),"_001;"+valuesName,x_label="rho",y_label=valuesName,start="MG",end=";")
#drawDouble(dir2, together(files,"mul_1"),"_1;"+valuesName,x_label="rho",y_label=valuesName,start="MG",end=";")
return files
def makeFiles1VSFiles2(files1,
files2,
dir2,
valuesFile1,
valuesFile2,
delete=False):
files1.sort()
files2.sort()
sp.joinFiles(dir2, files1, files2)
#Recupero i files appena creati
filesJoin = sp.getFiles(dir2, valuesFile2 + "_joined.sp")
#Plot dei grafici uniti
#drawOverlayed(dir2, together(filesJoin,"mul_1","joined.sp"), "_1", valuesFile1, valuesFile2)
#drawOverlayed(dir2, together(filesJoin,"mul_001","joined.sp"), "_001", valuesFile1, valuesFile2)
if (delete):
deleteFiles(filesJoin, dir2)
return filesJoin
def makeDroppedJobs(dir, dir2, dictRun, preset=1):
values1 = sp.getValue(dictRun, dir, "droppedJobsTotal")
values2 = sp.getValue(dictRun, dir, "totalJobs")
values3 = dict()
for key in values1:
if key not in values3:
values3[key] = list()
for i in range(len(values1[key])):
if values2[key][i] == 0:
values3[key].append(0)
else:
values3[key].append(values1[key][i] / values2[key][i])
means = sp.getMeans(values3)
sp.makeFile(means,
path.join(dir2, split[-2]),
"droppedJobsTotalfrattoTotalJobs",
preset=preset)
files = sp.getFiles(dir2, "frattoTotalJobs.sp")
#drawSingle(dir2, files, "rho", "droppedJobs")
#drawDouble(dir2, together(files,"mul_001"),"_001;droppedJobs",x_label="rho",y_label="droppedJobs",start="MG",end=";")
#drawDouble(dir2, together(files,"mul_1"),"_1;droppedJobs",x_label="rho",y_label="droppedJobs",start="MG",end=";")
return files
from scipy.stats import lognorm
from scipy.stats import gamma
from scipy.optimize import curve_fit
import vectorParse as vp
import scaParse as sp
import analysis_sca as ansca
import sys, glob, os
from os import path
dir = sys.argv[1] #Cartella dei files.sca
dir2 = dir if len(sys.argv) <= 2 else sys.argv[
2] #Se non passata, dir2 = dir. Cartella output
#Parse dei file .sca, quindi creazione file .sp (dati in colonna)
scaFiles = sp.getFiles(dir, "sca") #Recupero files.sca da dir
dictRun = sp.divideByRun(
scaFiles) #Divido i file per le run, utile per fare media
split = dir.split(
"/"
) #splitto per prendere l'ultima parte della directory per fare il nome "1serv20cap" etc, sarà la radice dei file.sp che creerò dopo
dir = sys.argv[1] #Cartella dei files.sca
dir2 = dir if len(sys.argv) <= 2 else sys.argv[
2] #Se non passata, dir2 = dir. Cartella output
#Parse dei file .sca, quindi creazione file .sp (dati in colonna)
scaFiles = sp.getFiles(dir, "sca") #Recupero files.sca da dir
dictRun = sp.divideByRun(
scaFiles) #Divido i file per le run, utile per fare media
#drawDouble(dir2, together(files,"mul_1"),"_1;droppedJobs",x_label="rho",y_label="droppedJobs",start="MG",end=";")
return files
#---------------------------------------------
"""
Prime analisi - FogNoLB
"""
dir = sys.argv[1] #Cartella dei files.sca
dir2 = dir if len(sys.argv) <= 2 else sys.argv[
2] #Se non passata, dir2 = dir. Cartella output
#Parse dei file .sca, quindi creazione file .sp (dati in colonna)
scaFiles = sp.getFiles(dir, "sca") #Recupero files.sca da dir
dictRun = sp.divideByRun(
scaFiles) #Divido i file per le run, utile per fare media
split = dir.split(
"/"
) #splitto per prendere l'ultima parte della directory per fare il nome "1serv20cap" etc, sarà la radice dei file.sp che creerò dopo
filesResponseTime = makeFilesNoLB(dir, dir2, dictRun, "responseTime")
filesRho = makeFilesNoLB(dir, dir2, dictRun, "rho")
filesDroppedJobs = makeDroppedJobs(dir, dir2, dictRun)
filesBalancerTime = makeFilesNoLB(dir, dir2, dictRun, "avg_balancerTime_1")
makeFiles1VSFiles2(filesResponseTime, filesRho, dir2, "responseTime", "rho",
True)
ansca.makeFiles1VSFiles2(filesDroppedJobs, filesResponseTime, dir2,
"droppedJobs", "responseTime", True)
plt.plot(data["x"], data["y"], 'r-', label="time-sharing") # , t, t ** 2, 'bs', t, t ** 3, 'g^')
plt.plot(data["x"], data["z"], 'b--', label="No time-sharing")
#plt.title(name)
plt.xlabel(x_label)
plt.ylabel(y_label)
plt.legend()
plt.savefig(path.join(dir, *["plot", name + ".svg"]))
plt.clf()
pass
"""
#TSVSNOTS
"""
dir = sys.argv[1] #Cartella dei files.sca
dir2 = dir if len(sys.argv) <= 2 else sys.argv[2] #Se non passata, dir2 = dir. Cartella output
#Parse dei file .sca, quindi creazione file .sp (dati in colonna)
scaFiles = sp.getFiles(dir,"sca") #Recupero files.sca da dir
dictRun = sp.divideByRun(scaFiles) #Divido i file per le run, utile per fare media
split = dir.split("/") #splitto per prendere l'ultima parte della directory per fare il nome "1serv20cap" etc, sarà la radice dei file.sp che creerò dopo
respFiles = sp.getFiles(dir,"responseTime.jsp")
dropFiles = sp.getFiles(dir,"droppedJobs.jsp")
tmp(dir, respFiles[0], "TsVSNoTs-Mul_1-responseTime" ,"rho", "responseTime")
tmp(dir, dropFiles[0], "TsVSNoTs-Mul_1-droppedJobs" ,"rho", "droppedJobs")
#plt.title(name)
plt.xlabel(x_label)
plt.ylabel(y_label)
plt.legend()
plt.savefig(path.join(dir, *["plot", name + ".svg"]))
plt.clf()
pass
dir = sys.argv[1] #Cartella dei files.sca
dir2 = dir if len(sys.argv) <= 2 else sys.argv[
2] #Se non passata, dir2 = dir. Cartella output
#Parse dei file .sca, quindi creazione file .sp (dati in colonna)
scaFiles = sp.getFiles(dir, "sca") #Recupero files.sca da dir
dictRun = sp.divideByRun(
scaFiles) #Divido i file per le run, utile per fare media
split = dir.split(
"/"
) #splitto per prendere l'ultima parte della directory per fare il nome "1serv20cap" etc, sarà la radice dei file.sp che creerò dopo
#Terze Analisi - FogSequentialForward
#cartella rho
#makeFile(dir, dir2, dictRun, "rho", preset=3)
#makeFile(dir, dir2, dictRun, "droppedJobsSLA_class_1", preset=3)
ansca.makeFile(dir, dir2, dictRun, "avg_responseTime_1", preset=3)
ansca.makeFile(dir, dir2, dictRun, "avg_balancerCount_1", preset=3)
ansca.makeFile(dir, dir2, dictRun, "avg_balancerTime_1", preset=3)
import vectorParse as vp
import scaParse as sp
import analysis_sca as ansca
import sys, glob, os
from os import path
"""
#Seconde analisi - QLEN
"""
dir = sys.argv[1] #Cartella dei files.sca
dir2 = dir if len(sys.argv) <= 2 else sys.argv[
2] #Se non passata, dir2 = dir. Cartella output
#Parse dei file .sca, quindi creazione file .sp (dati in colonna)
scaFiles = sp.getFiles(dir, "sca") #Recupero files.sca da dir
dictRun = sp.divideByRun(
scaFiles) #Divido i file per le run, utile per fare media
split = dir.split(
"/"
) #splitto per prendere l'ultima parte della directory per fare il nome "1serv20cap" etc, sarà la radice dei file.sp che creerò dopo
#Creo file di rho/responseTime/dropped jobs in relazione alla q-len
makeFile(dir, dir2, dictRun, "rho", preset=2)
makeFile(dir, dir2, dictRun, "avg_responseTime_1", preset=2)
filesDJ = ansca.makeDroppedJobs(dir, dir2, dictRun, preset=2)
#Creo plot dei precedenti file
filesRho = sp.getFiles(dir2, "rho.sp")
p.drawSingle(dir2, files, x_label="q_len", y_label="rho")