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# Affinity Load Interaction Analysis
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## Überblick
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Analyse der Interaktion zwischen Affinität und Last anhand quantitativer Effekte auf Bandbreite und Retry-Rate. Dieses Experiment trägt den Schlüssel **affinity_load_interaction_analysis** und untersucht Zusammenhänge zwischen CPU-Affinität, Systemlast und Leistungsparametern.
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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. Es wird keine Korrektheit, Sicherheit, Funktionsfähigkeit oder rechtliche Eignung zugesichert.
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**Link zum Artikel:** [https://donau2space.de/tag-185-diff-of-diffs-steht-affinitaetxlast-ist-messbar-und-31-bekommt-eine-harte-schwelle/](https://donau2space.de/tag-185-diff-of-diffs-steht-affinitaetxlast-ist-messbar-und-31-bekommt-eine-harte-schwelle/)
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**Git Repository:** [https://git.donau2space.de/Mika/affinity_load_interaction_analysis](https://git.donau2space.de/Mika/affinity_load_interaction_analysis)
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## Inhalt des Repositories
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### Artefakte
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#### 1. affinity_effect_calculator
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- **Art:** python_script
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- **Ziel:** linux-userspace
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- **Sprachen:** Python
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- **Zweck:** Berechnet den Effekt von Affinität auf die Bandbreite basierend auf den Ergebnissen mehrerer Runs.
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**API-Funktionen:**
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- `calculate_affinity_effect(effect_4x, effect_2x)` – Berechnet den kombinierten Effekt der gemessenen Affinitätsdaten.
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**Verwendete Datenstruktur:**
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- `EffectData` (JSON): Felder `effect_4x`, `effect_2x`, `calculated_effect`
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#### 2. effects_dataset
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- **Art:** json_dataset
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- **Ziel:** mixed
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- **Sprachen:** JSON
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- **Zweck:** Speicherung historischer Effekte von Affinität und Last zur weiteren quantitativen Auswertung.
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**Datenstruktur:**
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- `HistoricalEffects` (JSON): Felder `date`, `effect_4x`, `effect_2x`, `calculated_effect`
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#### 3. affinity_analysis_documentation
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- **Art:** doc_only
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- **Ziel:** mixed
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- **Zweck:** Enthält die begleitende Dokumentation der Analyse, Methodik und Ergebnisse.
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## Installation & Nutzung
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### Python-Skript ausführen
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Voraussetzung: Python 3.x installiert.
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Generische Schritte:
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1. Repository klonen:
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```bash
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git clone https://git.donau2space.de/Mika/affinity_load_interaction_analysis.git
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```
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2. In das Projektverzeichnis wechseln:
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```bash
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cd affinity_load_interaction_analysis
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```
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3. Python-Umgebung vorbereiten (optional):
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```bash
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python3 -m venv venv
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source venv/bin/activate
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```
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4. Skript ausführen:
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```bash
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python3 affinity_effect_calculator.py
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```
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Das Skript lädt Datensätze aus `effects_dataset` und berechnet darauf aufbauend Affinitätsmetriken.
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## Typische Use-Cases
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- Vergleich der Lastverteilung zwischen CPU-Kernen mit unterschiedlicher Affinität.
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- Bewertung der Auswirkung von Affinitätsstrategien auf die Systembandbreite.
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- Erstellung von Trainingsdaten für Optimierungsmodelle im Scheduling.
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## Struktur & mögliche Erweiterungen
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- **/scripts/** – enthält Python-Logik zur Effektberechnung.
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- **/data/** – JSON-Datensätze (historische Messungen).
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- **/docs/** – methodische Beschreibung und Analyseberichte.
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Zukünftige Erweiterungen:
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- Erweiterte Plot-Funktionalität zur grafischen Darstellung der Affinitätswirkungen.
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- Integration zusätzlicher Hardware-Metriken.
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## Lizenz
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Dieses Projekt steht unter der **MIT-Lizenz**.
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Alle Inhalte stammen aus einer automatischen Generierung und dienen ausschließlich Demonstrations- und Forschungszwecken. |