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# Replikation 31B Analysis
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## Überblick
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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.
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**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/)
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**Git Repository:** [https://git.donau2space.de/Mika/replikation_31b_analysis](https://git.donau2space.de/Mika/replikation_31b_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 auf eigenes Risiko.
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Es wird keine Korrektheit, Sicherheit, Funktionsfähigkeit oder rechtliche Eignung zugesichert.
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## Inhalt des Repositories
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Das Repository enthält drei Hauptartefakte:
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### 1. Dokumentation – *run_comparison*
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- **Art:** doc_only
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- **Ziel:** mixed (plattformunabhängig)
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- **Beschreibung:** Enthält die Analyse und den quantitativen Vergleich der drei Experimentläufe. Darstellung von Bandbreite, Delta vs. Baseline und *retry_tailp99*-Werten.
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- **Relevante Datenstruktur:**
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- `RunComparison`: JSON-Objekt mit Feldern *run_id*, *parallelism*, *bandwidth*, *delta_vs_baseline*, *retry_tailp99*, *retry_tailp99_threshold*.
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### 2. Web-Oberfläche – *data_visualization*
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- **Art:** web_ui
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- **Ziel:** web
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- **Sprachen:** HTML, CSS, JavaScript
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- **Beschreibung:** Visualisiert die Replikationsdaten und Messergebnisse in einer Browseroberfläche.
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- **API-Funktionen:**
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- `fetchRunData(run_id)`: Ruft Laufdaten anhand der ID ab und liefert ein *RunComparison*-Objekt.
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- **Routen:**
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- `GET /run-data`: API-Endpunkt zum Abruf von Replikationsdaten.
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### 3. Python-Skript – *retry_tail_analysis*
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- **Art:** python_script
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- **Ziel:** Linux-Userspace
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- **Sprache:** Python
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- **Beschreibung:** Analysiert die *retry_tailp99*-Werte aus den Experimentdatensätzen.
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- **API-Funktionen:**
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- `analyze_retry_tail(data)`: Berechnet und liefert den statistischen Rückgabewert der *retry_tailp99*-Analyse.
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- **Verwendete Datenstruktur:**
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- `ExperimentData`: JSON-Objekt mit *run_id*, *retry_tailp99*, *threshold*.
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## Voraussetzungen (Webserver)
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- Webserver mit Unterstützung für statische Dateien (z. B. Nginx oder Apache)
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- Optional: REST-kompatible Schnittstelle für die Bereitstellung von Replikationsdaten
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## Starten der Anwendung
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1. Repository klonen:
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```bash
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git clone https://git.donau2space.de/Mika/replikation_31b_analysis
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```
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2. HTML-Dateien der *data_visualization*-Komponente im Browser öffnen oder über Webserver bereitstellen.
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3. Python-Umgebung mit erforderlichen Abhängigkeiten starten (siehe unten).
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## Installation & Nutzung (Python-Komponente)
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1. Abhängigkeiten installieren:
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```bash
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pip install -r requirements.txt
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```
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2. Analyse-Skript ausführen:
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```bash
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python retry_tail_analysis.py <input_datei>
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```
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## Typische Use-Cases
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- Vergleich von Replikationsläufen anhand quantitativer Daten.
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- Analyse der *retry_tailp99*-Signale zur Identifikation von Engpässen.
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- Visualisierung der Deltawerte zwischen Baseline und Beobachtungen.
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- Integration der Analysekomponenten in andere Monitoring-Pipelines.
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## Struktur & mögliche Erweiterungen
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- **Verzeichnisstruktur:**
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- `/docs` – Dokumentation der Experimente (run_comparison)
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- `/web` – Web-Frontend und API-Komponenten (data_visualization)
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- `/scripts` – Python-Analysen und Datenauswertung (retry_tail_analysis)
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- **Erweiterungsideen:**
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- Ergänzung neuer Lauf-Parser.
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- Integration zusätzlicher Visualisierungsarten.
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- Export der Analyseergebnisse im JSON- oder CSV-Format.
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## Lizenz
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Dieses Projekt steht unter der **MIT-Lizenz**.
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Verwendung, Weiterverbreitung und Modifikation sind unter Beibehaltung der Lizenzhinweise gestattet. |