 import matplotlib.pyplot as plt
import csv

a = []
b = []

with open('data/dc_hyperscale.csv','r') as csvfile:
    plots = csv.reader(csvfile, delimiter=';')
    for row in plots:
        a.append(int(row[0]))
        b.append(int(row[1]))
        

plt.bar(a,b, label='Hyperscale Data Centers')
plt.xlabel('Ano \n Figura 1')
plt.ylabel('Número')

plt.title('Crescimento Global de Data Center')
plt.legend()
plt.show()

"""
Explanation: Cloud Data Center: Analisando a demanda de utilização
## Luciano Eduardo Caciato
 ### Faculdade de Engenharia Elétrica e de Computação - UNICAMP
 ### Reprodutibilidade em Pesquisa Computacional 
1. Introdução
Vivemos um momento de transformação, novamente, após a onda da virtualização de servidores e consolidação dos data centers na década passada, agora a nuvem computacional está contribuindo na competitividade das empresas e no avanço das pesquisas nas universidades.
A computação em nuvem chegou em 2017, e está ajudando a transformar as empresas proporcionando o ganho de eficiência à medida que escalam seus recursos computacionais para atender seus clientes.
No âmbito das universidades está contribuindo na disponibilidade de recursos computacionais para o processamento e armazenamento das pesquisas e também em novos ambientes que estão sendo criados e utilizados pelos docentes e alunos. O serviço mais utilizados é IaaS (Infrastruture as a Service).
Esses ambientes são processados em várias data centers espalhados pelo mundo, que entregam os recursos computacionais conforme a demanda. Nosso objetivo neste artigo é analisar a utlização dos data centers de nuvem através de pesquisas mercadológicas e utilização da infraestrutura.
 Palavras Chave: Cloud Computing, Virtualização e Data Center.
2. Data Center em Nuvem
Numa simples pesquisa na Internet ou em qualquer revista de tecnologia o termo “seus dados estão na nuvem” cada vez mais fazem parte de nosso cotidiano porém ainda existem dúvidas sobre esses nomes tecnológicos, como data center, data center em nuvem e demanda de utilização, então vamos esclarecer de forma simples o que são esses três nomes:

Data Center: Local Físico construído em alvenaria ou material similar, com sistemas de refrigeração e eletricidade tolerantes a falhas e com sistemas rígidos de controle de acesso às pessoas. Neste local são hospedadas as redes de comunicação para a interconexão entre os dispositivos, servidores que fornecem o processamento e memória destinados para a computação e o storage para o armazenamento das informações. 
Data Center em Nuvem: É a abstração do data center físico para lógico através da utilização do software especializado chamado virtualização onde permite a desacoplação do meio físico para o meio lógico, criando um grande pool de recursos contendo porções de processamento, memória, armazenamento e rede. E na nuvem que nada mais é que a Internet que é o meio de interconexão desses data centers e também a provedora dos serviços de nuvem.
Demanda de utilização: É a medição realizada em pontos da Internet com o objetivo de medir quanto está sendo utilizado os recursos computacionais e prever a necessidade de investimento em dinheiro e tecnologia para garantir o crescimento. 

Após o esclarecimento desses termos veremos a seguir as demandas.
Ao analisarmos as demandas e crescimento das nuvens computacionais é possível levantarmos centenas de informações. Neste artigo veremos duas demandas de data center:  Hyperscale Data Centers e Data Center IP Traffic. 

Hyperscale Data Centers: É um data center projetado para um crescimento escalável de forma rápida, garantindo assim a entrega quase que imediata do recurso computacional. A arquitetura desde modelo é baseado em servidores pequenos com processador, memória, disco e rede, denominado como nó e o conjunto desses nós é um cluster. Nesta análise como está a demanda por esse tipo de data center, conforme figura 1.
End of explanation
"""


import matplotlib.pyplot as plt
import csv

a = []
b = []

with open('data/dc_ip_traffic.csv','r') as csvfile:
    plots = csv.reader(csvfile, delimiter=';')
    for row in plots:
        a.append(float(row[0]))
        b.append(float(row[1]))
        

plt.bar(a,b, label='Demanda')
plt.xlabel('Ano \n Figura 2')
plt.ylabel('Zettabytes por ano')

plt.title('Crescimento Global de Data Center\n Traffic IP')
plt.legend()
plt.show()

"""
Explanation: Data Center IP Traffic: Quando dissemos a nuvem é composta por vários data centers interligados pela Internet, ou seja, quando olhamos o tráfego de rede percebemos que a maior parte começa e termina em um data center e esse é noss próximo objetivo, verificar qual é esse crescimento conforme a figura 2.
End of explanation
"""


