sort.pl の出力

先に進む前に sort.pl の出力についてもう少し説明する。

sort.pl が入力として受け付ける(前提としている)のは、calcr2.pl の出力を複数 cat でつないだもの。今回は sort もかけることで同じカウンターが近接するようにしてあるが、本質的には sort の必要は無い。結果として、このような内容が延々続くファイルになる:

"\LogicalDisk(C:)\% Disk Read Time" "-0.04062578806352645403" "0.00165045465578256851" "-0.12770872885354865610" "90.45804378385737658023"
"\LogicalDisk(C:)\% Disk Read Time" "-0.04406606083496136481" "0.00194181771751051590" "-0.17957809895894711362" "90.36202077972433047033"
"\LogicalDisk(C:)\% Disk Read Time" "-0.10162240553099880448" "0.01032711330590677641" "-0.25960115664153218127" "91.91528872471089858070"
"\LogicalDisk(C:)\% Disk Read Time" "-0.10606592840069039460" "0.01124998116750038125" "-0.50117255489344281550" "89.78700245921672272973"
"\LogicalDisk(C:)\% Disk Read Time" "-0.63225077753384162361" "0.39974104569214729193" "-0.98409431769226710436" "99.62442055641675669955"
"\LogicalDisk(C:)\% Disk Time" "-0.04336533750022928025" "0.00188055249650879188" "-0.11305679326692022027" "90.53746144831214471477"
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r²の値を使ってこれらをソートしていくわけだが、全ての計測結果においてr²が同じ性質を持つわけではない。実はここでは4種類に分類している。出力しているファイルは3種類だが、実際には分類は4種類あるのだ。

そこで、まず個々のr²の値はどのような値をとりえるのか、考えて見よう。

r²のとる値

すでに述べたが、r²は0.0から1.0までの間の値を取る。正確には計算できる場合は、それらの間の値をとる。そう。計算できない場合、と言うのがあるのだ。

指定したカウンターに値が全く記録されていない場合がありえる。この場合、データが全くないので、回帰直線も引けない。つまり y=ax+b という形のaとbも求められない。rの値は a と b がないと計算できないのでrも求められないし、その二乗値も求められない。
この場合、r, r², a, b は全て Not a Number (NaN) となる。

rやr²が NaN になるケースがもう一つある。a が 0.0 になった場合だ。厳密には一定の誤差の範囲内であれば NaN になってしまう。rの計算式には a による除算が含まれているのだが、ここで 0割り(0を分母とする分数の値を計算しようとした時に生じるエラー)が起こるのだ。この場合、r, r²は NaN になるが、a は 0.0 になるし、bはどんな値になるかはデータ依存だ。

以上の2つのケース以外の場合、rの値は 0.0 から 1.0 の間の値を取る。厳密には、計算誤差のせいで 1.0 を超える数字が出たり、0.0を下回る数字が出たりすることもあるが、あくまでも誤差の範囲、と捉えてもらって大丈夫だ。

r²の値による分類

さて、今回、sort.pl でカウンターを分類するにあたって次のような規則を適用した。

1) 同じカウンターに属する、全てのr²の値が NaN ならば、そのカウンターは記録しない。

データが一切ないのであれば、そのカウンターは考慮に値しない。

データがあるが a が 0.0 になる、と言うことは Processor Idle の値に全く影響を受けてない/影響を与えていない、と言うことだ。今回は影響のあるものを探しているのだから、そのカウンターについて、以降考慮する必要は無い。
Process ID のように変わるはずの無いカウンターが該当する。

2) 同じカウンターの一部だけが NaN の場合、そのNaNは無視する。

取りあえず残りのデータだけで分析しよう、と言うことだ。

3) 全ての r²が境界値以上だったらHI

4) 全ての r²が境界値未満だったらLOW

5) r²が境界値以上、未満の両方存在したら、BORDER

なので、全てNaNの場合のカウンターがこの段階で消えている。カウンターの総数は分類前と分類後では、分類後の方が少ない可能性がある、ということだ。