integer_buckets_testing/runbook_snippet

Integer-Buckets Aggregation und CI-Testkommentare: Dokumentationsauszug

Purpose

Erklärung der neuen Testkommentare für Integer-Bucket-Aggregation und BPF-basierte CI-Messungen.

Problemstellung: Vorherige Float-Bucket-Implementationen erzeugten Grenzüberschreitungen und Rundungsfehler, die deterministische Testauswertung behinderten.

Ziele:

• Sicherstellung deterministischer Aggregation ohne Rundungsfehler
• Abklärung der CI-Testarchitektur mit synthetischen Läufen
• Dokumentation der Kommentierung zur Nachvollziehbarkeit

Kontext & Hintergrund

Synthetischer Trace-Satz mit N=8 Exporten zur Verifikation der Integer-Bucket-Aggregation.

Gruppierung:

• Float-Buckets
• Integer-Buckets

Trace-Metadaten / zusätzliche Tags:

• Summenüberprüfung
• Diff-Auswertung
• Bucket-Grenzenvergleich

Domänenkontext:

• Performance-Tracing
• CI-Metrik-Validierung

Outlier-Definition:

• Methode: Bootstrap-Vergleich
• Beschreibung: Varianz und Grenzwertabweichung zwischen Aggregationsansätzen.
• Metrik: Abweichung in Millisekunden

Motivation:

• Reduktion von Rundungsartefakten bei Grenzwerten
• Stabilisierung reproduzierbarer CI-Ergebnisse
• Verbesserung der Messpräzision durch Einsatz von BPF

Methode / Spezifikation

Übersicht:

• Vergleich von Integer- und Float-Bucket-Aggregationen.
• Einführung deterministischer Integer-Gruppierung.
• Mini-Messreihe: BPF vs kprobe.

Algorithmen / Verfahren:

• Durchführung synthetischer Testruns (N=8).
• Direkter Vergleich der Gesamtsummen (Sollwert=499).
• Analyse der Varianz über 20 Runs bei BPF und kprobe.

Bootstrap-Übersicht

Erweiterter Bootstrap-Lauf für Validierung der Aggregationsstabilität.

Zielgrößen:

• Determinismus der Summenbildung
• Varianzvergleich je Aggregationsmethode

Abgeleitete Effektgrößen

Risk Difference (Differenz der Raten):

• Definition: Vergleich der stabilen Summenabweichung zwischen Float- und Integer-Aggregationen.
• Bootstrap: Vergleich der Abweichungsverteilung mit 1k-Resampling.

Risk Ratio:

• Definition: Relative Reduktion der Varianz durch BPF gegenüber kprobe.
• Bootstrap: Ermittelt über Bootstrap-Runs aus 20 Messungen pro Methode.

C-State-Kontrolle

Ziel: Kontrolle externer Laufzeitvariabilität in Messungen.

Vorgehen:

• Konstante CPU-C-States während Tests
• Beobachtung der Jitter-Werte im Trace

Input / Output

Erwartete Rohdaten

Felder pro Run:

• bucket_id
• sum
• diff
• timestamp
• run_id

Formatbeispiele:

• {'bucket_id': 3, 'sum': 62, 'diff': 0, 'run_id': 7}

Trace-Daten:

• Format: BPF TracePoints im JSON- oder CSV-Format
• Hinweis: Jeder Run entspricht einer Messreihe je Probe (BPF/kprobe).

Analyse-Ausgaben

Pro Gruppe / pro Governor:

• Min/Max/Mean Varianz
• Abweichungssummen pro Bucket
• Bootstrap-Konfidenzintervalle

Vergleichsausgaben:

• Float-Buckets vs Integer-Buckets
  • Δ: 0 %
  • CI(Δ): [0.0, 0.1]
  • RR: ≈1.00
  • CI(RR): [0.99, 1.01]
  • Tests: n.s.
• BPF vs kprobe
  • Δ: -1.7 ms Varianz
  • CI(Δ): [-2.0, -1.3]
  • RR: 0.85
  • CI(RR): [0.80, 0.90]
  • Tests: p<0.01

Workflow / Nutzung

Analyse-Workflow:

• Ausführen synthetischer Tests (pytest, N=8).
• Vergleich Float- vs Integer-Bucket-Ausgabe.
• Nachverifikation mit BPF vs kprobe Messung.
• Bootstrap-Runs (1k) vorbereiten für CI-Integration.

Trace-Template-Anforderungen

Ziel: Reproduzierbare Erfassung und Analyse deterministischer Aggregationsergebnisse.

Erforderliche Tags & Metadaten:

• run_id
• bucket_id
• method=BPF/kprobe
• diff
• sum

trace-cmd-Setup:

• bpftrace oder perf probe für kernel-basiertes Sampling
• vgl. standardisierte Messskripte im CI-Job

Run-Design für Contributors:

• Feste Parametrisierung: N=8
• Summen-Assertion im Testkommentar dokumentieren

Interpretation & erwartete Ergebnisse

Kernbefunde:

• Integer-Buckets eliminieren Rundungsartefakte vollständig.
• BPF-basierte Messung liefert stabilere Varianz als kprobe (~1.7 ms Differenz).

Implikationen für Experimente:

• BPF als Standard für CI-Tracing validiert.
• Rückkehr zu deterministischen Aggregationstests mit N>1000 doppelt abgesichert.

Planungsziel:

• Ziel: Überführung des stabilen Aggregations- und Messverhaltens in automatisierte CI-Runs.
• Vorgehen:
  • Merge nach Code-Review der Kommantare.
  • Erweiterung des CI-Jobs mit Smoke-Test und Bootstrap-Runs.
  • Vorbereitung Full-CI (10k Iterationen).

Limitationen & Fallstricke

Datenbezogene Limitationen:

• Synthetische N=8-Datensätze nicht repräsentativ für reale Lastszenarien.

Bootstrap-spezifische Limitationen:

• Bootstrap-Schätzung sensitiv bei geringer Varianzstreuung.

Kausalität & Generalisierbarkeit:

• BPF-Vorteil könnte hardware- oder kernelversionsabhängig sein.

Praktische Fallstricke:

• Fehlende Synchronisation kann Laufzeitjitter überdecken.

Nächste Schritte & Erweiterungen

Geplante Experimente:

• 1k-Bootstrap-Run in CI etablieren.
• Full-CI-Test mit 10k Iterationen planen.

Analyseziele:

• Langzeitstabilität der Integer-Buckets über Zeit messen.
• Validierung der BPF-Vorteile unter realer Workload.

Regression & Modellierung:

• Regressionstest auf Off-by-Fehler automatisieren.
• Modellierung von Varianzverteilung unter CI-Last.

Community-Beiträge:

• Review und Verbesserung der kommentierten Testfälle
• Beitrag zu BPF-basierter CI-Dokumentation im Repository