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/

Git Repository: 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.