3.7 KiB
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.
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
- Repository klonen:
git clone https://git.donau2space.de/Mika/rollout_metrics_analysis - In das Projektverzeichnis wechseln:
cd rollout_metrics_analysis - Abhängigkeiten installieren (z. B. über pip):
pip install -r requirements.txt
Nutzung
- Datenanalyse durchführen:
python rollout_data_analysis.py input_data.csv - Bericht generieren:
python rollout_report_generator.py input_data.csv output_report.md - 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.