diff --git a/README.md b/README.md
new file mode 100644
index 0000000..8eaed1c
--- /dev/null
+++ b/README.md
@@ -0,0 +1,76 @@
+# Migration Performance Analysis
+
+## Überblick
+Dieses Repository dokumentiert das Experiment **migration_performance_analysis**. Ziel ist die Untersuchung der Auswirkungen von vCPU-Pinning auf Migrationsspitzen in virtualisierten Umgebungen. Analyse- und Visualisierungstools bewerten Performance-Daten, um Migrationsverhalten unter Last nachvollziehbar zu machen.
+
+**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.
+
+**Link zum Artikel:** [Begleitender Blogeintrag](https://donau2space.de/tag-114-1510-leichter-schnee-ueber-passau-und-ich-lasse-migrationen-gegen-halb-gepinnt-antreten/)  
+**Git-Repository:** [https://git.donau2space.de/Mika/migration_performance_analysis](https://git.donau2space.de/Mika/migration_performance_analysis)
+
+## Inhalt des Repositories
+Das Repository besteht aus drei technischen Artefakten:
+
+### 1. trace_analysis
+- **Zweck:** Analyse von Performance-Daten von Migrationen mithilfe von eBPF-Probes  
+- **Art:** Python-Skript  
+- **Zielplattform:** Linux Userspace  
+- **Sprache:** Python  
+- **API-Funktion:**  
+  - `analyze_spikes(event_log)` → Liefert `spike_analysis_report` mit Feldern *migration_type*, *timestamp*, *spike_count*.
+
+### 2. migration_metrics
+- **Zweck:** Berechnung und Aufbereitung von Metriken, insbesondere P99-Spitzenwerten und Migrationsfrequenzen  
+- **Art:** Python-Skript  
+- **Zielplattform:** Linux Userspace  
+- **Sprache:** Python  
+- **API-Funktion:**  
+  - `calculate_metrics(migration_data)` → Erzeugt `metric_report` mit Feldern *p99_delta* und *migration_spike_percentage*.
+
+### 3. data_visualization
+- **Zweck:** Weboberfläche zur Darstellung der Analysedaten und Metriken  
+- **Art:** Web-UI  
+- **Zielplattform:** Webbrowser  
+- **Sprachen:** HTML, CSS, JavaScript  
+- **Routen:**  
+  - `GET /migration_report` → Liefert ein *metric_report*-Objekt  
+- **Genutzte JS-Module:** *chart.js*
+
+## Installation & Nutzung
+### Python-Komponenten
+1. Voraussetzung: Python ≥ 3.8 unter Linux  
+2. Installation der Abhängigkeiten:
+   ```bash
+   pip install -r requirements.txt
+   ```
+3. Ausführung der Skripte:
+   ```bash
+   python trace_analysis.py --input events.json
+   python migration_metrics.py --input spike_analysis.json
+   ```
+
+### Weboberfläche
+1. Öffnen Sie `data_visualization/index.html` im Browser.  
+2. Die grafische Darstellung wird automatisch aus den generierten Metrikdaten erstellt.
+
+## Typische Use-Cases
+- Evaluation der Effekte von CPU-Pinning bei Migrationen
+- Identifikation von Migrationsspitzen mit Hilfe von eBPF-Traces
+- Darstellung und Vergleich von Performance-Metriken über verschiedene Testläufe
+
+## Struktur & mögliche Erweiterungen
+- **scripts/** enthält Python-Analysetools  
+- **visualization/** stellt Visualisierungs-Frontend und Ressourcen  
+- **data/** dient zur Ablage der verwendeten und erzeugten JSON-Berichte  
+
+Erweiterungsmöglichkeiten:
+- Zusätzliche Analysefunktionen zur Korrelation mit IO- und Netzwerklatenz  
+- Verbesserung der Visualisierung mit erweiterten Diagrammtypen  
+- Integration einer REST-API zur Live-Datenabfrage
+
+## Lizenz
+Lizenz: **MIT**  
+
+Alle Inhalte wurden automatisch durch KI erstellt. Nutzung auf eigenes Risiko.
\ No newline at end of file