csit.infra.dash/app/cdash/report/graphs.py

   1 # Copyright (c) 2023 Cisco and/or its affiliates.
   2 # Licensed under the Apache License, Version 2.0 (the "License");
   3 # you may not use this file except in compliance with the License.
   4 # You may obtain a copy of the License at:
   5 #
   6 #     http://www.apache.org/licenses/LICENSE-2.0
   7 #
   8 # Unless required by applicable law or agreed to in writing, software
   9 # distributed under the License is distributed on an "AS IS" BASIS,
  10 # WITHOUT WARRANTIES OR CONDITIONS OF ANY KIND, either express or implied.
  11 # See the License for the specific language governing permissions and
  12 # limitations under the License.
  13
  14 """Implementation of graphs for iterative data.
  15 """
  16
  17 import plotly.graph_objects as go
  18 import pandas as pd
  19
  20 from copy import deepcopy
  21
  22 from ..utils.constants import Constants as C
  23 from ..utils.utils import get_color
  24
  25
  26 def select_iterative_data(data: pd.DataFrame, itm:dict) -> pd.DataFrame:
  27     """Select the data for graphs and tables from the provided data frame.
  28
  29     :param data: Data frame with data for graphs and tables.
  30     :param itm: Item (in this case job name) which data will be selected from
  31         the input data frame.
  32     :type data: pandas.DataFrame
  33     :type itm: str
  34     :returns: A data frame with selected data.
  35     :rtype: pandas.DataFrame
  36     """
  37
  38     phy = itm["phy"].split("-")
  39     if len(phy) == 4:
  40         topo, arch, nic, drv = phy
  41         if drv == "dpdk":
  42             drv = ""
  43         else:
  44             drv += "-"
  45             drv = drv.replace("_", "-")
  46     else:
  47         return None
  48
  49     if itm["testtype"] in ("ndr", "pdr"):
  50         test_type = "ndrpdr"
  51     elif itm["testtype"] == "mrr":
  52         test_type = "mrr"
  53     elif itm["area"] == "hoststack":
  54         test_type = "hoststack"
  55     df = data.loc[(
  56         (data["release"] == itm["rls"]) &
  57         (data["test_type"] == test_type) &
  58         (data["passed"] == True)
  59     )]
  60
  61     core = str() if itm["dut"] == "trex" else f"{itm['core']}"
  62     ttype = "ndrpdr" if itm["testtype"] in ("ndr", "pdr") else itm["testtype"]
  63     regex_test = \
  64         f"^.*[.|-]{nic}.*{itm['framesize']}-{core}-{drv}{itm['test']}-{ttype}$"
  65     df = df[
  66         (df.job.str.endswith(f"{topo}-{arch}")) &
  67         (df.dut_version.str.contains(itm["dutver"].replace(".r", "-r").\
  68             replace("rls", "release"))) &
  69         (df.test_id.str.contains(regex_test, regex=True))
  70     ]
  71
  72     return df
  73
  74
  75 def graph_iterative(data: pd.DataFrame, sel:dict, layout: dict,
  76         normalize: bool) -> tuple:
  77     """Generate the statistical box graph with iterative data (MRR, NDR and PDR,
  78     for PDR also Latencies).
  79
  80     :param data: Data frame with iterative data.
  81     :param sel: Selected tests.
  82     :param layout: Layout of plot.ly graph.
  83     :param normalize: If True, the data is normalized to CPU frquency
  84         Constants.NORM_FREQUENCY.
  85     :param data: pandas.DataFrame
  86     :param sel: dict
  87     :param layout: dict
  88     :param normalize: bool
  89     :returns: Tuple of graphs - throughput and latency.
  90     :rtype: tuple(plotly.graph_objects.Figure, plotly.graph_objects.Figure)
  91     """
  92
  93     fig_tput = None
  94     fig_lat = None
  95
  96     tput_traces = list()
  97     y_tput_max = 0
  98     lat_traces = list()
  99     y_lat_max = 0
 100     x_lat = list()
 101     y_units = set()
 102     show_latency = False
 103     show_tput = False
 104     for idx, itm in enumerate(sel):
 105
 106         itm_data = select_iterative_data(data, itm)
 107         if itm_data.empty:
 108             continue
 109
 110         phy = itm["phy"].split("-")
 111         topo_arch = f"{phy[0]}-{phy[1]}" if len(phy) == 4 else str()
 112         norm_factor = (C.NORM_FREQUENCY / C.FREQUENCY[topo_arch]) \
 113             if normalize else 1.0
 114
 115         if itm["area"] == "hoststack":
 116             ttype = f"hoststack-{itm['testtype']}"
 117         else:
 118             ttype = itm["testtype"]
 119
 120         y_units.update(itm_data[C.UNIT[ttype]].unique().tolist())
 121
 122         if itm["testtype"] == "mrr":
 123             y_data_raw = itm_data[C.VALUE_ITER[ttype]].to_list()[0]
 124             y_data = [(y * norm_factor) for y in y_data_raw]
 125             if len(y_data) > 0:
 126                 y_tput_max = \
 127                     max(y_data) if max(y_data) > y_tput_max else y_tput_max
 128         else:
 129             y_data_raw = itm_data[C.VALUE_ITER[ttype]].to_list()
 130             y_data = [(y * norm_factor) for y in y_data_raw]
 131             if y_data:
 132                 y_tput_max = \
 133                     max(y_data) if max(y_data) > y_tput_max else y_tput_max
 134
 135         nr_of_samples = len(y_data)
 136         tput_kwargs = dict(
 137             y=y_data,
 138             name=(
 139                 f"{idx + 1}. "
 140                 f"({nr_of_samples:02d} "
 141                 f"run{'s' if nr_of_samples > 1 else ''}) "
 142                 f"{itm['id']}"
 143             ),
 144             hoverinfo=u"y+name",
 145             boxpoints="all",
 146             jitter=0.3,
 147             marker=dict(color=get_color(idx))
 148         )
 149         tput_traces.append(go.Box(**tput_kwargs))
 150         show_tput = True
 151
 152         if ttype == "pdr":
 153             y_lat_row = itm_data[C.VALUE_ITER["pdr-lat"]].to_list()
 154             y_lat = [(y / norm_factor) for y in y_lat_row]
 155             if y_lat:
 156                 y_lat_max = max(y_lat) if max(y_lat) > y_lat_max else y_lat_max
 157             nr_of_samples = len(y_lat)
 158             lat_kwargs = dict(
 159                 y=y_lat,
 160                 name=(
 161                     f"{idx + 1}. "
 162                     f"({nr_of_samples:02d} "
 163                     f"run{u's' if nr_of_samples > 1 else u''}) "
 164                     f"{itm['id']}"
 165                 ),
 166                 hoverinfo="all",
 167                 boxpoints="all",
 168                 jitter=0.3,
 169                 marker=dict(color=get_color(idx))
 170             )
 171             x_lat.append(idx + 1)
 172             lat_traces.append(go.Box(**lat_kwargs))
 173             show_latency = True
 174         else:
 175             lat_traces.append(go.Box())
 176
 177     if show_tput:
 178         pl_tput = deepcopy(layout["plot-throughput"])
 179         pl_tput["xaxis"]["tickvals"] = [i for i in range(len(sel))]
 180         pl_tput["xaxis"]["ticktext"] = [str(i + 1) for i in range(len(sel))]
 181         pl_tput["yaxis"]["title"] = f"Throughput [{'|'.join(sorted(y_units))}]"
 182         if y_tput_max:
 183             pl_tput["yaxis"]["range"] = [0, (int(y_tput_max / 1e6) + 2) * 1e6]
 184         fig_tput = go.Figure(data=tput_traces, layout=pl_tput)
 185
 186     if show_latency:
 187         pl_lat = deepcopy(layout["plot-latency"])
 188         pl_lat["xaxis"]["tickvals"] = [i for i in range(len(x_lat))]
 189         pl_lat["xaxis"]["ticktext"] = x_lat
 190         if y_lat_max:
 191             pl_lat["yaxis"]["range"] = [0, (int(y_lat_max / 10) + 1) * 10]
 192         fig_lat = go.Figure(data=lat_traces, layout=pl_lat)
 193
 194     return fig_tput, fig_lat