Band Width Analysis

Überblick

Analyse der Beziehung zwischen band_width, aux-Werten und Mixanteilen zur Untersuchung von Drift und Systemverhalten.

Link zum Artikel: https://donau2space.de/tag-196-wenn-das-band-zittert-mix-stratum-als-haupttreiber-oder-doch-drift/

Git Repo: https://git.donau2space.de/Mika/band_width_analysis

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.

Inhalt des Repositories

Das Repository band_width_analysis enthält drei Hauptartefakte zur Auswertung von Messdaten und Dokumentation der Analyseergebnisse.

1. artifact_1_band_width_analysis

• Art: Python-Skript (python_script)
• Ziel: Linux-Userspace
• Sprachen: Python
• Zweck: Analyse der band_width-Daten aus verschiedenen Runs zur Ermittlung statistischer Kennzahlen und Vergleiche.

API-Funktionen:

• calculate_statistics(data) → Berechnet statistische Werte (z. B. Mittelwerte, Varianzen) über die übergebenen Datensätze. Gibt ein Dictionary zurück.
• compare_runs(run1, run2) → Vergleicht zwei Runs anhand ausgewählter Kennzahlen und liefert Differenzen bzw. Driftindikatoren als Dictionary.

Datenstrukturen:

• RunData (JSON) – Felder: band_width, aux, near_expiry, retry_tail_p99

2. artifact_2_csv_data_export

• Art: CSV-Datensatz (csv_dataset)
• Ziel: gemischt (Export und Weiterverarbeitung)
• Sprachen: CSV
• Zweck: Enthält die Analyseergebnisse der Runs als strukturierte Tabellen zur weiteren Evaluation oder Visualisierung.

Datenstrukturen:

• RunMetrics (Tabelle) – Felder: run_id, band_width, aux, near_expiry, retry_tail_p99

3. artifact_3_documentation

• Art: Dokumentation (doc_only)
• Ziel: gemischt (technische und analytische Beschreibung)
• Zweck: Enthält Beschreibung der Analysemethoden, der Ergebnisse und der Interpretation der Daten.

Installation & Nutzung

Das Python-Skript benötigt eine Standard-Python-Umgebung (Version ≥ 3.8) mit Zugriff auf die CSV-Daten.

Schritte:

1. Repository klonen: git clone https://git.donau2space.de/Mika/band_width_analysis
2. Verzeichnis wechseln: cd band_width_analysis
3. Abhängigkeiten installieren: pip install -r requirements.txt
4. Skript ausführen: python band_width_analysis.py --input data/runs.csv --output results/statistics.json

Typische Use-Cases

• Vergleich der band_width-Verteilung zwischen zwei Experimentreihen.
• Ermittlung von Drift- oder Stabilitätskennzahlen über mehrere Runs.
• Ableiten von Korrelationen zwischen aux‑Parametern und band_width-Verhalten.
• Erstellung von Berichten auf Basis der exportierten CSV-Daten.

Struktur & mögliche Erweiterungen

band_width_analysis/
 ├── band_width_analysis.py
 ├── data/
 │   └── runs.csv
 ├── results/
 │   └── statistics.json
 ├── docs/
 │   └── analysis_overview.md
 ├── requirements.txt
 └── README.md

Mögliche Erweiterungen:

• Erweiterung der Analysefunktionen um Regressionsmodelle.
• Automatische Visualisierung der Driftmetriken.
• Integration von Datenbankanbindungen zur Speicherung großer Run-Datenmengen.

Lizenz

Dieses Projekt steht unter der MIT-Lizenz.

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