実験データを階層的な名前空間にダンプし、後で分析のために戻ることができる時系列データストアと視覚化プラットフォームが必要です。グラフ テンプレートの保存、グラフへのリンク、および分析からプレゼンテーションへのその他の機能は非常に便利です。最初は、 GraphiteとGraphitiについて読んでとても興奮しました。ただし、追跡しているイベントはミリ秒間隔であり、集計や平均化を行わずにミリ秒の精度を維持する必要があります。Graphite をうまくプレイさせる唯一の方法は、 statsdから 1 秒あたりのメトリクスまで集計することです。これにより、関心のあるイベントがわかりにくくなります。
Cubeはミリ秒のタイムスタンプでイベントを受け取りますが、Cubismは豊富なライブラリであり、Graphite のような本格的なプラットフォームではないようです。また、リアルタイム志向が強いようです。ニーズを満たす適切なスタックが見つからない場合は、おそらく Cube を使用してデータを保存しますが、大量の matplotlib グラフを生成するバッチ スクリプトでデータを視覚化するのは楽しくありません。
私は誤解されていますか、または任意の時間粒度でまともな分析/対話性を提供する別のフレームワークがありますか?