drift_job_reporting/drift_report_md/README.md

Drift-Report Markdown Artefakt für CI-Bewertung

Purpose

Erzeugt menschenlesbare Drift-Berichte aus CI-Läufen mit Betriebsmetriken und Warnindikatoren.

Problemstellung: Entwickler benötigen verständliche Drift-Indikatoren in CI-Reports, ohne manuelles Parsing von JSON-Daten.

Ziele:

• Klarer Überblick über aktuelle Driftlage pro Pipeline-Fenster
• Transparente Darstellung von PASS, WARN, FAIL Status
• Erkennung von Anomalien durch pinned Warnungen

Kontext & Hintergrund

CI-Laufdaten mit PASS/WARN/FAIL Labels über ein gleitendes Fenster.

Gruppierung:

• Pipeline-Runs
• zeitliches Rolling-Fenster

Trace-Metadaten / zusätzliche Tags:

• run_id
• job_status
• debug_json_presence

Domänenkontext:

• CI Monitoring
• Drift Detection
• Operational Reporting

Outlier-Definition:

• Methode: Threshold-basiert
• Beschreibung: WARN-Quote > 30 % im aktuellen Fenster signalisiert Drift.
• Metrik: warn_ratio

Motivation:

• Fehlerquellen in Model- oder Datenqualität früh erkennen
• Fehlende Debug-JSONs sichtbar markieren statt still ignorieren
• pinned Runs als Referenz stabil halten

Methode / Spezifikation

Übersicht:

• Report aggregiert Ergebnisse über ein konfiguriertes Fenster.
• Parameter bestimmen Zählwerte und Schwellenbedingungen.
• Markdown-Ausgabe betont kritische Kennzahlen fett.

Algorithmen / Verfahren:

• Berechne gleitendes Fenster von window_size Läufen.
• Zähle PASS, WARN, FAIL Ereignisse.
• Berechne warn_ratio = warn_count / window_size.
• Markiere pinned_warn_fail_count separat.
• Exportiere strukturierte Markdown-Datei drift_report.md.

Bootstrap-Übersicht

Zielgrößen:

Resampling-Setup

Resampling-Schema: Konfidenzintervalle:

• Niveau: 0.95

Abgeleitete Effektgrößen

C-State-Kontrolle

Vorgehen:

Input / Output

Input-Anforderungen

Hardware: Software:

• CI Runner mit Zugriff auf Artefakt-Speicher
• Python oder Shell-basierte Laufumgebung

Konfiguration:

• window_size konfigurierbar
• warn_ratio_threshold = 0.3
• rerun_budget=1 optional

Erwartete Rohdaten

Felder pro Run:

• run_id
• label
• debug_json_available

Formatbeispiele:

• { 'run_id': 184, 'label': 'WARN', 'debug_json_available': false }

Trace-Daten:

• Format: JSON
• Hinweis: drift_report.json dient als Eingabe für Markdown-Erzeugung

Analyse-Ausgaben

Pro Gruppe / pro Governor: Vergleichsausgaben:

Workflow / Nutzung

Analyse-Workflow:

• Job im CI ausführen.
• Daten aus den letzten window_size Läufen aggregieren.
• generate_drift_report_md(window_size, pass_count, warn_count, fail_count, warn_ratio, pinned_warn_fail_count) aufrufen.
• Artefakt drift_report.md und drift_report.json publizieren.

Trace-Template-Anforderungen

Ziel: Konsistentes Reporting über CI-Läufe hinweg.

Erforderliche Tags & Metadaten:

• run_id
• pipeline_id
• status_label
• pinned_flag

trace-cmd-Setup:

• Sicherstellen, dass Job jedes Ergebnis im Artefaktpfad exportiert.

Run-Design für Contributors:

• Neue Experimente sollen window_size und Schwellen konfigurieren und Ergebnisse vergleichen.

Interpretation & erwartete Ergebnisse

Kernbefunde:

• WARN-Rate stabil unter Schwelle signalisiert Systemgesundheit.
• pinned_warn_fail_count > 0 indiziert potenzielle Regression oder Labeling-Problem.
• Fehlende Debug-Dateien erzeugen expliziten unknown-Eintrag.

Implikationen für Experimente:

• Rolling-Fenster-Anpassungen beeinflussen Sensitivität.
• Drift-Warnschwelle kann CI-Stabilität vs. Reaktivität steuern.

Planungsziel:

• Ziel: Live-Monitoring der Drift-Stabilität in CI-Umgebung.
• Vorgehen:
  • Messung über feste Fenstergrößen
  • Erfassen von pinned States zur Drift-Bewertung

Limitationen & Fallstricke

Datenbezogene Limitationen:

• Fehlende Debug-JSONs können Statistik verzerren.
• Geringe Fenstergröße reduziert Aussagekraft.

Kausalität & Generalisierbarkeit:

• CI-spezifische Ergebnisse nicht direkt auf Produktionssysteme übertragbar.

Praktische Fallstricke:

• Zu häufige WARNs können Alarmmüdigkeit verursachen.
• Nicht-persistent gespeicherte Artefakte erschweren Nachvollziehbarkeit.

Nächste Schritte & Erweiterungen

Geplante Experimente:

• Vergleich von N=10 vs. N=20 Fenstern auf identischem Datensatz.
• Einführung von Auto-Rerun (rerun_budget=1) zur Evaluierung.

Analyseziele:

• Langzeitstabilität der Drift-Warnung untersuchen.

Regression & Modellierung:

• Zusammenhang zwischen pinned Warnungen und Datenquellendrift analysieren.

Community-Beiträge:

• Feedback zu Report-Darstellung (Markdown-Layout, Tabellenstruktur) einholen.