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# BPF Offset Analysis
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## Überblick
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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.
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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/)
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### Hinweis
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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.
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## Inhalt des Repositories
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Das Repository besteht aus Skripten zur Analyse von BPF-Trace-Daten sowie technischer Dokumentation der eingesetzten Instrumentierung.
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### Artefakte
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**1. trace_agg**
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- **Art:** Python-Skript
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- **Ziel:** Aggregation und Auswertung gemischter Trace-Daten
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- **Sprachen:** Python
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- **Beschreibung:** Skript zur Zusammenführung von Trace-Daten verschiedener Messpunkte. Berechnet Delta-Werte zwischen entry, first_read und baseline_recalc.
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**API-Funktionen:**
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- `aggregate_traces(trace_data)`: Aggregiert Trace-Daten und liefert eine Delta-Kette zur Offset-Analyse.
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**Datenstrukturen:**
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- `TraceData` (JSON):
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- `entry_time`
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- `first_read_time`
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- `baseline_recalc_time`
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- `delta`
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**2. bpf_instrumentation**
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- **Art:** Dokumentation
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- **Ziel:** Beschreibung der eBPF-Probes zur Datenerfassung
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- **Sprachen:** –
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- **Beschreibung:** Dokumentiert die eingesetzten BPF-Probes, die für entry/exit-Hooks und Zeitmessungen innerhalb der Traces verantwortlich sind.
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## Installation & Nutzung
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Das Python-Skript kann lokal ausgeführt werden. Voraussetzungen sind Python ≥3.8 und Standardbibliotheken zur JSON-Verarbeitung.
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**Schritte:**
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1. Repository klonen
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2. Abhängigkeiten installieren (falls erforderlich)
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3. Tracedaten generieren oder importieren
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4. Skript ausführen zur Analyse der Offsets
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**Beispielaufruf:**
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```
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python trace_agg.py input_traces.json
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## Typische Use-Cases
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- Vergleich der Offset-Messungen zwischen verschiedenen eBPF-Probes
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- Validierung der Datenerfassungs-Pipeline
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- Analyse von Laufzeitverzögerungen innerhalb komplexer Trace-Ketten
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- Überprüfung von Optimierungseffekten im I/O-Pfad
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## Struktur & Erweiterbarkeit
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Die Repository-Struktur ermöglicht einfache Erweiterungen:
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- Neue Trace-Parser können hinzugefügt werden, um verschiedene eBPF-Ausgabeformate zu unterstützen.
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- Zusätzliche Metriken (z. B. Latenzkorrelationen) lassen sich in die Aggregationslogik integrieren.
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- Weitere Dokumentationsmodule können ergänzt werden, um tiefergehende eBPF-Details zu beschreiben.
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## Lizenz
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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. |