"On remarque bien que la majorité des requêtes ont une réponse quasi immédiate. Beaucoup ont une réponse dans les 30 ms. Les durées de 70-80 ms semble être surprenamment courantes. Il n'y a que très peu de réponses dont la durée est supérieure à 90ms."
]
},
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"cell_type": "markdown",
"metadata": {},
"source": [
"### Y a t'il une variabilité par heure ou par jour de la semaine ?\n",
"\n",
"Comme il s'agit d'un campus on peut s'attendre à une variabilité des performances due aux activités. On peut supposer que le réseau soit plus chargé durant les jours ouvrées et aux heures de travail."
]
},
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"cell_type": "code",
"execution_count": 8,
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"outputs": [
{
"data": {
"text/plain": [
"<matplotlib.axes._subplots.AxesSubplot at 0x7f0c3ef50160>"
"raw_data['heure'] = [timestamp_vers_heure(ts) for ts in raw_data['date']]\n",
"raw_data.plot(x='heure', y='time', style='*')"
]
},
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"source": [
"Il semblerait que seuls quelques heures dans l'après midi soit présentes. Les données ont été prises juste sur quelques heures ou plusieurs jours aux mêmes heures ? Il aurait fallu vérifier la durée des l'observation."
"Les données ne sont présente que pour une petite tranche horaire durant une seule journée. Il s'agit d'un mardi donc jour ouvré mais je ne penses pas que l'on puisse faire des statistiques liés à la variation de charge réseau. Les données ne montrent pas de fortes variations qui pourrait être expliqué par un usage très différent du réseau à un moment donné."
]
},
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"source": [
"### Temps de transmission en fonction de la taille des messages.\n"
