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 """
  15 """
  16
  17 import re
  18 import plotly.graph_objects as go
  19 import pandas as pd
  20
  21 from copy import deepcopy
  22
  23 from ..utils.constants import Constants as C
  24 from ..utils.utils import get_color
  25
  26
  27 def select_iterative_data(data: pd.DataFrame, itm:dict) -> pd.DataFrame:
  28     """Select the data for graphs and tables from the provided data frame.
  29
  30     :param data: Data frame with data for graphs and tables.
  31     :param itm: Item (in this case job name) which data will be selected from
  32         the input data frame.
  33     :type data: pandas.DataFrame
  34     :type itm: str
  35     :returns: A data frame with selected data.
  36     :rtype: pandas.DataFrame
  37     """
  38
  39     phy = itm["phy"].split("-")
  40     if len(phy) == 4:
  41         topo, arch, nic, drv = phy
  42         if drv == "dpdk":
  43             drv = ""
  44         else:
  45             drv += "-"
  46             drv = drv.replace("_", "-")
  47     else:
  48         return None
  49
  50     core = str() if itm["dut"] == "trex" else f"{itm['core']}"
  51     ttype = "ndrpdr" if itm["testtype"] in ("ndr", "pdr") else itm["testtype"]
  52     df = data.loc[(
  53         (data["release"] == itm["rls"]) &
  54         (data["test_type"] == ttype) &
  55         (data["passed"] == True)
  56     )]
  57     regex_test = \
  58         f"^.*[.|-]{nic}.*{itm['framesize']}-{core}-{drv}{itm['test']}-{ttype}$"
  59     df = df[
  60         (df.job.str.endswith(f"{topo}-{arch}")) &
  61         (df.dut_version.str.contains(itm["dutver"].replace(".r", "-r").\
  62             replace("rls", "release"))) &
  63         (df.test_id.str.contains(regex_test, regex=True))
  64     ]
  65
  66     return df
  67
  68
  69 def graph_iterative(data: pd.DataFrame, sel:dict, layout: dict,
  70         normalize: bool) -> tuple:
  71     """Generate the statistical box graph with iterative data (MRR, NDR and PDR,
  72     for PDR also Latencies).
  73
  74     :param data: Data frame with iterative data.
  75     :param sel: Selected tests.
  76     :param layout: Layout of plot.ly graph.
  77     :param normalize: If True, the data is normalized to CPU frquency
  78         Constants.NORM_FREQUENCY.
  79     :param data: pandas.DataFrame
  80     :param sel: dict
  81     :param layout: dict
  82     :param normalize: bool
  83     :returns: Tuple of graphs - throughput and latency.
  84     :rtype: tuple(plotly.graph_objects.Figure, plotly.graph_objects.Figure)
  85     """
  86
  87     fig_tput = None
  88     fig_lat = None
  89
  90     tput_traces = list()
  91     y_tput_max = 0
  92     lat_traces = list()
  93     y_lat_max = 0
  94     x_lat = list()
  95     show_latency = False
  96     show_tput = False
  97     for idx, itm in enumerate(sel):
  98         itm_data = select_iterative_data(data, itm)
  99         if itm_data.empty:
 100             continue
 101         phy = itm["phy"].split("-")
 102         topo_arch = f"{phy[0]}-{phy[1]}" if len(phy) == 4 else str()
 103         norm_factor = (C.NORM_FREQUENCY / C.FREQUENCY[topo_arch]) \
 104             if normalize else 1.0
 105         if itm["testtype"] == "mrr":
 106             y_data_raw = itm_data[C.VALUE_ITER[itm["testtype"]]].to_list()[0]
 107             y_data = [(y * norm_factor) for y in y_data_raw]
 108             if len(y_data) > 0:
 109                 y_tput_max = \
 110                     max(y_data) if max(y_data) > y_tput_max else y_tput_max
 111         else:
 112             y_data_raw = itm_data[C.VALUE_ITER[itm["testtype"]]].to_list()
 113             y_data = [(y * norm_factor) for y in y_data_raw]
 114             if y_data:
 115                 y_tput_max = \
 116                     max(y_data) if max(y_data) > y_tput_max else y_tput_max
 117         nr_of_samples = len(y_data)
 118         tput_kwargs = dict(
 119             y=y_data,
 120             name=(
 121                 f"{idx + 1}. "
 122                 f"({nr_of_samples:02d} "
 123                 f"run{'s' if nr_of_samples > 1 else ''}) "
 124                 f"{itm['id']}"
 125             ),
 126             hoverinfo=u"y+name",
 127             boxpoints="all",
 128             jitter=0.3,
 129             marker=dict(color=get_color(idx))
 130         )
 131         tput_traces.append(go.Box(**tput_kwargs))
 132         show_tput = True
 133
 134         if itm["testtype"] == "pdr":
 135             y_lat_row = itm_data[C.VALUE_ITER["pdr-lat"]].to_list()
 136             y_lat = [(y / norm_factor) for y in y_lat_row]
 137             if y_lat:
 138                 y_lat_max = max(y_lat) if max(y_lat) > y_lat_max else y_lat_max
 139             nr_of_samples = len(y_lat)
 140             lat_kwargs = dict(
 141                 y=y_lat,
 142                 name=(
 143                     f"{idx + 1}. "
 144                     f"({nr_of_samples:02d} "
 145                     f"run{u's' if nr_of_samples > 1 else u''}) "
 146                     f"{itm['id']}"
 147                 ),
 148                 hoverinfo="all",
 149                 boxpoints="all",
 150                 jitter=0.3,
 151                 marker=dict(color=get_color(idx))
 152             )
 153             x_lat.append(idx + 1)
 154             lat_traces.append(go.Box(**lat_kwargs))
 155             show_latency = True
 156         else:
 157             lat_traces.append(go.Box())
 158
 159     if show_tput:
 160         pl_tput = deepcopy(layout["plot-throughput"])
 161         pl_tput["xaxis"]["tickvals"] = [i for i in range(len(sel))]
 162         pl_tput["xaxis"]["ticktext"] = [str(i + 1) for i in range(len(sel))]
 163         if y_tput_max:
 164             pl_tput["yaxis"]["range"] = [0, (int(y_tput_max / 1e6) + 1) * 1e6]
 165         fig_tput = go.Figure(data=tput_traces, layout=pl_tput)
 166
 167     if show_latency:
 168         pl_lat = deepcopy(layout["plot-latency"])
 169         pl_lat["xaxis"]["tickvals"] = [i for i in range(len(x_lat))]
 170         pl_lat["xaxis"]["ticktext"] = x_lat
 171         if y_lat_max:
 172             pl_lat["yaxis"]["range"] = [0, (int(y_lat_max / 10) + 1) * 10]
 173         fig_lat = go.Figure(data=lat_traces, layout=pl_lat)
 174
 175     return fig_tput, fig_lat