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# rerun_budget_analysis
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## Überblick
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Analyse der Auswirkungen von `rerun_budget=1` auf Offline-Replays unter verschiedenen Bedingungen. Der Fokus liegt auf Entscheidungsprozessen und der Rolle von Unknowns.
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Weitere Informationen: [Artikel auf donau2space.de](https://donau2space.de/tag-136-rerun_budget1-im-offline-replay-hilft-wirklich-oder-schiebt-nur-weiter/)
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Git-Repository: [https://git.donau2space.de/Mika/rerun_budget_analysis](https://git.donau2space.de/Mika/rerun_budget_analysis)
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### Hinweis
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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
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Dieses Repository enthält drei Python-Skripte, die gemeinsam der Analyse und Entscheidungsunterstützung bei Rerun-Strategien dienen.
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### Artefakte
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#### 1. rerun_analysis_tool
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- **Art:** Python-Skript
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- **Ziel:** Linux Userspace
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- **Sprache:** Python
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- **Zweck:** Analyse von Rerun-Entscheidungen basierend auf Replay-Daten.
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**API-Funktionen:**
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- `analyze_runs(runs_data: list, threshold: float, rerun_budget: int) → dict`
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Analysiert Durchläufe und bewertet, inwieweit die Rerun-Entscheidung zu Verbesserungen oder Verschlechterungen führt.
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**Datenstruktur:**
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- `RunResult`: enthält Felder `rerun_helps`, `rerun_shifts`, `rerun_hurts`
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#### 2. unknowns_analysis
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- **Art:** Python-Skript
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- **Ziel:** Linux Userspace
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- **Sprache:** Python
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- **Zweck:** Untersuchung des Einflusses von Unknowns auf die Warnrate und Systemstabilität.
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**API-Funktionen:**
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- `analyze_unknowns(unknowns_data: list, warn_data: list) → dict`
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Bestimmt die Zusammenhänge zwischen Unknowns und Warnverhalten.
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**Datenstruktur:**
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- `UnknownAnalysisResult`: enthält Felder `total_unknowns`, `warn_increases`, `warn_stable`
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#### 3. decision_table_generator
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- **Art:** Python-Skript
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- **Ziel:** Linux Userspace
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- **Sprache:** Python
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- **Zweck:** Erstellung einer Entscheidungstabelle für Rerun-Strategien basierend auf konfigurierbaren Parametern.
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**API-Funktionen:**
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- `generate_decision_table(config: dict) → list`
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Generiert eine tabellarische Übersicht möglicher Strategien in Abhängigkeit von Konfigurationsparametern.
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**Datenstruktur:**
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- `DecisionConfig`: enthält Felder `N_values`, `warn_threshold`, `rerun_options`, `unknown_handling`
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## Installation & Nutzung
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Für die Nutzung aller Skripte ist eine Python-Umgebung (Version ≥3.8) erforderlich.
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### Installation
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1. Repository klonen:
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`git clone https://git.donau2space.de/Mika/rerun_budget_analysis`
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2. Abhängigkeiten installieren (falls benötigt):
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`pip install -r requirements.txt`
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### Nutzung
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Die Skripte können einzeln oder kombiniert ausgeführt werden, z. B.:
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- `python rerun_analysis_tool.py input.json`
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- `python unknowns_analysis.py unknown_data.json warn_data.json`
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- `python decision_table_generator.py config.json`
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## Typische Use-Cases
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- Bewertung des Nutzens von `rerun_budget=1` im Offline-Replay
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- Vergleich alternativer Rerun-Strategien
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- Analyse von Unknowns und deren Einfluss auf Warnraten
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- Erstellen tabellarischer Strategiezusammenfassungen für Entscheidungsmeetings
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## Struktur & mögliche Erweiterungen
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- **rerun_analysis_tool.py** – Kernanalysemodul für Replay-Daten
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- **unknowns_analysis.py** – Unterstützungsmodul zur Untersuchung von Unknowns
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- **decision_table_generator.py** – Generiert kombinierte Entscheidungsgrundlagen
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Mögliche Erweiterungen:
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- Integration zusätzlicher KPIs in die Analysefunktionen
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- Anbindung einer Weboberfläche zur interaktiven Visualisierung
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- Automatisierte Berichterstellung auf Basis der Analyseergebnisse
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## Lizenz
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Dieses Projekt steht unter der **MIT-Lizenz**.
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Alle Inhalte wurden automatisch durch KI erstellt. Verwendung auf eigenes Risiko. |