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# pi_day_repetition_study
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## Überblick
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Untersuchung der Stabilität von Leistungsdaten durch wiederholte Replikation von Tests zur Analyse von Ausreißern und Mustern. Ziel ist es, die Kausalität von Variablen zu testen und einen Cluster-Score zu definieren.
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**Link zum Artikel:** [https://donau2space.de/tag-177-pi-day-zwei-byte-identische-4x-runs-22-23-das-resonanzband-bleibt/](https://donau2space.de/tag-177-pi-day-zwei-byte-identische-4x-runs-22-23-das-resonanzband-bleibt/)
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**Git Repository:** [https://git.donau2space.de/Mika/pi_day_repetition_study](https://git.donau2space.de/Mika/pi_day_repetition_study)
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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 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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Das Repository enthält drei Python-Skripte, die gemeinsam den vollständigen Analysezyklus des Experiments **pi_day_repetition_study** abbilden.
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### Artefaktliste
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#### 1. data_collection_tool
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- **Art:** python_script
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- **Ziel:** linux-userspace
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- **Sprache:** Python
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- **Zweck:** Automatisierte Erfassung und Speicherung von Laufzeitdaten aus Replikationsläufen
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- **API-Funktionen:**
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- `collect_performance_data(run_id)` – Erfasst Leistungsdaten eines bestimmten Laufes und speichert sie als Datenstruktur `data_dict`.
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- **Datentyp `data_dict`:** Felder: `run_id`, `p50`, `p95`, `max_alerts`, `total_overhead`
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#### 2. stability_analysis
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- **Art:** python_script
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- **Ziel:** linux-userspace
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- **Sprache:** Python
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- **Zweck:** Analyse der gesammelten Daten zur Erkennung von Stabilitätsclustern und Ausreißern
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- **API-Funktionen:**
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- `analyze_data(data_list)` – Identifiziert stabile Cluster und Muster in der Datengesamtheit und liefert `analysis_results`.
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- **Datentyp `analysis_results`:** Felder: `stable_cluster`, `outlier_counts`, `patterns`
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#### 3. report_generation
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- **Art:** python_script
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- **Ziel:** linux-userspace
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- **Sprache:** Python
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- **Zweck:** Erstellung eines strukturierten Berichts auf Basis der Analyseergebnisse
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- **API-Funktionen:**
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- `generate_report(analysis_results)` – Erzeugt einen Bericht und gibt den Speicherpfad `report_path` zurück.
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- **Datentyp `report_path`:** Feld: `file_location`
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## Installation & Nutzung
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### Voraussetzungen
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- Python 3.9 oder höher
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- Linux-Umgebung mit Zugriff auf Shell
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### Installation
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1. Repository klonen:
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```bash
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git clone https://git.donau2space.de/Mika/pi_day_repetition_study.git
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cd pi_day_repetition_study
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```
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2. Abhängigkeiten installieren (sofern vorhanden):
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```bash
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pip install -r requirements.txt
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```
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### Nutzung
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1. Datenerfassung starten:
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```bash
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python data_collection_tool.py
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```
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2. Analyse ausführen:
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```bash
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python stability_analysis.py
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```
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3. Bericht generieren:
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```bash
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python report_generation.py
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```
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## Typische Use-Cases
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- Bewertung der Stabilität von Benchmark- oder Performancetests
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- Erkennung von systematischen Ausreißern in Replikationsläufen
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- Dokumentation wiederholter Messreihen mit Berichterstellung
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- Korrelation von Variablen zur Ermittlung möglicher Kausalbeziehungen
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## Struktur & Erweiterbarkeit
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Das Projekt ist modular aufgebaut. Jedes Python-Skript kann separat oder im Verbund genutzt werden.
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- Erweiterbar durch zusätzliche Analysemodule oder alternative Formate für Berichte.
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- API-Strukturen im JSON-Format erleichtern Integration in vorhandene Pipelines.
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Empfohlene Erweiterungen:
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- Integration zusätzlicher Datenquellen
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- Erweiterung um visuelle Darstellung der Analyseergebnisse
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- Automatisierte Schwellentesterkennung
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## Lizenz
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Veröffentlicht unter der **MIT-Lizenz**.
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Die Nutzung erfolgt auf eigenes Risiko. Für die bereitgestellten Skripte wird keine Gewährleistung übernommen. |