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# Experiment Run 17 Gates Default
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## Überblick
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Experiment *run_17_gates_default* untersucht die Stabilität und Entscheidungsfindung der Gate-V1-Implementierung in einem kontrollierten Umfeld.
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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/)
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Git Repo: [https://git.donau2space.de/Mika/run_17_gates_default](https://git.donau2space.de/Mika/run_17_gates_default)
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### Hinweis
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Alle Inhalte wurden per KI generiert.
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Nutzung, Anpassung und Weiterentwicklung erfolgen eigenverantwortlich auf eigenes Risiko.
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Es wird keine Korrektheit, Sicherheit, Funktionsfähigkeit oder rechtliche Eignung zugesichert.
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## Inhalt des Repositories
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### Artefakte
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#### 1. artifact.retry_analysis
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- **Art:** python_script
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- **Ziel:** Linux Userspace
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- **Sprachen:** Python
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- **Zweck:** Analysiert Retry-Daten und bestimmt Heilungsraten anhand von Log-Dateien.
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- **API:**
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- **Funktion:** `analyze_retry_data(log_file)` → Liefert ein *retry_analysis_report*-Objekt.
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- **Datenstruktur:** *retry_analysis_report*
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- Felder: *total_retries*, *success_rate*, *failure_rate*, *details*
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#### 2. artifact.logging_schema
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- **Art:** db_schema
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- **Ziel:** Mixed (Server und Analyseumgebung)
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- **Sprachen:** SQL
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- **Zweck:** Definiert das Datenbankschema zur Speicherung von Log-Daten.
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- **Schema:** *log_table*
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- Felder: *id*, *retry_taken*, *retry_total_overhead_ms*, *stratum*, *expires_at_dist_hours*, *delta_t*
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#### 3. artifact.visualization
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- **Art:** web_ui
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- **Ziel:** Web
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- **Sprachen:** HTML, CSS, JavaScript
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- **Zweck:** Darstellung der Retry-Statistiken und Ergebnisse der Analyse von *run_17_gates_default*.
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- **API-Routen:**
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- **GET /api/retry-stats** → Liefert ein *retry_analysis_report*-Objekt zur Visualisierung.
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## Voraussetzungen (Webserver/DB)
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- Laufende Python-Umgebung (3.9 oder höher)
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- SQL-Datenbank (z. B. PostgreSQL oder SQLite)
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- Webserver (z. B. Nginx oder Apache) zur Bereitstellung der Web UI
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- Zugriff auf die Log-Daten gemäß *artifact.logging_schema*
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## Installation & Nutzung
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### Schema-Anwendung
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1. Datenbankschema *artifact.logging_schema* anwenden: Migration oder SQL-Ausführung.
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2. Verbindung in der Analyseumgebung konfigurieren.
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### Python-Skript ausführen
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1. Python-Abhängigkeiten installieren (`pip install -r requirements.txt`).
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2. Skript ausführen:
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```bash
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python retry_analysis.py --input <pfad_zur_logdatei>
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```
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3. Ausgabe: JSON-Bericht (*retry_analysis_report*) für weitere Nutzung in der Web-UI.
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### Starten der Web UI
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1. Environment konfigurieren (API-Endpunkt und DB-Verbindung).
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2. Webserver starten (z. B. `npm run start` oder über integriertes Werkzeug).
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3. Zugriff im Browser über lokale oder bereitgestellte URL.
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## Typische Use-Cases
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- Untersuchung der Stabilität verschiedener Gate-Konfigurationen.
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- Vergleich der Retry-Effizienz innerhalb kontrollierter Testläufe.
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- visuelle Darstellung von Retry-Verhalten und Erfolgsquoten.
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- Validierung der Logging-Struktur und Datenintegrität.
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## Struktur & Erweiterbarkeit
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- **/scripts/** → Python-Skripte für Analysen.
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- **/db/** → SQL-Schema-Definitionen.
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- **/web/** → Quellcode der Web UI.
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- Erweiterbar durch zusätzliche Analysefunktionen (z. B. Clustering oder Zeitreihenmodellierung) oder Ergänzung weiterer Metriken im Datenbankschema.
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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 generiert. Nutzung erfolgt eigenverantwortlich und ohne Gewähr. |