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/

Git Repository: 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

# 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.