Add README.md

README.md

@@ -0,0 +1,102 @@
+# Interferenz Map Analysis
+
+## Überblick
+Dieses Projekt – experiment_key: **interferenz_map_analysis** – dient der Analyse und Visualisierung von Interferenz-Messdaten zur Optimierung der Pool-Isolation in Systemen. Daten werden automatisiert verarbeitet, ausgewertet und in einer interaktiven Weboberfläche visualisiert.
+
+**Artikel:** [https://donau2space.de/tag-191-interferenz-map-aus-31b-34-ab-wann-lohnt-sich-ein-extra-pool-wirklich/](https://donau2space.de/tag-191-interferenz-map-aus-31b-34-ab-wann-lohnt-sich-ein-extra-pool-wirklich/)  
+**Git-Repository:** [https://git.donau2space.de/Mika/interferenz_map_analysis](https://git.donau2space.de/Mika/interferenz_map_analysis)
+
+### Hinweis
+Alle Inhalte wurden per KI generiert.
+Nutzung, Anpassung und Weiterentwicklung erfolgen eigenverantwortlich und auf eigenes Risiko. Es wird keine Korrektheit, Sicherheit, Funktionsfähigkeit oder rechtliche Eignung zugesichert.
+
+---
+
+## Inhalt des Repositories
+
+### 1. interferenz_metrics_parser
+- **Art:** python_script  
+- **Ziel:** Linux Userspace  
+- **Sprachen:** Python  
+- **Zweck:** Analyse und Berechnung von Interferenz-Metriken aus Log-Daten.
+
+**API-Funktion:**
+- `parse_interference_logs(log_file_path)` – liest Log-Dateien, extrahiert Metriken und gibt eine Liste von JSON-Objekten mit den Feldern `run_id`, `retry_tail_p99`, `band_width` und `mix_ratio` zurück.
+
+### 2. interference_visualization
+- **Art:** web_ui  
+- **Ziel:** Web  
+- **Sprachen:** HTML, CSS, JavaScript  
+- **Zweck:** Darstellung einer interaktiven Interferenz-Map basierend auf den analysierten Metriken.
+
+**API-Route:**
+- `GET /visualization` – lädt die Visualisierung der Interferenz-Map.
+
+**Genutzte Module:** chart.js
+
+### 3. cost_scaling_analysis
+- **Art:** python_script  
+- **Ziel:** Linux Userspace  
+- **Sprachen:** Python  
+- **Zweck:** Berechnung der Kosten und Skalierbarkeit von verschiedenen Pool- und Worker-Konfigurationen.
+
+**API-Funktion:**
+- `analyze_cost_scalability(worker_count)` – berechnet die Kosten pro Worker und liefert aggregierte Kennzahlen (`worker_count`, `cost_per_worker`, `total_cost`).
+
+---
+
+## Voraussetzungen (Webserver / Daten)
+- Lokale oder entkoppelte Webserver-Umgebung (z. B. nginx oder Apache)
+- Browser mit Unterstützung für moderne JavaScript-Frameworks
+- Python ≥ 3.9
+
+---
+
+## Installation & Nutzung
+
+### Python-Komponenten
+1. Python-Umgebung vorbereiten:
+   ```bash
+   python3 -m venv venv
+   source venv/bin/activate
+   pip install -r requirements.txt
+   ```
+2. Analyse-Skript ausführen:
+   ```bash
+   python3 interferenz_metrics_parser.py --input logs/system.log
+   ```
+3. Kostenanalyse durchführen:
+   ```bash
+   python3 cost_scaling_analysis.py --workers 32
+   ```
+
+### Web-Frontend starten
+1. Webserver konfigurieren (z. B. nginx auf `localhost:8080`)
+2. Verzeichnis `web_ui/` bereitstellen.
+3. Im Browser `http://localhost:8080/visualization` aufrufen.
+
+---
+
+## Typische Use-Cases
+- Vergleich von Interferenz-Messungen zwischen verschiedenen Pool-Konfigurationen
+- Untersuchung der Bandbreite und Retry-Latenz im Worker-Bereich
+- Visualisierung von Interferenz-Daten und Entscheidungshilfe für Isolationsstrategien
+- Berechnung der Kosten-Nutzen-Skalierung bei Cluster-Erweiterung
+
+---
+
+## Struktur & mögliche Erweiterungen
+- **/scripts/** – enthält Python-Skripte zur Analyse
+- **/web_ui/** – enthält die Webanwendung zur Visualisierung
+- **/data/** – optionale Eingabedaten und Log-Beispiele
+
+**Erweiterbar um:**
+- zusätzliche Metriken (z. B. CPU-/IO-Interferenz)
+- API-Integrationen zu externen Monitoring-Systemen
+- weitere visuelle Layouts im Frontend
+
+---
+
+## Lizenz
+Dieses Projekt steht unter der **MIT-Lizenz**.  
+Alle Inhalte stammen aus automatisierter KI-Erstellung. Verwendung erfolgt auf eigenes Risiko.