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# run_31_analysis
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## Überblick
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Analyse der Auswirkungen von paralleler Verarbeitung auf Bandbreite und Reaktionszeit in Tests mit unterschiedlichen Sättigungsgraden.
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**Link zum Artikel:** [https://donau2space.de/tag-186-run-31-4x→8x-gefahren-kippts-in-saettigung-oder-wird-nur-der-tail-nervoes/](https://donau2space.de/tag-186-run-31-4x%E2%86%928x-gefahren-kippts-in-saettigung-oder-wird-nur-der-tail-nervoes/)
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**Git Repo:** [https://git.donau2space.de/Mika/run_31_analysis](https://git.donau2space.de/Mika/run_31_analysis)
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### Hinweis
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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.
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## Inhalt des Repositories
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Das Projekt *run_31_analysis* besteht aus mehreren Komponenten zur Datenerfassung, Analyse und Visualisierung.
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### Artefakte
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#### 1. bandwidth_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:** Analyse der Bandbreitenänderungen und Reaktionszeiten basierend auf gesammelten Testdaten.
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**API-Funktion:**
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- `analyze_bandwidth(baseline_data, test_data) → analysis_result`
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Analysiert Unterschiede in Bandbreite und Reaktionszeit anhand von Vergleichsdaten.
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**Datenstruktur:**
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- `analysis_result` (JSON) mit Feldern: `bandwidth_change`, `retry_tail_change`, `hotspot_segments`
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#### 2. data_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:** Visualisierung der Testergebnisse und Analyseergebnisse über eine Weboberfläche.
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**API-Route:**
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- `GET /results` – Lädt aktuelle Testergebnisse zur Anzeige.
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**Verwendete Module:**
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- `chart.js` für grafische Auswertungen
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#### 3. csv_export
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- **Art:** csv_dataset
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- **Ziel:** mixed
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- **Sprache:** CSV
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- **Zweck:** Bereitstellung von exportierten Testergebnissen zur Weiterverarbeitung oder Analyse.
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**Datenstruktur:**
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- `test_results` (CSV) mit Feldern: `run_id`, `bandwidth`, `retry_tail`, `result_type`
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## Voraussetzungen (Webserver/DB)
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Für die *data_visualization*-Komponente wird ein Webserver benötigt, der statische Inhalte (HTML, CSS, JS) bereitstellt. Keine Datenbank erforderlich.
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## Installation & Nutzung
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### Python-Analyse-Skript
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1. Python 3.10+ installieren.
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2. Repository klonen:
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`git clone https://git.donau2space.de/Mika/run_31_analysis`
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3. In das Projektverzeichnis wechseln:
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`cd run_31_analysis`
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4. Abhängigkeiten installieren (z. B. mittels `pip install -r requirements.txt`).
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**Ausführung:**
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`python bandwidth_analysis.py --input baseline.csv --test test.csv --output result.json`
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### Web-Oberfläche starten
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1. In das Verzeichnis `data_visualization/` wechseln.
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2. Lokalen Webserver starten, z. B. `python -m http.server 8080`.
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3. Browser öffnen: `http://localhost:8080`
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### CSV-Daten
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Die Datei `csv_export/test_results.csv` kann direkt eingelesen oder in Tabellenkalkulationsprogrammen geöffnet werden.
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## Typische Use-Cases
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- Vergleich von Bandbreiten vor und nach Parallelisierung.
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- Identifikation von Reaktionszeiten unter Last.
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- Visualisierung von Sättigungseffekten über Zeit.
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- Export der Testergebnisse für weiterführende Analysen.
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## Struktur & Erweiterbarkeit
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- `bandwidth_analysis.py`: Analysemodul, erweiterbar um neue Metriken oder Datenquellen.
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- `data_visualization/`: Web-Frontend, modular über JavaScript-Komponenten (chart.js).
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- `csv_export/`: Ausgabe und Speicherung der Ergebnisse in CSV-Form.
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Erweiterungen sind möglich durch Integration zusätzlicher Analysetypen, Webkomponenten oder alternative Speicherformate.
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## Lizenz
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Dieses Projekt steht unter der **MIT-Lizenz**.
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Alle Inhalte wurden automatisch generiert. Nutzung, Anpassung und Weiterentwicklung erfolgen auf eigene Verantwortung ohne Gewähr. |