run_timing_analysis/near_expiry_rule
2026-03-03 11:21:15 +00:00
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Near‑Expiry‑Regel – Datenbasierte Definition und Schwellenwertanalyse

Purpose

Analyse der Run‑Timings #6–#10 zur Ableitung der Near‑Expiry‑Regel in einem mehrstufigen System.

Problemstellung: Negative Time‑Lags (Δt<0) treten gehäuft bei unpinned‑Runs auf. Ziel ist, eine quantitative Grenze für Near‑Expiry‑Fälle zu bestimmen, um deterministisch entscheiden zu können.

Ziele:

  • Definition der Near‑Expiry‑Schwelle basierend auf empirischen Δt‑Musteranalysen.
  • Validierung der Stabilität über fünf Runs mit konstanter Instrumentierung.
  • Vorbereitung auf A/B‑Test mit klarer Entscheidungsregel.

Kontext & Hintergrund

Konsolidierte Run‑Daten #6–#10 aus Systemmessungen, getrennt nach pinned und unpinned Strata.

Gruppierung:

  • Run‑Nummer (#6–#10)
  • Stratum: pinned vs. unpinned

Trace-Metadaten / zusätzliche Tags:

  • corr_id
  • expires_at_dist_hours
  • sign(t_gate_read − t_index_visible)

Domänenkontext:

  • Timing‑Analyse verteilter Systeme
  • Event‑Visibility‑Lag‑Beobachtung

Outlier-Definition:

  • Methode: Schwellenwertbeurteilung
  • Beschreibung: Fälle mit expires_at_dist_hours > 24h gelten als Ausreißer in der Δt<0‑Gruppe.
  • Metrik: expires_at_dist_hours

Motivation:

  • Präzise Baseline vor Regeländerung sichern.
  • Vermeidung von Zufallseffekten durch Run‑Konsistenz.
  • Einführung einer expliziten, begründeten Near‑Expiry‑Schwelle.

Methode / Spezifikation

Übersicht:

  • Runs #6–#10 wurden mit identischer Instrumentierung durchgeführt.
  • Δt wird berechnet als Differenz zwischen Gate‑Read‑ und Index‑Visibility‑Zeitpunkten.
  • Negative Δt‑Werte signalisieren frühe Gate‑Erkennung vor sichtbarem Index.

Algorithmen / Verfahren:

  • Erfassen von Δt<0‑Fällen pro Run.
  • Kategorisierung nach pinned / unpinned.
  • Aggregation aller Δt<0‑Fälle über Runs.
  • Berechnung der expires_at_dist_hours‑Verteilung.
  • Bestimmung der 24h‑Schwelle basierend auf 6/7 Fällen unter dieser Grenze.

Input / Output

Input-Anforderungen

Hardware:

  • Standard‑Analyseumgebung ohne spezielle Sensorik

Software:

  • Data‑Collection‑Pipeline mit Zeitstempel‑Erfassung

Konfiguration:

  • Exit‑Regel v1
  • Konstante Instrumentierung während Runs #6–#10

Erwartete Rohdaten

Felder pro Run:

  • run_id
  • stratum
  • corr_id
  • t_gate_read
  • t_index_visible
  • expires_at_dist_hours

Formatbeispiele:

  • run=10, stratum=unpinned, corr_id=U10‑A, expires_at_dist_hours=9.4, Δt_sign=negativ

Trace-Daten:

  • Format: Tabellarische Textaufzeichnung oder CSV
  • Hinweis: Einträge pro Run konsistent formatiert; keine Feature‑Änderungen zwischen Runs.

Analyse-Ausgaben

Pro Gruppe / pro Governor:

  • warn_rate ≈ 0.06 (pinned)
  • unknown_rate ≈ 0.00 (pinned)
  • Δt<0 count pro Stratum

Vergleichsausgaben:

  • pinned vs unpinned

    • Δ: Δt<0 proportion difference
    • RR: Erhöhtes Risiko negativer Lags bei unpinned‑Runs
  • Trace-Muster: Konsistent negatives Lag‑Vorzeichen in allen Δt<0‑Fällen.

Workflow / Nutzung

Analyse-Workflow:

  • Sammle Δt‑Metriken pro Run.
  • Trenne Daten nach Strata (pinned/unpinned).
  • Prüfe Lag‑Vorzeichenverteilung.
  • Aggregiere Near‑Expiry‑Kandidaten (expires_at_dist_hours < 24h).
  • Setze Schwelle = 24h als Regeldefinition.
  • Dokumentiere Regel für A/B‑Test‑Konfiguration.

Trace-Template-Anforderungen

Ziel: Konsistente Erhebung von Timing‑Differenzen zur Stabilitätsbewertung.

Erforderliche Tags & Metadaten:

  • corr_id
  • t_gate_read
  • t_index_visible
  • expires_at_dist_hours

trace-cmd-Setup:

  • Verwende gleiche Logging‑Parameter über alle Runs.
  • Deaktiviere Zwischenpuffer für Echtzeit‑Erfassung.

Run-Design für Contributors:

  • Halte Instrumentierung konstant.
  • Verändere keine Systemparameter während der Baseline‑Runs.

Interpretation & erwartete Ergebnisse

Kernbefunde:

  • Δt<0‑Fälle ausschließlich bei unpinned‑Runs beobachtet.
  • Kein einziger positiver Lag‑Wert in der beobachteten Serie.
  • 6 von 7 negativen Fällen mit expires_at_dist_hours < 24h.

Implikationen für Experimente:

  • Die empirisch begründete Schwelle reduziert Zufallseinflüsse.
  • Die Regel Near‑Expiry := expires_at_dist_hours < 24h kann als deterministische Entscheidungsbasis dienen.
  • Die 24–48h‑Zone bleibt als Monitoring‑Bereich aktiv, jedoch ohne Regelbeteiligung.

Planungsziel:

  • Ziel: Schaffung einer sauberen, überprüfbaren Entscheidungslogik für Near‑Expiry‑Erkennung.
  • Vorgehen:
    • Datengetriebene Schwellenwertbestimmung
    • Baseline‑Validierung über stabile Run‑Serie

Limitationen & Fallstricke

Datenbezogene Limitationen:

  • Einzelfall mit >24h (31.5h) könnte auf unerkannten Sonderfall hinweisen.
  • Kleine Stichprobe (7 Δt<0‑Fälle) begrenzt statistische Aussagekraft.

Kausalität & Generalisierbarkeit:

  • Korrelation zwischen Near‑Expiry und negativem Lag nicht notwendigerweise kausal.
  • Ergebnisse gelten nur für Testsystem mit Exit‑Regel v1.

Praktische Fallstricke:

  • Schwellenänderung in späteren Runs erfordert Re‑Kalibrierung der Regel.
  • Fehlerhafte Zeitsynchronisation kann Δt‑Sign verfälschen.

Nächste Schritte & Erweiterungen

Geplante Experimente:

  • Durchführung eines A/B‑Tests mit Near‑Expiry‑Schwelle <24h vs. Kontrollgruppe ohne Schwelle.

Analyseziele:

  • Überprüfung der Regelauswirkungen auf Lag‑Verteilung und Fehlerraten.

Regression & Modellierung:

  • Langfristig Modellierung der Lag‑Verteilung als Funktion der Restlaufzeit.

Community-Beiträge:

  • Validierung durch weitere Runs mit standardisierter Trace‑Template‑Einhaltung.