[근무 일지] SNET TEST 시각화2

세부 일정

03.30

• aging 테스트
  • Event vs. Function
  • 구동 횟수: 6666번
  • 구동 시간: 약 14시간(53,344,420msec)

03.31

• aging 테스트
  • Polling 데이터 추가
  • 구동 횟수 및 시간 이전 테스트와 유사

시각화

distplot

• Event
  • 8002msec의 빈도가 높다
  • 그 외 값은 8003msec을 제외하고 거의 나타나지 않는다
  • Function에 비해 8001msec이 높다

sns.distplot(df['Event'], bins=5)

• Function
  • 8002msec과 8003msec에 고루 분포
  • 8004msec에 이어 8006msec까지 값이 나타남

sns.distplot(df['Function'], bins=6)

• Polling
  • 8008msec 부근의 빈도가 가장 높다
  • 값이 고루 분포되어 있고 전반적으로 시간이 크다
    • 8004msec부터 시작

sns.distplot(df['Polling'], bins=7)

catplot(violin/strip)

• Polling
  • 다른 두 방식에 비해 값이 높게 나타난다
    • 최대값이 8016msec에 육박한다
    • 최소값도 8005msec부터 시작한다
  • 전반적으로 값이 고루 분포되어 있다
  • 튀는 값(이상치)이 등장한다
• Event
  • 8002msec의 빈도가 가장 높다
  • 8001msec의 빈도가 Function에 비해 높다

• Function
  • 8006msec까지 값이 분포되어 있다
  • 8003msec과 8004msec의 빈도가 Event에 비해 약간 높다

sns.catplot(data=df, kind='violin')

sns.catplot(data=df, kind='strip')

sns.violinplot(y=df['Polling'])

sns.violinplot(y=df['Event'])

sns.violinplot(y=df['Function'])

결과

빠르고 정확한 결과를 얻고 싶으면 Event 방식이 가장 효율적일 것으로 사료된다

• Polling 방식
  • 8008msec 부근의 빈도가 높으나 대체적으로 값이 고루 분포되어 있다
  • 최대값 8015msec, 최소값 8005msec으로 전반적으로 수치가 높다
  • 다른 두 방식에 비해 절대적인 시간도 오래 걸리고 값이 분산됨에 따라 정확도도 떨어진다

• Event 방식
  • 8002msec의 빈도가 높고 8001msec에서도 값이 나타난다
  • Function 방식에 비해 시간이 더 빠르다고 볼 수 있다

• Function 방식
  • Event 방식에 비해 값이 고루 분포되어 있다
  • 특히, 뒤쪽의 값(8005msec, 8006msec)들이 나타난다