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# run_26_analysis
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## Überblick
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Analyse und Visualisierung von Startoffsets und deren Auswirkungen auf Latenz in einem Run-Experiment.
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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. Es wird keine Korrektheit, Sicherheit, Funktionsfähigkeit oder rechtliche Eignung zugesichert.
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**Artikel:** [Run 26 – Start Bursts vs. Gestaffelt](https://donau2space.de/tag-180-run-26-start-bursts-vs-gestaffelt-wandert-das-resonanzband-mit-den-runner-offsets/)
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**Git Repository:** [https://git.donau2space.de/Mika/run_26_analysis](https://git.donau2space.de/Mika/run_26_analysis)
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## Inhalt des Repositories
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Das Repository enthält Python-Skripte zur Analyse experimenteller Logdaten sowie deren grafische Auswertung. Zusätzlich liegt eine Dokumentation der Ergebnisse bei.
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### Artefaktliste
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#### 1. heatmap_visualization
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- **Art:** python_script
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- **Ziel:** mixed
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- **Sprachen:** Python
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- **Zweck:** Erzeugt eine Heatmap zur Darstellung der Korrelation zwischen Start-Offsets und beobachteten Latenzen.
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- **API:**
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- **Funktion:** `generate_heatmap(data)` – Erstellt ein Heatmap-Diagramm auf Basis der Eingabedaten.
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- **Datenstruktur:** `LogData` (JSON) mit Feldern: `worker_start_offset`, `expires_at_dist_hours`, `retry_total_overhead_ms`
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#### 2. data_analysis_script
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- **Art:** python_script
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- **Ziel:** mixed
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- **Sprachen:** Python
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- **Zweck:** Analysiert Logdateien zur Ermittlung der Zusammenhänge zwischen Startzeitpunkten und resultierenden Laufzeitmetriken.
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- **API:**
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- **Funktion:** `analyze_logs(log_file)` – Führt eine Analyse durch und berechnet relevante Kennzahlen.
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- **Datenstruktur:** `AnalysisResults` (JSON) mit Feldern: `max_outlier`, `band_center`, `band_width`
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#### 3. results_documentation
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- **Art:** doc_only
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- **Ziel:** mixed
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- **Sprachen:** Markdown
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- **Zweck:** Enthält interpretierende Dokumentation, Hypothesen und kontextuelle Beobachtungen der durchgeführten Runs.
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## Installation & Nutzung
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Voraussetzung ist eine funktionsfähige Python-Umgebung (≥ 3.8) sowie installierte Bibliotheken zur Datenanalyse und Visualisierung (z. B. pandas, matplotlib, seaborn).
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**Installation:**
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1. Repository klonen:
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`git clone https://git.donau2space.de/Mika/run_26_analysis`
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2. In das Projektverzeichnis wechseln:
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`cd run_26_analysis`
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3. Abhängigkeiten installieren (nach Bedarf):
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`pip install -r requirements.txt`
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**Nutzung:**
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- Datenanalyse: `python data_analysis_script.py <log_file>`
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- Visualisierung: `python heatmap_visualization.py <analyzed_data>`
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## Typische Use-Cases
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- Untersuchung von Startverhalten bei parallelen Prozessen.
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- Visualisierung von Latenzverteilungen über verschiedene Startoffsets.
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- Hypothesenvalidierung bezüglich kollektiver Systemeffekte in verteilten Abläufen.
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## Struktur & Erweiterbarkeit
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Die Skripte sind modular aufgebaut:
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- Die Datenverarbeitung ist in `data_analysis_script` gekapselt.
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- Die Visualisierung erfolgt getrennt in `heatmap_visualization`.
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- Erweiterungen können über zusätzliche Metriken oder Visualisierungstypen erfolgen.
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Eine Integration weiterer Datentypen (z. B. JSON-basierte Simulationsergebnisse) ist durch Anpassung der Strukturen `LogData` und `AnalysisResults` möglich.
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## Lizenz
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Dieses Projekt steht unter der **MIT-Lizenz**.
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Nutzung und Weiterentwicklung auf eigene Verantwortung. |