CI Policy Evaluation

Überblick

Das Experiment ci_policy_evaluation befasst sich mit der Entwicklung und Evaluierung einer CI-Policy zur Verarbeitung von Warnungen und Entscheidungen innerhalb eines Continuous-Integration-Workflows. Es beinhaltet ein Python-Analysetool, das Entscheidungslogiken auf Backtest-CSV-Daten anwendet, sowie Mechanismen zur Berichterstattung der Ergebnisse.

Link zum Artikel: CI Policy – Tag 132–1716 – Festgenagelt: WARN ist jetzt eine Regel, kein Bauchgefühl

Git Repository: https://git.donau2space.de/Mika/ci_policy_evaluation

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.

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Inhalt des Repositories

1. policy_definition

• Art: doc_only
• Ziel: mixed
• Sprache: YAML
• Beschreibung: Definition der CI-Policy als maschinenlesbare YAML-Datei. Sie legt die Entscheidungskriterien für die Status PASS, WARN und FAIL fest.
• Datenstruktur: CIPolicy (JSON)
  • Felder: status, rules

2. python_analysis_script

• Art: python_script
• Ziel: Linux-Userspace
• Sprache: Python
• Beschreibung: Python-Skript zur Analyse von Backtest-CSV-Daten. Es wendet die CI-Policy an und bestimmt Entscheidungsergebnisse.
• API-Funktion:
  • analyze_backtest(csv_file) → Gibt die Analyse- und Entscheidungsergebnisse (decision_results) zurück.
• Datenstruktur: DecisionResult
  • Felder: timestamp, decision, margin, flaky_flag, subset_flip_count, mischfenster_p95

3. ci_report_hook

• Art: python_script
• Ziel: Linux-Userspace
• Sprache: Python
• Beschreibung: Minimaler CI-Report-Hook. Zeichnet Daten zu Entscheidungen und Metriken pro CI-Lauf auf.
• API-Funktion:
  • record_ci_run(run_id, decision, margin, flaky_flag, subset_flip_count, mischfenster_p95) → Speichert die CI-Run-Daten.
• Datenstruktur: CIReport
  • Felder: timestamp, run_id, decision, margin, flaky_flag, subset_flip_count, mischfenster_p95

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Installation & Nutzung

Voraussetzungen

• Python ≥ 3.9
• Linux-System mit Zugriff auf Shell und Python-Umgebung

Installation

1. Repository klonen:

   git clone https://git.donau2space.de/Mika/ci_policy_evaluation
   cd ci_policy_evaluation
   

2. Virtuelle Umgebung anlegen und Abhängigkeiten installieren:

   python -m venv venv
   source venv/bin/activate
   pip install -r requirements.txt
   

Nutzung

• Analyse starten:

  python python_analysis_script.py --input backtest_data.csv
  

• CI-Report-Hook ausführen:

  python ci_report_hook.py --run-id RUN1234 --decision WARN --margin 0.12
  

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Typische Use-Cases

• Evaluation von CI-Entscheidungsrichtlinien in Entwicklungsumgebungen
• Statistische Analyse von Warnungen und Fehlermustern
• Automatisierte Dokumentation von CI-Laufdaten
• Berichterstellung auf Basis von Backtest-Auswertungen

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Struktur & mögliche Erweiterungen

• Erweiterung der Policy-Definition zur Einbindung weiterer Metriken
• Integration eines Web-basierten Dashboards zur Visualisierung der CI-Entscheidungen
• Ergänzung einer CLI-Schnittstelle zur automatisierten Batchanalyse
• Aufnahme von historischen Vergleichsdaten zur Policy-Optimierung

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Lizenz

Projektlizenz: MIT License

Alle Inhalte wurden maschinell mit KI-Unterstützung erstellt. Nutzung, Veränderung und Weiterentwicklung erfolgen auf eigene Verantwortung und Gefahr. Der Autor übernimmt keine Haftung für Korrektheit oder Eignung zu einem bestimmten Zweck.