From 1061694c49adf2a37657f47922e2c4a4ea6ef4e5 Mon Sep 17 00:00:00 2001
From: Mika <kontakt@donau2space.de>
Date: Mon, 16 Feb 2026 15:27:13 +0000
Subject: [PATCH] Add README.md

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 README.md | 84 +++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++
 1 file changed, 84 insertions(+)
 create mode 100644 README.md

diff --git a/README.md b/README.md
new file mode 100644
index 0000000..10fe7f8
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+++ b/README.md
@@ -0,0 +1,84 @@
+# Batch 2 Analysis
+
+## Überblick
+Dieses Projekt („**batch_2_analysis**“) untersucht die Performance zweier Speicherstrukturen innerhalb einer Datentransformations-Pipeline. Der Schwerpunkt liegt auf der Analyse der p99-Kante sowie der Identifikation und Bewertung von Ausreißern in Messdaten. Ziel ist es, Unterschiede im Verhalten von „pinned“ und „unpinned“ Datenpfaden zu quantifizieren und statistisch auszuwerten.
+
+**Artikel:** [https://donau2space.de/tag-151-batch-2-ist-durch-10x-pinned-10x-unpinned-und-die-p99-kante-wird-sichtbar/](https://donau2space.de/tag-151-batch-2-ist-durch-10x-pinned-10x-unpinned-und-die-p99-kante-wird-sichtbar/)
+
+**Repository:** [https://git.donau2space.de/Mika/batch_2_analysis](https://git.donau2space.de/Mika/batch_2_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 enthält drei Hauptkomponenten zur Datenverarbeitung, Simulation und Analyse:
+
+### 1. mess_log_processing
+- **Art:** Python-Skript
+- **Ziel:** Linux Userspace
+- **Sprache:** Python
+- **Zweck:** Verarbeitung von Messdaten aus JSON- und CSV-Dateien, Erstellung aggregierter Statistiken als Grundlage für weitere Analyse.
+- **API-Funktionen:**  
+  - `process_logs(json_file, csv_file)` → Liefert ein DataFrame mit aggregierten Statistiken.
+- **Datenstruktur:** `LogData` (JSON) mit Feldern: `t_publish`, `t_gate_read`, `t_index_visible`, `pinned_flag`, `timeouts`, `drift_signature`.
+
+### 2. policy_evaluation
+- **Art:** Python-Skript
+- **Ziel:** Linux Userspace
+- **Sprache:** Python
+- **Zweck:** Simulation und Evaluierung verschiedener Speicherrichtlinien über die verarbeiteten Logdaten.
+- **API-Funktionen:**  
+  - `evaluate_policies(log_data)` → Führt die Evaluierung durch und gibt die Ergebnisse zurück.
+- **Datenstruktur:** `PolicyResults` (JSON) mit Feldern: `p99_coverage`, `remaining_missing_cases`, `conversion_rates`, `max_wait_time`.
+
+### 3. statistical_analysis
+- **Art:** Python-Skript
+- **Ziel:** Linux Userspace
+- **Sprache:** Python
+- **Zweck:** Statistische Analyse der p99-Region und Ausreißer basierend auf den verarbeiteten Logdaten.
+- **API-Funktionen:**  
+  - `analyze_outliers(log_data)` → Bestimmt Ausreißer und liefert eine strukturierte Analyse.
+- **Datenstruktur:** `OutlierAnalysis` (JSON) mit Feldern: `column_name`, `outlier_value`, `drift_signature`, `timeout_counts`.
+
+## Installation & Nutzung
+
+### Voraussetzungen
+- Linux-System mit Python ≥ 3.8
+- Python-Pakete: pandas, numpy, scipy
+
+### Installation
+```
+git clone https://git.donau2space.de/Mika/batch_2_analysis.git
+cd batch_2_analysis
+pip install -r requirements.txt
+```
+
+### Nutzung
+```
+python mess_log_processing.py input.json input.csv
+python policy_evaluation.py processed_data.json
+python statistical_analysis.py policy_results.json
+```
+Die Skripte sind sequenziell anwendbar: Ergebnisse aus den vorangehenden Schritten dienen als Eingabe für die folgende Analyse.
+
+## Typische Use-Cases
+- Vergleich von p99-Latenz zwischen pinned und unpinned Speicherpfaden
+- Quantifizierung von Drift und Timeout-Anomalien
+- Bewertung von Speicherstrategien im Hinblick auf Ausreißerhäufigkeit und -verteilung
+- Erstellung reproduzierbarer Auswertungen von Performance-Daten aus JSON/CSV-Sammlungen
+
+## Struktur & Erweiterbarkeit
+Die Struktur ist modular aufgebaut:
+- `mess_log_processing` → Datenerfassung & Vorverarbeitung
+- `policy_evaluation` → Logik- und Richtlinienanalyse
+- `statistical_analysis` → Statistische Weiterverarbeitung und Ergebnisaufbereitung
+
+Erweiterungen können durch Hinzufügen neuer Analysefunktionen oder alternative Evaluationsstrategien erfolgen. Die bestehenden APIs liefern klar definierte Eingangs- und Rückgabeformate.
+
+## Lizenz
+MIT-Lizenz.
+
+Alle Inhalte wurden automatisch generiert. Benutzung und Weiterentwicklung erfolgen auf eigenes Risiko.
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