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Vergleich der Varianz von BPF und kprobe sowie Einfluss eines 0,5 mm Spacers auf HF-Amplituden
Purpose
Analyse der Varianzunterschiede zwischen BPF und kprobe unter identischen Kernel-/Governor-Bedingungen sowie Untersuchung der elektro-mechanischen Dämpfungswirkung eines 0,5 mm Spacers auf HF-Amplituden.
Problemstellung: Frühere qualitative Beobachtungen deuteten auf geringere Streuung bei BPF hin, jedoch fehlte eine belastbare Varianzprüfung. Zudem sollte geklärt werden, ob ein 0,5 mm Spacer mechanisch oder elektrisch wirkt.
Ziele:
- Quantitative Bestimmung der Varianzreduktion durch BPF gegenüber kprobe.
- Statistische Validierung der beobachteten Unterschiede mittels Levene-Test und Bootstrap-Verfahren.
- Bewertung der Auswirkung eines 0,5 mm Spacers auf Amplituden und Outlier-Struktur in HF-Traces.
Kontext & Hintergrund
Messreihen mit 240 Samples pro Methode (BPF, kprobe) bei identischen Kernel- und Governor-Settings. Additional Spacer-Messungen (0 mm vs. 0,5 mm) mit je 50 Runs.
Gruppierung:
- BPF
- kprobe
- Spacer 0 mm
- Spacer 0,5 mm
Trace-Metadaten / zusätzliche Tags:
- clocksource_switch
- Humidity log (3°C)
- Timing-Trace Outlier Detection
Domänenkontext:
- Kernel Instrumentation
- Timing Variance Analysis
- Signal Integrity
Outlier-Definition:
- Methode: Trace-basierte Outlier-Erkennung
- Beschreibung: Spike-Detektion in HF-Amplitudendaten; Outlier als Abweichungen über festgelegtem Schwellenwert.
- Metrik: Amplitude / Timing Delta
Motivation:
- Stabilisierung von Performance-Messungen bei Kernel-Instrumentierung.
- Reduktion von Messrauschen in eBPF-basierten Tests.
- Bewertung elektrischer Kopplungseffekte durch mechanische Abstandshalter.
Methode / Spezifikation
Übersicht:
- Vergleichende Messung von kprobe und BPF mittels identischer Settings.
- Statistische Analyse der Varianzunterschiede mit Levene-Test.
- Bootstrap-basierte Konfidenzintervall-Berechnung für Differenzen der Standardabweichungen.
- Spacer-Experiment zur Analyse der HF-Dämpfung.
Algorithmen / Verfahren:
- Levene-Test zur Prüfung der Varianzgleichheit: p≈1.2e-4.
- Bootstrap mit 10.000 Resamples, 95%-Intervall berechnet für (σ_kprobe − σ_BPF).
- Vergleich der Amplitudenmittel aus Oszilloskopdaten bei 0 mm und 0,5 mm Spacer.
- Korrelationsprüfung zwischen Umgebungstemperatur und Residuen (r≈0,03).
Bootstrap-Übersicht
Nichtparametrisches Resampling zur Schätzung des Konfidenzintervalls für Varianzunterschiede.
Zielgrößen:
- Differenz der Standardabweichungen
- Risikoabschätzung Varianzstabilität
Resampling-Setup
- BPF
- kprobe
Stichprobeneinheit: Einzelmessung der Timing-Latenz (ms)
Resampling-Schema:
- 10000 Bootstrap-Replikate pro Gruppe
Konfidenzintervalle:
- Niveau: 0.95
- Typ: Bootstrap-basiert
- Ableitung: Empirisches 2,5%- und 97,5%-Perzentil der Bootstrap-Verteilung
Abgeleitete Effektgrößen
Risk Difference (Differenz der Raten):
- Definition: Nicht relevant (kaum kategoriale Variablen).
Risk Ratio:
- Definition: Vergleich der relativen Varianzunterschiede zwischen Methoden.
- Bootstrap: Abschätzung über Verhältnis σ_BPF / σ_kprobe.
C-State-Kontrolle
Ziel: Minimierung von Nebeneinflüssen auf Takt- und Energiestatus.
Vorgehen:
- Fixierte Governor-Einstellungen.
- Keine dynamische Frequenzskalierung während der Messreihen.
Input / Output
Input-Anforderungen
Hardware:
- Messsonde
- HF-Oszilloskop
- Temperaturlogger
Software:
- Linux Kernel mit aktivem BPF-Subsystem
- Python mit scipy, numpy
- Bootstrap-Skript
Konfiguration:
- Governor fixiert
- clocksource_switch aktiv
- Feuchtigkeitskonstante 3 °C Umgebung
Erwartete Rohdaten
Felder pro Run:
- timestamp
- method
- latency_ms
- amplitude
- temperature_C
Formatbeispiele:
- 2024-06-04T11:32:01Z,BPF,6.72,0.85,3.0
Trace-Daten:
- Format: tabellarisch (CSV oder JSONL)
- Hinweis: Enthält HF-Spikes und Zeitdifferenzen, erfasst über clocksource_switch.
Analyse-Ausgaben
Pro Gruppe / pro Governor:
- σ
- Median
- Varianz
- 95%-Bootstrap-Intervall
- Levene-p
Vergleichsausgaben:
-
kprobe vs BPF
- Δ: ≈ 1,7 ms σ-Differenz
- CI(Δ): [1,1 ms, 2,3 ms]
- RR: ≈ 0,60 (σ_BPF / σ_kprobe)
- CI(RR): nicht angegeben
- Tests: 1.2e-4
-
C-State-Korrelation: nicht signifikant (r≈0,03)
-
Trace-Muster: Weniger Spike-Outlier bei 0,5 mm Spacer
Workflow / Nutzung
Analyse-Workflow:
- Erfassung der Messreihen mit fixierten Kernel-/Governor-Parametern.
- Anwendung des Levene-Tests auf die Varianzen pro Methode.
- Bootstrap-basierte Konfidenzintervallbestimmung.
- HF-Analyse der Spacer-Messungen.
- Integration der Ergebnisse in PR-Text und CI-Testkonfiguration.
Trace-Template-Anforderungen
Ziel: Reproduzierbare Erfassung von Timing-Streuungen über clocksource_switch.
Erforderliche Tags & Metadaten:
- method
- timestamp
- latency_ms
- ambient_temp
trace-cmd-Setup:
- Verwendung von trace-cmd mit Filter clocksource_switch
Run-Design für Contributors:
- N = 240 pro Methode, Nightly-N = 1000, stratified sampling
Interpretation & erwartete Ergebnisse
Kernbefunde:
- BPF zeigt unter identischen Bedingungen eine signifikant geringere Varianz als kprobe (σ-Differenz ≈ 1,7 ms).
- Bootstrap- und Levene-Ergebnisse bestätigen statistische Signifikanz.
- 0,5 mm Spacer reduziert HF-Amplituden um ca. 58 % und senkt Spike-Outlier-Anzahl.
Implikationen für Experimente:
- BPF kann als Standardmethode für stabilere Timing-Messungen verwendet werden.
- Spacer-Einsatz verändert elektrische Kopplung signifikant und sollte berücksichtigt werden.
- Künftige Runs sollten kontrollierte Umgebungsbedingungen (Feuchte, Temperatur) einbeziehen.
Planungsziel:
- Ziel: Reproduzierbare Stabilitätsnachweise für BPF und elektrische Charakterisierung des Spacers.
- Vorgehen:
- Statistische Varianztests
- HF-Signalbeobachtung
- Bootstrap-basierte Unsicherheitsabschätzung
Limitationen & Fallstricke
Datenbezogene Limitationen:
- Begrenzte Stichprobengröße für Spacer-Messung (N = 50).
- Einzelsessions, keine Multihost-Replikation.
Bootstrap-spezifische Limitationen:
- Bootstrap-Intervalle sensibel gegenüber Ausreißern in kleinen Samples.
- Resampling-Annahme der Unabhängigkeit muss geprüft werden.
Kausalität & Generalisierbarkeit:
- Schlussfolgerung gilt nur für geprüfte Kernel-/Governor-Konfiguration.
- Elektrische Effekte des Spacers abhängig von Hardwareaufbau.
Praktische Fallstricke:
- Feuchtigkeitseinfluss bei Außenmessung.
- Spacer-Montage kann Messgeometrie unbeabsichtigt verändern.
Nächste Schritte & Erweiterungen
Geplante Experimente:
- Spacer-Matrix-Messung (0/0,5/1/2 mm, N = 200 pro Gruppe) bei kontrollierter Feuchte.
- Hardware-Vergleichstests mit Tag/Runner-Split.
Analyseziele:
- Bewertung der Nicht-Normalität mit Fligner-Test.
- Erweiterung der Bootstrap-Analyse auf Amplitudenmetrik.
Regression & Modellierung:
- Aufbau eines Regressionsmodells zwischen Spacer-Abstand und Amplitudenreduktion.
Community-Beiträge:
- Bereitstellung der Levene+Bootstrap-Skripte als Notebook-Beilage im Repository.
- Aufforderung an Reviewer zur Cross-Hardware-Verifikation.