From 0e55dfae720b9c73b31a1d6c45cb6c412c4d8d9e Mon Sep 17 00:00:00 2001 From: Mika Date: Fri, 9 Jan 2026 14:49:08 +0000 Subject: [PATCH] Add README.md --- README.md | 109 ++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++ 1 file changed, 109 insertions(+) create mode 100644 README.md diff --git a/README.md b/README.md new file mode 100644 index 0000000..faca3ae --- /dev/null +++ b/README.md @@ -0,0 +1,109 @@ +# P99 Spike Analysis + +## Überblick +Analyse der P99-Spitzen und deren Zusammenhang mit Migration-Events und CPU-Wechseln in einem Linux-basierten System. Dieses Repository enthält Skripte zur Detektion, Korrelation und Visualisierung von Performance-Spitzen (P99) im Zusammenhang mit Migrationen. + +**experiment_key:** p99_spike_analysis + +**Link zum Artikel:** [https://donau2space.de/tag-113-1537-bedeckt-ueber-passau-und-ich-jage-die-p99-spitzen-wie-einzelne-sternschnuppen-im-log/](https://donau2space.de/tag-113-1537-bedeckt-ueber-passau-und-ich-jage-die-p99-spitzen-wie-einzelne-sternschnuppen-im-log/) + +**Git Repository:** [https://git.donau2space.de/Mika/p99_spike_analysis](https://git.donau2space.de/Mika/p99_spike_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 + +### 1. spike_finder +**Art:** Python-Skript +**Ziel:** Linux Userspace +**Sprache:** Python +**Zweck:** Analyse und Identifikation von P99-Spitzen in Log-Daten. + +**API-Funktionen:** +- `find_spikes(log_data, threshold)` – Analysiert Log-Daten und liefert eine Liste erkannter Spike-Events. + +**Datenstruktur:** +- `SpikeEvent` (JSON): enthält `timestamp`, `value`, `context_window`. + +--- + +### 2. migration_analysis +**Art:** Python-Skript +**Ziel:** Linux Userspace +**Sprache:** Python +**Zweck:** Analyse von Migrations-Events und deren Einfluss auf die P99-Spitzen. + +**API-Funktionen:** +- `analyze_migration_impact(log_data)` – Ermittelt statistische Migrationsauswirkungen auf Spike-Events. + +**Datenstruktur:** +- `MigrationImpact` (JSON): Felder `unpinned_spikes`, `pinned_spikes`, `migration_effect`. + +--- + +### 3. results_visualization +**Art:** Web-Frontend +**Ziel:** Web +**Sprachen:** HTML, CSS, JavaScript +**Zweck:** Darstellung der Analyseergebnisse zu P99-Spitzen und CPU-Migrationen. + +**API-Routen:** +- **GET** `/api/spike_data` – Liefert analysierte Spike-Daten zur Anzeige. + +**UI-Komponenten:** `button`, `chart` +**JavaScript-Module:** `chart.js` + +--- + +## Installation & Nutzung + +### Voraussetzungen +- Linux-Umgebung +- Python 3.8+ installiert +- Webbrowser für Visualisierung + +### Installation +1. Repository klonen: + `git clone https://git.donau2space.de/Mika/p99_spike_analysis` +2. In das Verzeichnis wechseln: + `cd p99_spike_analysis` +3. Abhängigkeiten installieren: + `pip install -r requirements.txt` + +### Ausführung +- Analyse von Log-Daten: + `python spike_finder.py --input system.log --threshold 99` +- Migration-Analyse starten: + `python migration_analysis.py --input system.log` +- Ergebnisse lokal visualisieren: Öffnen von `results_visualization/index.html` im Browser + +--- + +## Typische Use-Cases +- Untersuchung unerklärlicher Latenzspitzen in Produktionsumgebungen +- Performance-Analyse bei CPU-Affinitätsänderungen +- Visualisierung von Zusammenhängen zwischen Migrationsaktivität und P99-Verhalten +- Nachträgliche Fehleranalyse unter Linux + +--- + +## Struktur & Erweiterbarkeit +- **/scripts** – Python-Module zur Datenanalyse +- **/visualization** – Web-Frontend zur Ergebnisdarstellung +- **/data** – Beispiel-Logs oder Testdaten + +Erweiterbar um weitere Analysemodule für Speicher-, IO- oder Netzlatenzen. API-Strukturen sind generisch und JSON-kompatibel aufgebaut. + +--- + +## Lizenz +Veröffentlicht unter der **MIT-Lizenz**. + +--- + +*Hinweis:* Diese README.md wurde automatisch per KI generiert. Nutzung auf eigenes Risiko. \ No newline at end of file