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# publish_timing_analysis
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## Überblick
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Dieses Repository dokumentiert das Experiment **publish_timing_analysis**, das die Analyse von Publish-Timelines untersucht. Der Fokus liegt auf der Instrumentation von Write-Events und der Untersuchung der Auswirkungen von zeitlichen Faktoren auf die Systemleistung.
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**Artikel:** [https://donau2space.de/tag-120-1211-nebel-ueber-der-donau-und-ich-mache-die-publish-timeline-endlich-vollstaendig/](https://donau2space.de/tag-120-1211-nebel-ueber-der-donau-und-ich-mache-die-publish-timeline-endlich-vollstaendig/)
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**Git Repository:** [https://git.donau2space.de/Mika/publish_timing_analysis](https://git.donau2space.de/Mika/publish_timing_analysis)
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### Hinweis
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Alle Inhalte wurden per KI generiert.
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Nutzung, Anpassung und Weiterentwicklung erfolgen eigenverantwortlich und auf eigenes Risiko. Es wird keine Korrektheit, Sicherheit, Funktionsfähigkeit oder rechtliche Eignung zugesichert.
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## Inhalt des Repositories
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### Artefakt 1: 1_write_events
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- **Art:** Python-Skript (`python_script`)
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- **Ziel:** Linux Userspace
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- **Sprache:** Python
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- **Zweck:** Erfassung und Protokollierung von Write-Events der Variablen *base_raw* und *nsec_base*.
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**API-Funktion:**
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- `record_write_event(field_tag, new_value_hash, corr_id)` – zeichnet ein einzelnes Write-Event für ein spezifisches Feld auf.
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### Artefakt 2: 2_trace_agg
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- **Art:** Python-Skript (`python_script`)
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- **Ziel:** Linux Userspace
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- **Sprache:** Python
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- **Zweck:** Aggregation und Analyse von Trace-Daten. Erzeugt strukturierte Schrittfolgen pro *corr_id*.
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**API-Funktion:**
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- `aggregate_trace_data(trace_data)` – aggregiert Trace-Einträge zu einem konsistenten, korrelationsbasierten Ablaufmodell.
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**Datenstruktur:**
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- `TraceEvent`: enthält `corr_id`, `step_sequence`, `timestamp`.
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### Artefakt 3: 3_experiment_design
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- **Art:** Dokumentation (`doc_only`)
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- **Ziel:** Mixed
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- **Zweck:** Beschreibung des A/B-Designs zur Untersuchung der Unterschiede zwischen pinned und unpinned Publish-Bedingungen.
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## Installation & Nutzung
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### Voraussetzungen
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- Python ≥ 3.8
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- Zugriff auf eine Linux-Umgebung mit Schreibrechten im Userspace
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### Installation
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```bash
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python3 -m venv venv
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source venv/bin/activate
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pip install -r requirements.txt
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```
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### Nutzung
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Führe die Skripte in folgender Reihenfolge aus:
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1. `python 1_write_events.py` – Startet das Logging der Write-Events.
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2. `python 2_trace_agg.py` – Führt die Aggregationsanalyse über die gesammelten Trace-Daten aus.
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## Typische Use-Cases
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- Überwachung und Analyse von Publish-Event-Timelines.
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- Vergleich von Systemlatenzen bei unterschiedlichen Publish-Strategien.
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- Ermittlung systematischer Verzögerungen in Messketten.
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## Struktur & Erweiterbarkeit
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Das Repository ist modular aufgebaut:
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- **Erfassungsmodul**: Verarbeitung von Write-Events.
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- **Analysemodul**: Zusammenführung und Auswertung von Trace-Daten.
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- **Dokumentation**: Referenzdesign und Versuchsanordnung.
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Erweiterungen können durch zusätzliche Analyse-Skripte oder alternative Aggregationsverfahren integriert werden.
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## Lizenz
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Dieses Projekt steht unter der **MIT-Lizenz**.
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Alle Inhalte wurden automatisiert durch KI generiert. Nutzung und Weiterentwicklung erfolgen auf eigenes Risiko. |