load_appendix_analysis

Überblick

Analyse der Latenzen und Performance-Muster für Lasttests in den Runs #18 bis #20, mit Fokus auf Outlier-Vorfälle und Retry-Mechanismen.

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.

Artikel: https://donau2space.de/tag-175-load-appendix-18-20-der-max-hat-ein-muster-und-ich-mach-ihn-jetzt-messbar/
Git Repository: https://git.donau2space.de/Mika/load_appendix_analysis

Inhalt des Repositories

outlier_analysis

• Art: python_script
• Ziel: linux-userspace
• Sprachen: Python
• Zweck: Analyse der Outlier-Frequenzen in den Logdaten und Visualisierung der Resultate.
• API-Funktionen:
  • analyze_outliers(log_data) → Gibt eine outlier_summary-Struktur zurück, die folgendes enthält:
    • run_id
    • outlier_count
    • latency_distribution

retry_mechanism_analysis

• Art: python_script
• Ziel: linux-userspace
• Sprachen: Python
• Zweck: Vergleich der Retry-Overheads unter verschiedenen Parallelitätslevels.
• API-Funktionen:
  • compare_retry_overhead(log_data) → Liefert eine retry_analysis-Struktur mit:
    • parallelism_level
    • p50, p95, p99

alert_definition_specification

• Art: doc_only
• Ziel: mixed
• Sprachen: Markdown
• Zweck: Dokumentation der Spezifikation des „Max-only“-Alert-Mechanismus.

Installation & Nutzung

Da die Inhalte primär aus Python-Skripten bestehen, erfolgt die Nutzung direkt über Python 3.

Voraussetzungen

• Python ≥ 3.8
• Installierte Abhängigkeiten gemäß requirements.txt

Installation

pip install -r requirements.txt

Nutzung

Beispielhafte Ausführung:

python outlier_analysis.py /pfad/zu/logdaten
python retry_mechanism_analysis.py /pfad/zu/logdaten

Typische Use-Cases

• Analyse von Latenz-Ausreißern in Lasttests.
• Bewertung der Retry-Performance bei hoher Parallelität.
• Erstellung von Alarmierungsstrategien auf Basis von „Max-only“-Werten.

Struktur & mögliche Erweiterungen

• scripts/ : Enthält Python-Skripte für die Datenanalyse.
• docs/ : Enthält Spezifikationen und unterstützende Dokumentation.

Mögliche Erweiterungen:

• Integration zusätzlicher Metriken (z. B. Median jitter).
• Automatisiertes Reporting per CLI oder Web-Dashboard.
• Erweiterte Visualisierung für Retry-Analysen.

Lizenz

MIT-Lizenz.
Nutzung und Weitergabe auf eigene Verantwortung.

Alle Inhalte wurden automatisch erstellt. Keine Gewähr für Richtigkeit oder Eignung in beliebigen Anwendungsfällen.