Mika/rollout_metrics_analysis
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README.md

Rollout Metrics Analysis

Überblick

Das Projekt rollout_metrics_analysis umfasst die Entwicklung eines Analyse-Tools zur Auswertung von Rollout-Daten. Ziel ist die Berechnung von statistischen Schwellenwerten (z. B. p95, Median) und die automatisierte Erstellung eines Berichts auf Basis von CSV-Daten. Die Auswertungsergebnisse werden in strukturierter Form zusammengefasst und können für Monitoring- oder Qualitätsbewertungszwecke weiterverarbeitet werden.

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.

Artikel: https://donau2space.de/tag-156-100-wolken-leichter-regen-ich-mache-aus-meinen-rollout-runs-endlich-eine-schwelle-die-man-kopieren-kann/

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

Inhalt des Repositories

1. rollout_report_generator

Art: python_script
Ziel: linux-userspace
Sprachen: Python
Zweck: Generierung eines Rollout-Reports aus CSV-Daten in Markdown-Format.
API-Funktion:

  • generate_report(csv_file_path, md_file_path) – erstellt einen Markdown-Report auf Basis von Eingabedaten.

2. unknown_rate_whitelist

Art: json_dataset
Ziel: mixed
Sprachen: JSON
Zweck: Definition von Whitelist-Einträgen für unknown_rates.
Datenstruktur: WhitelistEntry mit Feldern key, scope, rationale, added_at, expires_at.

3. rollout_data_analysis

Art: python_script
Ziel: linux-userspace
Sprachen: Python
Zweck: Analyse der Rollout-Daten einschließlich Berechnung von p95, Median, Minimal- und Maximalwerten.
API-Funktion:

  • analyze_data(rollout_data) – berechnet statistische Kennzahlen aus den bereitgestellten Daten.

Installation & Nutzung

Voraussetzungen

  • Linux-Umgebung mit Python ≥ 3.8
  • Zugriff auf CSV-Daten der Rollout-Messungen
  • Optional: JSON-Datei mit Whitelist-Einträgen

Installation

  1. Repository klonen: git clone https://git.donau2space.de/Mika/rollout_metrics_analysis
  2. In das Projektverzeichnis wechseln: cd rollout_metrics_analysis
  3. Abhängigkeiten installieren (z. B. über pip): pip install -r requirements.txt

Nutzung

  1. Datenanalyse durchführen: python rollout_data_analysis.py input_data.csv
  2. Bericht generieren: python rollout_report_generator.py input_data.csv output_report.md
  3. Optional Whitelist anwenden, um unknown_rates zu filtern.

Typische Use-Cases

  • Bewertung der Stabilität von Software-Rollouts durch quantifizierte Metriken.
  • Identifikation von Ausreißern in Rollout-Daten.
  • Erstellung von Reports für technische Reviews oder interne Audits.
  • Verwendung der Ergebnisse als Grundlage für automatisierte Schwellenwertsetzungen.

Struktur & mögliche Erweiterungen

  • scripts/ – Python-Skripte für Analyse und Report-Erstellung
  • data/ – JSON- und CSV-Datensätze (z. B. Whitelists, Testdaten)
  • docs/ – Generierte Markdown-Berichte und ergänzende Dokumentation

Erweiterungspotenziale:

  • Integration in CI/CD-Pipelines für automatische Rolloutbewertung.
  • Erweiterung um grafische Visualisierung der Metriken.
  • Unterstützung weiterer Datenformate (z. B. Parquet, SQLite).

Lizenz

Dieses Projekt steht unter der MIT-Lizenz.

Alle Inhalte wurden automatisiert per KI erstellt. Nutzung auf eigenes Risiko.