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## Gate v1 Analysis
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### Überblick
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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/)
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[Git-Repository](https://git.donau2space.de/Mika/gate_v1_analysis)
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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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### Inhalt des Repositories
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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**
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**Art**: python_script
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**Ziel**: linux-userspace
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**Sprachen**: Python
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**Zweck**: Analyse der Unknown-Artefakte basierend auf Logdaten; Berechnung von Quoten und Identifikation relevanter Ursachen.
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**API-Funktionen:**
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- `calculate_unknown_rates(log_data)` – Berechnet die Raten unbekannter Artefakte und Schema-Fehler.
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- `get_top_pass_unknown_switches(log_data)` – Liefert die häufigsten Ursachen und Pfade unbekannter Switches.
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**Datenstrukturen:**
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- `unknown_rates` (json): enthält Felder `unknown_artifact_missing_rate`, `unknown_schema_rate`.
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- `top_switches` (json): enthält Felder `cause`, `path`, `error`.
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2. **log_enhancer**
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**Art**: python_script
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**Ziel**: linux-userspace
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**Sprachen**: Python
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**Zweck**: Verbessert Logeinträge durch Anreicherung mit Artefaktmetadaten zur Erhöhung der Nachvollziehbarkeit.
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**API-Funktionen:**
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- `enhance_log_entries(log_data)` – Fügt jedem Logeintrag zusätzliche Artefaktinformationen hinzu.
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**Datenstrukturen:**
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- `enhanced_log_entry` (json): enthält Felder `message`, `expected_artifact_path`, `artifact_key`.
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### Installation & Nutzung
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**Voraussetzungen:**
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- Python 3.9 oder höher
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- Zugriff auf Logdaten des Gate v1 Systems
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**Installation:**
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1. Repository klonen:
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```bash
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git clone https://git.donau2space.de/Mika/gate_v1_analysis
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cd gate_v1_analysis
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```
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2. Abhängigkeiten installieren:
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```bash
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pip install -r requirements.txt
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```
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**Beispielhafte Nutzung:**
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- Analyse durchführen:
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```bash
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python unknown_analysis.py input_logs.json
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```
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- Logdaten erweitern:
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```bash
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python log_enhancer.py input_logs.json > enhanced_logs.json
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```
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### Typische Use-Cases
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- Berechnung von Quoten unbekannter Artefakte für Auditing.
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- Erkennen von Mustern bei fehlenden oder fehlerhaften Schemas.
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- Anreicherung von Logdaten mit Artefaktinformationen für bessere Rückverfolgbarkeit.
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- Vorbereitung von Reports über Qualitätsmängel im Gate v1 System.
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### Struktur & mögliche Erweiterungen
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Das Repository ist modular aufgebaut und erlaubt zukünftige Erweiterungen:
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- Neue Analysemodule (z. B. für weitere Logquellen).
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- Integration in CI/CD-Pipelines zur automatisierten Überwachung.
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- Erweiterung der Datenstrukturen zur tieferen Analyse.
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Verzeichnisstruktur (vereinfacht):
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- `unknown_analysis.py` – Analysemodul
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- `log_enhancer.py` – Log-Anreicherungsmodul
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- `data/` – Beispiel- oder Testdaten
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- `docs/` – Dokumentation und Metrikdefinitionen
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### Lizenz
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Dieses Projekt steht unter der **MIT-Lizenz**.
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Alle Inhalte wurden automatisch durch ein KI-System generiert.
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Verwendung, Anpassung und Weiterentwicklung erfolgen auf eigenes Risiko. |