967eb6003d0b451e5c435f320bf8406493e69547
[csit.git] / resources / tools / presentation / generator_CPTA.py
1 # Copyright (c) 2018 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 """Generation of Continuous Performance Trending and Analysis.
15 """
16
17 import datetime
18 import logging
19 import csv
20 import prettytable
21 import plotly.offline as ploff
22 import plotly.graph_objs as plgo
23 import plotly.exceptions as plerr
24 import numpy as np
25 import pandas as pd
26
27 from collections import OrderedDict
28 from utils import find_outliers, archive_input_data, execute_command
29
30
31 # Command to build the html format of the report
32 HTML_BUILDER = 'sphinx-build -v -c conf_cpta -a ' \
33                '-b html -E ' \
34                '-t html ' \
35                '-D version="Generated on {date}" ' \
36                '{working_dir} ' \
37                '{build_dir}/'
38
39 # .css file for the html format of the report
40 THEME_OVERRIDES = """/* override table width restrictions */
41 .wy-nav-content {
42     max-width: 1200px !important;
43 }
44 """
45
46 COLORS = ["SkyBlue", "Olive", "Purple", "Coral", "Indigo", "Pink",
47           "Chocolate", "Brown", "Magenta", "Cyan", "Orange", "Black",
48           "Violet", "Blue", "Yellow"]
49
50
51 def generate_cpta(spec, data):
52     """Generate all formats and versions of the Continuous Performance Trending
53     and Analysis.
54
55     :param spec: Specification read from the specification file.
56     :param data: Full data set.
57     :type spec: Specification
58     :type data: InputData
59     """
60
61     logging.info("Generating the Continuous Performance Trending and Analysis "
62                  "...")
63
64     ret_code = _generate_all_charts(spec, data)
65
66     cmd = HTML_BUILDER.format(
67         date=datetime.date.today().strftime('%d-%b-%Y'),
68         working_dir=spec.environment["paths"]["DIR[WORKING,SRC]"],
69         build_dir=spec.environment["paths"]["DIR[BUILD,HTML]"])
70     execute_command(cmd)
71
72     with open(spec.environment["paths"]["DIR[CSS_PATCH_FILE]"], "w") as \
73             css_file:
74         css_file.write(THEME_OVERRIDES)
75
76     with open(spec.environment["paths"]["DIR[CSS_PATCH_FILE2]"], "w") as \
77             css_file:
78         css_file.write(THEME_OVERRIDES)
79
80     archive_input_data(spec)
81
82     logging.info("Done.")
83
84     return ret_code
85
86
87 def _select_data(in_data, period, fill_missing=False, use_first=False):
88     """Select the data from the full data set. The selection is done by picking
89     the samples depending on the period: period = 1: All, period = 2: every
90     second sample, period = 3: every third sample ...
91
92     :param in_data: Full set of data.
93     :param period: Sampling period.
94     :param fill_missing: If the chosen sample is missing in the full set, its
95     nearest neighbour is used.
96     :param use_first: Use the first sample even though it is not chosen.
97     :type in_data: OrderedDict
98     :type period: int
99     :type fill_missing: bool
100     :type use_first: bool
101     :returns: Reduced data.
102     :rtype: OrderedDict
103     """
104
105     first_idx = min(in_data.keys())
106     last_idx = max(in_data.keys())
107
108     idx = last_idx
109     data_dict = dict()
110     if use_first:
111         data_dict[first_idx] = in_data[first_idx]
112     while idx >= first_idx:
113         data = in_data.get(idx, None)
114         if data is None:
115             if fill_missing:
116                 threshold = int(round(idx - period / 2)) + 1 - period % 2
117                 idx_low = first_idx if threshold < first_idx else threshold
118                 threshold = int(round(idx + period / 2))
119                 idx_high = last_idx if threshold > last_idx else threshold
120
121                 flag_l = True
122                 flag_h = True
123                 idx_lst = list()
124                 inc = 1
125                 while flag_l or flag_h:
126                     if idx + inc > idx_high:
127                         flag_h = False
128                     else:
129                         idx_lst.append(idx + inc)
130                     if idx - inc < idx_low:
131                         flag_l = False
132                     else:
133                         idx_lst.append(idx - inc)
134                     inc += 1
135
136                 for i in idx_lst:
137                     if i in in_data.keys():
138                         data_dict[i] = in_data[i]
139                         break
140         else:
141             data_dict[idx] = data
142         idx -= period
143
144     return OrderedDict(sorted(data_dict.items(), key=lambda t: t[0]))
145
146
147 def _evaluate_results(in_data, trimmed_data, window=10):
148     """Evaluates if the sample value is regress, normal or progress compared to
149     previous data within the window.
150     We use the intervals defined as:
151     - regress: less than median - 3 * stdev
152     - normal: between median - 3 * stdev and median + 3 * stdev
153     - progress: more than median + 3 * stdev
154
155     :param in_data: Full data set.
156     :param trimmed_data: Full data set without the outliers.
157     :param window: Window size used to calculate moving median and moving stdev.
158     :type in_data: pandas.Series
159     :type trimmed_data: pandas.Series
160     :type window: int
161     :returns: Evaluated results.
162     :rtype: list
163     """
164
165     if len(in_data) > 2:
166         win_size = in_data.size if in_data.size < window else window
167         results = [0.0, ] * win_size
168         median = in_data.rolling(window=win_size).median()
169         stdev_t = trimmed_data.rolling(window=win_size, min_periods=2).std()
170         m_vals = median.values
171         s_vals = stdev_t.values
172         d_vals = in_data.values
173         for day in range(win_size, in_data.size):
174             if np.isnan(m_vals[day - 1]) or np.isnan(s_vals[day - 1]):
175                 results.append(0.0)
176             elif d_vals[day] < (m_vals[day - 1] - 3 * s_vals[day - 1]):
177                 results.append(0.33)
178             elif (m_vals[day - 1] - 3 * s_vals[day - 1]) <= d_vals[day] <= \
179                     (m_vals[day - 1] + 3 * s_vals[day - 1]):
180                 results.append(0.66)
181             else:
182                 results.append(1.0)
183     else:
184         results = [0.0, ]
185         try:
186             median = np.median(in_data)
187             stdev = np.std(in_data)
188             if in_data.values[-1] < (median - 3 * stdev):
189                 results.append(0.33)
190             elif (median - 3 * stdev) <= in_data.values[-1] <= (
191                     median + 3 * stdev):
192                 results.append(0.66)
193             else:
194                 results.append(1.0)
195         except TypeError:
196             results.append(None)
197     return results
198
199
200 def _generate_trending_traces(in_data, period, moving_win_size=10,
201                               fill_missing=True, use_first=False,
202                               show_moving_median=True, name="", color=""):
203     """Generate the trending traces:
204      - samples,
205      - moving median (trending plot)
206      - outliers, regress, progress
207
208     :param in_data: Full data set.
209     :param period: Sampling period.
210     :param moving_win_size: Window size.
211     :param fill_missing: If the chosen sample is missing in the full set, its
212     nearest neighbour is used.
213     :param use_first: Use the first sample even though it is not chosen.
214     :param show_moving_median: Show moving median (trending plot).
215     :param name: Name of the plot
216     :param color: Name of the color for the plot.
217     :type in_data: OrderedDict
218     :type period: int
219     :type moving_win_size: int
220     :type fill_missing: bool
221     :type use_first: bool
222     :type show_moving_median: bool
223     :type name: str
224     :type color: str
225     :returns: Generated traces (list) and the evaluated result (float).
226     :rtype: tuple(traces, result)
227     """
228
229     if period > 1:
230         in_data = _select_data(in_data, period,
231                                fill_missing=fill_missing,
232                                use_first=use_first)
233
234     data_x = [key for key in in_data.keys()]
235     data_y = [val for val in in_data.values()]
236     data_pd = pd.Series(data_y, index=data_x)
237
238     t_data, outliers = find_outliers(data_pd)
239
240     results = _evaluate_results(data_pd, t_data, window=moving_win_size)
241
242     anomalies = pd.Series()
243     anomalies_res = list()
244     for idx, item in enumerate(in_data.items()):
245         item_pd = pd.Series([item[1], ], index=[item[0], ])
246         if item[0] in outliers.keys():
247             anomalies = anomalies.append(item_pd)
248             anomalies_res.append(0.0)
249         elif results[idx] in (0.33, 1.0):
250             anomalies = anomalies.append(item_pd)
251             anomalies_res.append(results[idx])
252     anomalies_res.extend([0.0, 0.33, 0.66, 1.0])
253
254     # Create traces
255     color_scale = [[0.00, "grey"],
256                    [0.25, "grey"],
257                    [0.25, "red"],
258                    [0.50, "red"],
259                    [0.50, "white"],
260                    [0.75, "white"],
261                    [0.75, "green"],
262                    [1.00, "green"]]
263
264     trace_samples = plgo.Scatter(
265         x=data_x,
266         y=data_y,
267         mode='markers',
268         line={
269             "width": 1
270         },
271         name="{name}-thput".format(name=name),
272         marker={
273             "size": 5,
274             "color": color,
275             "symbol": "circle",
276         },
277     )
278     traces = [trace_samples, ]
279
280     trace_anomalies = plgo.Scatter(
281         x=anomalies.keys(),
282         y=anomalies.values,
283         mode='markers',
284         hoverinfo="none",
285         showlegend=False,
286         legendgroup=name,
287         name="{name}: outliers".format(name=name),
288         marker={
289             "size": 15,
290             "symbol": "circle-open",
291             "color": anomalies_res,
292             "colorscale": color_scale,
293             "showscale": True,
294             "line": {
295                 "width": 2
296             },
297             "colorbar": {
298                 "y": 0.5,
299                 "len": 0.8,
300                 "title": "Circles Marking Data Classification",
301                 "titleside": 'right',
302                 "titlefont": {
303                     "size": 14
304                 },
305                 "tickmode": 'array',
306                 "tickvals": [0.125, 0.375, 0.625, 0.875],
307                 "ticktext": ["Outlier", "Regression", "Normal", "Progression"],
308                 "ticks": "",
309                 "ticklen": 0,
310                 "tickangle": -90,
311                 "thickness": 10
312             }
313         }
314     )
315     traces.append(trace_anomalies)
316
317     if show_moving_median:
318         data_mean_y = pd.Series(data_y).rolling(
319             window=moving_win_size, min_periods=2).median()
320         trace_median = plgo.Scatter(
321             x=data_x,
322             y=data_mean_y,
323             mode='lines',
324             line={
325                 "shape": "spline",
326                 "width": 1,
327                 "color": color,
328             },
329             name='{name}-trend'.format(name=name)
330         )
331         traces.append(trace_median)
332
333     return traces, results[-1]
334
335
336 def _generate_chart(traces, layout, file_name):
337     """Generates the whole chart using pre-generated traces.
338
339     :param traces: Traces for the chart.
340     :param layout: Layout of the chart.
341     :param file_name: File name for the generated chart.
342     :type traces: list
343     :type layout: dict
344     :type file_name: str
345     """
346
347     # Create plot
348     logging.info("    Writing the file '{0}' ...".format(file_name))
349     plpl = plgo.Figure(data=traces, layout=layout)
350     try:
351         ploff.plot(plpl, show_link=False, auto_open=False, filename=file_name)
352     except plerr.PlotlyEmptyDataError:
353         logging.warning(" No data for the plot. Skipped.")
354
355
356 def _generate_all_charts(spec, input_data):
357     """Generate all charts specified in the specification file.
358
359     :param spec: Specification.
360     :param input_data: Full data set.
361     :type spec: Specification
362     :type input_data: InputData
363     """
364
365     builds = spec.cpta["data"].values()[0]
366     job_name = spec.cpta["data"].keys()[0]
367     builds_lst = [str(build) for build in range(builds[0], builds[-1] + 1)]
368
369     # Get "build ID": "date" dict:
370     build_dates = dict()
371     for build in builds_lst:
372         try:
373             build_dates[build] = \
374                 input_data.metadata(job_name, build)["generated"][:14]
375         except KeyError:
376             pass
377
378     # Create the header:
379     csv_table = list()
380     header = "Build Number:," + ",".join(builds_lst) + '\n'
381     csv_table.append(header)
382     header = "Build Date:," + ",".join(build_dates.values()) + '\n'
383     csv_table.append(header)
384
385     results = list()
386     for chart in spec.cpta["plots"]:
387         logging.info("  Generating the chart '{0}' ...".
388                      format(chart.get("title", "")))
389
390         # Transform the data
391         data = input_data.filter_data(chart, continue_on_error=True)
392         if data is None:
393             logging.error("No data.")
394             return
395
396         chart_data = dict()
397         for job in data:
398             for idx, build in job.items():
399                 for test_name, test in build.items():
400                     if chart_data.get(test_name, None) is None:
401                         chart_data[test_name] = OrderedDict()
402                     try:
403                         chart_data[test_name][int(idx)] = \
404                             test["result"]["throughput"]
405                     except (KeyError, TypeError):
406                         pass
407
408         # Add items to the csv table:
409         for tst_name, tst_data in chart_data.items():
410             tst_lst = list()
411             for build in builds_lst:
412                 item = tst_data.get(int(build), '')
413                 tst_lst.append(str(item) if item else '')
414             csv_table.append("{0},".format(tst_name) + ",".join(tst_lst) + '\n')
415
416         for period in chart["periods"]:
417             # Generate traces:
418             traces = list()
419             win_size = 10 if period == 1 else 5 if period < 20 else 3
420             idx = 0
421             for test_name, test_data in chart_data.items():
422                 if not test_data:
423                     logging.warning("No data for the test '{0}'".
424                                     format(test_name))
425                     continue
426                 test_name = test_name.split('.')[-1]
427                 trace, result = _generate_trending_traces(
428                     test_data,
429                     period=period,
430                     moving_win_size=win_size,
431                     fill_missing=True,
432                     use_first=False,
433                     name='-'.join(test_name.split('-')[3:-1]),
434                     color=COLORS[idx])
435                 traces.extend(trace)
436                 results.append(result)
437                 idx += 1
438
439             # Generate the chart:
440             chart["layout"]["xaxis"]["title"] = \
441                 chart["layout"]["xaxis"]["title"].format(job=job_name)
442             _generate_chart(traces,
443                             chart["layout"],
444                             file_name="{0}-{1}-{2}{3}".format(
445                                 spec.cpta["output-file"],
446                                 chart["output-file-name"],
447                                 period,
448                                 spec.cpta["output-file-type"]))
449
450         logging.info("  Done.")
451
452     # Write the tables:
453     file_name = spec.cpta["output-file"] + "-trending"
454     with open("{0}.csv".format(file_name), 'w') as file_handler:
455         file_handler.writelines(csv_table)
456
457     txt_table = None
458     with open("{0}.csv".format(file_name), 'rb') as csv_file:
459         csv_content = csv.reader(csv_file, delimiter=',', quotechar='"')
460         line_nr = 0
461         for row in csv_content:
462             if txt_table is None:
463                 txt_table = prettytable.PrettyTable(row)
464             else:
465                 if line_nr > 1:
466                     for idx, item in enumerate(row):
467                         try:
468                             row[idx] = str(round(float(item) / 1000000, 2))
469                         except ValueError:
470                             pass
471                 txt_table.add_row(row)
472             line_nr += 1
473         txt_table.align["Build Number:"] = "l"
474     with open("{0}.txt".format(file_name), "w") as txt_file:
475         txt_file.write(str(txt_table))
476
477     # Evaluate result:
478     result = "PASS"
479     for item in results:
480         if item is None:
481             result = "FAIL"
482             break
483         if item == 0.66 and result == "PASS":
484             result = "PASS"
485         elif item == 0.33 or item == 0.0:
486             result = "FAIL"
487
488     logging.info("Partial results: {0}".format(results))
489     logging.info("Result: {0}".format(result))
490
491     return result

©2016 FD.io a Linux Foundation Collaborative Project. All Rights Reserved.
Linux Foundation is a registered trademark of The Linux Foundation. Linux is a registered trademark of Linus Torvalds.
Please see our privacy policy and terms of use.