Что бы было актуально, надо составлять по часто задаваемым вопросам

Тогда думаю @login40k с тебя и надо начинать 🤣

Ждём темы для разбора

https://github.com/apache/jmeter/pull/576

^^ налетай-торопись, тестируй живопись

ctrl+z и ctrl+shift+z в текстовых полях

Всем доброго времени суток, подскажите пожалуйста, есть ли возможность сравнить два рана тестов в графане, я имею ввиду наложить один график на другой. Заранее благодарю за ответ.

копать в сторону timeshift

Это функция в графане? Просто, я только недавно начал ей пользоваться)

есть вариант использовать промежуточную обработку между инфлюкс/графит и графаной - Kapacitor , но это очень тугая тулза, имхо
есть вариант, в котором уверен чуть меньше - это приводить каждый график к нулевому времени и вычитать из друг друга (то есть будет разница), но 2 графика не знаю как

Надо сделать так

select "A"+"B" from
(select mean("m") as "A" from table1 group by time(100s)),
(select mean("m") as "B" from table2 group by time(100s))

Разные варианты есть, как это можно сделать интересней

Особенности в том, что mean и mean суммируются хорошо, получается новая точка в тот же момент времени.

А mean и max не хорошо.

last и first дадут в сумме точку в момент времени 0

... Есть особенности, но они понятные

Для таблиц чтобы работал join (в Grafana он есть), нужно чтобы метрики были в одном временном интервале.

Вот если его будете использовать, то советую просто все метрики приводить к моменту времени 0. Вот так:

select "A"+last("A")-first("A") ...

Спасибо, буду пробовать.

Я вот так и не попробовал и не понял, как это работает

В одном тесте было 5 тпс, в другом 10

Мы в итоге получаем 15, разве нет?

Лучший вариант с точки зрения кастомизации, но и самый сложный и трудоёмкий для реализации будет следующий:
1) Выгружать руками данные из InfluxDB (http api) за оба теста. Подробнее тут:  https://docs.influxdata.com/influxdb/v1.7/guides/querying_data/
2) Перевести данные в Pandas. https://pandas.pydata.org/
3) Пересчитать разницу по тесту сделав третий датафрейм.
4) Визуализировать все 3 датафрейма через Matplotlib/Seaborn (https://seaborn.pydata.org/examples/index.html) или plotly (https://plotly.com/python/)

Гайды по pandas:
Хороший старт есть в первых двух лекциях открытого курса от mail.ru по машинному обучению
Видео:
https://youtu.be/dEFxoyJhm3Y
https://youtu.be/uwQat1TV0JM

В виде статей на Хабрахабр:
https://m.habr.com/ru/company/ods/blog/322626/
https://m.habr.com/ru/company/ods/blog/323210/

Спасибо, теперь будет чем заняться)

Верно. Это было не о сравнении графиков. Это о сравнении статистики по двум запускам. Два средних времени, два 95 перцентиля, ... Для графиков так в influxdb 1.7 и grafana так не сделать

Так таблицу сделал, как было в докладе Максима Ситникова

Я только одного не пойму, чем он лучше?!

Сегодня будет "час земли" с 20:30 по 21:30.

Также мы помогаем экономии электричества своей работой снижая нагрузку на процессор и количество серверов