Comments 4
Нет, классический ggplot. Когда потом даешь инструмент в руки обычному пользователю избыточный динамизм возвращается бумерангом.
80% вопросов "шеф, все пропало!" связаны с неловким движением мышки...
Да и возможностей по визуализации, особенно с учетом расширений, у ggplot куда больше.
Как-то уже не особо. В текущей задаче queue log дал практически все, что было нужно. Для полноценного логирования дешевле и проще слушать сокет с AMI событиями, нежели еще одну базейку поднимать и делать постоянный sql update. Шаг №3.
Собственно говоря, получаем актуальный список событий (а потом разбираем атрибуты команд по соотв. html страницам) в полностью автоматическом режиме, формируем карту событий и атрибутов и на его основе "тупой" парсер весь AMI трафик просто складывает в таблицу с 619 колонками. Для ClickHouse такой объем данных просто фитюлька.
Полный R скрипт c полноценным разбором списка событий вместе с атрибутами и комментариями к ним чуть побольше чем
library(rvest)
ami <- read_html("https://wiki.asterisk.org/wiki/display/AST/Asterisk+13+AMI+Events")
ref <- ami %>%
html_nodes(".child-display") %>%
html_nodes("a") %>%
html_attr("href")
R, Asterisk и платяной шкаф