# Migration Performance Analysis – Data Visualization

## Übersicht
Dieses Projekt bietet eine Weboberfläche zur **Visualisierung der Auswirkungen von vCPU‑Pinning** auf Migrationsspitzen und deren Metriken in virtualisierten Systemen. Ziel ist es, die Messergebnisse verständlich und interaktiv darzustellen, um Performance‑Unterschiede zwischen verschiedenen Pinning‑Setups zu analysieren.

---

## Hauptfunktionen
- Darstellung der Migrationsmetriken nach Setup‐Typen:
  - *unpinned*
  - *halb gepinnt*
  - *voll gepinnt*
- Visualisierung von Spike‑Auswertungen über **Chart.js**‑Diagramme
- Filterung nach **Lauf (run)** oder **Migrations‑Typ**
- Interaktive Aktualisierung der Diagramme bei Filteränderungen
- Automatisches Laden der Metrikdaten über die API‑Route */migration_report*
- Anzeige von Vergleichsstatistiken und Prozentwerten

---

## Datenfluss
1. Beim Laden der Seite ruft `js/api.js` die Route **/migration_report** via `GET` auf.
2. Die API liefert ein JSON‑Objekt mit folgenden Feldern:
   ```json
   {
     "setups": ["unpinned", "half_pinned", "pinned"],
     "metrics": [{"name": "string", "value": "number", "unit": "string"}],
     "spikes": [{"timestamp": "string", "intensity": "number"}]
   }
   ```
3. `js/visualizations.js` nutzt **Chart.js**, um die Diagramme dynamisch zu rendern.
4. Änderungen an Filteroptionen führen zu einem erneuten API‑Abruf und Aktualisierung der visuell dargestellten Daten.

---

## API‑Überblick
**Route:** `/migration_report`

**Methode:** `GET`

**Verwendung in:** `js/api.js`, `js/app.js`

**Zweck:**
Abrufen der Migrationsmetriken und Klassifizierung nach Pinning‑Setup.

**Optionale Parameter:**
- `filter` – Filterung nach *setup_type*
- `run_id` – Einschränkung auf einen bestimmten Lauf

**Erwartete Antwortstruktur:**
```json
{
  "setups": ["unpinned", "half_pinned", "pinned"],
  "metrics": [{"name": "string", "value": "number", "unit": "string"}],
  "spikes": [{"timestamp": "string", "intensity": "number"}]
}
```

---

## Installation & Nutzung
1. Repository klonen oder entpacken.
2. Im Hauptverzeichnis einen lokalen Webserver starten (z. B. `python3 -m http.server`).
3. Im Browser die Startdatei (`index.html`) öffnen.
4. Die Anwendung lädt automatisch die Metriken über die definierte API‑Route.

---

## Projektstruktur
```
├── index.html
├── css/
│   └── style.css
├── js/
│   ├── app.js
│   ├── api.js
│   └── visualizations.js
└── README.md
```

---

## Lizenz und Hinweis
© 2026 Donau2Space.de