netMonitor è uno script in python che periodicamente esegue uno speedtest e ne usa i risultati per generare delle previsioni. Al termine del ciclo di test viene creato un grafico dei dati raccolti e viene fatta una previsione sullo stato futuro usando il Simple Exponential Smoothing.

Gli speedtest sono stati eseguiti con speedtest.net usando la libreria python speedtest-cli e si lascia la possibilità all'utente di poter scegliere il numero di test da eseguire e la loro frequenza; tuttavia, per non stressare troppo la rete durante i test e quindi evitare di influenzare i risultati stessi, è stato scelto di impostare una frequenza minima di test (che è anche quella di default) di 3 minuti. Nel caso in cui l'utente specifichi un numero negativo di ripetizioni, lo script viene eseguito fintanto che <C-c> non viene premuto.

Ogni volta che un test termina, i suoi risultati vengono inseriti in una lista che, tramite la libreria pandas, viene trasformata in un dataframe con indice temporale al fine di poter utilizzare l'algoritmo SimpleExpSmoothing di previsione della libreria statsmodels. Di seguito, un esempio di un dataframe:

Inoltre, l'insieme di previsioni viene usato per definire delle thresholds: nel caso in cui uno dei valori ottenuti con la misura successiva non rispetti la propria threshold, viene stampato un messaggio che avverte l'utente di tale anomalia.

Attenzione:

• poiché gli algoritmi di previsione necessitano di una serie temporale di almeno due elementi, le previsioni vengono generate a partire dal secondo test;
• per definire le soglie viene usata l'ultima previsione eseguita e la deviazione standard di tutte le previsioni eseguite fino a quel momento;
• la funzione stdev della libreria statistics necessita almeno due valori per calcolare la deviazione standard, quindi le thresholds vengono definite a partire dalla terza iterazione.

Se l'utente usa il flag --export, allora durante l'esecuzione viene creata (se non esiste) la directory data, all'interno della quale è possibile trovare le directory contenenti i grafici dei dati e delle previsioni in formato .png e i dati esportati in formato .csv.

Esempio di come si presenta la directory al termine di alcune esecuzioni in cui sono stati esportati i dati:

.
├── README.md
├── requirements.txt
├── netMonitor.py*
└── data/
    ├── 2021-09-19_19.26/
    │   ├── data.csv
    │   └── graphics/
    │       ├── download.png
    │       ├── ping.png
    │       └── upload.png
    ├── 2021-09-19_17.32/
    │   ├── data.csv
    │   └── graphics/
    │       ├── download.png
    │       ├── ping.png
    │       └── upload.png
    └── 2021-09-19_14.21/
        ├── data.csv
        └── graphics/
            ├── download.png
            ├── ping.png
            └── upload.png

• matplotlib, versione 3.4.3
• pandas, versione 1.3.3
• speedtest-cli, versione 2.1.3
• statsmodels, versione 0.12.2

È possibile installare i pacchetti richiesti tramite

pip install -r requirements.txt

netMonitor.py [-h] [-t times] [-p period] [-f alpha] [-v] [-e]