石墨时间序列尖峰检测工具
graphite_anomaly_detector的Python项目详细描述
Graphite异常检测器
==
命令行应用程序，用于确定给定主机的Graphite指标峰值，并生成CSV报告
用法
---
<；pre>；使用：GealthPyReP.[-H] -S服务器[服务器输出…[O输出] [BR/> [-T-TIMEOUT] [BR/>< BR> >产生CSV报告，在石墨主机上发现尖峰> BR/> BR/>可选参数：
-H，帮助显示此帮助消息，并退出
-S服务器[服务器…]--服务器服务器[服务器…]
按程序查询的服务器（默认值：无）
-o输出，--output输出
output csv文件（默认值：[none]）
-l限制，--limit限制
limit每个主机的请求计数（默认值：[500]）
-p模式，--pattern模式
度量的全局模式（默认值：['*']）
-t超时，--timeout超时
主机请求之间的超时（默认值：[1]）
<；/pre>；
例如
<；pre>；
./generate_report.py-s dumdum:81-o report.csv-l 2-p*.cpu.*-t 42
<；/pre>；
两个与请求之间的超时时间为42秒的\*.cpu.\*匹配的度量。
该命令将结果分组到report.csv
result
----
>程序创建一个csv文件ginven作为--output选项的参数，该选项有5列：
|
————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————target=cpu.0.等待
只需使用检测器的实例
更改detector=spikedetector（）行即可。
*原始timeseries
*运行检测器后的timeseries
*检测器结果
*一个treshold行（您可以在测试时删除它）
您只需用检测器替换峰值检测器即可。
您可以使用util.logger`` create_log file``函数。
它创建一个json文件，可以使用view_log.py脚本查看该文件，该脚本绘制一个类似于test_local.py生成的图形。
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命令行应用程序，用于确定给定主机的Graphite指标峰值，并生成CSV报告
用法
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<；pre>；使用：GealthPyReP.[-H] -S服务器[服务器输出…[O输出] [BR/> [-T-TIMEOUT] [BR/>< BR> >产生CSV报告，在石墨主机上发现尖峰> BR/> BR/>可选参数：
-H，帮助显示此帮助消息，并退出
-S服务器[服务器…]--服务器服务器[服务器…]
按程序查询的服务器（默认值：无）
-o输出，--output输出
output csv文件（默认值：[none]）
-l限制，--limit限制
limit每个主机的请求计数（默认值：[500]）
-p模式，--pattern模式
度量的全局模式（默认值：['*']）
-t超时，--timeout超时
主机请求之间的超时（默认值：[1]）
<；/pre>；
例如
<；pre>；
./generate_report.py-s dumdum:81-o report.csv-l 2-p*.cpu.*-t 42
<；/pre>；
两个与请求之间的超时时间为42秒的\*.cpu.\*匹配的度量。
该命令将结果分组到report.csv
result
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>程序创建一个csv文件ginven作为--output选项的参数，该选项有5列：
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————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————target=cpu.0.等待
只需使用检测器的实例
更改detector=spikedetector（）行即可。
*原始timeseries
*运行检测器后的timeseries
*检测器结果
*一个treshold行（您可以在测试时删除它）
您只需用检测器替换峰值检测器即可。
您可以使用util.logger`` create_log file``函数。
它创建一个json文件，可以使用view_log.py脚本查看该文件，该脚本绘制一个类似于test_local.py生成的图形。
欢迎加入QQ群-->： 979659372
