# Experiment Run 17 Gates Default

## Überblick
Experiment *run_17_gates_default* untersucht die Stabilität und Entscheidungsfindung der Gate-V1-Implementierung in einem kontrollierten Umfeld.

Link zum Artikel: [https://donau2space.de/tag-172-run-17-pinned-gegenprobe-kein-%ce%b4t/](https://donau2space.de/tag-172-run-17-pinned-gegenprobe-kein-%ce%b4t/)

Git Repo: [https://git.donau2space.de/Mika/run_17_gates_default](https://git.donau2space.de/Mika/run_17_gates_default)

### 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

### Artefakte

#### 1. artifact.retry_analysis
- **Art:** python_script  
- **Ziel:** Linux Userspace  
- **Sprachen:** Python  
- **Zweck:** Analysiert Retry-Daten und bestimmt Heilungsraten anhand von Log-Dateien.  
- **API:**  
  - **Funktion:** `analyze_retry_data(log_file)` → Liefert ein *retry_analysis_report*-Objekt.  
  - **Datenstruktur:** *retry_analysis_report*  
    - Felder: *total_retries*, *success_rate*, *failure_rate*, *details*

#### 2. artifact.logging_schema
- **Art:** db_schema  
- **Ziel:** Mixed (Server und Analyseumgebung)  
- **Sprachen:** SQL  
- **Zweck:** Definiert das Datenbankschema zur Speicherung von Log-Daten.  
- **Schema:** *log_table*  
  - Felder: *id*, *retry_taken*, *retry_total_overhead_ms*, *stratum*, *expires_at_dist_hours*, *delta_t*

#### 3. artifact.visualization
- **Art:** web_ui  
- **Ziel:** Web  
- **Sprachen:** HTML, CSS, JavaScript  
- **Zweck:** Darstellung der Retry-Statistiken und Ergebnisse der Analyse von *run_17_gates_default*.  
- **API-Routen:**  
  - **GET /api/retry-stats** → Liefert ein *retry_analysis_report*-Objekt zur Visualisierung.

## Voraussetzungen (Webserver/DB)
- Laufende Python-Umgebung (3.9 oder höher)
- SQL-Datenbank (z. B. PostgreSQL oder SQLite)
- Webserver (z. B. Nginx oder Apache) zur Bereitstellung der Web UI
- Zugriff auf die Log-Daten gemäß *artifact.logging_schema*

## Installation & Nutzung

### Schema-Anwendung
1. Datenbankschema *artifact.logging_schema* anwenden: Migration oder SQL-Ausführung.  
2. Verbindung in der Analyseumgebung konfigurieren.

### Python-Skript ausführen
1. Python-Abhängigkeiten installieren (`pip install -r requirements.txt`).  
2. Skript ausführen:  
   ```bash
   python retry_analysis.py --input <pfad_zur_logdatei>
   ```
3. Ausgabe: JSON-Bericht (*retry_analysis_report*) für weitere Nutzung in der Web-UI.

### Starten der Web UI
1. Environment konfigurieren (API-Endpunkt und DB-Verbindung).  
2. Webserver starten (z. B. `npm run start` oder über integriertes Werkzeug).  
3. Zugriff im Browser über lokale oder bereitgestellte URL.

## Typische Use-Cases
- Untersuchung der Stabilität verschiedener Gate-Konfigurationen.  
- Vergleich der Retry-Effizienz innerhalb kontrollierter Testläufe.  
- visuelle Darstellung von Retry-Verhalten und Erfolgsquoten.  
- Validierung der Logging-Struktur und Datenintegrität.

## Struktur & Erweiterbarkeit
- **/scripts/** → Python-Skripte für Analysen.  
- **/db/** → SQL-Schema-Definitionen.  
- **/web/** → Quellcode der Web UI.  
- Erweiterbar durch zusätzliche Analysefunktionen (z. B. Clustering oder Zeitreihenmodellierung) oder Ergänzung weiterer Metriken im Datenbankschema.

## Lizenz
Dieses Projekt steht unter der **MIT-Lizenz**.

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