数据获取与配置
- 选择测速工具：使用Docker测速（如Docker Compose 测速工具）来获取服务器的延迟数据。
- 运行命令：执行命令以捕获延迟数据，
docker-compose up -d | docker-compose up -v | docker-compose up -t | docker-compose down
这将捕获所有运行的容器及其延迟数据。
数据存储与整理
- 保存数据：将捕获的延迟数据存放在服务器的日志文件中，
logs/stack_trace/。 - 调整格式：将延迟值转换为 milliseconds（ms）或微秒（μs），以便后续分析。
数据整理成Excel表格
- 提取数据：从日志文件中提取延迟数据，按时间顺序排列。
- 调整格式：调整Excel格式，确保数据的清晰和可读。
数据分析
- 基本统计分析：使用Excel计算延迟的平均值和标准差，了解数据的集中趋势。
- 趋势分析：使用图表如柱状图或折线图观察数据趋势，识别是否有季节性波动或异常值。
- 异常值处理：利用NAT标记缺失数据，避免图表中出现空格。
Python 桌上分析
- 数据处理：使用Pandas对数据进行清洗和计算，如计算延迟的平均值。
- 绘制图表：使用Seaborn绘制柱状图或折线图，分析数据分布和趋势。
数据可视化
- 高级可视化：使用Tableau或Power BI绘制更专业的图表，帮助更直观地观察数据。
- 趋势预测：根据趋势分析，制定优化措施。
通过以上步骤,可以系统地获取、整理和分析高速服务器的测速数据，从而了解其性能状况，并优化服务器运行。
