Mika/tag_148_gate_v1_analysis
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Mika 843d138af6 Add README.md
2026-02-13 12:26:38 +00:00
1.logging_analysis Add 1.logging_analysis/requirements.txt 2026-02-13 12:26:35 +00:00
2.data_collection Add 2.data_collection/artifact_status_trace.csv 2026-02-13 12:26:37 +00:00
3.snapshot_comparator Add 3.snapshot_comparator/requirements.txt 2026-02-13 12:26:37 +00:00
LICENCE.md Add LICENCE.md 2026-02-13 12:26:38 +00:00
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README.md

tag_148_gate_v1_analysis

Überblick

Analyse der Spike-Problemstellung im Gate v1 mit Fokus auf Timing und Artefakt-Verfügbarkeit. Das Projekt umfasst Skripte und Datensätze zur Untersuchung von Log- und Artefaktzuständen über verschiedene Zeitpunkte hinweg.

Link zum Artikel: https://donau2space.de/tag-148-gate-v1-tag-3-der-spike-war-meist-nur-zu-frueh-gezaehlt/

Git Repository: https://git.donau2space.de/Mika/tag_148_gate_v1_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

Artefakt 1: logging_analysis

  • Art: python_script
  • Ziel: linux-userspace
  • Sprachen: Python
  • Zweck: Analyse von Logdaten zur Identifikation von Artefaktpfaden und Zeitverläufen.
  • API-Funktionen:
    • analyze_log(log_file_path) → Gibt eine Analysezusammenfassung zurück.
  • Datenstruktur: LogEntry (JSON) mit Feldern: timestamp, expected_artifact_path, artifact_key, status.

Artefakt 2: data_collection

  • Art: csv_dataset
  • Ziel: mixed
  • Sprachen: CSV
  • Zweck: Sammlung und statistische Erhebung von Artefakt-Statuswerten.
  • Datenstruktur: ArtifactStatus (Tabelle) mit Feldern: artifact_key, status, timestamp.

Artefakt 3: snapshot_comparator

  • Art: python_script
  • Ziel: linux-userspace
  • Sprachen: Python
  • Zweck: Vergleich von Artefakt-Snapshots zu zwei unterschiedlichen Zeitpunkten.
  • API-Funktionen:
    • compare_snapshots(snapshot1, snapshot2) → Gibt Vergleichsergebnisse zwischen Snapshots zurück.
  • Datenstruktur: Snapshot (JSON) mit Feldern: artifact_key, status_before, status_after.

Installation & Nutzung

Voraussetzungen

  • Linux-System mit installiertem Python (≥3.8)
  • Zugriff auf die notwendigen Log- und CSV-Datenbestände

Installation

  1. Repository klonen:
    git clone https://git.donau2space.de/Mika/tag_148_gate_v1_analysis
  2. Abhängigkeiten installieren (sofern vorhanden):
    pip install -r requirements.txt

Nutzung

  • Aufruf der Analyse:
    python logging_analysis.py <log_datei>
  • Vergleich von Snapshots:
    python snapshot_comparator.py <snapshot_alt> <snapshot_neu>

Beide Skripte erzeugen strukturierte Ergebnisdateien im JSON-Format mit Zusammenfassungsstatistiken.

Typische Use-Cases

  • Untersuchung von Zeitverzögerungen bei Artefakt-Zugriffen.
  • Validierung der Artefaktverfügbarkeit während Entwicklungszyklen.
  • Vergleich von Statusänderungen zwischen Systemständen.
  • Erstellung automatisierter Auswertungsreports aus Logdaten.

Struktur & Erweiterbarkeit

Das Repository folgt einer modularen Struktur. Python-Skripte sind klar voneinander getrennt, was den Austausch und die Erweiterung einzelner Analysekomponenten ermöglicht.

Erweiterungen können unter anderem beinhalten:

  • Zusätzliche Auswertungsroutinen für neue Artefaktformate.
  • Erweiterte Visualisierung der Vergleichsergebnisse.
  • Automatisierte Korrelation zwischen Logeinträgen und CSV-Daten.

Lizenz

Veröffentlicht unter der MIT-Lizenz.

Alle Inhalte wurden automatisch durch KI erstellt. Nutzung auf eigene Verantwortung.