Automatische Analyse der gegenseitigen Beeinflussung von Prozessen

[PaulEdison]

Hallo zusammen,

Dies ist eher eine abstrakte Frage:
Gibt es irgendwo da draußen ein Tool, mit dem man eine automatische Analyse der gegenseitigen Beeinflussung von Prozessen durchführen kann?

Szenario: Die Prozesse werden automatisch ausgelöst – ausgelöst durch einen Zeitplan oder externe Ereignisse.
Normalerweise haben die Prozesse eine Dauer von einigen Sekunden.

Jetzt habe ich einige Statistiken der Prozesse, die einen langen Zeitraum abdecken (z. B. 3 Monate):

• Name
• Startzeit des Prozesses
• Laufzeitdauer des Prozesses

Gibt es eine Möglichkeit, automatisch zu sehen, welche Jobs (Namen zur Identifizierung) – wenn sie parallel ausgeführt werden – länger als gewöhnlich laufen?
So könnte man sehen welche sich gegenseitig beeinflussen (Natürlich nur indiziert (Korrelation ist keine Kausalität, aber so was hilft dennoch)) - und dann untersucht man eben weiter.

Lg,
Paul

 

[JumpingCat]

Hilft dir so was vielleicht?

https://www.elastic.co/de/blog/awesome-new-kibana-visualizations-heatmap-and-point-series

 

[Espero]

Hm, nicht ganz einfach, deinem Anliegen anhand der bisherigen Angaben präzise zu folgen.

Du könntest dir überlegen, ob du die Sachverhalte in eine Punktwolke oder Linienwolke umsetzen kannst.
Geht es um die Analyse bei zeitliche Parallelität von möglichen mehreren (!) Prozessen, oder reicht es, einen Prozess in Relation zum vorherigen (!) Prozess zu setzen?


Bspw. gibt es ja die Möglichkeit, die Zeitintervalle zwischen zwei Herzschlägen zum vorherigen Intervall zu betrachten. Gesünder soll es wohl sein, wenn die Zeit zwischen zwei Herzschlägen durchaus auch mal differiert, statt stets eintönig dem vorherigen Intervall ganz nahe zu sein. Sowas kann man mittels Punktwolken darstellen, bzw. visualisieren.

Ergänzung (29. August 2024)

Kannst/darfst du hier vielleicht mitteilen, um welche Art von Prozessen es sich handelt?

Ergänzung (29. August 2024)

länger als gewöhnlich laufen?

Demnach gibt es Prozessgattungen?

Ergänzung (29. August 2024)

Falls du vielleicht einen alten Laptop für einen Linux-Ausflug übrig hast, falls du magst, du kannst auch mal unter Linux (hier Linux Mint) in der Anwendungsverwaltung nach freien Analyseprogrammen suchen. Vielleicht wäre da irgendwo etwas dabei, was deine Wünsche erfüllen würde.

Hier einfach mal als kleiner Einblick, ein Ausschnitt von dem was Mint an freier Software aus seinem Repository listet wenn man in der Anwendungsverwaltung (Wissenschaft/Bildung) nach
"analys"
sucht: (nicht nur auf das mit dem blauen Rahmen schauen, sondern auch drumherum sind paar Programme gelistet, die Daten analysieren; und der Screenshot ist nur eine Seite von noch mehr "Treffern")

 

[Skysnake]

Hä?

Das kannst du doch ganz einfach mit einer Sensitivitätsanalyse machen. https://de.m.wikipedia.org/wiki/Sensitivitätsanalyse

Das sind in meinen Augen die Momente, an denen sich meiner Meinung nach mal wieder zeigt, das man eben doch immer und immer wieder Statistik bzw Mathe im Allgemeinen im Leben brauch und es eben ein Werkzeugkasten ist der nicht groß genug sein kann.

Aber hey, Mathe ist halt für viele leider nicht sexy :/

 

[Espero]

man eben doch immer und immer wieder Statistik bzw Mathe im Allgemeinen im Leben brauch und es eben ein Werkzeugkasten ist der nicht groß genug sein kann.

Auf den Punkt gebracht.

 

[PaulEdison]

Also falls es nicht genau genug war:

Szenario:

• Es handelt sich um Technische Prozesse (könnten Betriebssystemprozesse zum einfacheren nachvollziehen sein)
• Es gibt eine Fixe Anzahl von Prozessen (e.g.: 100)
• Ein Teil der Prozesse wird automatisch durch einen Zeitplan gestartet (z.b.: Starte jeden Tag um 00:05, ...)
• Ein Teil der Prozesse wird durch externe Ereignisse gestartet (z.B.: einen Knopfdruck)
• Es liegen aufgezeichnete Informationen über das Laufzeit verhalten der Prozesse vor, die über (z.b.: 3) Monat(e) aufgenommen wurden; diese sind:

-- Prozess Name
-- Start Zeit
-- Laufdauer

Ich dachte "einfach" an etwa:

• für alle Prozesse einen Durchschnittswert der Laufdauer bestimmen
• Die Ausreißer (v.a. nach oben, aber eigentlich auch nach unten) bestimmen
• Die Ausreißer analysieren

** Liegen ihre Laufzeiten in Laufzeiten von anderen Prozessen, in welchen die Nicht-Ausreißer nicht liegen -> hier gilt es zu schauen ob die Prozesse sich gegenseitig stören (selben Ressourcen benötigen)
** Und natürlich auch andere Untersuchungen -> aber dass sind eben die auf die man dann schauen kann.

nach freien Analyseprogrammen suchen

Ich könnte mir sogar vorstellen, sowas von Hand zu programmieren, nur:

• ich werde lange brauchen
• fehler machen, weil ich etwas nicht beachte
• andere haben das ggf schon gemacht
• man muss aber wissen wie sowas heist, oder die basis schritte, damit man in die richtige Richtung liest.

Daher auch die Frage.

Hä?

Das kannst du doch ganz einfach mit einer Sensitivitätsanalyse machen. https://de.m.wikipedia.org/wiki/Sensitivitätsanalyse

Ganz einfach wohl mal eben nicht.

Das sind in meinen Augen die Momente, an denen sich meiner Meinung nach mal wieder zeigt, das man eben doch immer und immer wieder Statistik bzw Mathe im Allgemeinen im Leben brauch und es eben ein Werkzeugkasten ist der nicht groß genug sein kann.

Dem würde ich auch nicht widersprechen.

Aber hey, Mathe ist halt für viele leider nicht sexy :/

Ich suche auch nicht nach sexy - sondern automagisch.

 

[Skysnake]

Hey, du willst etwas selbst an statistischer Auswertung programmieren und dir ausdenken, schreckt aber vor einem statistischen Kochrezept zurück? Muss man nicht verstehen oder?

Nochmals. Les dich ein und mach das. Das ist die richtige Analysemethode für seine Fragestellung. Einfacher wird es nicht ohne grundlegend andere Voraussetzungen.

Wenn du das als BlackBox weiterhin betrachten willst sehe ich da keinen Ausweg.

Der einzige Ausweg wäre es sich die Performance Counter des Systems und des Storages anzuschauen und darauf aufbauend zu analysieren wo Limitierungen vorliegen. Das ist das Pferd von der anderen Seite her aufgeräumt. Kann man machen, bedarf aber vieler Daten und eines tiefen Verständnisses für die Interpretation. Und auch dann hast du nicht sie Qualität der rein statistischen Auswertung erreicht, außer das du eben weißt warum es limitiert bzw Limitierung könnte.