rerun_budget_analysis

Überblick

Analyse der Auswirkungen von rerun_budget=1 auf Offline-Replays unter verschiedenen Bedingungen. Der Fokus liegt auf Entscheidungsprozessen und der Rolle von Unknowns.

Weitere Informationen: Artikel auf donau2space.de

Git-Repository: https://git.donau2space.de/Mika/rerun_budget_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.

Inhalt des Repositories

Dieses Repository enthält drei Python-Skripte, die gemeinsam der Analyse und Entscheidungsunterstützung bei Rerun-Strategien dienen.

Artefakte

1. rerun_analysis_tool

• Art: Python-Skript
• Ziel: Linux Userspace
• Sprache: Python
• Zweck: Analyse von Rerun-Entscheidungen basierend auf Replay-Daten.

API-Funktionen:

• analyze_runs(runs_data: list, threshold: float, rerun_budget: int) → dict
  Analysiert Durchläufe und bewertet, inwieweit die Rerun-Entscheidung zu Verbesserungen oder Verschlechterungen führt.

Datenstruktur:

• RunResult: enthält Felder rerun_helps, rerun_shifts, rerun_hurts

2. unknowns_analysis

• Art: Python-Skript
• Ziel: Linux Userspace
• Sprache: Python
• Zweck: Untersuchung des Einflusses von Unknowns auf die Warnrate und Systemstabilität.

API-Funktionen:

• analyze_unknowns(unknowns_data: list, warn_data: list) → dict
  Bestimmt die Zusammenhänge zwischen Unknowns und Warnverhalten.

Datenstruktur:

• UnknownAnalysisResult: enthält Felder total_unknowns, warn_increases, warn_stable

3. decision_table_generator

• Art: Python-Skript
• Ziel: Linux Userspace
• Sprache: Python
• Zweck: Erstellung einer Entscheidungstabelle für Rerun-Strategien basierend auf konfigurierbaren Parametern.

API-Funktionen:

• generate_decision_table(config: dict) → list
  Generiert eine tabellarische Übersicht möglicher Strategien in Abhängigkeit von Konfigurationsparametern.

Datenstruktur:

• DecisionConfig: enthält Felder N_values, warn_threshold, rerun_options, unknown_handling

Installation & Nutzung

Für die Nutzung aller Skripte ist eine Python-Umgebung (Version ≥3.8) erforderlich.

Installation

1. Repository klonen:
   git clone https://git.donau2space.de/Mika/rerun_budget_analysis
2. Abhängigkeiten installieren (falls benötigt):
   pip install -r requirements.txt

Nutzung

Die Skripte können einzeln oder kombiniert ausgeführt werden, z. B.:

• python rerun_analysis_tool.py input.json
• python unknowns_analysis.py unknown_data.json warn_data.json
• python decision_table_generator.py config.json

Typische Use-Cases

• Bewertung des Nutzens von rerun_budget=1 im Offline-Replay
• Vergleich alternativer Rerun-Strategien
• Analyse von Unknowns und deren Einfluss auf Warnraten
• Erstellen tabellarischer Strategiezusammenfassungen für Entscheidungsmeetings

Struktur & mögliche Erweiterungen

• rerun_analysis_tool.py – Kernanalysemodul für Replay-Daten
• unknowns_analysis.py – Unterstützungsmodul zur Untersuchung von Unknowns
• decision_table_generator.py – Generiert kombinierte Entscheidungsgrundlagen

Mögliche Erweiterungen:

• Integration zusätzlicher KPIs in die Analysefunktionen
• Anbindung einer Weboberfläche zur interaktiven Visualisierung
• Automatisierte Berichterstellung auf Basis der Analyseergebnisse

Lizenz

Dieses Projekt steht unter der MIT-Lizenz.

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Alle Inhalte wurden automatisch durch KI erstellt. Verwendung auf eigenes Risiko.