# 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.