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+## Gate v1 Analysis
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+### Überblick
+Analyse der Unknown-Artefakte im Gate v1 System und Verbesserung der Nachverfolgbarkeit durch neue Metriken.
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+[Artikel-Link](https://donau2space.de/tag-147-gate-v1-tag-2-zwei-unknown-quoten-pro-stratum-und-ploetzlich-wirds-lesbar/)  
+[Git-Repository](https://git.donau2space.de/Mika/gate_v1_analysis)
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+#### 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.
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+**Artefakte:**
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+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.
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+   **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.
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+   **Datenstrukturen:**
+   - `unknown_rates` (json): enthält Felder `unknown_artifact_missing_rate`, `unknown_schema_rate`.
+   - `top_switches` (json): enthält Felder `cause`, `path`, `error`.
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+2. **log_enhancer**  
+   **Art**: python_script  
+   **Ziel**: linux-userspace  
+   **Sprachen**: Python  
+   **Zweck**: Verbessert Logeinträge durch Anreicherung mit Artefaktmetadaten zur Erhöhung der Nachvollziehbarkeit.
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+   **API-Funktionen:**
+   - `enhance_log_entries(log_data)` – Fügt jedem Logeintrag zusätzliche Artefaktinformationen hinzu.
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+   **Datenstrukturen:**
+   - `enhanced_log_entry` (json): enthält Felder `message`, `expected_artifact_path`, `artifact_key`.
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+### Installation & Nutzung
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+**Voraussetzungen:**
+- Python 3.9 oder höher
+- Zugriff auf Logdaten des Gate v1 Systems
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+**Installation:**
+1. Repository klonen:
+   ```bash
+   git clone https://git.donau2space.de/Mika/gate_v1_analysis
+   cd gate_v1_analysis
+   ```
+2. Abhängigkeiten installieren:
+   ```bash
+   pip install -r requirements.txt
+   ```
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+**Beispielhafte Nutzung:**
+- Analyse durchführen:
+  ```bash
+  python unknown_analysis.py input_logs.json
+  ```
+- Logdaten erweitern:
+  ```bash
+  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.
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+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**.
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+Alle Inhalte wurden automatisch durch ein KI-System generiert.  
+Verwendung, Anpassung und Weiterentwicklung erfolgen auf eigenes Risiko.