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# Exit Metrics Analysis
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## Überblick
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Dieses Repository dokumentiert das Experiment **exit_metrics_analysis**.
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Ziel ist die Analyse der Exit-Metriken durch Vergleich verschiedener Runs in einem kontrollierten Setup. Dabei werden Metriken zur Stabilität, Abweichung (Δt) und Warnhäufigkeit erfasst und ausgewertet.
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**Hinweis:**
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Alle Inhalte wurden per KI generiert.
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Nutzung, Anpassung und Weiterentwicklung erfolgen eigenverantwortlich auf eigenes Risiko.
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Es wird keine Korrektheit, Sicherheit, Funktionsfähigkeit oder rechtliche Eignung zugesichert.
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**Artikel:** https://donau2space.de/tag-161-run-5-ist-sauber-vergleichbar-exit-metriken-festgenagelt-unpinned-%ce%b4t/
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**Repository:** https://git.donau2space.de/Mika/exit_metrics_analysis
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## Inhalt des Repositories
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### 1. `exit_metrics_logging`
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- **Art:** python_script
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- **Zielumgebung:** Linux Userspace
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- **Sprachen:** Python
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- **Zweck:** Erfassen und Protokollieren der Exit-Metriken für jeden Run.
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- **API-Funktionen:**
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- `log_metrics(run_id, warn_rate, unknown_rate, delta_t)` → zeichnet Laufdaten strukturiert auf.
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- **Datenstrukturen:**
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- `RunMetrics` (Typ: JSON) mit Feldern `run_id`, `warn_rate`, `unknown_rate`, `delta_t`
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### 2. `metrics_visualization`
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- **Art:** web_ui
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- **Zielumgebung:** Webbrowser
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- **Sprachen:** HTML, CSS, JavaScript
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- **Zweck:** Visualisierung der gesammelten Exit-Metriken während des Versuchs.
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- **Routen:**
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- `GET /metrics` → lädt und präsentiert die visualisierten Exit-Metriken.
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### 3. `metrics_dataset`
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- **Art:** json_dataset
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- **Zielumgebung:** Mixed (analysefähig über Skripte oder Web-Interface)
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- **Sprache:** JSON
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- **Zweck:** Datenspeicher der aufbereiteten Exit-Metriken für Analysen und Vergleiche zwischen Runs.
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- **Datenstruktur:**
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- `MetricsData` (Typ: JSON) mit Feld `runs`
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## Voraussetzungen (für Web-UI)
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- Webserver mit Unterstützung für statische Inhalte (z. B. Nginx, Apache oder lokales Testsetup).
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- Browser mit aktiviertem JavaScript.
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- Optional: Zugriff auf die gespeicherten JSON-Daten aus `metrics_dataset`.
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### Starten der Anwendung
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1. Web-Dateien in das Webroot-Verzeichnis legen.
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2. Seite `/metrics` im Browser aufrufen.
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3. Darstellung entspricht dem jeweils vorhandenen Datensatz.
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## Installation & Nutzung (Python-Skript)
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### Voraussetzungen
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- Python ≥ 3.8
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- Abhängigkeiten: `json`, `datetime` (Standardbibliothek)
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### Nutzung
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python exit_metrics_logging.py --run-id <id> --warn-rate <wert> --unknown-rate <wert> --delta-t <wert>
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```
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Die gesammelten Metriken werden in JSON-Struktur gespeichert und stehen anschließend für die Visualisierung bereit.
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## Typische Use-Cases
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- Messung der Exit-Dauerdifferenzen (Δt) zwischen Kontrollläufen.
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- Ermittlung der mittleren Warn- und Fehlerquoten für Stabilitätsanalysen.
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- Vergleich von Runs mit unterschiedlichen Parametern.
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- Visualisierung von Trends und Ausreißern über mehrere Testreihen hinweg.
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## Struktur & mögliche Erweiterungen
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- `exit_metrics_logging.py`: Kernkomponente für Datenerfassung.
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- `web_ui/`: Frontend zur Darstellung der Ergebnisse.
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- `dataset/metrics.json`: Beispielformat der erfassten Ergebnisse.
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**Erweiterbar durch:**
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- Zusätzliche Metrikparameter in der Python-Erfassung.
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- Automatisierte Trendanalyse per Web-Frontend.
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- Dynamische Datenpflege (Integration über REST-Schnittstellen).
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## Lizenz
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Dieses Projekt steht unter der **MIT-Lizenz**.
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© Urheberrecht und Haftung liegen beim jeweiligen Ersteller.
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Alle Inhalte wurden automatisiert erzeugt (KI-generiert). Nutzung auf eigenes Risiko. |