run_stability_analysis

Überblick

Dieses Experiment analysiert die Stabilität von Systemmetriken über mehrere Runs und testet eine deterministische Exit-Regel.

Link zum Artikel: https://donau2space.de/tag-160-run-4-mini-zeitreihe-startet-exit-regel-bekommt-zaehne/

Git Repository: https://git.donau2space.de/Mika/run_stability_analysis

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

1. setup_fingerprint_logging

Art: python_script
Ziel: linux-demo
Sprache: Python
Zweck: Erzeugt einen Setup-Fingerprint aus bestimmten Systemparametern und loggt ihn.
API-Funktionen:

generate_setup_fingerprint(policy_hash, runner_image, kernel, python_version, gate_version) → Gibt einen eindeutigen Fingerprint-String zurück.

2. metrics_reporting

Art: python_script
Ziel: linux-userspace
Sprache: Python
Zweck: Berichtet Metriken über Warnraten und unpinned Anteile nach jedem Run.
API-Funktionen:

report_metrics(run_number, warn_rate, unknown_rate, unpin_delta_t) → Führt eine Metrik-Übertragung ohne Rückgabe durch.

Datenstruktur:

Metrics (JSON): Felder run_number, warn_rate, unknown_rate, unpin_delta_t

3. exit_rule_definition

Art: doc_only
Ziel: mixed
Zweck: Dokumentation und Definition einer deterministischen Exit-Regel basierend auf den beobachteten Metriken.

Installation & Nutzung

Voraussetzung: Python 3.8 oder höher unter Linux.

Installation

Repository klonen:
git clone https://git.donau2space.de/Mika/run_stability_analysis
Abhängigkeiten installieren:
pip install -r requirements.txt
Optional: Virtuelle Umgebung anlegen und aktivieren.

Nutzung

Ausführung einzelner Python-Skripte direkt über die Kommandozeile:
- python setup_fingerprint_logging.py
- python metrics_reporting.py

Kein spezielles CLI-Tool enthalten; Nutzung erfolgt über direkte Python-Calls oder in Automatisierungs-Skripten.

Typische Use-Cases

Vergleich von System-Metriken über mehrere Experiment-Runs.
Prüfung der Stabilität von Warn- und Fehlerraten.
Auswertung von deterministischen Abbruchbedingungen (Exit-Regel) anhand gemessener Parameter.
Dokumentation und Automatisierung in experimentellen Testplänen.

Struktur & mögliche Erweiterungen

Die Repositoriumsstruktur ist modular aufgebaut:

scripts/: Python-Komponenten zur Fingerprint- und Metrikerfassung.
docs/: Definition der Exit-Regel und ergänzende Dokumentation.

Zukünftige Erweiterungen können umfassen:

Erweiterung der Metrikaufzeichnung um neue Systemparameter.
Integration in kontinuierliche Testframeworks.
Mechanismen zur Auto-Kalibrierung von Exit-Kriterien.

Lizenz

MIT-Lizenz

Alle Inhalte in diesem Repository, inklusive dieser README.md, wurden automatisiert von einer KI generiert. Nutzung und Anpassung erfolgen auf eigenes Risiko.

3.2 KiB Raw Permalink Blame History