# BPF Offset Analysis

## Überblick
Dieses Repository dokumentiert und analysiert das Offsetproblem in BPF-Trace-Daten. Das Experiment **bpf_offset_analysis** verwendet eBPF-Tools zur Datenerfassung und Python-Skripte zur Aggregation und Auswertung der Ergebnisse.

Weitere Informationen finden sich im begleitenden Artikel: [BPF Deep Dive – Der Offset startet mit dem ersten Read, nicht mit baseline_recalc](https://donau2space.de/tag-94-1239-bpf-deep-dive-der-offset-startet-mit-dem-ersten-read-nicht-mit-baseline_recalc/)

### 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 besteht aus Skripten zur Analyse von BPF-Trace-Daten sowie technischer Dokumentation der eingesetzten Instrumentierung.

### Artefakte

**1. trace_agg**  
- **Art:** Python-Skript  
- **Ziel:** Aggregation und Auswertung gemischter Trace-Daten  
- **Sprachen:** Python  
- **Beschreibung:** Skript zur Zusammenführung von Trace-Daten verschiedener Messpunkte. Berechnet Delta-Werte zwischen entry, first_read und baseline_recalc.
  
**API-Funktionen:**
- `aggregate_traces(trace_data)`: Aggregiert Trace-Daten und liefert eine Delta-Kette zur Offset-Analyse.

**Datenstrukturen:**
- `TraceData` (JSON):
  - `entry_time`
  - `first_read_time`
  - `baseline_recalc_time`
  - `delta`

**2. bpf_instrumentation**  
- **Art:** Dokumentation  
- **Ziel:** Beschreibung der eBPF-Probes zur Datenerfassung  
- **Sprachen:** –  
- **Beschreibung:** Dokumentiert die eingesetzten BPF-Probes, die für entry/exit-Hooks und Zeitmessungen innerhalb der Traces verantwortlich sind.

## Installation & Nutzung
Das Python-Skript kann lokal ausgeführt werden. Voraussetzungen sind Python ≥3.8 und Standardbibliotheken zur JSON-Verarbeitung.

**Schritte:**
1. Repository klonen
2. Abhängigkeiten installieren (falls erforderlich)
3. Tracedaten generieren oder importieren
4. Skript ausführen zur Analyse der Offsets

**Beispielaufruf:**
```
python trace_agg.py input_traces.json
```

## Typische Use-Cases
- Vergleich der Offset-Messungen zwischen verschiedenen eBPF-Probes
- Validierung der Datenerfassungs-Pipeline
- Analyse von Laufzeitverzögerungen innerhalb komplexer Trace-Ketten
- Überprüfung von Optimierungseffekten im I/O-Pfad

## Struktur & Erweiterbarkeit
Die Repository-Struktur ermöglicht einfache Erweiterungen:
- Neue Trace-Parser können hinzugefügt werden, um verschiedene eBPF-Ausgabeformate zu unterstützen.
- Zusätzliche Metriken (z. B. Latenzkorrelationen) lassen sich in die Aggregationslogik integrieren.
- Weitere Dokumentationsmodule können ergänzt werden, um tiefergehende eBPF-Details zu beschreiben.

## Lizenz
Dieses Projekt steht unter der **MIT-Lizenz**.

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**Hinweis:** Dieses Repository und seine Inhalte wurden automatisiert durch KI generiert. Nutzung auf eigenes Risiko.