Passos iniciais:

Instale o docker-compose
Instale as bibliotecas presentes no requirements.txt
Crie um arquivo chamado .env.local com as informações necessárias, seguindo o exemplo de .env.local.example.

Inicialize o docker

Entre em uma das pastas com nome "Dockercompose_n<nós>"
Inicialize a instância com o comando:

sudo docker-compose up -d # inicializa os nós e o kibana

Para conferir se o kibana está executando, acesse: http://localhost:5601/app/discover
Na pasta do projeto, crie um arquivo .env e insira as chaves e variáveis de ambiente da instância do docker nele.

Obs.: para mais informações leia README-DOCKER

Execute de uma vez

O script script.sh executará a indexação, a busca e comparação e salvará os resultados na pasta ./logs/<INDEX>_<timestamp>.

chmod +x script.sh
bash script.sh

O script script-compare.sh executará a comparação com todos os resultados na pasta ./logs/<FOLDER_PATH>. Não esqueça de definir em .env.local, a pasta FOLDER_PATH, e as combinações de NODES_LIST e SHARDS_LIST existentes nos logs da pasta.

chmod +x script-compare.sh
bash script-compare.sh

Execute separadamente

Execute a indexação

O script indexing.py executará a indexação e salvará o resultado na pasta.

Os parâmetros são:

func (obrigatório): função a ser executada. (id - index_documents, ib - index_documents_bulk)
shards: quantidade de shards. Caso não seja passado, a quantidade de shards será estabelecida pela variável de ambiente SHARDS, do .env.local.
folder_name: caminho da pasta onde será guardado o resultado. (Caso não seja passado, será a pasta ./logs/)

indexing.py [-h] func [shards] [folder_name]

Os exemplos a seguir executam indexações e salvam os logs em ./logs/:

python3 indexing.py id   # index_documents
python3 indexing.py ib   # index_documents_bulk

Execute a busca

O script searching.py executará a busca de acordo com os parâmetros e salvará o resultado na pasta.

Os parâmetros são:

func (obrigatório): função a ser executada. (ls - linear_search, lm - linear_msearch, ps - parallel_search)
folder_name: caminho da pasta onde será guardado o resultado. (Caso não seja passado, será a pasta ./logs/)

searching.py [-h] func [folder_name]

Os exemplos a seguir executam buscas e salvam os logs em /logs:

python3 searching.py ls   # linear_search
python3 searching.py lm   # linear_msearch
python3 searching.py ps   # parallel_search

Execute a comparação

O script compare.py fará a comparação e geração de gráficos para os arquivos de log do linear_search, linear_msearch e parallel_search que estão dentro da pasta. Para isto é necessário já ter executado a "busca".

Os parâmetros da execução são:

nodes (obrigatório): quantidade de nodes do arquivo de log
shards (obrigatório): quantidade de shards do arquivo de log
folder_name: caminho da pasta onde estão os logs e onde será guardado o resultado. (Caso não seja passado, será a pasta ./logs/)

compare.py [-h] nodes shards [folder_name]

O exemplo a seguir fará comparações e gerará gráficos para os arquivos da pasta ./logs/ de nomes: n1_s4_log_linear_search.json, n1_s4_log_linear_msearch.json e n1_s4_log_parallel_search.json.

python3 compare.py 1 4

Execute a comparação entre todos os resultados

O script compare_results.py fará a comparação e geração de gráficos para todos os arquivos da pasta. Para isto é necessário já ter executado a "busca".