# Piecewise Policy Validation

## Überblick
Dieses Repository dokumentiert das Experiment **piecewise_policy_validation**. Ziel ist die Entwicklung und Validierung einer Piecewise-Policy zur Optimierung von Worst-Case-Wartezeiten und zur Minimierung von Unknowns in System-Performance-Tests.

[Artikel auf donau2space.de](https://donau2space.de/tag-153-bedeckter-himmel-aber-klare-wahl-finale-piecewise-policy-steht/)  
[Git-Repository](https://git.donau2space.de/Mika/piecewise_policy_validation)

### 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 Daten- und Dokumentationsartefakte zur Analyse und Nachvollziehbarkeit der Policy-Validierung. Im Folgenden sind alle Artefakte aufgeführt.

### 1. validation_summary
- **Zweck:** Enthält Ergebnisse der Mini-Validierung mit Kennzahlen zur Sichtbarkeit, Unknowns und Worst-Case-Wartezeit.  
- **Art:** csv_dataset  
- **Ziel:** linux-userspace  
- **Sprachen:** CSV  
- **Datenstruktur:** Tabelle **validation_summary** mit den Feldern `run_id`, `visibility`, `unknown`, `worst_case`

### 2. policy_constants
- **Zweck:** Enthält versionierte Policy-Einstellungen für pinned und unpinned mit den jeweiligen Variablen.  
- **Art:** json_dataset  
- **Ziel:** linux-userspace  
- **Sprachen:** JSON  
- **Datenstruktur:** JSON-Objekt **policy_constants** mit den Feldern `pinned`, `unpinned`

### 3. decision_table
- **Zweck:** Dokumentation der Entscheidungsfindung und der gewählten Policies mit Alternativen.  
- **Art:** doc_only  
- **Ziel:** mixed  
- **Sprachen:** Dokumentationstext

## Installation & Nutzung
Dieses Repository enthält keine ausführbaren Komponenten oder CLI-Tools. Es dient der Dokumentation und Analyse.  
Daten können direkt aus den CSV- und JSON-Dateien eingelesen und in analytische Workflows integriert werden.

**Beispielhafte Nutzung:**
- Laden der CSV-Datei in Python, R oder ein Statistik-Tool zur Auswertung der Worst-Case-Metriken.
- Import der JSON-Datei zur Rekonstruktion der Policy-Einstellungen in Simulationen.
- Nutzung der decision_table zur Nachvollziehbarkeit der Entscheidungslogik.

## Typische Use-Cases
- Vergleich von Policy-Varianten hinsichtlich Performance und Stabilität.
- Erstellung von Validierungsberichten mit aggregierten Metriken.
- Vorbereitung von Folgeexperimenten mit angepassten Parametern.
- Integration der Entscheidungstabelle in Planungstools.

## Struktur & Erweiterbarkeit
- **datasets/**: Enthält die CSV- und JSON-Daten für Analysen.  
- **docs/**: Enthält die Entscheidungstabellen und methodischen Erläuterungen.  
- Erweiterungen sind möglich durch Hinzufügen weiterer Validierungsdatensätze oder Dokumentationen zu neuen Policy-Varianten.

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

*Hinweis:* Alle Inhalte wurden automatisch durch KI erstellt. Nutzung und Weiterverarbeitung erfolgen auf eigene Verantwortung und ohne Gewähr.