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ivanbrillo / DL_erlang

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Dashboard - Functional Requirements #2

Open da1pi2 opened 1 month ago

da1pi2 commented 1 month ago

Requisiti funzionali della dashboard

1. Monitoraggio delle risorse del sistema

2. Gestione dei nodi del sistema

3. Monitoraggio delle prestazioni del machine learning

4. Storico delle operazioni

5. Interattività e controlli

6. Accessibilità e sicurezza

7. Notifiche e alert

8. Visualizzazioni personalizzate

9. Esportazione dei dati

Questi requisiti coprono le funzionalità essenziali per monitorare e controllare un sistema distribuito di machine learning, fornendo un'interfaccia user-friendly e interattiva.

Lato codice

Per ottenere le informazioni richieste nella dashboard e monitorare un sistema distribuito di machine learning, devi raccogliere i dati in tempo reale dalle varie componenti del sistema. Puoi farlo sfruttando librerie Python e strumenti di monitoraggio specifici per CPU, memoria, rete, stato dei nodi, e prestazioni del machine learning.

1. Monitoraggio delle risorse del sistema (CPU, memoria, disco)

Puoi ottenere informazioni sullo stato delle risorse del sistema utilizzando la libreria psutil:

Installazione di psutil

pip install psutil

Codice per monitorare le risorse

import psutil

# Utilizzo della CPU
cpu_usage = psutil.cpu_percent(interval=1)

# Utilizzo della memoria
memory_info = psutil.virtual_memory().percent

# Utilizzo del disco
disk_io = psutil.disk_io_counters()

# Numero di letture/scritture su disco
read_bytes = disk_io.read_bytes
write_bytes = disk_io.write_bytes

print(f"CPU Usage: {cpu_usage}%")
print(f"Memory Usage: {memory_info}%")
print(f"Disk I/O: Read {read_bytes} bytes, Write {write_bytes} bytes")

2. Gestione dei nodi e stato del sistema

Per monitorare lo stato dei nodi, puoi usare tecniche di ping o collegarti ai nodi distribuiti tramite RPC (Remote Procedure Call) o REST API, a seconda della tua architettura. Se stai usando Erlang per la gestione dei nodi, puoi sfruttare node() per ottenere lo stato di un nodo e rpc:call/4 per interrogarli.

Esempio per verificare la connettività di un nodo con Erlang:

% Verifica se un nodo è attivo
NodeStatus = net_adm:ping('nodo@host').

In Python, puoi creare un sistema di ping dei nodi per vedere quali sono attivi:

import os

def check_node_status(host):
    response = os.system(f"ping -c 1 {host}")
    if response == 0:
        return f"{host} is up"
    else:
        return f"{host} is down"

print(check_node_status("192.168.1.1"))

3 Monitoraggio delle prestazioni del machine learning

Se stai utilizzando librerie come TensorFlow o PyTorch, puoi raccogliere le metriche di performance direttamente dai loro strumenti di logging e profiling.

Esempio con TensorFlow per monitorare il tempo di training e altre metriche

import tensorflow as tf
import time

start_time = time.time()

# Simulazione del training
model = tf.keras.Sequential([
    tf.keras.layers.Dense(128, activation='relu'),
    tf.keras.layers.Dense(10)
])
model.compile(optimizer='adam', loss='sparse_categorical_crossentropy')

# Dataset fittizio
data = tf.random.normal([1000, 32])
labels = tf.random.uniform([1000], maxval=10, dtype=tf.int32)

model.fit(data, labels, epochs=5)

end_time = time.time()

# Tempo di training
training_time = end_time - start_time
print(f"Training time: {training_time} seconds")

Metriche come accuracy e loss

history = model.fit(data, labels, epochs=5)

accuracy = history.history['accuracy'][-1]
loss = history.history['loss'][-1]

print(f"Final accuracy: {accuracy}")
print(f"Final loss: {loss}")

4. Storico delle operazioni e log

Puoi registrare le operazioni in un file log o in un database (come SQLite o MongoDB).

Esempio con logging su file:

import logging

logging.basicConfig(filename='system.log', level=logging.INFO)

def log_operation(operation, status):
    logging.info(f"{operation}: {status}")

log_operation('Node1 Training', 'Success')
log_operation('Node2 Training', 'Failed')

5. Notifiche e alert

Puoi implementare un sistema di notifiche basato su soglie specifiche. Per esempio, inviare una notifica quando l’utilizzo della CPU supera una certa soglia:

import smtplib

def send_alert(cpu_usage):
    if cpu_usage > 90:
        # Setup email (usare SMTP per inviare email)
        server = smtplib.SMTP('smtp.gmail.com', 587)
        server.starttls()
        server.login("your_email@gmail.com", "password")
        message = f"ALERT: CPU usage is at {cpu_usage}%"
        server.sendmail("from_email@gmail.com", "to_email@gmail.com", message)
        server.quit()

cpu_usage = psutil.cpu_percent(interval=1)
send_alert(cpu_usage)

6. Aggiornamenti in tempo reale

Per aggiornare i dati in tempo reale, puoi usare WebSockets o semplici richieste AJAX.

Esempio con Flask-SocketIO per aggiornamenti in tempo reale

from flask import Flask, render_template
from flask_socketio import SocketIO
import psutil

app = Flask(__name__)
socketio = SocketIO(app)

@app.route('/')
def dashboard():
    return render_template('dashboard.html')

@socketio.on('connect')
def handle_connect():
    cpu_usage = psutil.cpu_percent(interval=1)
    socketio.emit('cpu_update', {'cpu': cpu_usage})

if __name__ == '__main__':
    socketio.run(app)

In questo caso, invii gli aggiornamenti della CPU al client quando si collega alla dashboard.

7. Esportazione dei dati

Per esportare i dati raccolti (log o metriche), puoi fornire funzionalità di esportazione tramite CSV o JSON.

Esempio di esportazione CSV

import csv

def export_to_csv(data, filename='log.csv'):
    with open(filename, 'w', newline='') as csvfile:
        fieldnames = ['timestamp', 'operation', 'status']
        writer = csv.DictWriter(csvfile, fieldnames=fieldnames)

        writer.writeheader()
        for row in data:
            writer.writerow(row)

log_data = [
    {'timestamp': '2024-10-17', 'operation': 'Node1 Training', 'status': 'Success'},
    {'timestamp': '2024-10-17', 'operation': 'Node2 Training', 'status': 'Failed'}
]

export_to_csv(log_data)
da1pi2 commented 1 month ago

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