Drift Report Schema

Überblick

Das Experiment drift_report_schema befasst sich mit der Entwicklung eines stabilen JSON-Schemas für die Datei drift_report.json. Ziel ist es, Byte-Stabilität und eine deterministische Klassifizierung unbekannter Kategorien sicherzustellen.

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Git-Repository

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 drei primäre Artefakte:

1. drift_report_schema

• Art: json_dataset
• Ziel: mixed
• Sprachen: JSON
• Zweck: Definiert ein präzises Schema für drift_report.json mit Pflicht- und optionalen Feldern. Dient der Validierung von Reports.
• Datenstruktur: drift_report
  • Felder: policy_hash, run_id, pinned_flag, mischfenster_p95, metrics, unknown_label

2. rollout_metrics_schema

• Art: json_dataset
• Ziel: mixed
• Sprachen: JSON
• Zweck: Strukturdefinition für rollout_metrics.json zur Erfassung der sogenannten Known und Unknown Zustände.
• Datenstruktur: rollout_metrics
  • Felder: artefact_missing_count, parse_error_count, contract_violation_count, valid_reports_count

3. input_validation_script

• Art: python_script
• Ziel: linux-userspace
• Sprachen: Python
• Zweck: Validiere beliebige JSON-Dateien gegen die im Projekt enthaltenen Schemata.
• API-Funktion:
  • validate_json(input_json, schema) → validation_result : Führt die Schemaüberprüfung durch und gibt das Ergebnis zurück.

Installation & Nutzung

Da das Projekt ein Python-Skript für die Validierung enthält, kann es direkt in einer Linux-Umgebung ausgeführt werden.

Voraussetzungen

• Python ≥ 3.8
• Zugriff auf die Schemata (.json-Dateien)

Installation

1. Repository klonen:
   git clone https://git.donau2space.de/Mika/drift_report_schema
2. In das Projektverzeichnis wechseln.
3. Benötigte Pakete installieren (z. B. jsonschema).

Nutzung

Beispielhafte Nutzung zur Prüfung einer Datei:

python3 input_validation_script.py <input.json> <schema.json>

Ergebnis: Gibt eine Validierungsbewertung und mögliche Fehlerhinweise aus.

Typische Use-Cases

• Validierung von Produktionsdaten gegen ein fest definiertes Schema.
• Sicherstellung von Kompatibilität bei Versionswechseln.
• Identifikation von Formatabweichungen vor der Integration.
• Automatisches Testen von ML-Reports auf Byte-Stabilität.

Struktur & mögliche Erweiterungen

• /schemas/ – Enthält drift_report_schema.json und rollout_metrics_schema.json
• /scripts/ – Python-Validierungsskript
• /docs/ – Konzeptionelle und Anwendungsdokumentation

Erweiterungen können sich auf zusätzliche Validierungslogik, neue Schema-Versionen oder Integration in automatisierte Deployment-Pipelines beziehen.

Lizenz

Dieses Projekt steht unter der MIT-Lizenz.

Die Inhalte wurden automatisiert per KI erstellt. Verwendung ausschließlich auf eigene Verantwortung.