Open vSwitchやNamespaceの関係図をコマンド一つで描く - Okiraku Programming
LinuxでSDNっぽいことをOpen vSwitchでやろうとすると、BridgeやらNamespaceやらInterfaceやらが増えまくって全貌の把握が困難になってきます。また、なぜかpingが通らないときなど、あっちこっちでtcpdumpして回るのは大変です。 そこで、コマンド一つでOpen vSwitchやNamespaceの関係図を描き、ついでに全interfaceをtcpdumpしてpingがどこを通っているかも色で示すツールを作りました。 今のところ単一ホスト内のみなので複数nodeあるときは各nodeで実行する必要がありますが。 使い方 ソースは https://github.com/NeoCat/ovsimager にあります。sudo できるユーザかrootで $ sudo gem install ovsimager $ sudo yum install graphv
OpenStack上のNWトラフィックをKibanaで可視化する – hirokiaramaki
Logの可視化として、FuluentdとElasticsearch/Kibanaの組み合わせが使われています。今回のこの組み合わせで、OpenStackのOVS上に流れるトラフィックを可視化します。NWトラフィックを可視化する場合にOpenStack環境の物理スイッチ側でトラフィックを取ることも出来ますが、仮想マシン間の通信がホスト内で完結されてしまうと、その部分のトラフィックの様子を見る事が出来ません。OpenStackの構造上、各ホスト上のbr-int上を流れるトラフィックを可視化出来れば仮想マシン間も含めたすべての通信を見ることが出来ると考えられます。 Netflow / sFlowについて NetflowはCisco機器が備えているNW可視化の仕組みです。ポートミラーリングはトラフィクをコピーする仕組みですが、NetflowはIPアドレスやポート番号等の情報を抜き出して、指定のホス
トラフィックをWebSocketでリアルタイムに描写してみた - Qiita
NetOpsCoding AdventCalenderの11日目の記事です． 今回はネットワークオペレーションをする上で，必ずといっていいほど確認するトラフィックグラフを，WebSocketという技術を用いて実装してみます． デモとソースコードは最後に貼り付けています． 尚，この実装手法はCedec2015において@yuyarinさんが監視のために使っていたツール参考にして実装しています． 1. はじめに トラフィックをモニタするツールとしてはCacti,Zabbix,MRTG等が有名です． 多くの場合，SNMPの取得間隔は5分程度だと思います． 基本はそれで確認は満足できますが，新しい回線の開通/トラフィック調整などの実作業時には，その瞬間のトラフィックを見たい場合が多いです． 機器によってはCLIベースでリアルタイムなトラフィックを監視できますが，CLIでは複数箇所の状態変化は気付きに
やまうちのネットワークのお勉強 - PukiWiki
←やまうちのページへもどる やまうちのネットワークのお勉強 † やまうちがネットワークのお勉強をすすめるためのメモやブックマークです。 勉強中なので、まちがったところもあるかもしれません。 R + igraph Cytoscape JSViz Graphviz ↑ Cytoscape + R + igraph † Rは統計計算のための言語・環境です。igraphはネットワークを取り扱うためのライブラリです。 Cytoscapeは、ネットワークを可視化・解析するためのプラットフォームです。 ↑ R + igraph † データの読み込み scan(file="filename")：データを読み込む テーブルの書き出し write.table(L, file="filename")：テーブルデータを書き出す データのあつかい方 データをいじる as.numeric() ：数値に変換す
Twitter Social Network Analysis - UMBC ebiquity
In the recent series of posts, we have presented Twitter Goolgle Maps mashup, a Twitter search and buzz tracking tool called Twitterment and analysis of geolocation information from the twitter dataset. By providing a neat API, Twitter has enabled researchers to get a better understanding of Microblogging. In this post, I have used the Large Graph Layout (LGL) tool to visualize the social network
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GitHub - codeout/inet-henge: Generate d3.js based Network Diagram from JSON data.
d3.js - Data-Driven Documents
