Add readme_md

This commit is contained in:
Mika 2026-01-30 12:16:07 +00:00
parent 631d1563fd
commit 86a79b00cf

87
readme_md Normal file
View file

@ -0,0 +1,87 @@
# Drift Job Reporting
## Überblick
Das Projekt **drift_job_reporting** ist ein experimentelles Reporting-System für Drift-Analysen in CI-Umgebungen. Es generiert sowohl maschinenlesbare als auch menschenlesbare Berichte über Drift-Ergebnisse und Metriken aus automatisierten Testläufen.
**Artikel:** [https://donau2space.de/tag-134-1311-drift-job-scharf-geschaltet-erste-live-runs-echte-labels/](https://donau2space.de/tag-134-1311-drift-job-scharf-geschaltet-erste-live-runs-echte-labels/)
**Git Repository:** [https://git.donau2space.de/Mika/drift_job_reporting](https://git.donau2space.de/Mika/drift_job_reporting)
### 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 enthält die folgenden Artefakte:
### 1. drift_report_json
- **Art:** json_dataset
- **Ziel:** linux-userspace
- **Sprachen:** JSON
- **Zweck:** Enthält maschinenlesbare Drift-Berichte mit relevanten Metriken zur Bewertung von Drift-Konformität.
**API-Funktion:**
- `generate_drift_report_json(window_size, pass_count, warn_count, fail_count, warn_ratio, pinned_split, unpinned_split)`
*Erzeugt die Datei* `drift_report.json`, *die alle Metriken der Drift-Analyse enthält.*
**Datenstruktur:**
- `drift_report` (JSON-Objekt) mit den Feldern:
- window_size
- pass_count
- warn_count
- fail_count
- warn_ratio
- pinned_split
- unpinned_split
### 2. drift_report_md
- **Art:** doc_only
- **Ziel:** linux-userspace
- **Sprachen:** Markdown
- **Zweck:** Menschenlesbarer Report mit detailreichen Drift-Informationen und Warnhinweisen, generiert aus den gleichen Eingabewerten wie der JSON-Report.
**API-Funktion:**
- `generate_drift_report_md(window_size, pass_count, warn_count, fail_count, warn_ratio, pinned_warn_fail_count)`
*Erzeugt die Datei* `drift_report.md`, *die zur direkten menschlichen Auswertung dient.*
**Datenstruktur:**
- `drift_report_md` (Markdown-Dokument) mit den Feldern:
- window_size
- pass_count
- warn_count
- fail_count
- warn_ratio
- pinned_warn_fail_count
## Installation & Nutzung
Da keine eigenständigen CLI-Tools oder binären Module enthalten sind, erfolgt die Nutzung über Integration in bestehende CI-Pipelines oder Skriptaufrufe aus Python-Umgebungen.
**Beispiel-Nutzung:**
- Aufruf der Generierungsfunktionen aus einem Python-Workflow.
- Übergabe der Zähler- und Verhältniswerte für Drift-Analysen.
- Speicherung der erzeugten Drift-Reports als Artefakte im CI-Lauf.
## Typische Use-Cases
- Automatisierte Auswertung und Dokumentation von CI-Drift-Ergebnissen.
- Integration in Monitoring- oder Qualitäts-Reporting-Dashboards.
- Vergleich mehrerer Build-Pipelines hinsichtlich Stabilität und Driftverhalten.
- Audit-geeignete, parallele Ausgabe für Mensch und Maschine.
## Struktur & mögliche Erweiterungen
- Erweiterung des JSON-Schemas um zusätzliche Drift-Metriken (z.B. Latenzabweichungen, Threshold-Trigger).
- Automatische Korrelation zwischen *pinned* und *unpinned* Runs.
- Generierung von HTML- oder PDF-Reports als Ergänzung zum Markdown-Output.
- Python-Wrapper zur direkten CLI-Erzeugung der Reports.
## Lizenz
Lizenz: **MIT License**
Alle Inhalte dieser Repository-Dokumentation wurden automatisiert durch KI erstellt. Die Nutzung erfolgt auf eigenes Risiko, ohne Anspruch auf Korrektheit oder Funktionsgarantie.