Gate V1 Rollout – Analyse und Stabilisierung von CI-Artefakten

Überblick

Das Experiment gate_v1_rollout zielt auf die Entwicklung eines Werkzeugs zur Analyse und Stabilisierung von CI-Artefakten, um den Rollout-Prozess der Gate-V1-Plattform zu verbessern.

Projektartikel
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.

Inhalt des Repositories

Das Repository umfasst folgende Artefakte:

1. rollup_rollout

Art: python_script
Ziel: linux-userspace
Sprachen: Python, CSV
Zweck: Aggregation von CI-Ergebnissen in eine konsolidierte Rollout-Serie.

API-Funktionen:

generate_rollout_series(input_file: str, output_file: str) – Erzeugt eine zusammengefasste Rollout-Serie aus den Eingabedaten.

Datentypen:

RolloutData (JSON): Felder – policy_hash, outcome, unknown_rate, top_reasons

2. unknown_whitelist

Art: json_dataset
Ziel: linux-userspace
Sprachen: JSON
Zweck: Verwaltung einer Whitelist bekannter Unknown-Klassen zur Verbesserung der Fehlerbehandlung.

Datentypen:

UnknownWhitelistEntry (JSON): Felder – entry, justification, scope

3. rollout_series_report

Art: doc_only
Ziel: mixed
Sprache: Markdown
Zweck: Dokumentation der Rollout-Serie und Präsentation der Ergebnisse in strukturierter Form.

Installation & Nutzung

Voraussetzungen

Python 3.9 oder höher
CSV-kompatible Datenquelle

Installation

Repository klonen:

git clone https://git.donau2space.de/Mika/gate_v1_rollout
cd gate_v1_rollout

Benötigte Abhängigkeiten installieren:
```
pip install -r requirements.txt
```

Nutzung

Beispielaufruf zur Rollout-Generierung:

python rollup_rollout.py --input ./data/ci_results.csv --output ./out/rollout_series.json

Ergebnis

Die generierte Datei rollout_series.json enthält konsolidierte Kennwerte der CI-Ergebnisse und dient als Grundlage für Berichte und Analysen.

Typische Use-Cases

Erstellung von Rollout-Statistiken aus CI-Daten.
Fehlertoleranzanalyse mittels Whitelist bekannter Unknown-Klassen.
Generierung verständlicher Report-Dokumentation für Projektteams.

Struktur & Erweiterbarkeit

rollup_rollout.py – Kernskript zur Aggregation der Daten.
data/unknown_whitelist.json – Datensatz der bekannten Unbekannten.
doc/rollout_series_report.md – Zusammenfassende Berichterstattung.

Zukünftige Erweiterungen können zusätzliche Metriken, Visualisierungen oder Integrationen mit CI/CD-Systemen betreffen. Die bestehenden Python-Funktionen sind offen für Modulimport und Weiterverarbeitung.

Lizenz

Dieses Projekt steht unter der MIT-Lizenz.

Die Inhalte wurden automatisiert generiert. Nutzung auf eigenes Risiko.

3.1 KiB Raw Blame History Unescape Escape