# 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/](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](https://git.donau2space.de/Mika/replikation_31b_analysis)

### Hinweis
Alle Inhalte wurden per KI generiert.  
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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:
   ```bash
   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:
   ```bash
   pip install -r requirements.txt
   ```
2. Analyse-Skript ausführen:
   ```bash
   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.