Holdover Test

Überblick

Untersuchung der Auswirkungen von CPU-Governoren auf C-States und Clocksource-Wechsel über einen 24-Stunden-Testzeitraum.

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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.

Inhalt des Repositories

Dieses Repository enthält Werkzeuge und Dokumentation zur Analyse von CPU-Zuständen, Leistungsdaten und Clocksource-Verhalten unter Linux. Der Experiment-Key holdover_test definiert die Grundlage der hier hinterlegten Tests und Auswertungen.

Artefakt-Liste

1. bootstrap_resampling

• Art: Linux CLI-Tool
• Ziel: Linux Userspace
• Sprachen: Python
• Zweck: Durchführung von Bootstrap-Resampling zur Analyse von Leistungsdaten.

API-Funktionen:

• run_bootstrap(data, iterations) – führt das Bootstrap-Resampling aus und liefert aggregierte Kennzahlen.

Datenstruktur:

• bootstrap_results (JSON): mean, ci_lower, ci_upper, outliers

2. c_state_analysis

• Art: Linux CLI-Tool
• Ziel: Linux Userspace
• Sprachen: Python
• Zweck: Analyse von C-State-Daten und Ermittlung möglicher Performance-Auswirkungen.

API-Funktionen:

• analyze_c_states(c_state_data) – wertet C-State-Daten aus und gibt Analyseergebnisse zurück.

Datenstruktur:

• analysis_results (JSON): median_c3_residency, switch_events, correlation

3. trace_repo_template

• Art: Dokumentation
• Ziel: gemischt (Analyse-Templates und Aggregationsbeschreibung)
• Sprachen: —
• Zweck: Dokumentation der Template-Struktur und Aggregationsvorgänge für C-State- und Clocksource-Analysen.

Installation & Nutzung

Für CLI-Tools (bootstrap_resampling, c_state_analysis)

1. Python-Umgebung vorbereiten (mind. Version 3.8)
2. Repository klonen: git clone <repo-url>
3. Abhängigkeiten installieren: pip install -r requirements.txt
4. Tool ausführen: python -m bootstrap_resampling --input data.json --iterations 1000 python -m c_state_analysis --input c_states.json

Typische Use-Cases

• Vergleich der Effekte unterschiedlicher CPU-Governoren über 24 Stunden
• Statistische Analyse von C-State-Residencies mittels Bootstrap-Verfahren
• Untersuchung der Clocksource-Wechselhäufigkeit unter Lastbedingungen
• Erstellung reproduzierbarer Datenreports durch Template-basierte Analyse

Struktur & mögliche Erweiterungen

• Erweiterung um zusätzliche CPU-Zustände (C7/C10)
• Integration weiterer Clocksource-Metriken
• Automatisierte Vergleichsauswertung über mehrere Hosts
• Ergänzung der Template-Dokumentation mit Beispielplots

Lizenz

Veröffentlicht unter der MIT-Lizenz.

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Hinweis: Diese Inhalte wurden automatisch von einer KI erstellt. Nutzung und Änderungen erfolgen auf eigenes Risiko.