Replies (11)

  • @qnikst, оч умеренно. А зачем тебе жабба?
  • @qnikst, кстати, ты на х-ёвый митап приедешь?
  • @alar, не, здоровье дедлайны и вообще не позволяют.
  • @alar, да, у нас всякие данные в elastic search дампятся для анализа, и у меня такое ощущение, что все неправильно делается
  • @qnikst, А что за вопросы?
  • @caban, все озвучивать? В общем у нас сейчас на тесты генерируется пачка логов (выкидывая всякие метаданные), то примерно
    {test: name, blah: [{n: Number, time: Ns}]}

    т.е. для каждого теста выдается массив из количества запусков и времени выполнения. По результатам этого хотелось бы получить линейную регрессию + статическую информацию по R^2 и т.п.. И уметь показывать результаты, и raw данные (на случай пересмотра аномалий глазами и если нужно будет пересчитать статистики).
    При этом обработанные результаты интересны во времени, чтобы можно было следить за регрессиями (идеально если автоматом). А raw данные интересны для оного теста в изоляции от остальных.

    Вот интересно как правильно такое делать. Есть ещё один паттерн использования, который чуть подольше описывать

  • @qnikst, lnav тут уже упоминали? Тебе же нужен не полнотекстовый поиск, а по хорошо структурированному JSON.
  • @alar, lnav это про совершенно другое
  • @qnikst, да. Но ты так описываешь задачу
  • @alar, мне вообще поиск не нужен, мне нужно обработка json и построение красивых графиков, ну и отлавливание ситуаций проблемных (но это когда-нить потом)
  • @alar, то, что я писал про поиск по логам, не относится к этому, разные случаи сильно