Система сбора параметров с вычислительных устройств для системы мониторинга

В репозитории представлены: прототип системы мониторинга параметров, а также анализ данных вибрационных показателей электродвигателей.

1. Мониторинг метрик производительности компьютера:

Цель: сбор и отслеживание метрик производительности ПК.

Файлы:

• monitoring.py — скрипт сбора метрик
• dashboard.py — визуализация данных
• metrics_log.csv — журнал собранных данных
• monitoring.log — лог работы скрипта

Функционал: Регулярный сбор данных о загрузке CPU, использовании RAM Сохранение метрик в CSV Вывод графиков и диаграмм через matplotlib

• Загрузка процессора
• Использование оперативной памяти
• Использование дискового пространства
• Сетевая активность
• Средняя нагрузка системы

Данные собираются с интервалом и сохраняются в CSV-файл. Для визуализации используется веб-интерфейс на Streamlit.

---

Инструкция по запуску

1. Установите зависимости:

pip install psutil pandas streamlit plotly

2. Запустите сбор метрик:

python monitoring.py

3. Запустите дашборд в отдельном окне терминала:

python -m streamlit run dashboard.py

---

Что можно делать в интерфейсе

• Выбрать временной диапазон отображения данных
• Включить автообновление с заданным интервалом
• Посмотреть графики загрузки CPU, RAM, диска и сети
• Увидеть сырые данные в таблице

---

Возможные доработки

• Добавить систему оповещений при превышении пороговых значений
• Сохранять данные в БД (например, InfluxDB или PostgreSQL)

---

2. Анализ данных проомышленных двигателей

Цель: исследование и предварительная обработка данных с двигателей.

Файл:

• engines.ipynb — Jupyter Notebook с анализом

Что сделано:

• Загрузка и осмотр данных
• Построение визуализаций
• Визуализация вибрационных параметров
• Анализ корелляций
• Постановка задачи классификации