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.

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

Installation & Nutzung

Voraussetzungen

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

Installation

Repository klonen:

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

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

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

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

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.

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