statistics/node_status_jun09feb10.r

   1 source("functions.r");
   2
   3 # data collected from M3 fb db
   4 # system("./harvest_nodestatus.py  > node-status-jun09-feb10.csv")
   5 ns <- read.csv('node-status-jun09-feb10.csv', sep=',', header=TRUE)
   6
   7 available_nodes <- function (ns, from, to, type, fmt="%b")
   8 {
   9     # find 'type' range of days
  10     dates <-seq(as.Date(from), as.Date(to), type)
  11     months <- format(dates, fmt)
  12     hbreaks<-unclass(as.POSIXct(dates))
  13
  14     xx<-NULL;
  15     yy<-NULL;
  16
  17     for ( i in seq(1,length(hbreaks)-1) )
  18     {
  19         # get range from ns
  20         ns_sub <- ns[which(ns$date > hbreaks[i] & ns$date <= hbreaks[i+1] & ns$status == 'BOOT'),]
  21         nodes <- length(ns_sub$date)
  22
  23         xx<- c(xx, hbreaks[i])
  24         yy<- c(yy, nodes)
  25
  26     }
  27     m<- months[1:length(months)-1]
  28     return (rbind(xx,yy,m))
  29 }
  30
  31 an <- available_nodes(ns, "2009-06-10", "2010-02-28", 'day')
  32
  33 x_start<-unclass(as.POSIXct("2009-06-10", origin="1970-01-01"))[1]
  34 x_end  <-unclass(as.POSIXct("2010-02-28", origin="1970-01-01"))[1]
  35
  36 par(mfrow=c(1,1))
  37 par(mai=c(.9,.8,.5,.4))
  38 #start_image("daily-node-count.png")
  39 sx<-an[1,][which(as.numeric(an[2,]) > 100)]
  40 sy<-an[2,][which(as.numeric(an[2,]) > 100)]
  41 plot(sx, sy,
  42     type='l', col='blue', ylim=c(0,1000), xlim=c(x_start, x_end),
  43     xlab="Date", ylab="Node Count", axes=F)
  44 axis(2, las=1)
  45 axis(1, labels=months, at=hbreaks)
  46
  47