Евгений Балдин
Всё это меня очень заинтересовало, потому что
Седловой, увлёкшись, говорил живо и образно.
Но потому он спохватился, что получается как-то
ненаучно, понавешал на сцене схемы и графики…
Понедельник начинается в субботу.
Аркадий и Борис Стругацкие
Уже более двадцати лет gnuplot используется для визуализации данных. Это
профессиональный инструмент, так как создавался под нужды учёных, и ровно по
той же причине gnuplot поразительно эффективен. Трансформация данных в графики
– то, что у gnuplot получается лучше всех.
3 марта 2007 года, через три года после предыдущего релиза вышла новая
версия популярной программы для создания графиков gnuplot. Gnuplot известен
прежде всего умением легко производить обычные двухмерные графики, хотя он
может строить и трёхмерные поверхности и даже подгонять их. При работе с
программой возникает ощущение абсолютной надёжности, естественно, если не
просить чего-то нереального. Родная страничка проекта находится по адресу http://www.gnuplot.info.
Формально gnuplot создавался для визуализации
научных данных. Есть много указаний на то, что учёные используют gnuplot, в том
числе и для предоставления полученных данных. Например, климатические карты,
предоставляемые NASA (http://www.ghcc.msfc.nasa.gov/charm/charmanalysis),
создаются с помощью этой программы.
Хороший системный администратор журналирует
множество параметров обслуживаемой им системы. Так – на всякий случай. Это для
того, чтобы, когда «всякий случай» всё-таки придёт, можно было выявить его
причины и не допустить подобного в будущем. Помочь в этом может только анализ
имеющихся записей. Представление информации в виде графиков – один из самых
эффективных инструментов анализа.
Gnuplot ориентирован на анализ данных. Для того
чтобы начать анализировать gnuplot, необходимо «объяснить» структуру
исследуемых данных, что требует некоторых усилий. Зато в дальнейшем ориентация
на анализ позволяет легко экспериментировать с графическими представлениями
данных.
Примером подобных экспериментов является
предложение от Raju Varghese представлять логи Apache в виде трёхмерного
графика (см. рис. 1). Это ещё один способ локализации неочевидных проблем.
Статья «A New Visualization for Web Server Logs» с описанием предложения
опубликована на O'Reilly Network по адресу http://www.oreillynet.com/pub/a/sysadmin/2007/02/02/3d-logfile-visualization.html.
Рисунок 1. Отображение выбранных
веб-страниц в зависимости от IP-адреса запроса и от времени
Для примера я взял логи с относительно небольшого
локального веб-сайта и проделал описанную в статье Raju Varghese-процедуру. По
вертикали отложен порядковый номер веб-страниц, отсортированных по
популярности. По горизонтали отложено время запроса и порядковый номер отсортированных
IP-адресов, с которых происходил запрос.
На рис. 1 видно, чем веб-сайт живёт (особенно впечатляющим
получается снятое таким образом кино). Видно, что есть IP-адреса (скорее всего,
целые группы, так как IP рядом), с которых регулярно приходят роботы и
опрашивают все доступные страницы. Также имеется набор адресов, с которых
запрашиваются только определённые страницы, но делается это аномально часто. С
помощью подобных представлений вряд ли получится определить проблему, но
локализовать вполне вероятно.
Чем уж заведомо не является gnuplot, так это
«интуитивно понятной» (произносится как ругательство) программой. Это
профессиональный инструмент. Любая полезная система требует времени на
обучение. В случае с gnuplot потребуется, как минимум, полдня, чтобы освоить
его концепцию и начать продуктивно работать.
