Da ich in den vergangenen Wochen einen neuen DSL-Vertrag abgeschlossen habe, bei dem vermehrt Probleme bei der Erreichbarkeit meines privaten Webservers auftraten, habe ich beschlossen Verbindungsgeschwindigkeiten und Erreichbarkeit zu überwachen. Basierend auf diesem Blogpost und dem zugrundeliegenden Python-Tool zur Messung von Verbindungsgeschwindigkeiten von Janis Jansons habe ich eine dauerhafte Geschwindigkeitsüberwachung, die alle 10 Minute ausgeführt wird, eingerichtet.
Da die produzierte *.csv-Datei allerdings reichlich unübersichtlich ist, habe ich ein kleines Skript in R geschrieben, um die Daten, die in die *.csv-Datei geschrieben werden, zu visualisieren. Zunächst muss also R installiert werden. Unter Ubuntu erfolgt das mit folgendem Befehl:
sudo apt-get install r-base
Danach speichert man das folgende Skript lokal unter ~/scripts/speedtest_plot.R ab.
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### set locale Sys.setlocale("LC_TIME", "en_US.utf8") ### set working directory setwd("/home/arnd/") ### import data data.df <- read.table("speedtest.csv", header=FALSE, sep=",", dec=".", stringsAsFactors=FALSE, fill=TRUE, na.strings=c("[]", "")) ### preprocess the data # name the columns colnames(data.df) <- c("time", "download", "upload", "unit", "server") # strptime data.df$time <- strptime(data.df$time, format="%a, %d %b %Y %H:%M:%S %z", tz="") # down- & upload data.df$download[which(data.df$download == -1)] <- NA data.df$upload[which(data.df$upload == -1)] <- NA # manipulate server names => remove brackets data.df$server <- gsub("[", "", data.df$server, fixed=TRUE) data.df$server <- gsub("]", "", data.df$server, fixed=TRUE) data.df$server <- gsub("'", "", data.df$server, fixed=TRUE) #unique(data.df$server) # create and factorize date data.df$date <- strptime(data.df$time, format="%Y-%m-%d") data.df$fdate <- as.factor(as.character(data.df$date)) ### plot pdf("speedtest_plot.pdf") par(font.lab=2) plot(data.df$time, data.df$download, type="l", col="blue", lwd=2, xlab="Zeit", ylab="Mbit", main="DSL-Geschwindigkeiten", ylim=c(0,100), xaxt="n") r <- as.POSIXct(round(range(data.df$time), "days")) axis.POSIXct(1, at=seq(r[1], r[2], by="day"), format="%d.%m.%y", labels=TRUE) lines(data.df$time, data.df$upload, col="red", lwd=2) points(data.df$time[which(is.na(data.df$download) == TRUE)], rep(100, length(which(is.na(data.df$download) == TRUE))), pch=19, cex=0.1, col="blue") text(data.df$time[ceiling(length(data.df$time)/2)], 97.4, "Zeitpunkte ohne Messung", cex=0.7) points(data.df$time[which(is.na(data.df$upload) == TRUE)], rep(95, length(which(is.na(data.df$upload) == TRUE))), pch=19, cex=0.1, col="red") text(data.df$time[1], 55, "DOWNLOAD", col="blue", cex=1.5, pos=4) text(data.df$time[1], 5, "UPLOAD", col="red", cex=1.5, pos=4) abline(h=50, lty=3, lwd=0.5) mtext(paste0("Aktualisiert: ", strftime(Sys.time(), "%d.%m.%Y %H:%M:%S")), cex=0.7) dev.off() png("speedtest_plot.png") par(font.lab=2) plot(data.df$time, data.df$download, type="l", col="blue", lwd=2, xlab="Zeit", ylab="Mbit", main="DSL-Geschwindigkeiten", ylim=c(0,100), xaxt="n") r <- as.POSIXct(round(range(data.df$time), "days")) axis.POSIXct(1, at=seq(r[1], r[2], by="day"), format="%d.%m.%y", labels=TRUE) lines(data.df$time, data.df$upload, col="red", lwd=2) points(data.df$time[which(is.na(data.df$download) == TRUE)], rep(100, length(which(is.na(data.df$download) == TRUE))), pch=19, cex=0.1, col="blue") text(data.df$time[ceiling(length(data.df$time)/2)], 97.4, "Zeitpunkte ohne Messung", cex=0.7) points(data.df$time[which(is.na(data.df$upload) == TRUE)], rep(95, length(which(is.na(data.df$upload) == TRUE))), pch=19, cex=0.1, col="red") text(data.df$time[1], 55, "DOWNLOAD", col="blue", cex=1.5, pos=4) text(data.df$time[1], 5, "UPLOAD", col="red", cex=1.5, pos=4) abline(h=50, lty=3, lwd=0.5) mtext(paste0("Aktualisiert: ", strftime(Sys.time(), "%d.%m.%Y %H:%M:%S")), cex=0.7) dev.off() ### # subset to print the data only for the last month # select the last month: # 60 sec * 60 min * 24 hours * 30 days # 2592000 = one month data.df <- subset(data.df, time > max(data.df$time) - 2592000) png("speedtest_plot_last_month.png", height=720, width=720) par(font.lab=2) plot(data.df$time, data.df$download, type="l", col="blue", lwd=2, xlab="Zeit", ylab="Mbit", main="DSL-Geschwindigkeiten", ylim=c(0,100), xaxt="n") r <- as.POSIXct(round(range(data.df$time), "days")) axis.POSIXct(1, at=seq(r[1], r[2], by="day"), format="%d.%m.%y", labels=TRUE) lines(data.df$time, data.df$upload, col="red", lwd=2) points(data.df$time[which(is.na(data.df$download) == TRUE)], rep(100, length(which(is.na(data.df$download) == TRUE))), pch=19, cex=0.1, col="blue") text(data.df$time[ceiling(length(data.df$time)/2)], 97.4, "Zeitpunkte ohne Messung", cex=0.8) points(data.df$time[which(is.na(data.df$upload) == TRUE)], rep(95, length(which(is.na(data.df$upload) == TRUE))), pch=19, cex=0.1, col="red") text(data.df$time[1], 55, "DOWNLOAD", col="blue", cex=1.5, pos=4) text(data.df$time[1], 5, "UPLOAD", col="red", cex=1.5, pos=4) abline(h=50, lty=3, lwd=0.5) mtext(paste0("Aktualisiert: ", strftime(Sys.time(), "%d.%m.%Y %H:%M:%S")), cex=0.8) dev.off() ### # subset to print the data only for the last week # select the last week: # 60 sec * 60 min * 24 hours * 7 days # 640800 = one week data.df <- subset(data.df, time > max(data.df$time) - 604800) png("speedtest_plot_last_week.png", height=720, width=720) par(font.lab=2) plot(data.df$time, data.df$download, type="l", col="blue", lwd=2, xlab="Zeit", ylab="Mbit", main="DSL-Geschwindigkeiten", ylim=c(0,100), xaxt="n") r <- as.POSIXct(round(range(data.df$time), "days")) axis.POSIXct(1, at=seq(r[1], r[2], by="day"), format="%d.%m.%y", labels=TRUE) lines(data.df$time, data.df$upload, col="red", lwd=2) points(data.df$time[which(is.na(data.df$download) == TRUE)], rep(100, length(which(is.na(data.df$download) == TRUE))), pch=19, cex=0.1, col="blue") text(data.df$time[ceiling(length(data.df$time)/2)], 97.4, "Zeitpunkte ohne Messung", cex=0.8) points(data.df$time[which(is.na(data.df$upload) == TRUE)], rep(95, length(which(is.na(data.df$upload) == TRUE))), pch=19, cex=0.1, col="red") text(data.df$time[1], 55, "DOWNLOAD", col="blue", cex=1.5, pos=4) text(data.df$time[1], 5, "UPLOAD", col="red", cex=1.5, pos=4) abline(h=50, lty=3, lwd=0.5) mtext(paste0("Aktualisiert: ", strftime(Sys.time(), "%d.%m.%Y %H:%M:%S")), cex=0.8) dev.off() q("no") |
Und führt es anschliessend ebenso zeitgesteuert, wie den Speedtest, als Cronjob aus. Dazu öffnet man mit crontab -e die Crontab und fügt folgende Zeile ein:
1 * * * * Rscript ~/scripts/speedtest_plot.R 2>&1 /dev/null
Dieser Befehl, der stündlich ausgeführt wird, produziert drei unterschiedliche Plots, von denen einer – nämlich der mit den Ergebnissen der Geschwindigkeitsmessungen der letzten Woche – hier dargestellt ist. Hinter dem verlinkten Bild findeet sich eine interaktive R Shiny-Animation:
