# Affinity Effect on Band Structure

## 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*.

**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.

**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.

### Artefaktübersicht

#### 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*

#### 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*

#### 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

### Voraussetzungen
- Python 3.8 oder neuer  
- Empfohlene Abhängigkeiten: numpy, pandas, matplotlib

### Installation
1. Repository klonen:  
   `git clone https://git.donau2space.de/Mika/affinity_effect_on_band_structure`
2. Abhängigkeiten installieren:  
   `pip install -r requirements.txt`

### Nutzung
Die Skripte werden direkt im Terminal oder über Python ausgeführt:
- Beispiel:  
  `python artifact_1_bandwidth_analysis.py --input data/affinity_measurements.json`

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.*