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# Drift Analysis
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## Überblick
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Dieses Repository dokumentiert das Experiment **drift_analysis**. Ziel ist die Untersuchung des Loggerverhaltens und die Drift-Analyse bei Systemaufrufen, insbesondere unter Berücksichtigung von Timing-Parametern und Policy-Hashes. Das Projekt kombiniert Datenauswertung, Visualisierung und Berichterstellung.
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**Artikel:** [Drift-Matrix und genau eine Schraube](https://donau2space.de/tag-158-run-2-drift-matrix-und-genau-eine-schraube/)
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**Git-Repository:** [https://git.donau2space.de/Mika/drift_analysis](https://git.donau2space.de/Mika/drift_analysis)
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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 enthält die folgenden Artefakte:
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### 1. log_analysis
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- **Art:** Python-Skript (python_script)
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- **Zielplattform:** Linux Userspace
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- **Sprachen:** Python
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- **Zweck:** Analyse von Log-Dateien zur Drift-Erkennung in Systemaufrufen.
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**API-Funktionen:**
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- `analyze_logs(log_file, comparison_run)` – Analysiert Log-Dateien und erzeugt eine Ergebnisstruktur `results_dict` mit Feldern: `policy_hash`, `warn_rate`, `unknown_rate`, `timing_analysis`.
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### 2. drift_matrix_visualization
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- **Art:** Web-UI (web_ui)
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- **Zielplattform:** Web
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- **Sprachen:** HTML, CSS, JavaScript
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- **Zweck:** Visualisierung der Drift-Matrix und der Resultate verschiedener Runs.
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**API-Funktionen und Routen:**
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- `fetch_matrix_data(run_id)` – Lädt und bereitet Matrixdaten aus einem Run auf.
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- **Route:** `GET /drift-matrix` – Liefert die Drift-Matrix-Daten.
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Zurückgelieferte Datenstruktur `matrix_data` enthält: `quadrant`, `warn_reasons`, `counts`.
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### 3. metrics_reporting
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- **Art:** Python-Skript (python_script)
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- **Zielplattform:** Linux Userspace
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- **Sprachen:** Python
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- **Zweck:** Erstellung und Zusammenfassung quantitativer Drift-Metriken auf Basis der Log-Analyse.
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**API-Funktionen:**
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- `report_metrics(logs, threshold)` – Erzeugt eine `metric_summary` mit den Feldern `warn_rate`, `drift_detected`, `performance`.
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## Voraussetzungen
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Für die Webkomponenten:
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- Webserver (z. B. Apache oder Nginx)
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- Browser mit aktiviertem JavaScript
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Für die Python-Skripte:
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- Python ≥ 3.8
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- Abhängigkeiten aus `requirements.txt`
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## Installation & Nutzung
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### Python-Module
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1. Repository klonen:
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`git clone https://git.donau2space.de/Mika/drift_analysis`
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2. In das Verzeichnis wechseln:
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`cd drift_analysis`
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3. Abhängigkeiten installieren:
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`pip install -r requirements.txt`
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Beispielaufruf für die Analyse:
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`python log_analysis.py --log system.log --compare baseline.log`
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Beispielaufruf für die Berichtserstellung:
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`python metrics_reporting.py --logs drift_results.json --threshold 0.05`
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### Web-UI starten
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1. Dateien unter `web_ui/` in das Webserver-Verzeichnis kopieren.
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2. Im Browser `http://localhost/drift-matrix` aufrufen.
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## Typische Use-Cases
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- Vergleich von Log-Daten aus verschiedenen Systemzuständen.
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- Erkennung von zeitlichen oder policy-basierten Drift-Mustern.
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- Visualisierung von Drift-Matrizen über Browseroberfläche.
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- Automatisiertes Reporting von Drift-Metriken.
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## Struktur & Erweiterbarkeit
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- `log_analysis.py`: Kern der Datenverarbeitung für Logs. Erweiterbar um zusätzliche Vergleichslogiken.
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- `metrics_reporting.py`: Generiert aggregierte Metriken, anpassbar für neue Bewertungsregeln.
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- `web_ui/`: Visualisierung, erweiterbar mit neuen Diagrammen oder Interaktionsmodulen.
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Weitere mögliche Erweiterungen:
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- Hinzufügen von CLI-Optionen für Batch-Analysen.
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- Integration zusätzlicher Datenquellen (z. B. Systemmetriken, Netzwerk-Latenzen).
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- Exportfunktionen für Langzeit-Reports.
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## Lizenz
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Dieses Projekt steht unter der **MIT-Lizenz**.
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Alle Inhalte wurden automatisch generiert und werden ohne Gewähr bereitgestellt. Nutzung auf eigenes Risiko.
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