Code

Updated to upstream version 1.4.8.
[pkg-rrdtool.git] / doc / rrdgraph_rpn.1
index 8869c4f6b0e95048cd5c9c31813279967ffe95bd..9c600720fd5847476e80e82f5cf7cb986ea959ad 100644 (file)
@@ -1,4 +1,4 @@
-.\" Automatically generated by Pod::Man 2.1801 (Pod::Simple 3.05)
+.\" Automatically generated by Pod::Man 2.25 (Pod::Simple 3.16)
 .\"
 .\" Standard preamble:
 .\" ========================================================================
 .\" ========================================================================
 .\"
 .IX Title "RRDGRAPH_RPN 1"
-.TH RRDGRAPH_RPN 1 "2009-02-21" "1.3.8" "rrdtool"
+.TH RRDGRAPH_RPN 1 "2013-05-23" "1.4.8" "rrdtool"
 .\" For nroff, turn off justification.  Always turn off hyphenation; it makes
 .\" way too many mistakes in technical documents.
 .if n .ad l
@@ -176,7 +176,8 @@ would do \f(CW\*(C`a = b, 3, +, 5, *\*(C'\fR without the need for parentheses.
 .Sp
 Pop two elements from the stack, compare them for the selected condition
 and return 1 for true or 0 for false. Comparing an \fIunknown\fR or an
-\&\fIinfinite\fR value will always result in 0 (false).
+\&\fIinfinite\fR value will result in \fIunknown\fR returned ... which will also be
+treated as false by the \fB\s-1IF\s0\fR call.
 .Sp
 \&\fB\s-1UN\s0, \s-1ISINF\s0\fR
 .Sp
@@ -308,6 +309,80 @@ average is essentially computed as shown here:
 source value is \s-1NAN\s0 the complete sliding window is affected. The \s-1TRENDNAN\s0 
 operation ignores all NAN-values in a sliding window and computes the 
 average of the remaining values.
+.Sp
+\&\fB\s-1PREDICT\s0, \s-1PREDICTSIGMA\s0\fR
+.Sp
+Create a \*(L"sliding window\*(R" average/sigma of another data series, that also
+shifts the data series by given amounts of of time as well
+.Sp
+Usage \- explicit stating shifts:
+CDEF:predict=<shift n>,...,<shift 1>,n,<window>,x,PREDICT
+CDEF:sigma=<shift n>,...,<shift 1>,n,<window>,x,PREDICTSIGMA
+.Sp
+Usage \- shifts defined as a base shift and a number of time this is applied
+CDEF:predict=<shift multiplier>,\-n,<window>,x,PREDICT
+CDEF:sigma=<shift multiplier>,\-n,<window>,x,PREDICTSIGMA
+.Sp
+Example:
+CDEF:predict=172800,86400,2,1800,x,PREDICT
+.Sp
+This will create a half-hour (1800 second) sliding window average/sigma of x, that
+average is essentially computed as shown here:
+.Sp
+.Vb 10
+\& +\-\-\-!\-\-\-!\-\-\-!\-\-\-!\-\-\-!\-\-\-!\-\-\-!\-\-\-!\-\-\-!\-\-\-!\-\-\-!\-\-\-!\-\-\-!\-\-\-!\-\-\-!\-\-\-!\-\-\-!\-\-\->
+\&                                                                     now
+\&                                                  shift 1        t0
+\&                                         <\-\-\-\-\-\-\-\-\-\-\-\-\-\-\-\-\-\-\-\-\-\-\->
+\&                               window
+\&                         <\-\-\-\-\-\-\-\-\-\-\-\-\-\-\->
+\&                                       shift 2
+\&                 <\-\-\-\-\-\-\-\-\-\-\-\-\-\-\-\-\-\-\-\-\-\-\-\-\-\-\-\-\-\-\-\-\-\-\-\-\-\-\-\-\-\-\-\-\-\-\->
+\&       window
+\& <\-\-\-\-\-\-\-\-\-\-\-\-\-\-\->
+\&                                                      shift 1        t1
+\&                                             <\-\-\-\-\-\-\-\-\-\-\-\-\-\-\-\-\-\-\-\-\-\-\->
+\&                                   window
+\&                             <\-\-\-\-\-\-\-\-\-\-\-\-\-\-\->
+\&                                            shift 2
+\&                     <\-\-\-\-\-\-\-\-\-\-\-\-\-\-\-\-\-\-\-\-\-\-\-\-\-\-\-\-\-\-\-\-\-\-\-\-\-\-\-\-\-\-\-\-\-\-\->
+\&           window
+\&     <\-\-\-\-\-\-\-\-\-\-\-\-\-\-\->
+\&
+\& Value at sample (t0) will be the average between (t0\-shift1\-window) and (t0\-shift1)
+\&                                      and between (t0\-shift2\-window) and (t0\-shift2)
+\& Value at sample (t1) will be the average between (t1\-shift1\-window) and (t1\-shift1)
+\&                                      and between (t1\-shift2\-window) and (t1\-shift2)
+.Ve
+.Sp
+The function is by design NAN-safe. 
+This also allows for extrapolation into the future (say a few days)
+\&\- you may need to define the data series whit the optional start= parameter, so that 
+the source data series has enough data to provide prediction also at the beginning of a graph...
+.Sp
+Here an example, that will create a 10 day graph that also shows the 
+prediction 3 days into the future with its uncertainty value (as defined by avg+\-4*sigma)
+This also shows if the prediction is exceeded at a certain point.
+.Sp
+rrdtool graph image.png \-\-imgformat=PNG \e
+ \-\-start=\-7days \-\-end=+3days \-\-width=1000 \-\-height=200 \-\-alt\-autoscale\-max \e
+ DEF:value=value.rrd:value:AVERAGE:start=\-14days \e
+ LINE1:value#ff0000:value \e
+ CDEF:predict=86400,\-7,1800,value,PREDICT \e
+ CDEF:sigma=86400,\-7,1800,value,PREDICTSIGMA \e
+ CDEF:upper=predict,sigma,3,*,+ \e
+ CDEF:lower=predict,sigma,3,*,\- \e
+ LINE1:predict#00ff00:prediction \e
+ LINE1:upper#0000ff:upper\e certainty\e limit \e
+ LINE1:lower#0000ff:lower\e certainty\e limit \e
+ CDEF:exceeds=value,UN,0,value,lower,upper,LIMIT,UN,IF \e
+ TICK:exceeds#aa000080:1
+.Sp
+Note: Experience has shown that a factor between 3 and 5 to scale sigma is a good 
+discriminator to detect abnormal behavior. This obviously depends also on the type 
+of data and how \*(L"noisy\*(R" the data series is.
+.Sp
+This prediction can only be used for short term extrapolations \- say a few days into the future\-
 .IP "Special values" 4
 .IX Item "Special values"
 \&\fB\s-1UNKN\s0\fR
@@ -383,25 +458,25 @@ Returns the standard deviation of the values.
 Example: \f(CW\*(C`VDEF:stdev=mydata,STDEV\*(C'\fR
 .IP "\s-1LAST\s0, \s-1FIRST\s0" 4
 .IX Item "LAST, FIRST"
-Return the last/first value including its time.  The time for
-\&\s-1FIRST\s0 is actually the start of the corresponding interval, whereas
-\&\s-1LAST\s0 returns the end of the corresponding interval.
+Return the last/first non-nan or infinite value for the selected data
+stream, including its timestamp.
 .Sp
 Example: \f(CW\*(C`VDEF:first=mydata,FIRST\*(C'\fR
 .IP "\s-1TOTAL\s0" 4
 .IX Item "TOTAL"
 Returns the rate from each defined time slot multiplied with the
-step size.  This can, for instance, return total bytes transfered
+step size.  This can, for instance, return total bytes transferred
 when you have logged bytes per second. The time component returns
 the number of seconds.
 .Sp
 Example: \f(CW\*(C`VDEF:total=mydata,TOTAL\*(C'\fR
-.IP "\s-1PERCENT\s0" 4
-.IX Item "PERCENT"
+.IP "\s-1PERCENT\s0, \s-1PERCENTNAN\s0" 4
+.IX Item "PERCENT, PERCENTNAN"
 This should follow a \fB\s-1DEF\s0\fR or \fB\s-1CDEF\s0\fR \fIvname\fR. The \fIvname\fR is popped,
 another number is popped which is a certain percentage (0..100). The
 data set is then sorted and the value returned is chosen such that
 \&\fIpercentage\fR percent of the values is lower or equal than the result.
+For \s-1PERCENTNAN\s0 \fIUnknown\fR values are ignored, but for \s-1PERCENT\s0
 \&\fIUnknown\fR values are considered lower than any finite number for this
 purpose so if this operator returns an \fIunknown\fR you have quite a lot
 of them in your data.  \fBInf\fRinite numbers are lesser, or more, than the
@@ -409,6 +484,7 @@ finite numbers and are always more than the \fIUnknown\fR numbers.
 (NaN < \-INF < finite values < \s-1INF\s0)
 .Sp
 Example: \f(CW\*(C`VDEF:perc95=mydata,95,PERCENT\*(C'\fR
+         \f(CW\*(C`VDEF:percnan95=mydata,95,PERCENTNAN\*(C'\fR
 .IP "\s-1LSLSLOPE\s0, \s-1LSLINT\s0, \s-1LSLCORREL\s0" 4
 .IX Item "LSLSLOPE, LSLINT, LSLCORREL"
 Return the parameters for a \fBL\fReast \fBS\fRquares \fBL\fRine \fI(y = mx +b)\fR