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.

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Git-Repository

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.