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