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Timestamps grafisch darstellen
Gast
#4836008
Hallo, ich habe eine SQL-Tabelle voll mit bestimmten Events (z.B. Verbindungsanfragen). Ich würde diese Events gerne so visualisieren dass man grafisch die Häufigkeit über einen bestimmten Zeitraum sehen kann. Weiß jemand ein geeignetes Framework / Tool? Werner Werner schrieb: > Ich würde diese Events gerne so visualisieren dass > man grafisch die Häufigkeit über einen bestimmten Zeitraum sehen kann. Klingt wie ein einfaches Diagramm. Daten exportieren, aufbereiten und z.B. mit gnuplot darstellen. gnuplot http://gnuplot.info/ Koennte man vielleicht mit Boxplots darstellen http://www.gnuplot.info/demo_canvas/boxplot.html
Gast
#4838178
Danke, Hm, nicht ganz das was ich suche, ich denke ich werde mir mit JavaScript selber was bauen. Z. B. Klötzchen auf einer Zeitleiste oder so... Werner Scilab Olaf
Gast
#4844616
Wenn du Python kannst: SQL-Tabelle mit pandas einlesen.
Die TimeStamps, falls Strings, umwandeln in TimeStamps und als Index vom
DataFrame setzen. Dann nur noch mit Matplotlib plotten.
Sieht ungefähr so aus:
import matplotlib.pyplot as plt
import pandas as pd
# tabellen einlesen
df = pd.read_sql(...)
#timestamps als index zeigen
df.index = df.timestamps
df = df.drop("timestamps", 1)
plt.plot(df)
plt.show()
Werner schrieb: > Weiß jemand ein geeignetes Framework / Tool? Klingt nach Analysieren von logfiles. Wenn es was solides sein darf und du den Aufwand nicht scheust, könnte Kibana mit Logstash was für dich sein.
Gast
#4844920
Md M. schrieb: > Werner schrieb: >> Weiß jemand ein geeignetes Framework / Tool? > > Klingt nach Analysieren von logfiles. Wenn es was solides sein darf und > du den Aufwand nicht scheust, könnte Kibana mit Logstash was für dich > sein. In einer Firma, wo ich mal beraten habe, haben die den ELK-Stack verwendet. Waren aber real-time und viele Daten. Nur da würde es wohl lohnen, da man ggfs. noch Dashboards erstellen müsste. Auch logfiles kannst du mit jeder stat. Software in Sekunden analysieren und visualisieren. Indeed schrieb: > Waren aber real-time und viele Daten. Nur da würde es wohl > lohnen, da man ggfs. noch Dashboards erstellen müsste. Wie gesagt, es KÖNNTE das richtige tool sein. Wollte es nur erwähnt haben, bevor der OP alles mögliche ausprobiert und dann merkt, dass man doch was dickeres braucht. Ich war durch das "z.B." in > ich habe eine SQL-Tabelle voll mit bestimmten Events (z.B. > Verbindungsanfragen) getriggert. > Auch logfiles kannst du mit jeder stat. Software in Sekunden analysieren > und visualisieren. Kommt halt auf den einzelnen Fall an, ob das wirklich so einfach in Sekunden geht. Ich bin halt auf einer ähnlichen Suche mal den zeitraubenden Weg über gnuplot, feedgnuplot, cube ( https://github.com/square/cube ), ... gegangen und am Ende bei Kibana gelandet. In Kombination mit Grok ist das halt einfach gut.
Gast
#4845068
Md M. schrieb: > Kommt halt auf den einzelnen Fall an, ob das wirklich so einfach in > Sekunden geht. Ich bin halt auf einer ähnlichen Suche mal den > zeitraubenden Weg über gnuplot, feedgnuplot, cube ( > https://github.com/square/cube ), ... gegangen und am Ende bei Kibana > gelandet. In Kombination mit Grok ist das halt einfach gut. Interessant, ich kannte es bisher nur in Kombination mit Elasticsearch. Man lernt niemals aus. Werner schrieb: > Danke, Hm, nicht ganz das was ich suche, ich denke ich werde mir mit > JavaScript selber was bauen. Flot, jqPlot und jqWidgets existieren.
Gast
#4845076
Für mich tönt das nach einem Hisogramm, allenfalls ein geclustertes Histogramm. z.B. Wie hier beschrieben http://psy.swansea.ac.uk/staff/carter/gnuplot/gnuplot_histograms.htm ev. hilfts dir ja weiter. Antwort schreiben |
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