run_analysis_aux_workers

Überblick

Dieses Projekt untersucht die Leistung verschiedener aux-Worker-Konfigurationen, um den optimalen Wert für die Log-Analyse zu bestimmen. Die Analyse wird mithilfe eines Python-Skripts durchgeführt, das Log-Daten strukturiert auswertet und mit Ergebnissen aus CSV-Datasets kombiniert wird.

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.

Weiterführende Ressourcen:
Artikel zur Analyse
Git Repository

Inhalt des Repositories

1. Python-Skript: Log-Analyse (artifact.1)

• Art: python_script
• Ziel: linux-userspace
• Sprachen: Python
• Zweck: Analysiert Log-Daten verschiedener aux-Worker-Konfigurationen und ermittelt relevante Leistungsparameter.

API-Funktion:

• analyze_logs(log_file_path) → gibt analysis_result zurück.
  Zweck: Lädt Log-Dateien, extrahiert Metriken (p99_tail, band_width) und generiert eine Ergebniszusammenfassung.

Datenstruktur:

• LogData (json)
  Felder: timestamp, aux_worker, p99_tail, band_width

2. CSV-Dataset der Ergebnisse (artifact.2)

• Art: csv_dataset
• Ziel: mixed
• Sprache: CSV
• Zweck: Enthält tabellarische Resultate der Analyse-Läufe verschiedener aux-Worker-Konfigurationen.

Tabellenstruktur:

• RunResults (table)
  Felder: run_id, aux_worker, p99_tail, band_width, timestamp

3. Dokumentation (artifact.3)

• Art: doc_only
• Ziel: mixed
• Zweck: Beschreibt Methodik, Testaufbau und Ergebnisse der Leistungsanalyse.

Installation & Nutzung

Voraussetzung: Python ≥ 3.10

Installation

1. Repository klonen:
   git clone https://git.donau2space.de/Mika/run_analysis_aux_workers
2. Abhängigkeiten installieren:
   pip install -r requirements.txt

Nutzung

Das Skript kann zur Analyse eigener Logdateien verwendet werden.

Beispiel:
python analyze_logs.py --log-file ./data/logs/run_aux3.log

Ergebnis: Strukturierte Datei mit Analyseparametern (analysis_result.json).

Typische Use-Cases

• Vergleich der Auswirkung verschiedener aux-Worker-Werte auf die Systemperformance.
• Ableitung optimaler Konfigurationen für Log-Analysen in verteilten Systemen.
• Visualisierung von Laufzeitdaten und Tail-Performance.

Struktur & mögliche Erweiterungen

• Erweiterung der LogData-Struktur um weitere Metriken (z. B. CPU-Auslastung, IO-Wait).
• Integration von Visualisierungsmodulen (Matplotlib, Plotly) für die Ergebnisdarstellung.
• Automatisierte Reports aus den CSV-Ergebnissen.

Lizenz

Lizenziert unter der MIT-Lizenz.
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