6月 2019

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2019/06/27

JavaScript で Linq

- http://neue.cc/reference.htm  フロントエンド側でも Linq が使えるようになるので、C#er にとってはとても便利です。  ## 環境  - Visual Studio 2017 - ASP.NET Core 2.2  ## インストール  ASP.NET Core のクライアント側のパッケージ管理ツールである Library Manager (LibMan) で簡単にインストールできます。  `linq.js` で検索するとすぐに見つかります。  <a href="https://blogger.googleusercontent.com/img/b/R29vZ2xl/AVvXsEgZhd0YHa-L7zZ5i7DCNfOTydvSDSpL55IRtUyxqvy_1CZq0iwg9MpS_FTwRMPGWXDSTs0rAphKmOqYBx5EwKdSKXYtUr3Gu5mRoNQQdP1NLyBpbZTUjZXTfA2wFaa4HVju7DxUWyJA2h8/s1600/linq.png" imageanchor="1" ><img border="0" src="https://blogger.googleusercontent.com/img/b/R29vZ2xl/AVvXsEgZhd0YHa-L7zZ5i7DCNfOTydvSDSpL55IRtUyxqvy_1CZq0iwg9MpS_FTwRMPGWXDSTs0rAphKmOqYBx5EwKdSKXYtUr3Gu5mRoNQQdP1NLyBpbZTUjZXTfA2wFaa4HVju7DxUWyJA2h8/s320/linq.png" width="320" height="226" data-original-width="486" data-original-height="343" /></a> html で以下の２つのファイルを読み込みます。  ```html <script src="~/lib/linq.js/jquery.linq.min.js"></script><script src="~/lib/linq.js/linq.min.js"></script>```  ## 使い方  `Enumerable.From` で準備をしてから使います。  例えばある配列 `array` に対して Linq を使いたい場合は以下のように記述します。  ```js Enumerable.From(array).Any(x => x.name == "hoge"); ```  あとは普通の Linq と同じなので省略します。

Chronograf で OAuth 認証を行う

ユーザーを登録して認証を行いたいなと思いましたが、現時点では OAuth 認証にしか対応していないようです。  - https://docs.influxdata.com/chronograf/v1.7/administration/managing-security/ - https://community.influxdata.com/t/creating-user-for-login-into-chronograf/1009  ちなみに、Chronograf の UI でユーザー登録を行えますが、これは Chronograf ではなく InfluxDB のユーザー登録のようです。  OAuth 認証に使用するサービスはいろいろ選べるようですが、ここでは例として、GitHub アカウントでの OAuth 認証を設定してみます。  ## GitHub アカウントでの OAuth 認証  やり方は以下に書いてあるので、この通りにやるだけなんですけどね。  - https://docs.influxdata.com/chronograf/v1.7/administration/managing-security/#creating-github-oauth-2-0-applications  ### GitHub の設定  GitHub にログインし、Settings > Developer settings > OAuth Apps > Register a new application を選択します。  以下のように Chronograf の URL などを入力して Register application をクリックします。  <a href="https://blogger.googleusercontent.com/img/b/R29vZ2xl/AVvXsEi7_cyTK6qAks_yT9R6DA1XIk6OdbVBSXkYr1tS0jBRkmCAjNlF8fbWb_4iR75cLvx04YX1IojlJcy5iA3OQsf6QbG3vYT_vFkZlOCafy8p7N2LoaIojBgV1AQ6DB0oB9xVF0th6D8JGwE/s1600/oauth00.png" imageanchor="1" ><img border="0" src="https://blogger.googleusercontent.com/img/b/R29vZ2xl/AVvXsEi7_cyTK6qAks_yT9R6DA1XIk6OdbVBSXkYr1tS0jBRkmCAjNlF8fbWb_4iR75cLvx04YX1IojlJcy5iA3OQsf6QbG3vYT_vFkZlOCafy8p7N2LoaIojBgV1AQ6DB0oB9xVF0th6D8JGwE/s320/oauth00.png" width="314" height="320" data-original-width="1047" data-original-height="1066" /></a> すると `Client ID` と `Client Secret` が表示されるので、これを Chronograf 側に設定します。  ### Chronograf の設定  docker-compose を使っているので、`docker-compose.yml` に設定を追加します。  Chronograf の箇所に以下のように環境変数を追加して起動します。  ```yml environment:   - GH_CLIENT_ID=取得した Client ID   - GH_CLIENT_SECRET=取得した Client Secret   - TOKEN_SECRET=Super5uperUdn3verGu355! ```  `TOKEN_SECRET` は任意の文字列で良いそうです。  この状態で Chronograf を起動してアクセスすると以下のような画面が表示され、GitHub アカウントでログインできるようになります。  <a href="https://blogger.googleusercontent.com/img/b/R29vZ2xl/AVvXsEh-zKI4rG84ok6DcsbJCX5mAmCK9Q_m0mWczI8rnOx90b1zv9hpWrCehz2iqNRrHcDgIteNkifTqJEAnPKQBPeepCK8JVoO1jh-3MtlNY4aFrX2YkvbCNsfwo-Qrcadlhyphenhyphen2ohzbk9-gbFs/s1600/oauth01.png" imageanchor="1" ><img border="0" src="https://blogger.googleusercontent.com/img/b/R29vZ2xl/AVvXsEh-zKI4rG84ok6DcsbJCX5mAmCK9Q_m0mWczI8rnOx90b1zv9hpWrCehz2iqNRrHcDgIteNkifTqJEAnPKQBPeepCK8JVoO1jh-3MtlNY4aFrX2YkvbCNsfwo-Qrcadlhyphenhyphen2ohzbk9-gbFs/s320/oauth01.png" width="299" height="320" data-original-width="665" data-original-height="711" /></a>

Chronograf を使ってみた

Chronograf InfluxDB

Chronograf のインストールについてですが、[InfluxDB のインストール](https://kuttsun.blogspot.com/2019/06/influxdb-docker-compose.html)の時に `docker-compose.yml` に一緒に書いていたので、省略します。  ## 初回起動  Chronograf に初めてアクセスしたら、まずは InfluxDB への接続画面が表示されます。  <a href="https://blogger.googleusercontent.com/img/b/R29vZ2xl/AVvXsEixH-HTNubCEHFCPOnW2HfVZEKkrF6Uqwzu0ixiUrbdHBt2e1VUEJT66SvTB8e6PqczW7MlaYVL0w7GBb9xJfYLJ3bGBO-ulHHVI70lB04ZfYDRTJh_O-TipCt0nrZlRK4czqxsCWQCpMU/s1600/01.png" imageanchor="1" ><img border="0" src="https://blogger.googleusercontent.com/img/b/R29vZ2xl/AVvXsEixH-HTNubCEHFCPOnW2HfVZEKkrF6Uqwzu0ixiUrbdHBt2e1VUEJT66SvTB8e6PqczW7MlaYVL0w7GBb9xJfYLJ3bGBO-ulHHVI70lB04ZfYDRTJh_O-TipCt0nrZlRK4czqxsCWQCpMU/s320/01.png" width="320" height="197" data-original-width="827" data-original-height="508" /></a> Get Started をクリックすると、InfluxDB への接続設定画面に移ります。  <a href="https://blogger.googleusercontent.com/img/b/R29vZ2xl/AVvXsEhNGkfh1JHJjTOg133UU3cHoGp-1HudfKACY-cXQmaC1Ho_PDPZ-TTWxShkhDby1Bsqa3OVd8G0H_R_ii6hvLlW3VLjGPACPp3ipUe2gKRF3w5iZMkUsINZxxujV16mDxeL76wB8w8oH9Y/s1600/chronograf01.png" imageanchor="1" ><img border="0" src="https://blogger.googleusercontent.com/img/b/R29vZ2xl/AVvXsEhNGkfh1JHJjTOg133UU3cHoGp-1HudfKACY-cXQmaC1Ho_PDPZ-TTWxShkhDby1Bsqa3OVd8G0H_R_ii6hvLlW3VLjGPACPp3ipUe2gKRF3w5iZMkUsINZxxujV16mDxeL76wB8w8oH9Y/s320/chronograf01.png" width="320" height="172" data-original-width="817" data-original-height="438" /></a> `Connection Name` は何でも構いません。  また、InfluxDB はデフォルトではユーザー認証を行わないので、`Username` と `Password` は空欄で構いません。  `Connection URL` には InfluxDB の URL を入力すればいいのですが、今回の私の場合、`docker-compose.yml` で `links` で関連付けていたので、Docker のコンテナ名で指定しています。  次に Dashboard の作成画面になりますが、後からでも作成できるので、今回は Skip しました。  <a href="https://blogger.googleusercontent.com/img/b/R29vZ2xl/AVvXsEg9Z6nrG76LX2l58_MX1gKSADCa1sGSxqletMuhEWUX-mZjzd49ldsMWj22exEbn2eGwbnVlnuiSUeGNCOZe-1kGiz6Y8zqFeCDgr0zMBPcU6CkV24NiEHufsROlyX14XvYCKEv0DJPZ4U/s1600/02.png" imageanchor="1" ><img border="0" src="https://blogger.googleusercontent.com/img/b/R29vZ2xl/AVvXsEg9Z6nrG76LX2l58_MX1gKSADCa1sGSxqletMuhEWUX-mZjzd49ldsMWj22exEbn2eGwbnVlnuiSUeGNCOZe-1kGiz6Y8zqFeCDgr0zMBPcU6CkV24NiEHufsROlyX14XvYCKEv0DJPZ4U/s320/02.png" width="320" height="283" data-original-width="747" data-original-height="661" /></a> 次に Kapacitor の接続設定画面が表示されますが、Kapacitor は使っていないので、これも Skip しました。  <a href="https://blogger.googleusercontent.com/img/b/R29vZ2xl/AVvXsEihovhPOrxGJCR1zc3mFKd-OJys7fyoqIV33OKBlTGz1KbYn_8nm3dgSS2wJdxHh_we2FOzWUnWXQD9pEZMIolxm3byM1o4_m3C4afqe9BP3S61vJ0V8SDSjYaf3ikiKR-MX9R3223BuAQ/s1600/03.png" imageanchor="1" ><img border="0" src="https://blogger.googleusercontent.com/img/b/R29vZ2xl/AVvXsEihovhPOrxGJCR1zc3mFKd-OJys7fyoqIV33OKBlTGz1KbYn_8nm3dgSS2wJdxHh_we2FOzWUnWXQD9pEZMIolxm3byM1o4_m3C4afqe9BP3S61vJ0V8SDSjYaf3ikiKR-MX9R3223BuAQ/s320/03.png" width="320" height="173" data-original-width="744" data-original-height="402" /></a> 以上で完了です。   View All Connections をクリックします。  <a href="https://blogger.googleusercontent.com/img/b/R29vZ2xl/AVvXsEgg2U24k3dYzi-Rj0JrPxkuSYvbGxwnJk6MDOO_bM5K1DpGW33MVwIz_BZPtshAddn2FpEvbPnIgd6XwzuWEtmReMgtZvg5IRDLspUfFWZ7Wuu2Sxaim407a08bwcLhhHH_-WzjInBk1Rc/s1600/04.png" imageanchor="1" ><img border="0" src="https://blogger.googleusercontent.com/img/b/R29vZ2xl/AVvXsEgg2U24k3dYzi-Rj0JrPxkuSYvbGxwnJk6MDOO_bM5K1DpGW33MVwIz_BZPtshAddn2FpEvbPnIgd6XwzuWEtmReMgtZvg5IRDLspUfFWZ7Wuu2Sxaim407a08bwcLhhHH_-WzjInBk1Rc/s320/04.png" width="320" height="202" data-original-width="743" data-original-height="470" /></a> ## とりあえずデータをみたい  サイドバーから Explore を選択し、 Database, Measurements, Fields, をポチポチ選択してくだけでグラフが表示されました。   楽ちん。  <a href="https://blogger.googleusercontent.com/img/b/R29vZ2xl/AVvXsEif46gaJBwW-_jvwBswR8egSm9_vXZ-RCPwD_PlwHGzEC3134sgf35DyV-ZFfRfmHVyUhc0iEhH21FpGqIGFg1qPzOa4m08bnh3qWVUGjHDMjv8z9J_3dZKTtz-j38vpEIc09rwacQ_mwk/s1600/01.png" imageanchor="1" ><img border="0" src="https://blogger.googleusercontent.com/img/b/R29vZ2xl/AVvXsEif46gaJBwW-_jvwBswR8egSm9_vXZ-RCPwD_PlwHGzEC3134sgf35DyV-ZFfRfmHVyUhc0iEhH21FpGqIGFg1qPzOa4m08bnh3qWVUGjHDMjv8z9J_3dZKTtz-j38vpEIc09rwacQ_mwk/s320/01.png" width="320" height="168" data-original-width="1221" data-original-height="642" /></a> ## Dashboard の作成  以前の記事で作成したデータを例として、`CPU` と `Network` のグラフを表示するダッシュボードを作成してみます。  まずはサイドバーで Dashboard を選択し、Create Dashboard をクリックします。  <a href="https://blogger.googleusercontent.com/img/b/R29vZ2xl/AVvXsEjgKsC_W1iiCDUhW2ZYPYTZDnpaUoOZk2TWRRPTuDAfeIA1yhjoXrVc6emOgl-enNU2pzQ05j4fMiQa_zEGZMU1zCE7oaZ8_xQjUnx8qSkuEuaCC24a46zj0Fe7CnaipnmHdG22v07qnqY/s1600/dashboard01.png" imageanchor="1" ><img border="0" src="https://blogger.googleusercontent.com/img/b/R29vZ2xl/AVvXsEjgKsC_W1iiCDUhW2ZYPYTZDnpaUoOZk2TWRRPTuDAfeIA1yhjoXrVc6emOgl-enNU2pzQ05j4fMiQa_zEGZMU1zCE7oaZ8_xQjUnx8qSkuEuaCC24a46zj0Fe7CnaipnmHdG22v07qnqY/s320/dashboard01.png" width="320" height="152" data-original-width="1058" data-original-height="504" /></a> 新規にグラフを作成するため、`Add Data` をクリックします。  <a href="https://blogger.googleusercontent.com/img/b/R29vZ2xl/AVvXsEi9Ao3mbtKE5-9paJhoSXLJF5DCH5aTEvd0lYWQthfMNI7Zfb68rsVVO3DbrKHB1XJauj8sE549onRJchJUpMqorviHQuCqvtunvnPmFtx7srdk9Wra3hJdIEZ5RroJaBZcrIkgVrT-D1s/s1600/dashboard02.png" imageanchor="1" ><img border="0" src="https://blogger.googleusercontent.com/img/b/R29vZ2xl/AVvXsEi9Ao3mbtKE5-9paJhoSXLJF5DCH5aTEvd0lYWQthfMNI7Zfb68rsVVO3DbrKHB1XJauj8sE549onRJchJUpMqorviHQuCqvtunvnPmFtx7srdk9Wra3hJdIEZ5RroJaBZcrIkgVrT-D1s/s320/dashboard02.png" width="301" height="320" data-original-width="481" data-original-height="512" /></a> グラフの作成画面になります。    画面左上でグラフの名前を入力します。   クエリは自分で入力してもいいですが、Database, Measurements, Fields をポチポチ選択していくだけでもできます。   ここでは CPU の全 Fields を選択します。  完了したら画面右上のボタンをクリックします。  <a href="https://blogger.googleusercontent.com/img/b/R29vZ2xl/AVvXsEg4mkbUWiDkTTpiTTB0eLRpNg4sP2W9HaFrYD4DJWX44yLyrrjmbCa3LMF4Kqpzm0DmDdq5S5Remmr7kz5Yxk32SGvKBdzWMsRhaIwIYRCcsjeGXC0-okYF4HgX9ShAlrqv0SbHB5-J_gk/s1600/dashboard03.png" imageanchor="1" ><img border="0" src="https://blogger.googleusercontent.com/img/b/R29vZ2xl/AVvXsEg4mkbUWiDkTTpiTTB0eLRpNg4sP2W9HaFrYD4DJWX44yLyrrjmbCa3LMF4Kqpzm0DmDdq5S5Remmr7kz5Yxk32SGvKBdzWMsRhaIwIYRCcsjeGXC0-okYF4HgX9ShAlrqv0SbHB5-J_gk/s320/dashboard03.png" width="320" height="170" data-original-width="1183" data-original-height="627" /></a> これで１つ目として `CPU` のグラフが出来ました。   次に `Network` のグラフを作成します。 画面上部の `Add a Cell to Dashboard` のボタンをクリックします。（文字はマウスオーバーで表示されます）  <a href="https://blogger.googleusercontent.com/img/b/R29vZ2xl/AVvXsEi96_gZuANBtGSDjcEgXqYQB_Dkx2RYZv0mUO1niXGLMPDhy57LbES6N320jo_pg90xFbHskHFyCn3EKT9LzyTi7PAV3js9CQ6GGLspEcdZ_oi_BvSJGI0BbFae4x3swBZBVmXnI6p2Edg/s1600/dashboard04.png" imageanchor="1" ><img border="0" src="https://blogger.googleusercontent.com/img/b/R29vZ2xl/AVvXsEi96_gZuANBtGSDjcEgXqYQB_Dkx2RYZv0mUO1niXGLMPDhy57LbES6N320jo_pg90xFbHskHFyCn3EKT9LzyTi7PAV3js9CQ6GGLspEcdZ_oi_BvSJGI0BbFae4x3swBZBVmXnI6p2Edg/s320/dashboard04.png" width="320" height="141" data-original-width="1173" data-original-height="517" /></a> 先ほどと同様に、グラフの名前を入力し、今回は Network の全 Fields まで選択したら画面右上のボタンをクリックします。  <a href="https://blogger.googleusercontent.com/img/b/R29vZ2xl/AVvXsEgyr6rk4sZyQ-IMCHtppdlgdbzqiB15sohqWLaACChkBAqkK38avOJ2sX-laV5x5tepXV0s1SPOLcQrijbIDTwAYiutpxjGuA6DC98AzP00d9fzjWPfjMgTYF7ZuZYMtLTTb5CCgi_96dA/s1600/dashboard05.png" imageanchor="1" ><img border="0" src="https://blogger.googleusercontent.com/img/b/R29vZ2xl/AVvXsEgyr6rk4sZyQ-IMCHtppdlgdbzqiB15sohqWLaACChkBAqkK38avOJ2sX-laV5x5tepXV0s1SPOLcQrijbIDTwAYiutpxjGuA6DC98AzP00d9fzjWPfjMgTYF7ZuZYMtLTTb5CCgi_96dA/s320/dashboard05.png" width="320" height="195" data-original-width="1178" data-original-height="719" /></a> これで２つ目のグラフができました。  ２つの情報を１画面で見れて便利です。  <a href="https://blogger.googleusercontent.com/img/b/R29vZ2xl/AVvXsEjY7R983GBOMqN5TeOIRWa6g5a1_vwq61Bq1nGgEk4YYxw_hpfORX9nLHQxuUzURS5dq27tNIFV6wfDutEt28k7_eu2upS8pNYurP-9_-Em5sQEB5fLH-QR4fcbteIg1BT7MhPIvLC2mVc/s1600/dashboard06.png" imageanchor="1" ><img border="0" src="https://blogger.googleusercontent.com/img/b/R29vZ2xl/AVvXsEjY7R983GBOMqN5TeOIRWa6g5a1_vwq61Bq1nGgEk4YYxw_hpfORX9nLHQxuUzURS5dq27tNIFV6wfDutEt28k7_eu2upS8pNYurP-9_-Em5sQEB5fLH-QR4fcbteIg1BT7MhPIvLC2mVc/s320/dashboard06.png" width="320" height="141" data-original-width="1174" data-original-height="518" /></a> ### テンプレート変数について   クエリ入力画面に `:dashboardTime:` という文字がありましたが、これはテンプレート変数というものです。  `:dashboardTime:` の場合は、画面右上で選択した時間に応じて動的に値が設定されます。  <a href="https://blogger.googleusercontent.com/img/b/R29vZ2xl/AVvXsEj6JFmyR1sVfczo6Wb5rdSIwRt6_YASw6shSfrPQiCiOqdgfurQDC0TtxFXxEmEQnahBKl_UY4T9A4ZV_sMjwj0v6c3k2YwRztjj-axAmBhjUcZKC-IweuwAeWi5WXyn2elN-GtTu28ECI/s1600/dashboard07.png" imageanchor="1" ><img border="0" src="https://blogger.googleusercontent.com/img/b/R29vZ2xl/AVvXsEj6JFmyR1sVfczo6Wb5rdSIwRt6_YASw6shSfrPQiCiOqdgfurQDC0TtxFXxEmEQnahBKl_UY4T9A4ZV_sMjwj0v6c3k2YwRztjj-axAmBhjUcZKC-IweuwAeWi5WXyn2elN-GtTu28ECI/s320/dashboard07.png" width="320" height="293" data-original-width="444" data-original-height="406" /></a> `Show Templete Values` をクリックすると、現在の設定によってどのようなクエリになるかを確認できます。  <a href="https://blogger.googleusercontent.com/img/b/R29vZ2xl/AVvXsEhlOqJJF2hJ1_d5bZeVbzJz-qTm8FjubLVyT-fJdZFZiLUcRbKl2DAFBD_jTnG9GMdAUvq8Tx2a8KZIryRO1KTwmTFsN2aZdedwU597a8S0kTAMV2CxnE_GkZNPCBLiMZgrsnc0ioMxseo/s1600/dashboard08.png" imageanchor="1" ><img border="0" src="https://blogger.googleusercontent.com/img/b/R29vZ2xl/AVvXsEhlOqJJF2hJ1_d5bZeVbzJz-qTm8FjubLVyT-fJdZFZiLUcRbKl2DAFBD_jTnG9GMdAUvq8Tx2a8KZIryRO1KTwmTFsN2aZdedwU597a8S0kTAMV2CxnE_GkZNPCBLiMZgrsnc0ioMxseo/s320/dashboard08.png" width="320" height="65" data-original-width="476" data-original-height="96" /></a> この例では `Past 24h` を選択しているため、現在日時から 24 時間を引いた `now() - 24h` という値がクエリに反映されることになります。  <a href="https://blogger.googleusercontent.com/img/b/R29vZ2xl/AVvXsEhZp3t0_yrztR0E3PfHxLxEchVq_gTGwS_7BUacO64hJKg0IiMoW7IEhHU2RkEnykPzbB_53-7UmQiQcWRXJ83PANEXSisn6iq1YxCEeLfjikOtip5FXParzJ4lQi3pAqpVaDFYFNYbF7s/s1600/dashboard09.png" imageanchor="1" ><img border="0" src="https://blogger.googleusercontent.com/img/b/R29vZ2xl/AVvXsEhZp3t0_yrztR0E3PfHxLxEchVq_gTGwS_7BUacO64hJKg0IiMoW7IEhHU2RkEnykPzbB_53-7UmQiQcWRXJ83PANEXSisn6iq1YxCEeLfjikOtip5FXParzJ4lQi3pAqpVaDFYFNYbF7s/s320/dashboard09.png" width="320" height="72" data-original-width="480" data-original-height="108" /></a> 自分でクエリを編集することで、テンプレート変数ではなく固定値に変更できます。

2019/06/22

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[C#] InfluxDB へのデータ書き込み

C# InfluxDB

まずは .NET 用のクライアントを探してみました。   一応以下が公式のクライアントになるようです。  - [influxdb-csharp](https://github.com/influxdata/influxdb-csharp)  しかし、微妙なので、もっと使いやすそうなクライアントを探した結果、以下を使うことにしてみました。  - [InfluxData.Net](https://github.com/pootzko/InfluxData.Net)  ## 基本的な使い方  [GitHub](https://github.com/pootzko/InfluxData.Net) で解説されているので、そちらを参照したほうが早いかと。   ## とりあえず適当なデータを作成  InfluxDB を用意してみたものの、とりあえずデータがないと Chronograf や Grafana を試すこともできないので、C# で適当なデータ入れるプログラムを作成してみました。  ### 用意したデータ  - `CPU の状態` と `ネットワーク使用量` を記録する想定（Measurement で区別） - CPU と　EtherNet はそれぞれ２つあると想定（Tags で区別） - 値はランダム - 30秒ごとにデータを記録している想定で1日分のデータを書き込む  時間の間隔などはデータの書き込み量に応じて適当に決めています。  ### サンプルコード  ```cs static async Task Main(string[] args) {     var randam = new Random();      var influxDbClient = new InfluxDbClient("http://localhost:8086/", "root", "root", InfluxDbVersion.Latest);      // データベースの新規作成     var dbName = "TestDb";     var response = await influxDbClient.Database.CreateDatabaseAsync(dbName);      // とりあえず適当なデータを１日分書き込む     var dataTimeBase = DateTime.Today.AddDays(-1);// データの書き込み開始日時（昨日からにする）     var interval = 30;// 30秒ごとにデータを記録する     var count = 24 * 60 * 60 / interval;// 1日分の書き込み回数     var lastProc = 0;     var proc = 0;      for (int i = 0; i < count; i++)     {         await influxDbClient.Client.WriteAsync(CreateCpuPoint(1, i), dbName);         await influxDbClient.Client.WriteAsync(CreateCpuPoint(2, i), dbName);         await influxDbClient.Client.WriteAsync(CreateNetworkPoint(1, i), dbName);         await influxDbClient.Client.WriteAsync(CreateNetworkPoint(2, i), dbName);          // 書き込む量が多いので、進捗率を表示する         proc = i * 100 / count;         if (proc != lastProc)         {             Console.WriteLine($"{proc}% ({i}/{count})");             lastProc = proc;         }     }      Console.WriteLine("Completed");     Console.ReadLine();       // CPU の状態を作成     Point CreateCpuPoint(int id, int index)     {         return new Point()         {             // 所属する Measurement の名前             Name = "CPU",             Tags = new Dictionary<string, object>()                 {                     { "CpuId", id },                 },             Fields = new Dictionary<string, object>()                 {                     { "Used", randam.Next(0, 100) },// CPU 使用率                     { "Temperature", randam.Next(10, 50) },// 温度                 },             // タイムスタンプを指定しなかった場合はサーバー側のタイムスタンプで記録される             Timestamp = dataTimeBase.AddSeconds(index * interval),// 時間をずらして記録         };     }      // ネットワーク使用量を作成     Point CreateNetworkPoint(int id, int index)     {         return new Point()         {             // 所属する Measurement の名前             Name = "Network",             Tags = new Dictionary<string, object>()                 {                     { "EthernetId", id },                 },             Fields = new Dictionary<string, object>()                 {                     { "Send", randam.Next(0, 10000) },// 送信量                     { "Recv", randam.Next(0, 10000) },// 受信量                 },             // タイムスタンプを指定しなかった場合はサーバー側のタイムスタンプで記録される             Timestamp = dataTimeBase.AddSeconds(index * interval),// 時間をずらして記録         };     } } ```

2019/06/21

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InfluxDB の概念

InfluxDB

公式のドキュメントは以下です。  - https://docs.influxdata.com/influxdb/v1.7/concepts/  また、他には以下のページが体系的にまとめられていて分かりやすかったです。  - http://devconnected.com/the-definitive-guide-to-influxdb-in-2019/  これらをベースにまとめていますが、間違ったことを書いているかもしれないので、その場合は指摘していただけると助かります。  **現在勉強中なので、適宜更新していくと思います。**  ## 時系列データベース  InfluxDB は時系列データベースの１つです。   時系列データベース (Time Series Database : TSDB) とはその名の通り、時系列データを扱うのに特化した DB で、NoSQL の一種だそうです。   具体的には以下のように時系列で変化していくようなデータを扱う場合に使われることが多いそうです。  - イベントログ - センサー情報  RDBMS と比較した場合の TSDB の特徴は、例えば以下のようなものがあるらしいです。   - スキーマレスなため、データの増減に柔軟に対応できる - 古いデータを自動で削除することができる - 時間ごとの処理を定義できる   ## 用語  公式にも説明があります。  - https://docs.influxdata.com/influxdb/v1.7/concepts/key_concepts/  ### Database  RDBMS では Database はテーブルの集まりであり、Database 自体が１つのインスタンスのことを指します。  InfluxDB でも基本的な概念は同じですが、以下の点が異なるようです。  - 1つの InfluxDB インスタンスで複数の Database をホストできる - Database は複数の Measurement をホストする  うーん、いまいちピンとこない・・・。  ### Tags と Fields  値が格納される場所で、RDBMS でいえばカラムに相当します。   この２つの一番の違いは、Tags にはインデックスが付加され、Fields にはインデックスが付加されないことです。  Tags は、Measurement におけるデータを定義する付加情報と見なすことができます。   Tags はデータに関する追加情報を提供しますが、データそのものは提供しません。  一方、Fields はただのデータです。  Tags と Fields の使い分けは以下のような感じらしいです。  - RDBMS でインデックスされるようなデータは `Tags` - Measurement に対する付加的な情報は `Tags` - それ以外は `Fields`  Tags と Fields はどちらもキー・バリュー (`key=value`) で定義され、それぞれ `Tags Key` `Tags Value` `Fields Key` `Fields Value` と呼ばれます。    また複数のキー・バリューをまとめてセットと呼び、それぞれ `Tags Set` `Fields Set` と呼ばれます。 つまり、以下です。  - `Tags Set` は `Tags Key` `Tags Value` のコレクション - `Fields Set` は `Fields Key` `Fields Value` のコレクション  ### Timestamp  日時です。   時系列データベースでは全ての情報に Timestamp が存在します。  ### Point  ある時刻におけるデータの集まりで、以下のデータから構成されます。  - Timestamp - 所属する Measurement - Tags Set (必須ではない) - Fields Set  Point は RDBMS でいえばレコードに相当します。   InfluxDB ではこの Point でデータを格納していくようです。   ### Measurement  Tags, Fields, TimeStamp のコンテナであり、RDBMS でいえばテーブルに相当します。   （しかし、後述の Series も RDBMS のテーブルだと説明しているサイトもあり、いまいちよくわかりません。）  Measurement の名前はそこに含まれる Fields を説明したものにするようです。  ### Retention policy  データの保存期間のことです。   デフォルトは `autogen` で、永続的に保存されるようになっているそうです。  ### Series  Tags, Measurement, Retention policy の組み合わせで定義されるデータ系列のことです。  例えば、特定の Tags で複数の Measurement からデータ系列を抽出するというような使い方をするようです。  ## 実際に使っていくにあたり  ### Measurement と Tags の使い分け  例えばリソースモニターのようなものを考えたとき、以下のようにするのが望ましいようです。  - `CPU` `メモリー` `ネットワーク` などの区別は Measurement で行う - `CPU1` `CPU2` のような区別は Tags で行う

2019/06/19

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InfluxDB を docker-compose で動かしてみる

Chronograf Docker Grafana InfluxDB

## 環境  - Docker for Windows 2.0.0.3 - InfluxDB 1.7.6  ### UI について  InfluxDB 1.3 以降、Web UI はサポートされなくなったようです。   （Docker コンテナを起動してもアクセスできず、何故だろうとちょっとはまってしまった・・・）  その代わり、InfluxDB 専用の可視化ツールとして Chronograf というのが提供されているようです。   他には Grafana などがよく使われるようですね。   ## docker-compose.yml  `docker-compose.yml` のサンプルです。    可視化ツールとして Chronograf と Grafana の両方を設定していますが、普通はどちらかしか使わないと思うので、必要に応じて使わないほうを削除してください。  ```yml version: '3.1' services:   influxdb:     container_name: influxdb     image: influxdb     ports:       - "8086:8086"     volumes:       - influxdb:/var/lib/influxdb    chronograf:     container_name: chronograf     image: chronograf     ports:       - "8888:8888"     links:       - influxdb     volumes:       - chronograf:/var/lib/chronograf    grafana:     container_name: grafana     image: grafana/grafana     links:       - influxdb     ports:       - "3000:3000"     volumes:       - grafana:/var/lib/grafana  volumes:   influxdb:   chronograf:   grafana: ```  InfluxDB へのデータ読み書きや、可視化ツールの使い方については別途記事を書こうと思います。  - [[C#] InfluxDB へのデータ書き込み](https://kuttsun.blogspot.com/2019/06/influxdb-net.html) - [Chronograf を使ってみた](https://kuttsun.blogspot.com/2019/06/chronograf.html)  ## InfluxDB へ接続できない場合  私の場合ですが、`docker-compose.yml` で links で各サービスを関連付けていたので、Chronograf や Grafana で InfluxDB へ接続する場合は、localhost などではなく、Docker のコンテナ名で指定しないと繋がりませんでした。

2019/06/18

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Visual Studio でのリモートデバッグ

Visual Studio

2019/06/11

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[C#] 非同期処理中の例外キャッチについて

非同期処理中に発生した例外をキャッチしたい場合、その非同期処理を `await` している場合と、`Wait()` で同期処理のように扱った場合とで発生する例外が異なり、ちょっとはまりました。   ### Wait していた場合  例えば以下のように `Wait()` していた場合に `InvalidOperationException` が発生したとします。  ```cs public static void Main() {     try     {         Task.Run(() =>        {             throw new InvalidOperationException();         }).Wait();     }     catch (InvalidOperationException ex)     {         Console.WriteLine("InvalidOperationException!");         Console.WriteLine(ex.GetType());         Console.WriteLine(ex.InnerException?.GetType());     }     catch (Exception ex)     {         Console.WriteLine("Exception!");         Console.WriteLine(ex.GetType());         Console.WriteLine(ex.InnerException?.GetType());     }      Console.ReadKey(); } ```  **出力結果**  ```sh Exception! System.AggregateException System.InvalidOperationException ```  結果からわかる通り、 `InvalidOperationException` ではキャッチできません。  例外の型は `AggregateException` になっており、`InnerException` に `InvalidOperationException` が格納されていました。  ### await していた場合  非同期処理を `await` していた場合は `InvalidOperationException` でキャッチできます。  ```cs public static async Task Main() {     try     {         await Task.Run(() =>        {             throw new InvalidOperationException();         });     }     catch (InvalidOperationException ex)     {         Console.WriteLine("InvalidOperationException!");         Console.WriteLine(ex.GetType());         Console.WriteLine(ex.InnerException?.GetType());     }     catch (Exception ex)     {         Console.WriteLine("Exception!");         Console.WriteLine(ex.GetType());         Console.WriteLine(ex.InnerException?.GetType());     } } ```  **出力結果**  ```sh InvalidOperationException! System.InvalidOperationException ```

ASP.NET Core アプリケーションを IIS でホストする際にはまったこと

ASP.NET Core IIS

ちなみに前回の記事は以下です。  - [ASP.NET Core アプリケーションを IIS でホストする](https://kuttsun.blogspot.com/2017/11/aspnet-core-iis.html)  以下、私が遭遇した事象についてです。  ## アプリケーションが起動しない  以下のような画面が表示され、アプリケーションが起動しませんでした。  <a href="https://blogger.googleusercontent.com/img/b/R29vZ2xl/AVvXsEiXOR2DjcWZ5V3SE5QZkxWVOJhVQ-QlwTK8QIsJXi8LkYbNkp5qdp5EHd0dCsncvNxRGyAkDF0g8bazqXUnlJ8dmzODX-OV7khvfhyphenhyphenE_d8rLemN-tKk0VlvqU5TrOjXhwBSpfQzGK_4Tx8/s1600/iis01.png" imageanchor="1" ><img border="0" src="https://blogger.googleusercontent.com/img/b/R29vZ2xl/AVvXsEiXOR2DjcWZ5V3SE5QZkxWVOJhVQ-QlwTK8QIsJXi8LkYbNkp5qdp5EHd0dCsncvNxRGyAkDF0g8bazqXUnlJ8dmzODX-OV7khvfhyphenhyphenE_d8rLemN-tKk0VlvqU5TrOjXhwBSpfQzGK_4Tx8/s320/iis01.png" width="320" height="37" data-original-width="886" data-original-height="103" /></a> > An error occurred while starting the application.  ### まずはログを出力するように変更する  状況がわからないので、ログを出力するように設定を変更します。  `Web.config` を開き、`stdoutLogEnabled` を `true` にします。  ```xml <?xml version="1.0" encoding="utf-8"?><configuration>  <location path="." inheritInChildApplications="false">    <system.webServer>      <handlers>        <add name="aspNetCore" path="*" verb="*" modules="AspNetCoreModuleV2" resourceType="Unspecified" />      </handlers>      <aspNetCore processPath=".\MyApplication.exe" stdoutLogEnabled="true" stdoutLogFile=".\logs\stdout" />    </system.webServer>  </location></configuration>```  `logs` フォルダに `stdout_xxx.log` というファイルが作成されるようになります。  ### それでもログが出力されない  アプリケーションプールの実行ユーザーにファイル書き込みの権限がない場合は、上記の設定を行ってもログが出力されません。  以下のサイトを参考に設定を行いました。  - http://www.pine4.net/Memo/Article/Archives/394   ## 手動だとアプリケーションが起動するが、IIS 経由だとアプリケーションが起動しない  `exe` をダブルクリックしたり、`dotnet` コマンドからアプリケーションを起動した場合は問題なく起動するのに、IIS 経由だとアプリケーションが起動しないことがありました。  環境変数の `Path` に設定されている場所を参照して dll を読み込んでいる処理があったのですが、ユーザー環境変数にのみ設定され、システム環境変数には設定されていないことが原因でした。  手動でアプリケーションを起動する場合は現在ログイン中のユーザーで実行されますが、IIS 経由の場合、アプリケーションプールの実行ユーザーになるためです。  この場合、システム環境変数に設定を行うことでアプリケーションが起動するようになりました。  ## 外部からアクセスできない  以下が参考になるかもしれません。  - [ASP.NET Core アプリケーションを外部に公開するための Windows ファイアウォールの設定](https://kuttsun.blogspot.com/2017/11/aspnet-core-windows.html)   ## アプリケーションを自動起動する  デフォルトだとサイトにアクセスするまでアプリケーションが起動しませんが、IIS 起動時にアプリケーションも起動するようにしたい場合があります。  これについては以下の記事が参考になりました。  - https://blogs.msdn.microsoft.com/chack/2013/09/25/iis-asp-net-web-2223/

GitLab の Integrations でローカルネットワークを設定できない場合

GitLab

2019/06/03

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[C#] Linq でインデックスを参照する場合の注意点

## サンプルコード  ```cs public static void Main() {     var persons = new List<Person>()     {         new Person{ Name = "Foo", Country = "Japan", Age = 10},         new Person{ Name = "Bar", Country = "Japan", Age = 20},         new Person{ Name = "Hoge", Country = "America", Age = 10},         new Person{ Name = "Piyo", Country = "America", Age = 20},         new Person{ Name = "Fuga", Country = "America", Age = 30},     };      foreach (var (p, i) in         persons             .Where(x => x.Country == "America")             .Where(x => x.Age > 15)             .Select((p, i) => (p, i)))     {         Console.WriteLine($"[{i}] {p.Name}, {p.Country}, {p.Age}");     }     Console.ReadKey(); }  public class Person {     public string Name { get; set; }     public string Country { get; set; }     public int Age { get; set; } } ```  **出力結果**  ```sh [0] Piyo, America, 20 [1] Fuga, America, 30 ```  `persons` の 3 番目と 4 番目の値が出力されますが、出力されたインデックスは 0 と 1 になっています。   これは、`Where` でフィルタリングした結果に対して `Select` しているためです。  分かっている人にとっては当たり前ですけどね。  ## 元のインデックスを取得したい場合は？  `for` 文を使うとかありますけど、Linq でやるならば私が思いついたのは以下のようなコードです。  ### Select を先に持ってくる  `Select` を先に持ってくると `Where` でフィルタリングされる前なので、元のインデックスとなります。   タプルを使うので、C# 7.1 以上で使えます。   ```cs public static void Main() {     var persons = new List<Person>()     {         new Person{ Name = "Foo", Country = "Japan", Age = 10},         new Person{ Name = "Bar", Country = "Japan", Age = 20},         new Person{ Name = "Hoge", Country = "America", Age = 10},         new Person{ Name = "Piyo", Country = "America", Age = 20},         new Person{ Name = "Fuga", Country = "America", Age = 30},     };      foreach (var (p, i) in         persons             .Select((p, i) => (p, i))             .Where(t => t.p.Country == "America")             .Where(t => t.p.Age > 15))     {         Console.WriteLine($"[{i}] {p.Name}, {p.Country}, {p.Age}");     }     Console.ReadKey(); }  public class Person {     public string Name { get; set; }     public string Country { get; set; }     public int Age { get; set; } } ```  **出力結果**  ```sh [3] Piyo, America, 20 [4] Fuga, America, 30 ```

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