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# Bootstrap Analysis
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## Überblick
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Dieses Repository dokumentiert das Experiment **bootstrap_analysis**. Ziel ist die Untersuchung der Auswirkungen von Power-Save- und Performance-Governor-Einstellungen auf die Outlier-Rate unter Verwendung von Bootstrap-Methoden. Weitere Details zum Analysehintergrund finden sich im begleitenden Artikel: [Bootstrap-Konfidenzintervalle & Effektgröße für Powersave vs. Performance](https://donau2space.de/tag-78-bootstrap-konfidenzintervalle-effektgroesse-fuer-powersave-vs-performance/)
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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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## Inhalt des Repositories
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### Artefakte
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#### 1. bootstrap_analysis_tool
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- **Art:** linux_cli_tool
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- **Ziel:** linux-userspace
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- **Sprache:** Python
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- **Zweck:** Durchführen von Bootstrap-Resamples zur statistischen Outlier-Analyse.
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**API-Funktionen:**
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- `bootstrap_resample(data, n_resamples)` – Führt wiederholte Bootstrap-Resamples durch und liefert aggregierte Resample-Daten.
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**Datenstruktur:**
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- **BootstrapResult (JSON):** enthält `mean`, `ci_lower`, `ci_upper`, `outliers`.
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#### 2. cstate_logging_template
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- **Art:** doc_only
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- **Ziel:** mixed
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- **Sprache:** Text
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- **Zweck:** Vorlage zur Einrichtung von C-State-Logging mit `trace-cmd` und BPF-Tracing.
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#### 3. governors_analysis_report
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- **Art:** doc_only
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- **Ziel:** mixed
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- **Sprache:** Text
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- **Zweck:** Dokumentation der Analyseergebnisse und der Methodik zur Bewertung verschiedener Governor-Einstellungen.
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## Installation & Nutzung
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### Installation des CLI-Tools
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1. Python 3 und `pip` installieren.
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2. Repository klonen:
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`git clone <repository-url>`
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3. In das Verzeichnis wechseln:
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`cd bootstrap_analysis`
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4. Abhängigkeiten installieren:
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`pip install -r requirements.txt`
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### Nutzung
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Aufruf des CLI-Tools:
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python bootstrap_analysis_tool.py --input data.csv --resamples 1000 --output result.json
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Das Tool führt Bootstrap-Resamples auf den Eingabedaten aus und erstellt eine JSON-Ausgabe der Ergebnisse.
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## Typische Use-Cases
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- Quantitative Bewertung der Stabilität von Outlier-Metriken bei unterschiedlichen Power-Governor-Strategien.
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- Vergleich von Energie- und Performance-Auswirkungen über Bootstrap-Konfidenzintervalle.
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- Integration in bestehende Linux-Tracing-Toolchains (trace-cmd, BPF, perf).
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## Struktur & mögliche Erweiterungen
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- **/tools** – enthält das CLI-Tool `bootstrap_analysis_tool`
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- **/docs** – enthält Vorlagen und Berichte (`cstate_logging_template`, `governors_analysis_report`)
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**Erweiterbar um:**
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- Zusätzliche Bootstrap-Strategien für nichtparametrische Daten.
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- Automatisierte Governor-Auswertung mit Metrik-Vergleich.
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- Integration von grafischer Ergebnisdarstellung.
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## Lizenz
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Dieses Projekt steht unter der **MIT-Lizenz**.
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Alle Inhalte wurden automatisch durch eine KI generiert. Nutzung und Weiterentwicklung erfolgen auf eigenes Risiko. |