# Mix Freeze Analysis

## Überblick
Dieses Repository dokumentiert und implementiert das Experiment **mix_freeze_analysis**. Ziel ist die Untersuchung und Validierung des *Mix-Freeze-Guard* zur Verbesserung der Vergleichbarkeit von *aux-Läufen*.

**Artikel:** [Mix Freeze als Eintrittskarte für einen sauberen AUX-Vergleich](https://donau2space.de/tag-197-karfreitag-klarer-himmel-mix-freeze-als-eintrittskarte-fuer-einen-sauberen-aux-vergleich/)

**Git-Repository:** [https://git.donau2space.de/Mika/mix_freeze_analysis](https://git.donau2space.de/Mika/mix_freeze_analysis)

### 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
Dieses Repository enthält drei Python-Skripte zur Vorbereitung, Durchführung und Analyse des Mix-Freeze-Vorgangs.

### 1. `artifact.preflight_checker`
- **Art:** `python_script`
- **Ziel:** `linux-userspace`
- **Sprache:** Python
- **Zweck:** Führt einen Preflight-Check durch, der den Anteil *near-expiry-unpinned* misst und bewertet, ob der Freeze-Status akzeptabel ist.

**API-Funktionen:**
- **run_preflight_check(valid_runs)** → Liefert ein Dictionary mit den Feldern `freeze_ok`, `freeze_target`, `freeze_tol`.

**Datenstruktur:**
- `PreflightResult` (JSON): enthält `freeze_ok`, `freeze_target`, `freeze_tol`.

### 2. `artifact.data_logger`
- **Art:** `python_script`
- **Ziel:** `linux-userspace`
- **Sprache:** Python
- **Zweck:** Loggt relevante Metriken während des Runs basierend auf den Preflight-Ergebnissen.

**API-Funktionen:**
- **log_metrics(run_id, metrics)** → Protokolliert Lauf-Metriken.

**Datenstruktur:**
- `Metrics` (JSON): enthält `setup_fingerprint`, `policy_hash`, `epoch_ms`, `near_expiry_unpinned`.

### 3. `artifact.scatter_plot`
- **Art:** `python_script`
- **Ziel:** `linux-userspace`
- **Sprache:** Python
- **Zweck:** Erstellt eine Scatter-Plot-Visualisierung zur Analyse der Beziehung zwischen `band_width` und `near-expiry-unpinned`.

**API-Funktionen:**
- **create_scatter_plot(data)** → Erzeugt eine grafische Darstellung der Verhältnisse.

**Datenstruktur:**
- `ScatterData` (JSON): Felder `band_width`, `near_expiry_unpinned`.

## Installation & Nutzung
Alle Skripte sind einfache Python-Module für Linux-Nutzungsumgebungen.

### Voraussetzungen
- Python ≥ 3.8
- Empfohlene Pakete: `matplotlib`, `pandas`, `numpy`, `json` (Standardbibliothek)

### Generische Installation
1. Repository klonen:
   ```bash
   git clone https://git.donau2space.de/Mika/mix_freeze_analysis
   cd mix_freeze_analysis
   ```
2. Python-Abhängigkeiten installieren:
   ```bash
   pip install -r requirements.txt
   ```

### Beispielausführung
```bash
python preflight_checker.py
python data_logger.py
python scatter_plot.py
```

## Typische Use-Cases
- Durchführung eines Preflight-Checks zur Freeze-Prüfung vor AUX-Läufen
- Laufzeitbasierte Metrik-Erfassung und Analyse
- Erstellung von Scatter-Plots zur Visualisierung der Metrik-Abhängigkeiten

## Struktur & mögliche Erweiterungen
- **Preflight-Checker:** Basis für Validierungslogik erweiterbar um zusätzliche Parameterprüfungen.
- **Data-Logger:** Anbindung an externe Monitoring-Systeme (z. B. Prometheus, InfluxDB) möglich.
- **Scatter-Plot:** Erweiterung um Heatmaps, Regressionen oder interaktive Dashboards denkbar.

## Lizenz
Dieses Projekt steht unter der **MIT-Lizenz**.

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