Dashboard - Functional Requirements

[da1pi2]

Requisiti funzionali della dashboard

1. Monitoraggio delle risorse del sistema

• CPU Usage: Visualizzare in tempo reale l'utilizzo della CPU per ciascun nodo del sistema.
• Memory Usage: Mostrare l'utilizzo della memoria (RAM) per ogni nodo.
• Disk I/O: Monitorare il flusso di lettura/scrittura su disco.

2. Gestione dei nodi del sistema

• Visualizzazione dei nodi attivi: Elencare i nodi attivi nel sistema distribuito con il loro stato attuale (attivo, inattivo, in errore).
• Stato del sistema: Fornire una panoramica dello stato generale del sistema (nodi online/offline, performance).

3. Monitoraggio delle prestazioni del machine learning

• Grafici di performance: Visualizzare in tempo reale i grafici di prestazioni come:
  • Tempo di risposta: Misurare il tempo medio di risposta delle operazioni distribuite.
  • Throughput: Mostrare il numero di task completati al secondo.
  • Accuracy/Precision: Visualizzare metriche di performance dei modelli di machine learning.

4. Storico delle operazioni

• Log delle operazioni: Registrare le operazioni principali (training, inferenze) e i loro risultati, con timestamp e dettagli dei task.
• Errori e avvisi: Visualizzare una lista di errori recenti e avvisi importanti sullo stato del sistema.

5. Interattività e controlli

• Filtri temporali: Permettere agli utenti di selezionare intervalli di tempo specifici per visualizzare i dati storici o attuali.
• Pulsanti di controllo: Fornire la possibilità di attivare/disattivare nodi, riavviare componenti del sistema, o eseguire test di sistema.
• Aggiornamenti in tempo reale: La dashboard deve essere in grado di aggiornare i dati automaticamente senza ricaricare la pagina.

6. Accessibilità e sicurezza

• Accesso autenticato: Consentire l'accesso alla dashboard solo a utenti autorizzati, con livelli di autorizzazione.
• Supporto multiutente: Permettere a più utenti di monitorare il sistema contemporaneamente con viste personalizzate.

7. Notifiche e alert

• Notifiche in tempo reale: Inviare notifiche o visualizzare alert nella dashboard in caso di anomalie (e.g., uso della CPU sopra il 90%, errori nei nodi, timeout nei task).

8. Visualizzazioni personalizzate

• Layout personalizzabile: Permettere agli utenti di organizzare e personalizzare i pannelli della dashboard in base alle proprie esigenze.

9. Esportazione dei dati

• Esportazione dei log: Permettere l'esportazione dei dati storici e dei log in formati come CSV o JSON.

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)

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Tool e siti utili raccolti al momento (@andreabochicchio02 )

• Top 10 CSS Animation Libraries
• Animista
• Chart.js
• Animate.css
• Loading.io
• UiVerse.io
• Cleave.js
• The 40 Best JavaScript Libraries and Frameworks