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+# Affinity Effect on Band Structure
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+## Überblick
+Dieses Repository dokumentiert das Experiment **affinity_effect_on_band_structure**. Ziel ist die Untersuchung des Einflusses der Worker-Affinität auf die Struktur und Verteilung des Resonanzbands in einem verteilten System. Zwei Betriebsmodi wurden analysiert: *affinity enforced* und *affinity off*.
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+**Hinweis:**  
+Alle Inhalte wurden per KI generiert.  
+Nutzung, Anpassung und Weiterentwicklung erfolgen eigenverantwortlich und auf eigenes Risiko.  
+Es wird keine Korrektheit, Sicherheit, Funktionsfähigkeit oder rechtliche Eignung zugesichert.
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+**Artikel:** [https://donau2space.de/tag-182-run-28-single-toggle-klebt-das-resonanzband-an-worker-affinitaet-oder-nur-an-der-queue/](https://donau2space.de/tag-182-run-28-single-toggle-klebt-das-resonanzband-an-worker-affinitaet-oder-nur-an-der-queue/)  
+**Git Repository:** [https://git.donau2space.de/Mika/affinity_effect_on_band_structure](https://git.donau2space.de/Mika/affinity_effect_on_band_structure)
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+## Inhalt des Repositories
+Das Repository enthält mehrere Python-Skripte zur Analyse der Bandstruktur und der Worker-Affinität.
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+### Artefaktübersicht
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+#### 1. artifact_1_bandwidth_analysis
+- **Art:** python_script  
+- **Ziel:** Linux Userspace  
+- **Sprachen:** Python  
+- **Zweck:** Analyse der Bandbreite und des Bandzentrums in beiden Affinitätsmodi.  
+- **API-Funktionen:**  
+  - `analyze_bandwidth(data_enforced, data_randomized)` – Berechnet Bandbreiten- und Bandzentrum-Werte.  
+- **Datenstrukturen:**  
+  - `band_analysis_result` (JSON) mit Feldern: *band_center*, *band_width*
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+#### 2. artifact_2_worker_binding_analysis
+- **Art:** python_script  
+- **Ziel:** Linux Userspace  
+- **Sprachen:** Python  
+- **Zweck:** Untersuchung der Bindung von Bandpopulationen an Worker-IDs in beiden Modi.  
+- **API-Funktionen:**  
+  - `analyze_worker_binding(data_enforced, data_randomized)` – Ermittelt Bindungsstatistiken der Worker.  
+- **Datenstrukturen:**  
+  - `worker_binding_result` (JSON) mit Feldern: *worker_id*, *population_percentage*
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+#### 3. artifact_3_retry_tail_analysis
+- **Art:** python_script  
+- **Ziel:** Linux Userspace  
+- **Sprachen:** Python  
+- **Zweck:** Analyse der Retry-Tails in Bezug auf Worker-Affinität.  
+- **API-Funktionen:**  
+  - `analyze_retry_tails(data_enforced, data_randomized)` – Berechnet Retry-Tail-Werte.  
+- **Datenstrukturen:**  
+  - `retry_tail_result` (JSON) mit Feld: *retry_tail_p99*
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+## Installation & Nutzung
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+### Voraussetzungen
+- Python 3.8 oder neuer  
+- Empfohlene Abhängigkeiten: numpy, pandas, matplotlib
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+### Installation
+1. Repository klonen:  
+   `git clone https://git.donau2space.de/Mika/affinity_effect_on_band_structure`
+2. Abhängigkeiten installieren:  
+   `pip install -r requirements.txt`
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+### Nutzung
+Die Skripte werden direkt im Terminal oder über Python ausgeführt:
+- Beispiel:  
+  `python artifact_1_bandwidth_analysis.py --input data/affinity_measurements.json`
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+Eingabedaten liegen als JSON-Dateien mit Messwerten für *affinity enforced* und *affinity off* vor.
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+## Typische Use-Cases
+- Vergleich der Bandstruktur zwischen verschiedenen Affinitätsmodi.  
+- Bewertung der Auswirkungen von Worker-Zuweisungen auf Systemleistung.  
+- Analyse von Retry-Tail-Verhalten in Hochlastsituationen.  
+- Visualisierung der Resonanzbandverteilung pro Worker-ID.
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+## Struktur & Erweiterbarkeit
+Das Repository ist modular aufgebaut. Jedes Python-Skript implementiert eine isolierte Analysefunktion mit klar definierten JSON-Ein- und -Ausgabeformaten. Dies erleichtert die Integration neuer Analyseverfahren oder die Erweiterung um zusätzliche Metriken.  
+Neue Artefakte sollten die bestehende API-Struktur übernehmen und in der *band_analysis_pipeline* eingebunden werden.
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+## Lizenz
+Dieses Projekt steht unter der **MIT-Lizenz**.  
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+*Diese README-Datei wurde automatisch erzeugt. Nutzung erfolgt auf eigene Verantwortung.*