# Policy Metrics Monitoring

## Überblick
Dieses Repository enthält das Experiment **policy_metrics_monitoring**. Ziel ist die Überwachung, Auswertung und Darstellung von Policy-Rollouts durch strukturierte Metriken, integrierte Fehlerbehandlung und automatisierte Analysen.

### 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.

**Link zum Artikel:** [https://donau2space.de/tag-142-ich-schalte-die-policy-erst-als-kommentar-scharf-drei-metriken-eine-go-no-go-regel/](https://donau2space.de/tag-142-ich-schalte-die-policy-erst-als-kommentar-scharf-drei-metriken-eine-go-no-go-regel/)

**Git Repository:** [https://git.donau2space.de/Mika/policy_metrics_monitoring](https://git.donau2space.de/Mika/policy_metrics_monitoring)

---

## Inhalt des Repositories

### 1. policy_eval
- **Art:** Python Script  
- **Ziel:** Linux Userspace  
- **Sprachen:** Python  
- **Beschreibung:** Evaluierung von Policies mit eingebauter Fehlerbehandlung, Aggregation von Warn- und Fehlermetriken.

**API-Übersicht:**
- **Funktion:** `evaluate_policy(drift_report)` → Gibt `evaluation_metrics` zurück.
- **Datenstruktur:** `evaluation_metrics (JSON)` mit folgenden Feldern:
  - `total_warn`
  - `total_fail`
  - `unknowns`
  - `manual_overrides`

### 2. rollout_metrics
- **Art:** JSON Dataset  
- **Ziel:** Plattformübergreifend  
- **Sprachen:** JSON  
- **Beschreibung:** Datensatz für die Analyse von Rollout-Metriken und für Dry-Runs von Bewertungsprozessen.

**Datenstruktur:** `rollout_metrics (JSON)` mit:
- `run_id`
- `warn_fail_ratio`
- `unknown_count`
- `manual_override_count`

### 3. policy_metadata
- **Art:** Dokumentation  
- **Ziel:** Plattformunabhängig  
- **Beschreibung:** Beschreibt die verwendeten Policy-Versionen, deren Abhängigkeitsstatus und zentrale Metriken.

---

## Installation & Nutzung

Da das Repository primär Python-Skripte und statische JSON-Daten enthält, genügt eine lokale Python-Umgebung.

### Voraussetzungen
- Python ≥ 3.8
- Zugriff auf die Datensätze (`rollout_metrics.json`)

### Beispielverwendung
```bash
# Ausführen der Policy-Evaluierung (Beispiel)
python3 policy_eval.py --drift-report input_drift.json
```

Das Skript erzeugt eine JSON-Ausgabe, welche die berechneten `evaluation_metrics` enthält.

---

## Typische Use-Cases
- Überwachung laufender Policy-Rollouts anhand vordefinierter Grenzwerte
- Analyse von Fehlanomalien und manuell übersteuerten Entscheidungen
- Dry-Runs zur Evaluation neuer Policy-Versionen
- Automatisierte Berichte für Metrikvergleiche zwischen Deployments

---

## Struktur & mögliche Erweiterungen
- **/scripts/** – Python-Skripte zur Policy-Auswertung
- **/datasets/** – JSON-Datensätze für Metriken und Testläufe
- **/docs/** – Dokumentation der Policies und ihrer Metrikdefinitionen

Erweiterungen können Policy-Definitionen für neue Systembereiche oder zusätzliche Evaluationsmetriken umfassen. Integration in CI/CD-Pipelines ist möglich, um automatisierte Metrikanalysen durchzuführen.

---

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

Nutzung und Weitergabe sind erlaubt, sofern die Lizenzbedingungen eingehalten werden.

*Alle Inhalte wurden automatisch von einer KI erstellt. Nutzung auf eigenes Risiko.*