graphiteの時系列データをpandasとscikit-learnで予測して月次レポート化する仕組み
こんにちはCTOの馬場です。 弊社では業種柄、サーバごとのCPU利用率などたくさんの時系列メトリックデータを持っています。 以前はこの収集・閲覧にcactiを利用していましたが、最近はgrafana + graphiteを利用しています。 (ちなみにこれらは全て自社製OSS監視エージェントのhappo経由で収集されます) 今回はこのデータの活用例として弊社で実装している解析・レポーティングについて簡単に紹介します。 できること 全体としては月次レポートを作るしくみです。 月次レポートを自動生成 月次レポートに、前月の実績値が閾値超過しているグラフを掲載 月次レポートに、前月の実績値からの予測値が1ヶ月以内に閾値超過するグラフを掲載 下2つは今回作ったgraphdというアプリケーションで実現しています。 ※オレンジが閾値、赤が予測 動作概要 ハートビーツでは HTTPS(HTTP)+JSON
モノイドと継続渡しの道具箱 - モナドとわたしとコモナド
関数型言語Haskellにおいて、普通は計算の結果は関数の戻り値として扱うが、「結果を受け取る関数」 に渡すという継続渡しというスタイルもある。これは単なる冗長なやり方ではなく、様々な興味深い性質を持つ。 基本形は、aという値を渡すところを ∀r. (a -> r) -> r のような表現にする。たとえば、与えられた数の42倍を渡したいとき、そのまま\x -> x * 42ではなく、\x f -> f (x * 42)と書く。もちろんこれだけではありがたみが分からない。 さて、与えられた文字列の中のうち、大文字のアルファベットを取り出し、それがアルファベットの何番目か計算するプログラムを作りたい。普通はリストを使ってこのように書くかもしれない。 import Data.Char uppers :: [Char] -> [Int] uppers [] = [] uppers (x:xs) |
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