مراجعة: مراقبة الخادم

جزء من قسم التعلّم غير الخاضع للإشراف في رحلة Machine Learning على Coddy. الدرس 38 من 51.

التحدي

متوسط

سجّل خادم ويب بيانات كل دقيقة خلال المناوبة الليلية. أي الدقائق كانت غريبة حقًا؟

قِس الأعمدة الأربعة columns.
حدّد الدقائق الشاذة باستخدام غابة العزل (contamination=0.03، random_state=0) وباستخدام LOF (n_neighbors=20، contamination=0.03).
اطبع الدقائق التي حدّدتها الطريقتان، بترتيب الوقت، كما هو موضح أدناه.
اعرض كل دقيقة كنقطة مبعثرة، مع الطلبات على المحور الأفقي وزمن الاستجابة على المحور الرأسي، وبالتسمية minutes. أحط الدقائق التي حدّدتها الطريقتان بدائرة حمراء، وبالتسمية both detectors. أضف وسيلة إيضاح واعرض الرسم.

لليلة أخرى:

Both detectors flag 5 minutes:
  00:25: 1116 requests/s, 186 ms
  01:10: 2106 requests/s, 95 ms
  02:00: 1151 requests/s, 133 ms
  02:40: 835 requests/s, 142 ms
  03:10: 1774 requests/s, 82 ms

ليلة من دقائق الخادم، الطلبات في الثانية على المحور الأفقي وزمن الاستجابة على المحور الرأسي: سحابة متصاعدة، ثلاث دقائق بطيئة محاطة بدوائر حمراء فوقها ودقيقتان مزدحمتان بعيدًا إلى اليمين

يصف Coddy بعد ذلك مخططك.

جرّب بنفسك

import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt
from sklearn.preprocessing import StandardScaler
from sklearn.ensemble import IsolationForest
from sklearn.neighbors import LocalOutlierFactor

# صف واحد لكل دقيقة من المناوبة الليلية على خادم ويب
log = pd.read_csv("servers.csv")
columns = ["cpu_pct", "memory_gb", "requests_per_s", "latency_ms"]

# لا تغيّر الأسطر أدناه
fig, ax = plt.subplots()
ax.set_title("Server Watch")
ax.set_xlabel("Requests per second")
ax.set_ylabel("Latency (ms)")

# اكتب الكود الخاص بك أدناه