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# no_cpu_switch_analysis
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## Überblick
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Dieses Projekt dient der Analyse von "no_cpu_switch"-Spikes durch erweiterte Logging-Techniken mit eBPF und datengestützte Entscheidungsfindung. Ziel ist es, Ursachen von ungewöhnlichen Scheduler-Ereignissen zu identifizieren und diese anhand korrelierter Trace-Daten systematisch zu klassifizieren.
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**Link zum Artikel:** [https://donau2space.de/tag-118-1617-nebel-ueber-passau-und-ich-entlarve-zwei-no_cpu_switch-spikes-als-versteckte-switches/](https://donau2space.de/tag-118-1617-nebel-ueber-passau-und-ich-entlarve-zwei-no_cpu_switch-spikes-als-versteckte-switches/)
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**Git Repository:** [https://git.donau2space.de/Mika/no_cpu_switch_analysis](https://git.donau2space.de/Mika/no_cpu_switch_analysis)
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### Hinweis
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Alle Inhalte wurden per KI generiert.
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Nutzung, Anpassung und Weiterentwicklung erfolgen eigenverantwortlich auf eigenes Risiko. Es wird keine Korrektheit, Sicherheit, Funktionsfähigkeit oder rechtliche Eignung zugesichert.
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## Inhalt des Repositories
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### trace_agg
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- **Art:** Python-Skript
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- **Ziel:** Linux Userspace
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- **Beschreibung:** Aggregiert Trace-Daten aus Ereignisprotokollen und erzeugt kompaktes JSON für nachfolgende Analyse.
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- **Sprache:** Python
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**API-Funktion:**
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- `aggregate_trace_data(correlation_id) → json` – Zusammenführung und Aggregation von Trace-Einträgen mit gemeinsamer Korrelations-ID.
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**Datenstruktur:**
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- `TraceData` (JSON): enthält Felder *had_sched_switch*, *had_irq*, *had_softirq*, *cpu_ids_seen*.
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### decision_tree
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- **Art:** Python-Skript
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- **Ziel:** Linux Userspace
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- **Beschreibung:** Führt eine Klassifizierung von Scheduler-Ereignissen basierend auf Kontextmarkern durch und leitet daraus Entscheidungsableitungen ab.
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- **Sprache:** Python
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**API-Funktion:**
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- `classify_event(context_marker) → string` – Klassifiziert Event auf Basis von Kontextinformationen.
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### probe_config
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- **Art:** Dokumentation
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- **Ziel:** Gemischt (Analyseunterstützung)
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- **Beschreibung:** Enthält Informationen zu Read-/Write-Probes zur Verfeinerung der Event-Analyse.
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## Installation & Nutzung
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1. **Voraussetzungen:** Python 3.9 oder höher, Linux-Userspace mit eBPF-Unterstützung.
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2. Repository klonen und in das Projektverzeichnis wechseln:
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```bash
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git clone https://git.donau2space.de/Mika/no_cpu_switch_analysis
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cd no_cpu_switch_analysis
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```
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3. Abhängigkeiten installieren:
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```bash
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pip install -r requirements.txt
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```
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4. Skripte ausführen:
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```bash
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python trace_agg.py
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python decision_tree.py
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```
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## Typische Use-Cases
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- Identifikation von Anomalien im Scheduler-Verhalten.
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- Klassifizierung von CPU-Switch-Ereignissen anhand von Kontextmerkmalen.
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- Aggregation großer Mengen von Trace-Daten für maschinelle Lernverfahren.
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- Erweiterbare Basis für fortgeschrittene Performance-Analysen unter Linux.
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## Struktur & Erweiterbarkeit
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- **/trace_agg.py** – Aggregationsmodul für Trace-Daten.
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- **/decision_tree.py** – Klassifikationslogik.
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- **/docs/probe_config.md** – Dokumentation zu Probes und Analyseparametern.
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Erweiterungen können z. B. durch zusätzliche Analyse-Module, überarbeitete Klassifikationsmodelle oder Integration in Monitoring-Pipelines erfolgen.
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## Lizenz
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Dieses Projekt steht unter der **MIT-Lizenz**.
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Hinweis: Inhalte wurden automatisch generiert. Nutzung auf eigene Verantwortung. |