# Powersave Analysis

## Überblick
Dieses Projekt untersucht die Powersave-Zustände und deren Aggregation in einem Skript. Das Experiment trägt die Kennung **powersave_analysis**.

Link zum Artikel: [https://donau2space.de/tag-80-powersave-nur-c0-c1-teilhypothese-bestaetigt-aggregationsskript-im-repo/](https://donau2space.de/tag-80-powersave-nur-c0-c1-teilhypothese-bestaetigt-aggregationsskript-im-repo/)

### 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
Das Repository enthält Skripte und Dokumentation zur Analyse und Aggregation von CPU-Powersave-Zuständen.

### Artefakte
1. **powersave_analysis_script**  
   * **Art:** linux_cli_tool  
   * **Ziel:** linux-userspace  
   * **Sprache:** Python  
   * **Beschreibung:** Ein Skript zur Aggregation von Powersave-Zuständen C0 und C1.  
   * **API-Funktion:**  
     - `aggregate_powersave_states(data_file)` – Aggregiert Powersave-Daten aus einer Datei und liefert ein Aggregationsergebnis.  
   * **Datenstruktur:**  
     - `PowersaveState` (Struct) mit Feldern: `state`, `duration`

2. **powersave_logging**  
   * **Art:** doc_only  
   * **Ziel:** mixed  
   * **Beschreibung:** Dokumentation des Loggings der Powersave-Zustände und deren Bedeutung.

## Installation & Nutzung

### Voraussetzungen
- Linux-System mit Python 3.x
- Zugriff auf die relevanten Log- oder Datendateien der CPU-Zustände

### Installation
Systemweit oder im lokalen Umfeld:

1. Repository klonen:
   ```bash
   git clone <repository-url>
   cd powersave_analysis
   ```
2. Python-Abhängigkeiten installieren (falls vorhanden):
   ```bash
   pip install -r requirements.txt
   ```

### Beispielaufruf
Das Skript kann im Terminal ausgeführt werden:
```bash
python powersave_analysis_script.py --input data/powersave_log.csv --output agg_result.json
```
Dabei wird eine Datei mit aggregierten Powersave-Daten erstellt.

## Typische Use-Cases
- Analyse der CPU-Powersave-Auslastung unter Linux
- Vergleich verschiedener C-State-Zeitanteile (C0, C1)
- Vorbereitung von Berichten oder Diagrammen zu Energieeffizienz
- Integration in bestehende Energie-Monitoring-Systeme

## Struktur & mögliche Erweiterungen
- **scripts/** – CLI-Skripte für die Datenaggregation
- **docs/** – Technische Erläuterungen und Hintergrundinformationen zum Logging
- **data/** – Beispieldaten und Testlogs (optional)

Mögliche Erweiterungen:
- Unterstützung weiterer C-States (C2, C3, C6)
- Visualisierung der Aggregationsergebnisse
- Integration in Monitoring-Pipelines (Prometheus, Grafana)

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

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*Automatisch erstellt. Nutzung auf eigene Verantwortung.*