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+## n40_time_measurement – Experiment zur präzisen Zeitmessung
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+### Überblick
+Dieses Repository dokumentiert das Experiment **n40_time_measurement**. Ziel ist die präzise Messung und Aggregation von Kernel-Ereignissen mit Schwerpunkt auf Stabilität und Verlässlichkeit der ermittelten Metriken.
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+**Link zum Artikel:** [https://donau2space.de/tag-126-1251-wolkig-ueber-passau-und-mein-n40-bekommt-heute-drei-neue-harte-punkte/](https://donau2space.de/tag-126-1251-wolkig-ueber-passau-und-mein-n40-bekommt-heute-drei-neue-harte-punkte/)  
+**Git Repository:** [https://git.donau2space.de/Mika/n40_time_measurement](https://git.donau2space.de/Mika/n40_time_measurement)
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+### Hinweis
+Alle Inhalte wurden per KI generiert.  
+Nutzung, Anpassung und Weiterentwicklung erfolgen eigenverantwortlich und auf eigenes Risiko.  
+Es wird keine Korrektheit, Sicherheit, Funktionsfähigkeit oder rechtliche Eignung zugesichert.
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+### Inhalt des Repositories
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+#### 1. clocksource_switch_analysis
+- **Art:** python_script  
+- **Zielumgebung:** Linux Userspace  
+- **Sprachen:** Python  
+- **Zweck:** Analyse und Aggregation von 'clocksource_switch'-Ereignissen aus Rohdaten.  
+- **API-Funktion:**  
+  - **aggregate_clocksource_data(raw_data)** → Gibt `aggregated_data` zurück.
+- **Datenstruktur:** `aggregated_data` (JSON) mit Feldern:
+  - mean  
+  - p50  
+  - p95  
+  - p99  
+  - retry_free_rate
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+#### 2. sanity_check_tool
+- **Art:** python_script  
+- **Zielumgebung:** Linux Userspace  
+- **Sprachen:** Python  
+- **Zweck:** Durchführung von Sanity-Checks auf den gemessenen Ereignissen.  
+- **API-Funktion:**  
+  - **perform_sanity_check(run_summary)** → Gibt `sanity_results` zurück.  
+- **Datenstruktur:** `sanity_results` (JSON) mit Feldern:
+  - missing_write_pairs  
+  - broken_corr_ids  
+  - empty_fields
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+#### 3. results_visualization
+- **Art:** web_ui  
+- **Zielumgebung:** Web  
+- **Sprachen:** HTML, CSS, JavaScript  
+- **Zweck:** Webbasierte Visualisierung der aggregierten Ergebnisse.
+- **Routen:**  
+  - **GET /results** – Lädt die aggregierten Ergebnisse zur Anzeige.  
+- **CSS-Komponenten:** chart-style  
+- **JavaScript-Module:** chart-library
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+### Voraussetzungen (Webserver/DB)
+- Installierter Webserver (z. B. Nginx oder Apache)  
+- Unterstützung für statische HTML-, CSS- und JS-Dateien  
+- Optional: Backend-Endpunkt zur Bereitstellung der aggregierten JSON-Ergebnisse
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+### Starten der Anwendung
+1. Webserver starten und `results_visualization`-Verzeichnis bereitstellen.  
+2. Browser öffnen und auf `/results` zugreifen, um die visuellen Darstellungen zu laden.
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+### Installation & Nutzung
+Da mehrere Python-Komponenten vorhanden sind, sollte eine saubere virtuelle Umgebung genutzt werden:
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+1. Python ≥ 3.8 installieren.
+2. Virtuelle Umgebung einrichten:  
+   `python3 -m venv venv && source venv/bin/activate`
+3. Abhängigkeiten installieren:  
+   `pip install -r requirements.txt`
+4. Analyseskript ausführen:  
+   `python clocksource_switch_analysis.py input_data.json`
+5. Sanity-Check durchführen:  
+   `python sanity_check_tool.py aggregated_data.json`
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+### Typische Use-Cases
+- Untersuchung der Stabilität von Clocksource-Mechanismen.  
+- Validierung von Kernel-Ereignisdaten mittels Sanity-Checks.  
+- Visualisierung und Vergleich mehrerer Messläufe.  
+- Entwicklung weiterführender Analysemetriken auf Basis strukturierter Aggregationsdaten.
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+### Struktur & Erweiterbarkeit
+- **Analyse:** Kernlogik in `clocksource_switch_analysis`.  
+- **Validierung:** Separate Prüfung der Datenintegrität über `sanity_check_tool`.  
+- **Präsentation:** Webbasierte Darstellung in `results_visualization`.  
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+Zukünftige Erweiterungen können zusätzliche Eventtypen oder neue Visualisierungsoptionen integrieren.
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+### Lizenz
+Dieses Repository steht unter der **MIT-Lizenz**. Nutzung und Weiterverbreitung sind unter Einhaltung der Lizenzbedingungen gestattet.
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+Automatisch generierte technische Dokumentation ohne Gewähr.