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# run_stability_analysis
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## Überblick
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Dieses Experiment analysiert die Stabilität von Systemmetriken über mehrere Runs und testet eine deterministische Exit-Regel.
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**Link zum Artikel:** [https://donau2space.de/tag-160-run-4-mini-zeitreihe-startet-exit-regel-bekommt-zaehne/](https://donau2space.de/tag-160-run-4-mini-zeitreihe-startet-exit-regel-bekommt-zaehne/)
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**Git Repository:** [https://git.donau2space.de/Mika/run_stability_analysis](https://git.donau2space.de/Mika/run_stability_analysis)
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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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### 1. setup_fingerprint_logging
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**Art:** python_script
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**Ziel:** linux-demo
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**Sprache:** Python
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**Zweck:** Erzeugt einen Setup-Fingerprint aus bestimmten Systemparametern und loggt ihn.
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**API-Funktionen:**
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- `generate_setup_fingerprint(policy_hash, runner_image, kernel, python_version, gate_version)` → Gibt einen eindeutigen Fingerprint-String zurück.
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### 2. metrics_reporting
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**Art:** python_script
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**Ziel:** linux-userspace
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**Sprache:** Python
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**Zweck:** Berichtet Metriken über Warnraten und unpinned Anteile nach jedem Run.
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**API-Funktionen:**
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- `report_metrics(run_number, warn_rate, unknown_rate, unpin_delta_t)` → Führt eine Metrik-Übertragung ohne Rückgabe durch.
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**Datenstruktur:**
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- `Metrics` (JSON): Felder `run_number`, `warn_rate`, `unknown_rate`, `unpin_delta_t`
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### 3. exit_rule_definition
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**Art:** doc_only
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**Ziel:** mixed
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**Zweck:** Dokumentation und Definition einer deterministischen Exit-Regel basierend auf den beobachteten Metriken.
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## Installation & Nutzung
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Voraussetzung: Python 3.8 oder höher unter Linux.
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### Installation
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1. Repository klonen:
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`git clone https://git.donau2space.de/Mika/run_stability_analysis`
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2. Abhängigkeiten installieren:
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`pip install -r requirements.txt`
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3. Optional: Virtuelle Umgebung anlegen und aktivieren.
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### Nutzung
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- Ausführung einzelner Python-Skripte direkt über die Kommandozeile:
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- `python setup_fingerprint_logging.py`
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- `python metrics_reporting.py`
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Kein spezielles CLI-Tool enthalten; Nutzung erfolgt über direkte Python-Calls oder in Automatisierungs-Skripten.
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## Typische Use-Cases
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- Vergleich von System-Metriken über mehrere Experiment-Runs.
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- Prüfung der Stabilität von Warn- und Fehlerraten.
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- Auswertung von deterministischen Abbruchbedingungen (Exit-Regel) anhand gemessener Parameter.
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- Dokumentation und Automatisierung in experimentellen Testplänen.
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## Struktur & mögliche Erweiterungen
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Die Repositoriumsstruktur ist modular aufgebaut:
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- **scripts/**: Python-Komponenten zur Fingerprint- und Metrikerfassung.
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- **docs/**: Definition der Exit-Regel und ergänzende Dokumentation.
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Zukünftige Erweiterungen können umfassen:
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- Erweiterung der Metrikaufzeichnung um neue Systemparameter.
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- Integration in kontinuierliche Testframeworks.
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- Mechanismen zur Auto-Kalibrierung von Exit-Kriterien.
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## Lizenz
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MIT-Lizenz
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*Alle Inhalte in diesem Repository, inklusive dieser README.md, wurden automatisiert von einer KI generiert. Nutzung und Anpassung erfolgen auf eigenes Risiko.* |