# 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/](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](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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