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# Laufzeit-Analyseexperiment (run_timing_experiment)
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## Überblick
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Analyse der Timing-Daten aus mehreren Laufversuchen zur Verbesserung der Präzision von Systementscheidungen.
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**Link zum Artikel:** [https://donau2space.de/tag-159-run-3-im-leichten-regen-der-unpinned-delay-muss-jetzt-liefern/](https://donau2space.de/tag-159-run-3-im-leichten-regen-der-unpinned-delay-muss-jetzt-liefern/)
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**Git Repository:** [https://git.donau2space.de/Mika/run_timing_experiment](https://git.donau2space.de/Mika/run_timing_experiment)
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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. Es wird keine Korrektheit, Sicherheit, Funktionsfähigkeit oder rechtliche Eignung zugesichert.
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## Inhalt des Repositories
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### 1. data_analysis
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- **Art**: Python-Skript (python_script)
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- **Ziel**: mixed (Terminal und Datenverarbeitung)
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- **Sprachen**: Python
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- **Zweck**: Analyse von Laufdaten, Berechnung von Warnraten und statistischer Verteilungen.
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**API-Funktionen:**
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- `calculate_warn_rate(data)` – Berechnet die Warnrate aus gegebenen Laufdaten.
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- `delta_time_distribution(data)` – Erzeugt statistische Kenngrößen der Zeitdifferenzen.
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**Datenstruktur:**
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- `RunData` (JSON) mit den Feldern: `policy_hash`, `warn_rate`, `unknown_rate`, `delta_time`
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### 2. visualization_tool
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- **Art**: Web-UI (web_ui)
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- **Ziel**: web
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- **Sprachen**: HTML, CSS, JavaScript
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- **Zweck**: Visuelle Darstellung der Messergebnisse und Analysen.
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**Routen:**
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- `GET /api/data` – Liefert Laufdatenobjekte vom Typ `RunData`.
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### 3. results_documentation
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- **Art**: Dokumentation (doc_only)
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- **Ziel**: mixed
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- **Sprachen**: Markdown
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- **Zweck**: Enthält interpretierende Auswertungen und Ergebnisberichte der Laufanalysen.
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## Voraussetzungen (Webserver/DB)
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Für die Weboberfläche wird ein lokaler oder entfernter Webserver (z. B. Apache oder nginx) benötigt. Es ist keine Datenbankintegration erforderlich, da Daten über eine API-Schnittstelle bereitgestellt werden.
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## Installation & Nutzung
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### Python-Analysemodul
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1. Python 3.x installieren.
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2. Repository klonen:
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```bash
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git clone https://git.donau2space.de/Mika/run_timing_experiment
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cd run_timing_experiment
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```
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3. Abhängigkeiten installieren (falls vorhanden, z. B. pandas, matplotlib).
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4. Skript ausführen:
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```bash
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python data_analysis.py --input data/run_series.json --output results/
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```
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### Starten der Webanwendung
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1. Inhalte aus dem Verzeichnis `visualization_tool/` über einen Webserver bereitstellen.
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2. Zugriff über Browser, z. B. http://localhost/run_timing_experiment.
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## Typische Use-Cases
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- Berechnung und Visualisierung von Warnraten und Zeitstatistiken.
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- Vergleich mehrerer Laufversuche hinsichtlich Systemreaktionszeiten.
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- Erstellung von Visualisierungen für technische Entscheidungsvorlagen.
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## Struktur & Erweiterbarkeit
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- `data_analysis/` – analytische Kernskripte mit klar definierter Datenstruktur.
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- `visualization_tool/` – Weboberfläche für interaktive Analysen.
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- `results_documentation/` – Dokumentierte Ergebnisse und Beobachtungen.
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Zukünftige Erweiterungen:
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- Integration einer API zur Echtzeitdatenverarbeitung.
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- Automatisierte Generierung von Vergleichsberichten.
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- Zusätzliche visuelle Komponenten in der Web-UI.
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## Lizenz
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Dieses Projekt steht unter der **MIT-Lizenz**.
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**Hinweis:** Alle Inhalte wurden automatisch durch eine KI erstellt. Die Nutzung erfolgt auf eigenes Risiko. |