この記事では、xml情報を読み取り、テーブルに表示する方法、ダッシュボードの要約情報、およびこれらすべてをWebアプリケーションの形式で表示する方法について説明します。 記事の名前が示すように、R- Shiny dashboardの Webアプリケーション用のパッケージ（フレームワーク）でRに実装されています。
Rの利点
これらのアレイのxml構成ファイルを表示するために、以前はperlスクリプトのセットがありました-svcmonを使用するのは非常に不便で（PerlとPostrgreSQLをインストールする必要がありました）、単一のhtmlファイルの結果はあまり印象的ではありませんでした。 そのため、Rを使用してXMLファイルを解析する可能性に精通し、 Shiny Dashboardパッケージについても学習したため、Webアプリケーションのような便利な視覚化と一般的なアクセスを備えた独自のパーサーを作成することにしました。
前の記事のように、R の利点は明らかで、1つのソフトウェア製品のみを使用して、ファイルの解析、データの変換、さまざまなチャートの表示、統計分析の実施、パブリックドメインに配置できるWebアプリケーションの作成、およびShiny Dashboardフレームワークを使用すると、出力要素がダッシュボードに配置されるため、これらのアプリケーションはさらに美しく視覚的になります。
XML構成ファイルを表示する手順
I. xmlデータをダウンロードする
情報は、パッケージからxmlParse（）関数によってロードされます。 これらのxmlファイル（オブジェクト-値）の見かけの単純さにもかかわらず、すべてのヘッダーに従ってすべての値を正しく引き出すために少し手を加える必要がありました。 これはgetNodeSet関数を使用して行われます。この関数には、必要なノードのパス全体を連結してxpathを渡す必要があります。 次の投稿とその著者は、このパッケージの機能を扱うのに役立ちました。
II。 データの順序付け
データが取り出された後、表形式のビューに変換されます。その後、たとえば既成のアレイ構成プロファイルを作成することにより、便利なビューに変換できます。 私はまだこれを行っていません。すべてのテーブルは標準的な元の形式です。 表形式のデータを使用したさまざまな変更（マージ、分割、ロングからワイドへの移行、およびその逆）により、 dplyr 、 tidyrパッケージの関数を実装できます 。
III。 動的管理（ Shiny Dashboard ）
Shinyがインターフェイスとして機能した以前の投稿とは異なり、このツールはShiny Dashboardに実装されます 。 Shiny Dashboardは、Webアプリケーションでダッシュボードを作成するためのShinyパッケージ（フレームワーク）の拡張機能です。 私は最近彼について知りました、そして、私はよく練習したかったです、そして、研究の目的はすでに準備ができています。
Shiny Dashboardでは、 3つのコントロールが使用されます。
-タイトル（メニューの3つのボタンを配置できる-メッセージ、通知、タスク）;
-サイドバー（サブメニューを含む入力要素とメニュー要素が配置されます）;
-メインパネル。
シャイニーダッシュボードの主なアイデアは、メインパネルのダッシュボードが最初に配置され（行ごとまたは行ごと）、結論の要素が既にそれらに配置できることです。 ダッシュボードには、視覚化のための柔軟な設定があり、任意のサイズにすることができ、アイコン、色、ヘッダーを割り当てることができ、ダッシュボードを最小化、移動、さらに独自の出力要素を持つブックマークを持つこともできます。
簡単に実装と結果について
1.最初に、Storwizeアレイ用にユーザーが選択したxml構成ファイルが開きます。
2.このファイルを解析した後（1秒未満）、元のテーブルが形成され、メインページにグラフィカルな配列を含む配列の概要情報が表示されます。
3.メニューセクションを選択すると、対応するテーブルがそれに基づいて形成されます。
以下に、構成ファイルを表示するためのShiny Dashboardアプリケーションのスクリーンショットと、必要なテーブルを個別に選択したものを示します。
タイトルウィンドウのスクリーンショット 
左側にはサイドパネルがあり、ここでソースファイルをロードし、表示するテーブルを選択し、メインパネル（ [概要 ]メニュー項目が選択されている場合）にアレイの主な特性を表示します。
メニュー項目のいずれかのスクリーンショット 
（（ ドライブ ））メニューのこの選択では、物理ディスクのテーブルが表示されます。そのため、 DataTable要素を使用しました（多くのディスクがあるため）。これにより、パラメーターでデータを並べ替え、フィルター、検索できます。
ほとんどすべてがShinyの基本要素に実装されていますが、2回CSSに頼らなければなりませんでした。 本質的に、ダッシュボードは画面内に収まる要素に対応するように設計されており、私の場合、いくつかのテーブルがはるかに大きいため、ダッシュボードのスクロールバーのタグを再定義する必要があり、メニュー項目の数が多い場合は、CSSを使用してメニュー項目のサイズも小さくする必要がありました。 ただし、これらの変更はcssファイルに簡単に記述されます。このファイルはwwwディレクトリに配置し、Rコード内のリンクでそれを指定する必要があります。
おわりに
Rの探索と普及を続けながら、さらにShiny Dashboardを探索しました。 Rは、使いやすさと結果取得の速度の両方の点で、これに似た多くの適用された問題（統計分析に触れることなく）に非常に便利なツールです。 この場合、このアプリケーションを作成すると、その後数百時間を節約できます。 Shinyを （パーソナルサーバーまたはクラウドサーバーとして）追加使用すると、より便利で美しいフォームで結果を実証でき、生産性が大幅に向上します。