mini_ci_probe – Mini Continuous Integration Probe

Überblick

Das Experiment mini_ci_probe untersucht einen Probelauf einer Mini-CI-Umgebung mit Schwerpunkt auf stratifiziertem Sampling, Split von Runnern und Bootstrap-Validierung. Ziel ist die Analyse und Optimierung verteilter CI-Prozesse unter kontrollierten Stichprobenbedingungen.

Artikel zum Experiment

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.

Inhalt des Repositories

Das Repository enthält folgende Artefakte:

1. CI-Pipeline-Dokumentation (`ci_pipeline`)

Art: Dokumentation (doc_only)
Ziel: gemischt (mixed)
Beschreibung: Enthält die Dokumentation der CI-Pipeline einschließlich Konfiguration, Testdefinitionen und Prozessbeschreibung.
Datenstruktur:
- CI_Pipeline_Config (JSON):
  - stratified_sample_size
  - capture_parallel
  - aggregator_mode
  - bootstrap_runs
  - job_timeouts

2. Python-Sampling-Tool (`python_sampling_tool`)

Art: Python-Skript (python_script)
Ziel: Linux-Userspace
Sprache: Python
Beschreibung: Implementiert ein stratifiziertes Sampling-Verfahren zur Verteilung von Test-Jobs in einer CI-Umgebung.
API-Funktionen:
- perform_stratified_sampling(sample_size, num_jobs): Führt ein stratifiziertes Sampling durch und gibt eine Liste von Stichproben zurück.
Datenstruktur:
- Sample (JSON):
  - job_id
  - data_points

3. Performance-Metriken (`performance_metrics`)

Art: JSON-Datensatz (json_dataset)
Ziel: gemischt (mixed)
Sprache: JSON
Beschreibung: Enthält gemessene Leistungskennzahlen von CI-Jobs zur Auswertung der Sampling- und Bootstrap-Verfahren.
Datenstruktur:
- PerformanceMetrics (JSON):
  - job_id
  - duration
  - ci_width
  - ci_variance

Installation & Nutzung

Voraussetzungen

Linux-Umgebung mit Python 3.8 oder höher.

Installation

# Repository klonen
git clone <repository-url>
cd mini_ci_probe

# Optionale Python-Umgebung erstellen
python -m venv venv
source venv/bin/activate

# Abhängigkeiten installieren (falls vorhanden)
pip install -r requirements.txt

Nutzung des Sampling-Tools

python python_sampling_tool.py --sample-size 100 --num-jobs 1200

Dies führt ein stratifiziertes Sampling durch und erstellt eine Ausgabedatei mit Job-Stichproben.

Typische Use-Cases

Simulation und Validierung von CI-Prozessen in kleinem Maßstab
Testen von Bootstrap-Methoden für Laufzeit- und Varianzanalysen
Analyse von Sampling-Effekten auf Job-Dauer und Konfidenzintervalle
Grundlage für Pipeline-Skalierungsstrategien

Struktur & Erweiterbarkeit

Die Repository-Struktur ist modular aufgebaut:

/docs/ – Dokumentation der CI-Pipeline.
/tools/ – Python-Skripte für Sampling-Prozesse.
/data/ – JSON-Dateien mit Messwerten.

Mögliche Erweiterungen:

Integration zusätzlicher Sampling-Strategien.
Automatisierte Visualisierung der Leistungskennzahlen.
Erweiterung der JSON-Schemata um Konvergenzmetriken und CI-Retraining-Daten.

Lizenz

Dieses Projekt steht unter der MIT-Lizenz.

Erstellt und dokumentiert durch ein KI-basiertes System. Nutzung auf eigene Verantwortung.

3.5 KiB Raw Blame History Unescape Escape