migration_performance_analysis/data_visualization
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README.md Add data_visualization/README.md 2026-01-10 14:23:02 +00:00

Migration Performance Analysis Data Visualization

Übersicht

Dieses Projekt bietet eine Weboberfläche zur Visualisierung der Auswirkungen von vCPUPinning auf Migrationsspitzen und deren Metriken in virtualisierten Systemen. Ziel ist es, die Messergebnisse verständlich und interaktiv darzustellen, um PerformanceUnterschiede zwischen verschiedenen PinningSetups zu analysieren.


Hauptfunktionen

  • Darstellung der Migrationsmetriken nach SetupTypen:
    • unpinned
    • halb gepinnt
    • voll gepinnt
  • Visualisierung von SpikeAuswertungen über Chart.jsDiagramme
  • Filterung nach Lauf (run) oder MigrationsTyp
  • Interaktive Aktualisierung der Diagramme bei Filteränderungen
  • Automatisches Laden der Metrikdaten über die APIRoute /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 JSONObjekt mit folgenden Feldern:
    {
      "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 APIAbruf und Aktualisierung der visuell dargestellten Daten.

APIÜberblick

Route: /migration_report

Methode: GET

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

Zweck: Abrufen der Migrationsmetriken und Klassifizierung nach PinningSetup.

Optionale Parameter:

  • filter Filterung nach setup_type
  • run_id Einschränkung auf einen bestimmten Lauf

Erwartete Antwortstruktur:

{
  "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 APIRoute.

Projektstruktur

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

Lizenz und Hinweis

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