„Wer nutzt die Modelle“ war zu dünn (nur Anzahl je Absender). Das Journal gibt je Anfrage auch Status und Dauer her — daraus rechnet die Box jetzt mehr, alles nur ergänzt; die alten Felder bleiben für den Flugplan (letzte_24h) und für ältere Oberflächen. - Je Absender: typische Antwortzeit (Median — einzelne 30-s-Wartezeiten bei Neustarts verziehen sonst den Schnitt), „9 von 10 bis“ (90-%-Wert als nächster Rang, also eine echte Antwortzeit), Rechenzeit (Summe aller Antwortzeiten), Fehler (Status nicht 2xx, je Code) und die letzte Anfrage. Go-Dauern werden samt ms/µs/ns und „1m2.3s“ gelesen. - Fenster = die letzten 7 Kalendertage bis jetzt statt 7×24 h rollend: je_tag hat genau 7 Tage, heute als letzten, auch leere — alle Zahlen beziehen sich auf dasselbe Fenster. - „stunden“: die letzten 24 h chronologisch mit Beginn (in UTC gerechnet, damit die Zeitumstellung keine Stunde verschluckt). letzte_24h bleibt Stunde des Tages wie bisher. - „ladevorgaenge“: je Modell Anzahl und die letzten Zeitpunkte („Health check passed“). - „reihe“: feste Reihenfolge aus der Namensliste, damit die Farbe dem Absender folgt und nicht dem Rang. NerdQuiz als größter Verbraucher zuerst (ruhiges Blau). Co-Authored-By: Claude Opus 5.5 <noreply@anthropic.com>
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9.1 KiB
Python
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Wer nutzt die Modelle? (Box-Wart, Umbau 09/2026; ausgebaut am 25.09.2026)
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llama-swap schreibt jede Anfrage ins Journal — Absender-IP, Pfad, Status, Antwortgröße, Programm und
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am Zeilenende die Dauer als Go-Dauer ("388.09ms", "3.41s", "1m2.3s"):
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... [INFO] Request 192.168.178.28 "POST /v1/chat/completions HTTP/1.1" 200 806 "Go-http-client/1.1" 388.09ms
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Daraus rechnen wir für die letzten TAGE Kalendertage (heute zählt bis jetzt):
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- je Absender die Chat-Anfragen, die Fehler (Status nicht 2xx, je Code), die typische Antwortzeit
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(Median), den Wert, unter dem 9 von 10 Antworten blieben (90-%-Wert), die Summe aller Antwortzeiten
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("Rechenzeit"; gleichzeitige Anfragen zählen einzeln) und die letzte Anfrage;
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- den Verlauf je Tag und je Stunde der letzten 24 h, beides je Absender;
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- wann welches Modell geladen wurde ("Health check passed").
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Welches Modell eine Anfrage bedient hat, steht nicht in diesen Zeilen — das zeigen wir darum nicht.
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Warum das Journal und nicht /api/metrics/activity: Letzteres hält nur die letzten rund 25
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Anfragen. NerdQuiz schickt nachts in einer Stunde fast 600 — das wäre längst überschrieben,
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bevor jemand nachsieht (gemessen am 23.09.2026).
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Die Zuordnung IP → Name kommt aus MC_NUTZER_NAMEN ("ip=Name;ip=Name"); Loopback ist alles,
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was über MC2 und den Gateway kommt (Lucy, OpenChamber, MC2 selbst). Die Reihenfolge der Namen
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legt die Farbe im Cockpit fest ("reihe"): Ein Absender behält seine Farbe, auch wenn sich die
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Rangfolge nach Anfragen ändert.
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import math
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import os
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import re
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import statistics
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import subprocess
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import threading
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import time
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from collections import Counter, defaultdict
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from datetime import datetime, timedelta, timezone
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from datetime import time as uhrzeit
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from kern.zeit import LOCAL_TZ
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CACHE_S = 600
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TAGE = 7
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LADEZEITEN = 10 # so viele Ladezeitpunkte je Modell (neueste zuerst) reichen der Anzeige
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# Die Reihenfolge ist die Farbe (Blau, Magenta, Gelb): Der größte Verbraucher bekommt das ruhige Blau.
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_STANDARD_NAMEN = {
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"192.168.178.28": "NerdQuiz auf Arcane",
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"127.0.0.1": "Lucy und OpenChamber über MC2",
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"::1": "Lucy und OpenChamber über MC2",
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"192.168.178.22": "NerdQuiz-Tests vom PC",
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}
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# Status ist optional: Fehlt er (anderes Zeilenformat), zählt die Anfrage, aber nicht als Fehler.
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_ANFRAGE = re.compile(r'\] Request (\S+) "POST (/v1/[a-z/_]+)[^"]*"(?: (\d{3}))?')
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_GELADEN = re.compile(r"<([^>]+)> Health check passed")
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# Go schreibt Mikrosekunden mit dem Mikro-Zeichen (U+00B5); das griechische My und "us" gehen auch.
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_DAUER_TEIL = re.compile(r"(\d+(?:\.\d+)?)(h|ms|m|s|µs|μs|us|ns)")
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_DAUER_FAKTOR = {"h": 3600.0, "m": 60.0, "s": 1.0, "ms": 1e-3, "µs": 1e-6, "μs": 1e-6, "us": 1e-6, "ns": 1e-9}
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_lock = threading.Lock()
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_cache: dict = {"ts": 0.0, "daten": None}
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def _namen() -> dict[str, str]:
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namen = dict(_STANDARD_NAMEN)
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for paar in os.environ.get("MC_NUTZER_NAMEN", "").split(";"):
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if "=" in paar:
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ip, name = paar.split("=", 1)
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namen[ip.strip()] = name.strip()
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return namen
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def _journal(seit: str) -> list[str]:
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"""Nur die Zeilen, die uns interessieren — llama-swap loggt sonst ~6.000 Status-Abfragen
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am Tag. Ohne systemd (Windows-Dev) leer."""
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cmd = (f"journalctl -u llama-swap --since '{seit}' -o short-iso --no-pager 2>/dev/null"
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" | grep -E 'POST /v1/|Health check passed'")
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try:
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out = subprocess.run(["bash", "-c", cmd], capture_output=True, text=True, timeout=60)
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except Exception:
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return []
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return out.stdout.splitlines()
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def dauer_s(text: str) -> float | None:
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"""Go-Dauer → Sekunden: "388.09ms" → 0.38809, "1m2.5s" → 62.5, "850µs" → 0.00085. Sonst None."""
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teile = list(_DAUER_TEIL.finditer(text))
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if not teile or "".join(t.group(0) for t in teile) != text:
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return None
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return sum(float(t.group(1)) * _DAUER_FAKTOR[t.group(2)] for t in teile)
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def _kennwerte(dauern: list[float], summe: float) -> dict:
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"""Typisch (Median) und 9 von 10 höchstens (90-%-Wert als nächster Rang, also eine echte
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Antwortzeit), dazu die Summe — alles in Sekunden."""
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werte = sorted(dauern)
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return {
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"dauer_typisch_s": round(statistics.median(werte), 3) if werte else None,
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"dauer_p90_s": round(werte[math.ceil(0.9 * len(werte)) - 1], 3) if werte else None,
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"dauer_summe_s": round(summe, 1),
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}
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def werte_aus(zeilen: list[str], jetzt: datetime, namen: dict[str, str]) -> dict:
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"""Reine Auswertung (testbar): Journal-Zeilen → Nutzung je Absender, Tag, Stunde und Modell."""
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jetzt = jetzt.astimezone(LOCAL_TZ)
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tage = [jetzt.date() - timedelta(days=TAGE - 1 - i) for i in range(TAGE)]
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beginn = datetime.combine(tage[0], uhrzeit(0), tzinfo=LOCAL_TZ)
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# Stunden in UTC gerechnet, damit die Zeitumstellung keine Stunde verschluckt oder verdoppelt.
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stunde0 = jetzt.astimezone(timezone.utc).replace(minute=0, second=0, microsecond=0) - timedelta(hours=23)
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grenze_24h = jetzt - timedelta(hours=24)
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anfragen: Counter = Counter()
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fehler: dict[str, Counter] = defaultdict(Counter) # Absender → Status → Anzahl
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dauern: dict[str, list[float]] = defaultdict(list) # nur erfolgreiche Antworten
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summe: Counter = Counter() # alle Antwortzeiten in Sekunden
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zuletzt: dict[str, datetime] = {}
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je_tag: dict[str, Counter] = {t.isoformat(): Counter() for t in tage}
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je_stunde = [Counter() for _ in range(24)] # chronologisch, die letzte ist die laufende
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stunden_alt: dict[str, Counter] = defaultdict(Counter) # "HH" → Absender (für den Flugplan)
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geladen: dict[str, list[datetime]] = defaultdict(list)
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for z in zeilen:
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try:
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ts = datetime.fromisoformat(z.split(" ", 1)[0])
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except ValueError:
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continue
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if ts.tzinfo is None:
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ts = ts.replace(tzinfo=LOCAL_TZ)
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if ts < beginn:
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continue
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if (m := _GELADEN.search(z)):
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geladen[m.group(1)].append(ts)
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continue
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m = _ANFRAGE.search(z)
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if not m or not m.group(2).startswith("/v1/chat/completions"):
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continue
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wer = namen.get(m.group(1), m.group(1))
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anfragen[wer] += 1
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ok = m.group(3) is None or m.group(3).startswith("2")
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if not ok:
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fehler[wer][m.group(3)] += 1
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if (d := dauer_s(z.rsplit(None, 1)[-1])) is not None:
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summe[wer] += d
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if ok:
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dauern[wer].append(d)
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if wer not in zuletzt or ts > zuletzt[wer]:
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zuletzt[wer] = ts
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if (tag := ts.astimezone(LOCAL_TZ).date().isoformat()) in je_tag:
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je_tag[tag][wer] += 1
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if 0 <= (i := int((ts - stunde0).total_seconds() // 3600)) < 24:
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je_stunde[i][wer] += 1
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if ts >= grenze_24h:
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stunden_alt[f"{ts.astimezone(LOCAL_TZ).hour:02d}"][wer] += 1
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bekannt = list(dict.fromkeys(namen.values()))
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fremde = [n for n, _ in anfragen.most_common() if n not in bekannt]
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def reihe(name: str) -> int:
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return bekannt.index(name) if name in bekannt else len(bekannt) + fremde.index(name)
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alle_fehler: Counter = sum(fehler.values(), Counter())
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zuletzt_geladen = {modell: max(zeiten) for modell, zeiten in geladen.items()}
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return {
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"tage": TAGE,
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"seit": beginn.isoformat(),
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"stand": jetzt.isoformat(timespec="seconds"),
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"absender": [
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{"name": n, "anfragen": c, "reihe": reihe(n),
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|
"fehler": sum(fehler[n].values()), "fehler_codes": dict(fehler[n]),
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|
**_kennwerte(dauern[n], summe[n]),
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|
"zuletzt": zuletzt[n].isoformat()}
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|
for n, c in anfragen.most_common()
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|
],
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"gesamt": {
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"anfragen": sum(anfragen.values()),
|
|
"fehler": sum(alle_fehler.values()), "fehler_codes": dict(alle_fehler),
|
|
**_kennwerte([d for liste in dauern.values() for d in liste], sum(summe.values())),
|
|
},
|
|
"je_tag": {tag: dict(c) for tag, c in je_tag.items()},
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|
"stunden": [{"beginn": (stunde0 + timedelta(hours=i)).astimezone(LOCAL_TZ).isoformat(),
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|
"je_absender": dict(c)} for i, c in enumerate(je_stunde)],
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|
"letzte_24h": [{"stunde": f"{h:02d}", "je_absender": dict(stunden_alt.get(f"{h:02d}", {}))}
|
|
for h in range(24)],
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|
"zuletzt_geladen": {modell: t.isoformat() for modell, t in zuletzt_geladen.items()},
|
|
"ladevorgaenge": [
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{"modell": modell, "anzahl": len(geladen[modell]),
|
|
"zeiten": [t.isoformat() for t in sorted(geladen[modell], reverse=True)[:LADEZEITEN]]}
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for modell in sorted(zuletzt_geladen, key=zuletzt_geladen.__getitem__, reverse=True)
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],
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}
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def nutzung() -> dict:
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"""Gecachte Auswertung der letzten TAGE Kalendertage (10 min)."""
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with _lock:
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if _cache["daten"] is not None and time.time() - _cache["ts"] < CACHE_S:
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return _cache["daten"]
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jetzt = datetime.now(LOCAL_TZ)
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seit = datetime.combine(jetzt.date() - timedelta(days=TAGE - 1), uhrzeit(0))
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daten = werte_aus(_journal(seit.strftime("%Y-%m-%d %H:%M:%S")), jetzt, _namen())
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with _lock:
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_cache.update(ts=time.time(), daten=daten)
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|
return daten
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