Replikation 31B Analysis

Überblick

Dieses Repository dokumentiert das Experiment replikation_31b_analysis. Ziel ist die Analyse der Replikationsexperimente mit Fokus auf Bandbreite und retry_tailp99, einschließlich visueller und datenanalytischer Komponenten.

Link zum Artikel: https://donau2space.de/tag-187-run-31b-replikation-8x-tail-sprung-bestaetigt-und-er-sitzt-wieder-im-hotspot/

Git Repository: https://git.donau2space.de/Mika/replikation_31b_analysis

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.

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Inhalt des Repositories

Das Repository enthält drei Hauptartefakte:

1. Dokumentation – run_comparison

• Art: doc_only
• Ziel: mixed (plattformunabhängig)
• Beschreibung: Enthält die Analyse und den quantitativen Vergleich der drei Experimentläufe. Darstellung von Bandbreite, Delta vs. Baseline und retry_tailp99-Werten.
• Relevante Datenstruktur:
  • RunComparison: JSON-Objekt mit Feldern run_id, parallelism, bandwidth, delta_vs_baseline, retry_tailp99, retry_tailp99_threshold.

2. Web-Oberfläche – data_visualization

• Art: web_ui
• Ziel: web
• Sprachen: HTML, CSS, JavaScript
• Beschreibung: Visualisiert die Replikationsdaten und Messergebnisse in einer Browseroberfläche.
• API-Funktionen:
  • fetchRunData(run_id): Ruft Laufdaten anhand der ID ab und liefert ein RunComparison-Objekt.
• Routen:
  • GET /run-data: API-Endpunkt zum Abruf von Replikationsdaten.

3. Python-Skript – retry_tail_analysis

• Art: python_script
• Ziel: Linux-Userspace
• Sprache: Python
• Beschreibung: Analysiert die retry_tailp99-Werte aus den Experimentdatensätzen.
• API-Funktionen:
  • analyze_retry_tail(data): Berechnet und liefert den statistischen Rückgabewert der retry_tailp99-Analyse.
• Verwendete Datenstruktur:
  • ExperimentData: JSON-Objekt mit run_id, retry_tailp99, threshold.

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Voraussetzungen (Webserver)

• Webserver mit Unterstützung für statische Dateien (z. B. Nginx oder Apache)
• Optional: REST-kompatible Schnittstelle für die Bereitstellung von Replikationsdaten

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Starten der Anwendung

1. Repository klonen:

   git clone https://git.donau2space.de/Mika/replikation_31b_analysis
   

2. HTML-Dateien der data_visualization-Komponente im Browser öffnen oder über Webserver bereitstellen.
3. Python-Umgebung mit erforderlichen Abhängigkeiten starten (siehe unten).

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Installation & Nutzung (Python-Komponente)

1. Abhängigkeiten installieren:

   pip install -r requirements.txt
   

2. Analyse-Skript ausführen:

   python retry_tail_analysis.py <input_datei>
   

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Typische Use-Cases

• Vergleich von Replikationsläufen anhand quantitativer Daten.
• Analyse der retry_tailp99-Signale zur Identifikation von Engpässen.
• Visualisierung der Deltawerte zwischen Baseline und Beobachtungen.
• Integration der Analysekomponenten in andere Monitoring-Pipelines.

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Struktur & mögliche Erweiterungen

• Verzeichnisstruktur:
  • /docs – Dokumentation der Experimente (run_comparison)
  • /web – Web-Frontend und API-Komponenten (data_visualization)
  • /scripts – Python-Analysen und Datenauswertung (retry_tail_analysis)
• Erweiterungsideen:
  • Ergänzung neuer Lauf-Parser.
  • Integration zusätzlicher Visualisierungsarten.
  • Export der Analyseergebnisse im JSON- oder CSV-Format.

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Lizenz

Dieses Projekt steht unter der MIT-Lizenz.
Verwendung, Weiterverbreitung und Modifikation sind unter Beibehaltung der Lizenzhinweise gestattet.