При работе с Linux серверами часто необходимо, в определенные моменты, логировать нагрузку на сервер, а для удобочитаемого вида выгружать логи в BI системы и просматривать их в виде графиков.
Мониторинг ресурсов – неотъемлемая часть контроля аудирования it инфраструктуры. Одним из самых распространенных инструментов является – журналирование действий пользователей. Однако, одно лишь логирование действий не даёт общей картины. Журналы тяжело разбирать и анализировать из-за их объёма. На помощь могут прийти BI инструменты.

Инструменты и способы решения задач меняются в течении времени и боевые скрипты могут подвести, даже если они были протестированы и внедрены. С этой проблемой пришлось столкнуться и нам. Что делать, если Plotly монетизировал стриминг данных.

Доброе утро!
Если вы обмениваетесь информацией для построения отчетов, эта статья для вас.
Мы расскажем как решить проблему изменения пути к исходным файлам при переносе информации на другой компьютер.

Интерактивность как отличительная особенность визуализации позволяет вывести анализ данных на новый уровень. Прикоснёмся к данным прямо на графике.

Технология Process Mining практически в режиме реального времени позволяет получить полную картину бизнес-процессов со всеми отклонениями и возможными сценариями. По «цифровым следам» или логам можно построить карту или граф последовательной смены задач компании, которые помогут проанализировать отклонения. Зачастую, чтобы отслеживать отклонения необходимо предварительно иметь описание или схему идеального (целевого) процесса. Эта статья предлагает один из инструментов для построения такой схемы.

Все мы привыкли, что визуализация в pm4py и других библиотеках python, это построение графа процесса, но это далеко не так. Для анализа процесса можно визуализировать буквально каждую статистику, для лучшего ее восприятия и сравнения. Расскажем об опыте визуализации диаграммы Парето на python для анализа эффективности процесса во времени.

Оформление данных или как не испортить впечатление о вашем отчете.
Давайте вместе посмотрим, как структурировать выводимые данные для комфортного восприятия полученной информации пользователями.