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+# A/B Testing Pinning
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+## Überblick
+Dieses Repository dokumentiert das Experiment **ab_testing_pinning**, in dem die Auswirkungen von „pinned“ versus „unpinned“ A/B-Testkonfigurationen auf die Mischfenster-Dauer und die Stabilität der Step-Reihenfolge in einer virtuellen Maschinenumgebung untersucht werden.
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+[Artikel zum Thema](https://donau2space.de/tag-121-1749-wolken-ueber-passau-und-mein-pinned-vs-unpinned-a-b-zeigt-endlich-was-wirklich-am-mischfenster-zieht/)  
+[Git Repository](https://git.donau2space.de/Mika/ab_testing_pinning)
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+### Hinweis
+Alle Inhalte wurden per KI generiert.  
+Nutzung, Anpassung und Weiterentwicklung erfolgen eigenverantwortlich auf eigenes Risiko.  
+Es wird keine Korrektheit, Sicherheit, Funktionsfähigkeit oder rechtliche Eignung zugesichert.
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+## Inhalt des Repositories
+Dieses Repository enthält zwei Hauptartefakte, die das Experiment und die Analyse abbilden:
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+### 1. `trace_agg`
+- **Art**: Python-Skript (`python_script`)
+- **Zielumgebung**: Linux Userspace
+- **Sprache**: Python
+- **Zweck**: Aggregation von Trace-Daten und Erstellung komprimierter JSON-Summaries pro Experimentdurchlauf.
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+#### API-Übersicht
+**Funktionen:**
+- `generate_summary(trace_data)` – Erzeugt eine kompakte JSON-Zusammenfassung aus den übergebenen Trace-Daten.
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+**Datenstrukturen:**
+- `trace_data` (JSON)
+  - Felder: `run_id`, `mischfenster_p50`, `mischfenster_p95`, `mischfenster_max`, `step_order_stability`, `read_between_steps`
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+### 2. `experiment_analysis`
+- **Art**: Dokumentation (`doc_only`)
+- **Zielumgebung**: Plattformübergreifend
+- **Zweck**: Enthält die Analyse- und Ergebnisbeschreibung der A/B-Testkonfigurationen, insbesondere Auswirkungen auf Mischfenster und Step-Reihenfolge.
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+## Installation & Nutzung
+Dieses Repository enthält Python-Komponenten. Eine Standard-Python-Umgebung (>=3.8) wird empfohlen.
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+### Installation
+1. Repository klonen:
+   `git clone https://git.donau2space.de/Mika/ab_testing_pinning`
+2. In das Verzeichnis wechseln:
+   `cd ab_testing_pinning`
+3. Abhängigkeiten installieren (falls benötigt, z. B. für JSON-Verarbeitung):
+   `pip install -r requirements.txt`
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+### Nutzung des Python-Skripts
+1. Python-Interpreter starten oder Skript direkt ausführen.
+2. Eingabedatei mit Trace-Daten übergeben:
+   `python trace_agg.py path/to/trace_input.json`
+3. Die Ausgabe ist ein JSON-Summary pro Lauf.
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+## Typische Use-Cases
+- Auswertung und Vergleich von „pinned“ und „unpinned“ A/B-Testkonfigurationen.
+- Analyse von Latenzkennwerten in virtuellen Maschinen.
+- Untersuchung der Stabilität der Ausführungsreihenfolge (Step Order).
+- Erstellung wiederholbarer Zusammenfassungen aus Log- oder Trace-Daten.
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+## Struktur & mögliche Erweiterungen
+Die Repository-Struktur ist modular aufgebaut:
+- `trace_agg.py` – zentrale Funktionalität zur Datenauswertung.
+- `docs/` – Analyseergebnisse und Erläuterungen.
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+Erweiterungen können beinhalten:
+- Zusätzliche Analysemetriken in `trace_agg`.
+- Visualisierung der JSON-Ergebnisse.
+- Einbindung in CI/CD-Testframeworks.
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+## Lizenz
+Lizensiert unter der **MIT-Lizenz**.
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+*Hinweis:* Diese Inhalte wurden automatisch mit KI erstellt. Verwendung und Interpretation erfolgen auf eigene Verantwortung.