## Gate v1 Analysis

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

[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)

#### 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:
   ```bash
   git clone https://git.donau2space.de/Mika/gate_v1_analysis
   cd gate_v1_analysis
   ```
2. Abhängigkeiten installieren:
   ```bash
   pip install -r requirements.txt
   ```

**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.

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.