[SOLVED]Some graph are drawn as NaN

[ELDemorose]

Hi all,

I have a very strange problem:
Some graphs are drawn as NaN. All was working fine until I add one hundred routers.
There's no warning in the logs, and the result in the logs seems to be good.
I followed http://docs.cacti.net/manual:087:4_help ... #debugging but all is all right.

If someone have an idea.

E.

EDIT: I'm trying to reindex hosts, it seems that only data from data queries and scripts are not drawn

[gandalf]

If everything is alright, then you will have confirmed that the rrd file, even of the failing graph, has data filled in up to the current timestamp??? I bet it has not ...
R.

[ELDemorose]

Code: Select all

08/16/2011 09:40:03 AM - POLLER: Poller[0] CACTI2RRD: /usr/bin/rrdtool update /usr/local/cacti/rra/ ████████_min_6540.rrd --template min:avg:max:dev:loss 1313480402:0.2330:0.2583:0.3350:0.0290:0.0000

This is the log corresponding to the data source of the graph that doesn't work, and is in attachment of my first message.
The timestamp seems to be good.

the script poller_reindex_hosts was useless.

[ELDemorose]

I try to have a look at the rrd files.
for the file I use in the logs:

Code: Select all

rrdtool fetch ██████_min_6540.rrd AVERAGE
                            min                 dev                 max                 avg                loss

1313403120: nan nan nan nan nan
1313403480: nan nan nan nan nan
1313403840: nan nan nan nan nan
1313404200: nan nan nan nan nan
1313404560: nan nan nan nan nan
1313404920: nan nan nan nan nan
1313405280: nan nan nan nan nan
1313405640: nan nan nan nan nan
1313406000: nan nan nan nan nan
1313406360: nan nan nan nan nan
1313406720: nan nan nan nan nan
1313407080: nan nan nan nan nan
1313407440: nan nan nan nan nan
1313407800: nan nan nan nan nan
1313408160: nan nan nan nan nan
1313408520: nan nan nan nan nan
1313408880: nan nan nan nan nan
1313409240: nan nan nan nan nan
1313409600: nan nan nan nan nan
1313409960: nan nan nan nan nan
1313410320: nan nan nan nan nan
1313410680: nan nan nan nan nan
1313411040: nan nan nan nan nan
1313411400: nan nan nan nan nan
1313411760: nan nan nan nan nan
1313412120: nan nan nan nan nan
1313412480: nan nan nan nan nan
1313412840: nan nan nan nan nan
1313413200: nan nan nan nan nan
1313413560: nan nan nan nan nan
1313413920: nan nan nan nan nan
1313414280: nan nan nan nan nan
1313414640: nan nan nan nan nan
1313415000: nan nan nan nan nan
1313415360: nan nan nan nan nan
1313415720: nan nan nan nan nan
1313416080: nan nan nan nan nan
1313416440: nan nan nan nan nan
1313416800: nan nan nan nan nan
1313417160: nan nan nan nan nan
1313417520: nan nan nan nan nan
1313417880: nan nan nan nan nan
1313418240: nan nan nan nan nan
1313418600: nan nan nan nan nan
1313418960: nan nan nan nan nan
1313419320: nan nan nan nan nan
1313419680: nan nan nan nan nan
1313420040: nan nan nan nan nan
1313420400: nan nan nan nan nan
1313420760: nan nan nan nan nan
1313421120: nan nan nan nan nan
1313421480: nan nan nan nan nan
1313421840: nan nan nan nan nan
1313422200: nan nan nan nan nan
1313422560: nan nan nan nan nan
1313422920: nan nan nan nan nan
1313423280: nan nan nan nan nan
1313423640: nan nan nan nan nan
1313424000: nan nan nan nan nan
1313424360: nan nan nan nan nan
1313424720: nan nan nan nan nan
1313425080: nan nan nan nan nan
1313425440: nan nan nan nan nan
1313425800: nan nan nan nan nan
1313426160: nan nan nan nan nan
1313426520: nan nan nan nan nan
1313426880: nan nan nan nan nan
1313427240: nan nan nan nan nan
1313427600: nan nan nan nan nan
1313427960: nan nan nan nan nan
1313428320: nan nan nan nan nan
1313428680: nan nan nan nan nan
1313429040: nan nan nan nan nan
1313429400: nan nan nan nan nan
1313429760: nan nan nan nan nan
1313430120: nan nan nan nan nan
1313430480: nan nan nan nan nan
1313430840: nan nan nan nan nan
1313431200: nan nan nan nan nan
1313431560: nan nan nan nan nan
1313431920: nan nan nan nan nan
1313432280: nan nan nan nan nan
1313432640: nan nan nan nan nan
1313433000: nan nan nan nan nan
1313433360: nan nan nan nan nan
1313433720: nan nan nan nan nan
1313434080: nan nan nan nan nan
1313434440: nan nan nan nan nan
1313434800: nan nan nan nan nan
1313435160: nan nan nan nan nan
1313435520: nan nan nan nan nan
1313435880: nan nan nan nan nan
1313436240: nan nan nan nan nan
1313436600: nan nan nan nan nan
1313436960: nan nan nan nan nan
1313437320: nan nan nan nan nan
1313437680: nan nan nan nan nan
1313438040: nan nan nan nan nan
1313438400: nan nan nan nan nan
1313438760: nan nan nan nan nan
1313439120: nan nan nan nan nan
1313439480: nan nan nan nan nan
1313439840: nan nan nan nan nan
1313440200: nan nan nan nan nan
1313440560: nan nan nan nan nan
1313440920: nan nan nan nan nan
1313441280: nan nan nan nan nan
1313441640: nan nan nan nan nan
1313442000: nan nan nan nan nan
1313442360: nan nan nan nan nan
1313442720: nan nan nan nan nan
1313443080: nan nan nan nan nan
1313443440: nan nan nan nan nan
1313443800: nan nan nan nan nan
1313444160: nan nan nan nan nan
1313444520: nan nan nan nan nan
1313444880: nan nan nan nan nan
1313445240: nan nan nan nan nan
1313445600: nan nan nan nan nan
1313445960: nan nan nan nan nan
1313446320: nan nan nan nan nan
1313446680: nan nan nan nan nan
1313447040: nan nan nan nan nan
1313447400: nan nan nan nan nan
1313447760: nan nan nan nan nan
1313448120: nan nan nan nan nan
1313448480: nan nan nan nan nan
1313448840: nan nan nan nan nan
1313449200: nan nan nan nan nan
1313449560: nan nan nan nan nan
1313449920: nan nan nan nan nan
1313450280: nan nan nan nan nan
1313450640: nan nan nan nan nan
1313451000: nan nan nan nan nan
1313451360: nan nan nan nan nan
1313451720: nan nan nan nan nan
1313452080: nan nan nan nan nan
1313452440: nan nan nan nan nan
1313452800: nan nan nan nan nan
1313453160: nan nan nan nan nan
1313453520: nan nan nan nan nan
1313453880: nan nan nan nan nan
1313454240: nan nan nan nan nan
1313454600: nan nan nan nan nan
1313454960: nan nan nan nan nan
1313455320: nan nan nan nan nan
1313455680: nan nan nan nan nan
1313456040: nan nan nan nan nan
1313456400: nan nan nan nan nan
1313456760: nan nan nan nan nan
1313457120: nan nan nan nan nan
1313457480: nan nan nan nan nan
1313457840: nan nan nan nan nan
1313458200: nan nan nan nan nan
1313458560: nan nan nan nan nan
1313458920: nan nan nan nan nan
1313459280: nan nan nan nan nan
1313459640: nan nan nan nan nan
1313460000: nan nan nan nan nan
1313460360: nan nan nan nan nan
1313460720: nan nan nan nan nan
1313461080: nan nan nan nan nan
1313461440: nan nan nan nan nan
1313461800: nan nan nan nan nan
1313462160: nan nan nan nan nan
1313462520: nan nan nan nan nan
1313462880: nan nan nan nan nan
1313463240: nan nan nan nan nan
1313463600: nan nan nan nan nan
1313463960: nan nan nan nan nan
1313464320: nan nan nan nan nan
1313464680: nan nan nan nan nan
1313465040: nan nan nan nan nan
1313465400: nan nan nan nan nan
1313465760: nan nan nan nan nan
1313466120: nan nan nan nan nan
1313466480: nan nan nan nan nan
1313466840: nan nan nan nan nan
1313467200: nan nan nan nan nan
1313467560: nan nan nan nan nan
1313467920: nan nan nan nan nan
1313468280: nan nan nan nan nan
1313468640: nan nan nan nan nan
1313469000: nan nan nan nan nan
1313469360: nan nan nan nan nan
1313469720: nan nan nan nan nan
1313470080: nan nan nan nan nan
1313470440: nan nan nan nan nan
1313470800: nan nan nan nan nan
1313471160: nan nan nan nan nan
1313471520: nan nan nan nan nan
1313471880: nan nan nan nan nan
1313472240: nan nan nan nan nan
1313472600: nan nan nan nan nan
1313472960: nan nan nan nan nan
1313473320: nan nan nan nan nan
1313473680: nan nan nan nan nan
1313474040: nan nan nan nan nan
1313474400: nan nan nan nan nan
1313474760: nan nan nan nan nan
1313475120: nan nan nan nan nan
1313475480: nan nan nan nan nan
1313475840: nan nan nan nan nan
1313476200: nan nan nan nan nan
1313476560: nan nan nan nan nan
1313476920: nan nan nan nan nan
1313477280: nan nan nan nan nan
1313477640: nan nan nan nan nan
1313478000: nan nan nan nan nan
1313478360: nan nan nan nan nan
1313478720: nan nan nan nan nan
1313479080: nan nan nan nan nan
1313479440: nan nan nan nan nan
1313479800: nan nan nan nan nan
1313480160: nan nan nan nan nan
1313480520: nan nan nan nan nan
1313480880: nan nan nan nan nan
1313481240: nan nan nan nan nan
1313481600: nan nan nan nan nan
1313481960: nan nan nan nan nan
1313482320: nan nan nan nan nan
1313482680: nan nan nan nan nan
1313483040: nan nan nan nan nan
1313483400: nan nan nan nan nan
1313483760: nan nan nan nan nan
1313484120: nan nan nan nan nan
1313484480: nan nan nan nan nan
1313484840: nan nan nan nan nan
1313485200: nan nan nan nan nan
1313485560: nan nan nan nan nan
1313485920: nan nan nan nan nan
1313486280: nan nan nan nan nan
1313486640: nan nan nan nan nan
1313487000: nan nan nan nan nan
1313487360: nan nan nan nan nan
1313487720: nan nan nan nan nan
1313488080: nan nan nan nan nan
1313488440: nan nan nan nan nan
1313488800: nan nan nan nan nan
1313489160: nan nan nan nan nan
1313489520: nan nan nan nan nan

Code: Select all

rrdtool info ██████_min_6540.rrd
filename = "aidlogistic_min_6540.rrd"
rrd_version = "0003"
step = 60
last_update = 1313489402
ds[min].type = "GAUGE"
ds[min].minimal_heartbeat = 120
ds[min].min = 0.0000000000e+00
ds[min].max = 5.0000000000e+02
ds[min].last_ds = "UNKN"
ds[min].value = NaN
ds[min].unknown_sec = 2
ds[dev].type = "GAUGE"
ds[dev].minimal_heartbeat = 120
ds[dev].min = 0.0000000000e+00
ds[dev].max = 5.0000000000e+02
ds[dev].last_ds = "UNKN"
ds[dev].value = NaN
ds[dev].unknown_sec = 2
ds[max].type = "GAUGE"
ds[max].minimal_heartbeat = 120
ds[max].min = 0.0000000000e+00
ds[max].max = 5.0000000000e+02
ds[max].last_ds = "UNKN"
ds[max].value = NaN
ds[max].unknown_sec = 2
ds[avg].type = "GAUGE"
ds[avg].minimal_heartbeat = 120
ds[avg].min = 0.0000000000e+00
ds[avg].max = 5.0000000000e+02
ds[avg].last_ds = "UNKN"
ds[avg].value = NaN
ds[avg].unknown_sec = 2
ds[loss].type = "GAUGE"
ds[loss].minimal_heartbeat = 120
ds[loss].min = 0.0000000000e+00
ds[loss].max = 1.0000000000e+02
ds[loss].last_ds = "UNKN"
ds[loss].value = NaN
ds[loss].unknown_sec = 2
rra[0].cf = "AVERAGE"
rra[0].rows = 500
rra[0].pdp_per_row = 1
rra[0].xff = 5.0000000000e-01
rra[0].cdp_prep[0].value = NaN
rra[0].cdp_prep[0].unknown_datapoints = 0
rra[0].cdp_prep[1].value = NaN
rra[0].cdp_prep[1].unknown_datapoints = 0
rra[0].cdp_prep[2].value = NaN
rra[0].cdp_prep[2].unknown_datapoints = 0
rra[0].cdp_prep[3].value = NaN
rra[0].cdp_prep[3].unknown_datapoints = 0
rra[0].cdp_prep[4].value = NaN
rra[0].cdp_prep[4].unknown_datapoints = 0
rra[1].cf = "AVERAGE"
rra[1].rows = 600
rra[1].pdp_per_row = 1
rra[1].xff = 5.0000000000e-01
rra[1].cdp_prep[0].value = NaN
rra[1].cdp_prep[0].unknown_datapoints = 0
rra[1].cdp_prep[1].value = NaN
rra[1].cdp_prep[1].unknown_datapoints = 0
rra[1].cdp_prep[2].value = NaN
rra[1].cdp_prep[2].unknown_datapoints = 0
rra[1].cdp_prep[3].value = NaN
rra[1].cdp_prep[3].unknown_datapoints = 0
rra[1].cdp_prep[4].value = NaN
rra[1].cdp_prep[4].unknown_datapoints = 0
rra[2].cf = "AVERAGE"
rra[2].rows = 700
rra[2].pdp_per_row = 6
rra[2].xff = 5.0000000000e-01
rra[2].cdp_prep[0].value = NaN
rra[2].cdp_prep[0].unknown_datapoints = 4
rra[2].cdp_prep[1].value = NaN
rra[2].cdp_prep[1].unknown_datapoints = 4
rra[2].cdp_prep[2].value = NaN
rra[2].cdp_prep[2].unknown_datapoints = 4
rra[2].cdp_prep[3].value = NaN
rra[2].cdp_prep[3].unknown_datapoints = 4
rra[2].cdp_prep[4].value = NaN
rra[2].cdp_prep[4].unknown_datapoints = 4
rra[3].cf = "AVERAGE"
rra[3].rows = 775
rra[3].pdp_per_row = 24
rra[3].xff = 5.0000000000e-01
rra[3].cdp_prep[0].value = NaN
rra[3].cdp_prep[0].unknown_datapoints = 10
rra[3].cdp_prep[1].value = NaN
rra[3].cdp_prep[1].unknown_datapoints = 10
rra[3].cdp_prep[2].value = NaN
rra[3].cdp_prep[2].unknown_datapoints = 10
rra[3].cdp_prep[3].value = NaN
rra[3].cdp_prep[3].unknown_datapoints = 10
rra[3].cdp_prep[4].value = NaN
rra[3].cdp_prep[4].unknown_datapoints = 10
rra[4].cf = "AVERAGE"
rra[4].rows = 797
rra[4].pdp_per_row = 288
rra[4].xff = 5.0000000000e-01
rra[4].cdp_prep[0].value = NaN
rra[4].cdp_prep[0].unknown_datapoints = 34
rra[4].cdp_prep[1].value = NaN
rra[4].cdp_prep[1].unknown_datapoints = 34
rra[4].cdp_prep[2].value = NaN
rra[4].cdp_prep[2].unknown_datapoints = 34
rra[4].cdp_prep[3].value = NaN
rra[4].cdp_prep[3].unknown_datapoints = 34
rra[4].cdp_prep[4].value = NaN
rra[4].cdp_prep[4].unknown_datapoints = 34
rra[5].cf = "MAX"
rra[5].rows = 500
rra[5].pdp_per_row = 1
rra[5].xff = 5.0000000000e-01
rra[5].cdp_prep[0].value = NaN
rra[5].cdp_prep[0].unknown_datapoints = 0
rra[5].cdp_prep[1].value = NaN
rra[5].cdp_prep[1].unknown_datapoints = 0
rra[5].cdp_prep[2].value = NaN
rra[5].cdp_prep[2].unknown_datapoints = 0
rra[5].cdp_prep[3].value = NaN
rra[5].cdp_prep[3].unknown_datapoints = 0
rra[5].cdp_prep[4].value = NaN
rra[5].cdp_prep[4].unknown_datapoints = 0
rra[6].cf = "MAX"
rra[6].rows = 600
rra[6].pdp_per_row = 1
rra[6].xff = 5.0000000000e-01
rra[6].cdp_prep[0].value = NaN
rra[6].cdp_prep[0].unknown_datapoints = 0
rra[6].cdp_prep[1].value = NaN
rra[6].cdp_prep[1].unknown_datapoints = 0
rra[6].cdp_prep[2].value = NaN
rra[6].cdp_prep[2].unknown_datapoints = 0
rra[6].cdp_prep[3].value = NaN
rra[6].cdp_prep[3].unknown_datapoints = 0
rra[6].cdp_prep[4].value = NaN
rra[6].cdp_prep[4].unknown_datapoints = 0
rra[7].cf = "MAX"
rra[7].rows = 700
rra[7].pdp_per_row = 6
rra[7].xff = 5.0000000000e-01
rra[7].cdp_prep[0].value = NaN
rra[7].cdp_prep[0].unknown_datapoints = 4
rra[7].cdp_prep[1].value = NaN
rra[7].cdp_prep[1].unknown_datapoints = 4
rra[7].cdp_prep[2].value = NaN
rra[7].cdp_prep[2].unknown_datapoints = 4
rra[7].cdp_prep[3].value = NaN
rra[7].cdp_prep[3].unknown_datapoints = 4
rra[7].cdp_prep[4].value = NaN
rra[7].cdp_prep[4].unknown_datapoints = 4
rra[8].cf = "MAX"
rra[8].rows = 775
rra[8].pdp_per_row = 24
rra[8].xff = 5.0000000000e-01
rra[8].cdp_prep[0].value = NaN
rra[8].cdp_prep[0].unknown_datapoints = 10
rra[8].cdp_prep[1].value = NaN
rra[8].cdp_prep[1].unknown_datapoints = 10
rra[8].cdp_prep[2].value = NaN
rra[8].cdp_prep[2].unknown_datapoints = 10
rra[8].cdp_prep[3].value = NaN
rra[8].cdp_prep[3].unknown_datapoints = 10
rra[8].cdp_prep[4].value = NaN
rra[8].cdp_prep[4].unknown_datapoints = 10
rra[9].cf = "MAX"
rra[9].rows = 797
rra[9].pdp_per_row = 288
rra[9].xff = 5.0000000000e-01
rra[9].cdp_prep[0].value = NaN
rra[9].cdp_prep[0].unknown_datapoints = 34
rra[9].cdp_prep[1].value = NaN
rra[9].cdp_prep[1].unknown_datapoints = 34
rra[9].cdp_prep[2].value = NaN
rra[9].cdp_prep[2].unknown_datapoints = 34
rra[9].cdp_prep[3].value = NaN
rra[9].cdp_prep[3].unknown_datapoints = 34
rra[9].cdp_prep[4].value = NaN
rra[9].cdp_prep[4].unknown_datapoints = 34

The values that are retrieved are the result of a ping.
They doesn't exceed the min and max values (0 - 500)... but they are stored as nan...

[ELDemorose]

I've try to delete every graph and data source.
I also delete every rrd files.
Now, I can see that:

ScreenShot00057.jpg (46.04 KiB) Viewed 875 times

I'm really lost.... he can fill the rrd... but..

[ELDemorose]

So...
As I was unable to find a solution, I decide to reinstall cacti.
Now, it works.