Рубрика «dashboard»

image

Всем привет!

Сегодня предлагаю погрузиться в один из удобнейших веб-фреймворков в связке c Python под названием Dash. Появился он не так давно, пару лет назад благодаря разработчикам фреймворка plotly. Сам Dash является связкой Flask, React.Js, HTML и CSS.

Выступление Криса Пармера на PLOTCON 2016

Давайте сразу установим фреймворк. Обновленные версии уточняйте тут.

pip install dash==0.31.1  # The core dash backend
pip install dash-html-components==0.13.2  # HTML components
pip install dash-core-components==0.38.1  # Supercharged components
pip install dash-table==3.1.7  # Interactive DataTable component (new!)

Друзья, если вы действительно хотите разобраться в данном фреймворке, читайте публикации до конца, так как зачастую сначала следуют примеры, а уже после детальный обзор кода. Если вам все равно непонятно — советую читать документацию по Dash на английском языке в оригинале. Также в рунете есть несколько статей, которые объясняют концепции, которые я решил пропустить в данном туториале.
Читать полностью »

10 трюков для продвинутого дашбординга в Splunk. Часть 1 - 1

Добрый день!

Сегодня мы хотим поделиться с вами инсайдом с ежегодного масштабного мероприятия Splunk .conf18, которое проходило в начале октября. Splunk .conf – это то место, где эксперты и разработчики Splunk делятся своим опытом, разными фишками и полезными инструментами для работы.

В двух статьях мы расскажем о 10 лайфхаках для разработчиков дашбордов, которые были предложены на конференции. Почему говорим именно про это? Потому что чем лучше выглядит приложение, тем лучше воспринимается информация в нем. Для того, чтобы сделать действительно хорошие дашборды уже существует множество встроенных или легко интегрируемых инструментов, правда далеко не все знают, где и как их найти. Подробнее про них и как их использовать, смотрите под катом.
Читать полностью »

Дашборд — что это и почему он будет вам полезен или современный способ сделать тайное явным - 1
Наверное, мало кто из нас задумывался, что практически с рождения пользовался дашбордами. Мы получали некую информацию, анализировали, принимали решение или даже испытывали какие-то эмоции благодаря им. Да-да, градусник, измеряющий температуру, когда вы болели; часы; стрелка спидометра, перевалившая за 200 км/час (ну, это может быть не у всех) — все эти приборы по сути являются дашбордами или их элементом. Но мне бы хотелось рассказать об интерактивных аналитических дашбордах. И, самое главное — показать, что в наше время такие дашборды могут быть полезны каждому человеку, а не только крупным банкам или корпорациям.
Если у вас есть данные — не важно, домохозяйка вы с пачкой чеков от закупок продуктов, спортсмен с данными о пробежках из Strava или кто-либо ещё — вы сможете представить это наглядно, оценить важные показатели, в результате чего принимать более оптимальные решения.
Вы не используете дашборды и думаете, что вам это не нужно? Мнение может поменяться, а кругозор расширится, так как далее: что такое дашборды, какие цели достигаются с помощью них, ключевые понятия и сферы использования, существующие инструменты, множество ссылок на актуальные ресурсы по теме, а также реальный пример, как из обычных на первый взгляд данных, можно извлечь интересные знания…
Читать полностью »

Обзор Splunk Machine Learning Toolkit - 1
Помимо того, что Splunk может собирать логи практически из любых источников и строить аналитические отчеты, дашборды, алерты на основе встроенного языка поисковых запросов SPL, о котором мы писали в предыдущих статьях, Splunk еще имеет очень большую базу бесплатных аддонов и приложений.

Сегодня мы рассмотрим одно из самых популярных, с точки зрения пользователей, приложений — Splunk Machine Learning Toolkit.
Читать полностью »

Мониторинг Docker Swarm с помощью cAdvisor, InfluxDB и Grafana - 1

Чтобы отслеживать состояние работающих приложений, необходимо проводить их постоянный мониторинг. А если приложения выполняются в таком хорошо масштабируемом окружении, как Docker Swarm, то потребуется также и хорошо масштабируемый инструмент мониторинга. В этой статье говорится о настройке именно такого инструмента.

В процессе работы мы установим агенты cAdvisor на каждой ноде для сбора метрик хоста и контейнеров. Метрики будут сохраняться в InfluxDB. Для построения графиков на основе этих метрик воспользуемся Grafana. Эти инструменты распространяются с открытым исходным кодом и могут быть развернуты в виде контейнеров.

Для построения кластера мы будем использовать Docker Swarm Mode и развернем необходимые сервисы в виде стека. Это позволит организовать динамическую систему мониторинга, которая способна автоматически начинать мониторинг новых нод по мере их добавления в рой (swarm). Файлы проекта можно найти здесь.

Читать полностью »

Spunk + Check Point, пример анализа логов вашего фаервола - 1

Если Вы не удовлетворены стандартными отчетами и средствами аналитики от Check Point, если Ваш Smart Event виснет и грузит ваш сервер, если отчеты Smart Event кажутся Вам несколько неинформативными… То почему бы не создать свои?

Spunk + Check Point, пример анализа логов вашего фаервола - 2

Сегодня мы расскажем как загрузить логи Check Point в Splunk, какие могут быть отчеты, и как, отфильтровать данные, чтобы лишний раз не грузить систему и уменьшить лицензию. И да, если Ваша компания не очень большая — то вы можете спокойно обойтись бесплатной лицензией.
Читать полностью »

Когда у нас надёжно заработала непрерывная интеграция на Jenkins и устоялись процессы выпуска релизов продукта, возникла мысль: а почему бы не перенять передовой опыт и не поставить в офисе свой электронный излучатель информации (information radiator): большой красивый экран, на котором автоматически отображаются происходящие с проектом процессы?

Электронный «излучатель информации» при минимуме затрат - 1

Мысль хорошая, но ведь это стоит денег и времени, т. е. того, чего никогда нет. Особенно сейчас. Особенно у маленьких компаний без бюджетов на всевозможные вспомогательные цели. Сделать всё предстояло за «пять копеек» и за «пять минут» — и вот как я с этим [частично] справился.

Читать полностью »

Визуализируем данные тренировок с DevExpress Dashboard - 1

Не секрет, что среди айтишников много тех, кто любит физическую активность. Возможно, это вызвано сидячим характером работы и желанием позаботиться о своем здоровье. Или, может быть, это просто мода на велосипеды, бег и плавание. В любом случае, некоторые из тех, кто любит физическую активность, занимаются любительским спортом или регулярно тренируются.

Лирическое отступление

Если ты не занимался в детстве никаким циклическим видом спорта, то увлечение спортом может начаться покупкой велосипеда. Велосипед, конечно же, выбирается после изучения множества отзывов и рекомендаций и чтения веломании, и обязательно не «ашанбайк» (см. недавно пролетавшую по интернету шутку про то, как бесит во всем разбираться). Потом получается, что на купленном крутом горном велосипеде кататься по парку и по городу не очень-то интересно, и ты ищешь единомышленников, начинаешь регулярно участвовать в покатушках местного велоклуба и возможно попадаешь на свою первую в жизни любительскую КК гонку. Там вдруг оказывается, что твоя физическая форма позволяет занять почетное место только где-то в конце списка. После этого, если ты не скажешь «ну их, эти гонки», а начнешь изучать ту же веломанию, но уже на предмет тренировок, читать «Библию велосипедиста», зарегистрируешься на страве (http//strava.com), начнешь регулярно тренироваться и вести дневник тренировок — вот тогда начнется спорт, пусть и любительский.

Другая вещь, которую любят айтишники, это разнообразная статистика и цифры. Обычные спортивные сервисы не позволяют как-то играться со статистикой, предоставляя лишь стандартные виды отчетов, вроде счетчиков пробега или времени по неделям и дням недели и видам активности. Так уж получилось, что автор этих строк одновременно и тренируется, и участвует в разработке DevExpress Dashboard. И конечно же мне захотелось самому сделать дэшборд (и показать всем, как это легко) по данным из своего дневника тренировок.
Читать полностью »

Наши советы о том, какие отчеты и параметры стоит отслеживать для эффективного контроля конверсии через звонки.

Сервисы Call Tracking позволяют компаниям управлять конверсией через звонки на основе конкретных параметров, таких как наиболее популярные ключевые слова и источники, длительность разговоров, скорость реакции операторов и других. Наш опыт показывает, что клиенты предпочитают объединять данные из Ringostat со своими корпоративными CRM системами по API. О механизме интеграции можно прочитать в нашей другой статье на Мегамозге.

image

Другие наши клиенты, чаще всего малый или средний бизнес, который только начинает работу в продвижении в интернете, используют Google Spreadsheets или просто Excel-отчеты. Это тоже удобный инструмент для аналитической работы и планирования.

Какими бы инструментами для отчетности вы ни пользовались, будет полезно узнать, на какие данные стоит ориентироваться при аналитике звонков.
Читать полностью »

Наши советы о том, какие отчеты и параметры стоит отслеживать для эффективного контроля конверсии через звонки.

Сервисы Call Tracking позволяют компаниям управлять конверсией через звонки на основе конкретных параметров, таких как наиболее популярные ключевые слова и источники, длительность разговоров, скорость реакции операторов и других. Наш опыт показывает, что клиенты предпочитают объединять данные из Ringostat со своими корпоративными CRM системами по API. О механизме интеграции можно прочитать в нашей другой статье на Мегамозге.

image

Другие наши клиенты, чаще всего малый или средний бизнес, который только начинает работу в продвижении в интернете, используют Google Spreadsheets или просто Excel-отчеты. Это тоже удобный инструмент для аналитической работы и планирования.

Какими бы инструментами для отчетности вы ни пользовались, будет полезно узнать, на какие данные стоит ориентироваться при аналитике звонков.
Читать полностью »