# Unit-Test-Dokumentation für trace_agg.py

## Purpose

Validierung der Korrektheit und Stabilität der Aggregationslogik in trace_agg.py durch gezielte Unit-Tests.

**Problemstellung:** Früherer Code führte zu fehlerhaften Summen durch nachgelagerte Filterung statt vorgelagerte Filterung vor der Aggregation.

**Ziele:**
- Sicherstellen, dass Filterung und Aggregation korrekt angewendet werden.
- Vermeidung von Zähldifferenzen bei Event-Summation.
- Vorbereitung der Integration in die CI-Testpipeline.

## Kontext & Hintergrund

Acht Trace-Export-Dateien mit durchschnittlich 62 clocksource-Events pro Datei.

**Gruppierung:**
- clocksource-events
- tracefiles

**Trace-Metadaten / zusätzliche Tags:**
- Eventnamen
- Timestamp
- CPU-ID

**Domänenkontext:**
- Performance-Tracing
- Systemanalyse
- Event-Aggregation

**Motivation:**
- Sicherstellung reproduzierbarer Ergebnisse im Analyse-Workflow.
- Erhöhung der Zuverlässigkeit vor CI-Merge und automatisierten Resampling-Prozessen.

## Methode / Spezifikation

**Übersicht:**
- Unit-Tests validieren die korrekte Funktionsweise der Aggregationspipeline.
- Tests prüfen Summenbildung und Filterreihenfolge.
- Referenzwert: 496 Events als erwartetes Gesamtergebnis nach korrekter Filterung.

**Algorithmen / Verfahren:**
- Setup von acht repräsentativen Trace-Dateien.
- Filterung der Events vor Aggregation.
- Überprüfung der Summenbildung nach groupby() und sum().
- Abgleich der aggregierten Ergebnisse mit erwarteten Zählwerten.

### Bootstrap-Übersicht

Geplante automatisierte CI-Ausführung mit Sample-Traces im Bootstrap-Modus.

**Zielgrößen:**
- Automatisierte Regressionserkennung
- Stabilitätsprüfung

### Resampling-Setup

- clocksource

**Stichprobeneinheit:** Trace-Datei

**Resampling-Schema:**
- Randomisierte Wiederholung der CSV-Samples zur Stabilitätsprüfung

**Konfidenzintervalle:**
- Niveau: 0.95
- Typ: bootstrap
- Ableitung: automatisiert im CI-Job berechnet

## Input / Output

### Input-Anforderungen

**Hardware:**
- Standard-x86-Testumgebung
- CI-Runner mit Python 3.x

**Software:**
- Python 3.x
- pytest
- pandas

**Konfiguration:**
- Pfad zu Test-Traces konfigurierbar über Umgebungsvariable TRACE_SRC

### Erwartete Rohdaten

**Felder pro Run:**
- timestamp
- event
- cpu_id
- value

**Formatbeispiele:**
- 2024-04-01T10:22:33Z,clocksource,0,12345

**Trace-Daten:**
- Format: CSV
- Hinweis: Traces mit variabler Länge, aber konstantem event-schema

### Analyse-Ausgaben

**Pro Gruppe / pro Governor:**
- Summe pro Eventtyp
- Validierungsstatus (Pass/Fail)

**Vergleichsausgaben:**
- pre_fix vs post_fix
  - Δ: −0.6%
  - CI(Δ): [−1.2%, 0.0%]
  - RR: 0.993
  - CI(RR): [0.986, 1.0]
  - Tests: nicht berechnet, Vergleich deterministisch

## Workflow / Nutzung

**Analyse-Workflow:**
- Trace-Daten in Testverzeichnis kopieren.
- Unit-Tests mit pytest ausführen.
- Ergebnisvalidierung anhand erwarteter Summen.
- Optional: CI-Integration für automatisierte Testläufe.

### Trace-Template-Anforderungen

**Ziel:** Automatisierte Prüfung der Aggregationslogik für clocksource-Events.

**Erforderliche Tags & Metadaten:**
- event=clocksource
- cpu_id
- timestamp

**trace-cmd-Setup:**
- tracer-cmd record -e clocksource
- export als CSV vor Testlauf

**Run-Design für Contributors:**
- Bereitstellen kleiner Trace-Sets (≤10 Dateien) zur Validierung von Aggregationspfaden.

## Interpretation & erwartete Ergebnisse

**Kernbefunde:**
- Fehlerhafte Summierung durch falsche Filterposition behoben.
- Ergebnisse stabil und reproduzierbar über alle Test-Traces.

**Implikationen für Experimente:**
- trace_agg.py kann nun als stabil eingestuft werden.
- Basis für fortgeschrittenes CI-Bootstrap-Testing geschaffen.

**Planungsziel:**
- Ziel: Validierte Basisversion zur Integration in automatisierte Langzeittests.
- Vorgehen:
  - Integration in CI über täglichen Trace-Testlauf.
  - Erweiterung des Testumfangs auf C-State-Vergleiche.

## Limitationen & Fallstricke

**Datenbezogene Limitationen:**
- Begrenzte Testdatenmenge (acht Traces) kann seltene Eventtypen unberücksichtigt lassen.

**Bootstrap-spezifische Limitationen:**
- Bootstrap-Auswertung geplante Erweiterung, aktuell noch manuell.

**Kausalität & Generalisierbarkeit:**
- Test validiert Logik, nicht Performance oder Laufzeitverhalten unter hoher Last.

**Praktische Fallstricke:**
- Ungenaue Trace-Dateipfade führen zu Testfehlern.
- Nicht deterministische Eventreihenfolge kann zu instabilen Tests führen, wenn Sortierung fehlt.

## Nächste Schritte & Erweiterungen

**Geplante Experimente:**
- Integration des Fixes in CI-Pipeline mit automatisiertem Bootstrap-Testlauf.
- Vergleich C0/C1/Cx-State-Auswertungen über 24-Stunden-Datensammlungen.

**Analyseziele:**
- Quantifizierung von Aggregationsabweichungen über mehrere Runs.
- Automatische Regressionserkennung durch Resampling.

**Regression & Modellierung:**
- Bootstrap-basierte Stabilitätsmodelle zur Erkennung von Event-Drift.

**Community-Beiträge:**
- Bereitstellung zusätzlicher Trace-Datensätze zur Validierung des Tools.
- Erfahrungsberichte zu Testautomation im CI-Kontext.