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# Max Only Alert Analysis
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## Überblick
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Das Experiment *max_only_alert_analysis* untersucht den sogenannten „Max-only Alert“, um Ausreißer (Outlier) unter kontrollierten Bedingungen zu identifizieren und reproduzierbar zu analysieren. Es werden Python-Skripte zur Log-Analyse und statistischen Auswertung genutzt, ergänzt durch eine Web-Oberfläche zur Visualisierung.
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### Hinweis
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Alle Inhalte wurden per KI generiert.
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Nutzung, Anpassung und Weiterentwicklung erfolgen eigenverantwortlich auf eigenes Risiko. Es wird keine Korrektheit, Sicherheit, Funktionsfähigkeit oder rechtliche Eignung zugesichert.
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**Artikel:** [https://donau2space.de/tag-176-max-only-alert-scharfgeschaltet-erst-synthetisch-dann-run-21-4x-und-eine-erste-autopsy/](https://donau2space.de/tag-176-max-only-alert-scharfgeschaltet-erst-synthetisch-dann-run-21-4x-und-eine-erste-autopsy/)
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**Git Repository:** [https://git.donau2space.de/Mika/max_only_alert_analysis](https://git.donau2space.de/Mika/max_only_alert_analysis)
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## Inhalt des Repositories
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### 1. max_alert_logging
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- **Art:** Python-Skript
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- **Ziel:** Linux Userspace
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- **Sprachen:** Python
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- **Zweck:** Analysiert Logs, dedupliziert Einträge und generiert präzise Max-only Alerts.
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**API-Funktionen:**
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- `log_alert(corr_id, stratum, job_parallelism, expires_at_dist_hours, t_gate_read, t_index_visible, retry_taken, retry_total_overhead_ms, policy_hash, setup_fingerprint)` – Erzeugt einen Log-Eintrag und gibt `Boolean` zurück, ob der Vorgang erfolgreich war.
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**Datenstrukturen:**
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- `log_entry` (JSON) – Enthält Felder für Korrelation, Stratum, Parallelität, Laufzeiten und Policy-bezogene Parameter.
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### 2. outlier_analysis
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- **Art:** Python-Skript
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- **Ziel:** Linux Userspace
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- **Sprachen:** Python
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- **Zweck:** Analysiert Log-Daten und erzeugt Outlier-Reports mit statistischen Kennzahlen.
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**API-Funktionen:**
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- `analyze_outliers(log_entries)` – Berechnung von Ausreißern und Rückgabe einer Liste von Outlier-Daten mit Kennwerten.
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**Datenstrukturen:**
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- `outlier_report` (JSON) – Felder: mean, median, p90, p95, p99, max, clusters.
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### 3. visualization_ui
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- **Art:** Web-UI
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- **Ziel:** Web
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- **Sprachen:** HTML, CSS, JavaScript
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- **Zweck:** Darstellung der erzeugten Alerts und Analyse-Ergebnisse.
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**Routen:**
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- `GET /alert-data` – Liefert Max-only Alert Daten.
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- `GET /outlier-report` – Liefert Outlier-Bericht zur Anzeige.
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## Voraussetzungen (Webserver)
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- Installierter Webserver (z. B. Nginx oder Apache)
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- Python 3.9 oder höher
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- Pip-Umgebung für lokale Skriptausführung
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## Installation & Nutzung
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1. Repository klonen:
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- `git clone https://git.donau2space.de/Mika/max_only_alert_analysis`
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2. Verzeichnis öffnen:
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- `cd max_only_alert_analysis`
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3. Abhängigkeiten installieren:
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- `pip install -r requirements.txt`
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4. Python-Skripte ausführen:
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- `python max_alert_logging.py`
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- `python outlier_analysis.py`
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5. Web-Oberfläche starten (lokal oder per Webserver bereitstellen).
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## Typische Use-Cases
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- Analyse von Cluster-Jobs zur Identifikation von Laufzeitausreißern.
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- Erzeugung und Überwachung präziser Max-only Alerts.
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- Statistische Bewertung von Performance-Daten.
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- Visualisierung und Reporting von Analyseergebnissen.
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## Struktur & Erweiterbarkeit
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- **scripts/** – Enthält Python-Skripte für Log-Analyse und Ausreißererkennung.
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- **web_ui/** – Beinhaltet HTML-, CSS- und JS-Komponenten zur Visualisierung.
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- **data/** – Beispiel- und Testdaten für Analysen.
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Das Projekt kann erweitert werden durch:
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- zusätzliche Statistiken und Visualisierungen,
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- API-Erweiterungen zur Echtzeit-Datenerfassung,
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- Integration mit externen Monitoring-Systemen.
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## Lizenz
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Veröffentlicht unter der **MIT-Lizenz**.
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Alle Inhalte, einschließlich Dokumentation und Quelltexte, wurden automatisiert per KI erstellt. Nutzung erfolgt auf eigenes Risiko.
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