Gate v1 Analysis

Überblick

Analyse der Unknown-Artefakte im Gate v1 System und Verbesserung der Nachverfolgbarkeit durch neue Metriken.

Artikel-Link
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.

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Inhalt des Repositories

Dieses Repository enthält Python-basierte Analysetools zur Untersuchung und Erweiterung der Datenqualität im Gate v1 System.

Artefakte:

1. unknown_analysis
   Art: python_script
   Ziel: linux-userspace
   Sprachen: Python
   Zweck: Analyse der Unknown-Artefakte basierend auf Logdaten; Berechnung von Quoten und Identifikation relevanter Ursachen.

   API-Funktionen:

   • calculate_unknown_rates(log_data) – Berechnet die Raten unbekannter Artefakte und Schema-Fehler.
   • get_top_pass_unknown_switches(log_data) – Liefert die häufigsten Ursachen und Pfade unbekannter Switches.

   Datenstrukturen:

   • unknown_rates (json): enthält Felder unknown_artifact_missing_rate, unknown_schema_rate.
   • top_switches (json): enthält Felder cause, path, error.

2. log_enhancer
   Art: python_script
   Ziel: linux-userspace
   Sprachen: Python
   Zweck: Verbessert Logeinträge durch Anreicherung mit Artefaktmetadaten zur Erhöhung der Nachvollziehbarkeit.

   API-Funktionen:

   • enhance_log_entries(log_data) – Fügt jedem Logeintrag zusätzliche Artefaktinformationen hinzu.

   Datenstrukturen:

   • enhanced_log_entry (json): enthält Felder message, expected_artifact_path, artifact_key.

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Installation & Nutzung

Voraussetzungen:

• Python 3.9 oder höher
• Zugriff auf Logdaten des Gate v1 Systems

Installation:

1. Repository klonen:

   git clone https://git.donau2space.de/Mika/gate_v1_analysis
   cd gate_v1_analysis
   

2. Abhängigkeiten installieren:

   pip install -r requirements.txt
   

Beispielhafte Nutzung:

• Analyse durchführen:

  python unknown_analysis.py input_logs.json
  

• Logdaten erweitern:

  python log_enhancer.py input_logs.json > enhanced_logs.json
  

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Typische Use-Cases

• Berechnung von Quoten unbekannter Artefakte für Auditing.
• Erkennen von Mustern bei fehlenden oder fehlerhaften Schemas.
• Anreicherung von Logdaten mit Artefaktinformationen für bessere Rückverfolgbarkeit.
• Vorbereitung von Reports über Qualitätsmängel im Gate v1 System.

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Struktur & mögliche Erweiterungen

Das Repository ist modular aufgebaut und erlaubt zukünftige Erweiterungen:

• Neue Analysemodule (z. B. für weitere Logquellen).
• Integration in CI/CD-Pipelines zur automatisierten Überwachung.
• Erweiterung der Datenstrukturen zur tieferen Analyse.

Verzeichnisstruktur (vereinfacht):

• unknown_analysis.py – Analysemodul
• log_enhancer.py – Log-Anreicherungsmodul
• data/ – Beispiel- oder Testdaten
• docs/ – Dokumentation und Metrikdefinitionen

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Lizenz

Dieses Projekt steht unter der MIT-Lizenz.

Alle Inhalte wurden automatisch durch ein KI-System generiert.
Verwendung, Anpassung und Weiterentwicklung erfolgen auf eigenes Risiko.