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Analyse von Unknown-Fällen in delta_cases.csv
Purpose
Dokumentation zur quantitativen Analyse und Differenzierung von Unknown-Fällen in CI-Gate-Prozessen anhand von delta_cases.csv.
Problemstellung: Unknown-Fälle verfälschen Gate-Analysen, wenn Artefaktmangel und Contract-Verletzung nicht getrennt betrachtet werden.
Ziele:
- Unknown-Fälle in CI-Artefakten kategorisieren
- Artefaktmängel von echten inhaltlichen Regressionsursachen trennen
- Stabilität von Gate v1 durch statistische Evidenz bewerten
Kontext & Hintergrund
CSV-Datei delta_cases.csv mit Falltransitionsdaten pro Stratum in CI-Prozessen.
Gruppierung:
- Stratum A
- Stratum B
- Stratum C
Trace-Metadaten / zusätzliche Tags:
- new_status
- unknown_reason
- pipeline_output_status
Domänenkontext:
- Continuous Integration (CI)
- Automatisierte Gate-Entscheidungen
- Regressionserkennung
Outlier-Definition:
- Methode: Change-Rate-Delta
- Beschreibung: Erkennung signifikanter Zuwächse in PASS→Unknown Übergängen pro Stratum.
- Metrik: Unknown-Rate-Delta
Motivation:
- Erhöhung der Entscheidungssicherheit bei CI-Gates
- Reduktion von Fehlbeurteilungen durch Artefaktmängel
- Schaffung reproduzierbarer Analysen mittels Python-Skripten
Methode / Spezifikation
Übersicht:
- Tägliche Erfassung des delta_cases.csv Snapshots über einen siebentägigen Beobachtungszeitraum.
- Filtern und Aggregieren von Fällen mit Statuswechsel zu Unknown.
- Kategorisierung der Unknown-Ursachen nach Typ (Artefaktmangel vs. Contract-Verletzung).
Algorithmen / Verfahren:
- Iteriere über delta_cases.csv mittels csv.DictReader.
- Zähle Unknown-Fälle nach unknown_reason über collections.Counter.
- Ableitung einer Unknown-Whitelist für bekannte Artefaktmängel.
Bootstrap-Übersicht
Bootstrap-Resampling ist hier nicht angewandt, vorgesehen für spätere Stabilitätsbewertungen pro Unknown-Typ.
Zielgrößen:
- Unknown-Rate-Stabilität
- Konfidenzintervall des Unknown-Delta pro Stratum
Resampling-Setup
- Stratum A
- Stratum B
- Stratum C
Stichprobeneinheit: Testfall pro CI-Run
Resampling-Schema:
- Fixed-Format pro Snapshot
- 7-Tage-Sequenz für zeitliche Differenzen
Konfidenzintervalle:
- Niveau: 0.95
- Typ: bootstrap
- Ableitung: Empirische Verteilung der Unknown-Anteile
Abgeleitete Effektgrößen
Risk Difference (Differenz der Raten):
- Definition: Differenz der Unknown-Raten zwischen Tagen oder Strata.
- Bootstrap: CI aus wiederholtem Resampling derselben Gruppen
Risk Ratio:
- Definition: Verhältnis der Wahrscheinlichkeit Unknown vs. PASS in verschiedenen Strata.
- Bootstrap: Verteilungsbasierte CI-Schätzung mit 95%-Level
C-State-Kontrolle
Ziel: Sicherstellen, dass Infrastructure-Induced Unknowns (Artefaktfehler) nicht als logische Regressionsfälle interpretiert werden.
Vorgehen:
- Separate Whitelist für identifizierte Artefaktmängel pflegen
- Nur Contract-Verletzungen als echte Regressionsindikatoren zählen
Input / Output
Input-Anforderungen
Hardware:
- Standard CI-Umgebung mit Python 3
Software:
- Python 3.8+
- csv-Modul (Standardbibliothek)
Konfiguration:
- delta_cases.csv im Root-Log-Verzeichnis pro Tag
- unknown_whitelist.json für bekannte Artefaktmängel
Erwartete Rohdaten
Felder pro Run:
- case_id
- old_status
- new_status
- unknown_reason
- stratum
- timestamp
Formatbeispiele:
- 00123, PASS, Unknown, MissingOutputFile, A, 2024-02-11T09:23Z
Trace-Daten:
- Format: CSV-Tabellenstruktur
- Hinweis: Jede Zeile entspricht einem Testfallübergang im CI-Prozess
Analyse-Ausgaben
Pro Gruppe / pro Governor:
- Anzahl Unknown pro Stratum
- Verteilung der unknown_reason Kategorien
Vergleichsausgaben:
-
Tag1_StratumA vs Tag2_StratumA
- Δ: Δ Unknown = +x %
- CI(Δ): 95%-CI aus Resampling
- RR: RR Unknown(T2/T1)
- CI(RR): 95%-CI RR-Schätzung
-
C-State-Korrelation: Analyse der Unknown-Auftritte in Relation zu Pipeline-/Infrastructure-Logs
-
Trace-Muster: Zeitliche Muster der Unknown-Bildung über sieben Tage
Workflow / Nutzung
Analyse-Workflow:
- Erstelle täglichen CI-Snapshot im festen delta_cases.csv Format.
- Führe Python-Skript zur Zählung der Unknown-Ursachen aus.
- Protokolliere Resultate als stabile Metrik im Logbook.
- Pflege unknown_whitelist.json manuell für sichere Artefaktmängel.
- Vermeide Regeländerungen während der Beobachtungsperiode.
Trace-Template-Anforderungen
Ziel: Reproduzierbare Unknown-Erfassung über konsistente CSV-Struktur.
Erforderliche Tags & Metadaten:
- stratum
- new_status
- unknown_reason
trace-cmd-Setup:
- delta_cases.csv täglich exportieren
- keine automatischen Statusänderungen im Beobachtungszeitraum
Run-Design für Contributors:
- Beobachtungsläufe über 7 Tage mit identischer Konfiguration
- Trennung von funktionalen und Infrastrukturfehlern
Interpretation & erwartete Ergebnisse
Kernbefunde:
- Unknown-Fälle bestehen aus mindestens zwei Hauptursachen: Artefaktmangel und Contract-Verletzung.
- PASS→Unknown Delta in Stratum A weist auf datenbedingte Instabilität hin.
- Korrekte Trennung erhöht Präzision der Gate-Entscheidung signifikant.
Implikationen für Experimente:
- Unknown-Gate-Fälle müssen kategorisiert werden, bevor sie als Stabilitätsindikator gelten.
- Ergebnisse bilden Grundlage für künftige automatisierte Whitelisting-Prozesse.
Planungsziel:
- Ziel: Stabile, datengetriebene Gate-Entscheidung ohne Fehlklassifikationen.
- Vorgehen:
- Langzeitbeobachtung der Unknown-Entwicklung
- Schrittweise Einbindung von Bootstrap-Analyse zur Varianzschätzung
Limitationen & Fallstricke
Datenbezogene Limitationen:
- Fehlende oder inkonsistente unknown_reason Werte erschweren Klassifikation.
- CSV-Strukturfehler können Zählungen verfälschen.
Bootstrap-spezifische Limitationen:
- Noch keine Implementierung; spätere Anwendung erfordert genügend Datenpunkte pro Stratum.
Kausalität & Generalisierbarkeit:
- Beobachtung einzelner Pipelines liefert keine generalisierbaren Aussagen über andere Projekte.
Praktische Fallstricke:
- Zu häufige Anpassung der Whitelist unterminiert Vergleichbarkeit.
- Vermischung technischer und fachlicher Ursachen verfälscht Trenddaten.
Nächste Schritte & Erweiterungen
Geplante Experimente:
- Tag-2 bis Tag-7 Auswertung der Unknown-Typen zur Stabilitätsprüfung.
Analyseziele:
- Unknown-Rate-Trendanalyse über Zeit
- Bootstrap-basierte Unsicherheitsabschätzung
Regression & Modellierung:
- Entwicklung eines einfachen Regressionsmodells zur Unknown-Prädiktion
Community-Beiträge:
- Best-Practices für Stable-Gate-Metriken in CI-Pipelines teilen