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Resonanzband Test

Überblick

Experiment resonanzband_test untersucht den Einfluss eines isolierten Toggles auf die Performance-Metriken des Resonanzbands in einem Cluster-Setup.

Link zum Artikel

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

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

Das Repository enthält Skripte, Datensätze und begleitende Dokumentation zum Experiment resonanzband_test.

Artefakte

1. Python-Skript

• Art: python_script
• Ziel: Linux Userspace
• Sprache: Python
• Beschreibung: Automatische Analyse und Visualisierung der Performance-Metriken.
• API-Funktionen:
  • analyze_metrics(data) → gibt analysis_results zurück, führt eine Auswertung der übergebenen Messdaten durch.
• Datenstrukturen:
  • performance_data (JSON) mit Feldern: max_only_alerts, outlier_frequency, expires_at_dist_hours, retry_total_overhead.

2. CSV-Datensatz

• Art: csv_dataset
• Ziel: gemischt
• Sprache: CSV
• Beschreibung: Enthält Metriken der Runs #22, #23 und #24 zur Nachanalyse.
• Datenstruktur:
  • run_data (Tabelle) mit Spalten: run_id, max_only_alert_count, max_ms, outlier_frequency, expires_at_dist, retry_overhead.

3. Dokumentation

• Art: doc_only
• Ziel: gemischt
• Beschreibung: Dokumentation der Methodik, Entscheidungstabellen und Ergebnisinterpretationen.

Installation & Nutzung

Voraussetzungen:

• Python 3.9 oder höher
• Empfohlen: virtuelles Environment

Installation

1. Repository klonen:

   git clone https://git.donau2space.de/Mika/resonanzband_test.git
   cd resonanzband_test
   

2. Abhängigkeiten installieren:

   pip install -r requirements.txt
   

Nutzung

Das Skript übergibt Datensätze im CSV-Format an die Analyselogik.

Beispiel:

python analyze.py data/run_metrics.csv

Typische Use-Cases

• Vergleich der Resonanzband-Performance zwischen verschiedenen Cluster-Runs.
• Identifikation von Ausreißern und Performance-Degradation durch Toggles.
• Visualisierung und Dokumentation von Analyseergebnissen.
• Basis für weiterführende Optimierungsstudien.

Struktur & Erweiterbarkeit

Das Projekt ist modular aufgebaut:

• /scripts: enthält Analyseskripte
• /data: Datensätze der einzelnen Runs
• /docs: begleitende Dokumentation

Erweiterungen können durch Hinzufügen neuer Analysefunktionen oder weitere Datensatzformate erfolgen. Die API analyze_metrics kann zur Integration in externe Überwachungs- oder Benchmark-Tools verwendet werden.

Lizenz

Dieses Projekt steht unter der MIT-Lizenz.

Alle Inhalte wurden automatisch generiert. Nutzung auf eigene Gefahr.