TSC Stability Logging

Überblick

Dieses Repository dokumentiert das Experiment tsc_stability_logging. Es untersucht die Stabilität des Time Stamp Counters (TSC) während des Bootvorgangs unter Linux-Systemen. Ziel ist die automatisierte Erfassung, Analyse und Bewertung der TSC-Verlässlichkeit verschiedener Hardware- und Virtualisierungsumgebungen.

Link zum Artikel: https://donau2space.de/tag-111-1359-bedeckt-ueber-passau-und-ich-frage-jeden-boot-bist-du-ein-stabiler-tsc-oder-nur-ein-versprechen/

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

Dieses Repository enthält zwei Python-Artefakte zur Erfassung und Auswertung von TSC-Stabilitätsdaten.

1. artifact.boot_logger

• Art (Kind): python_script
• Ziel (Target): Linux-Userspace
• Programmiersprache: Python
• Zweck: Erfassung von Kernelinformationen zum TSC während des Bootvorgangs. Speichert die Daten als JSON-Datei zur späteren Analyse.

API-Funktionen:

• collect_tsc_data() – Erfasst TSC-bezogene Bootdaten und liefert ein JSON-Objekt mit Informationen zu boot_id, host_vm, pinned, governor und tsc_status.

Datenstruktur:

• BootData (JSON):
  • Felder: boot_id, host_vm, pinned, governor, tsc_status

2. artifact.trace_agg_integration

• Art (Kind): python_script
• Ziel (Target): Linux-Userspace
• Programmiersprache: Python
• Zweck: Integration und statistische Auswertung der erfassten TSC-Daten in bestehende Trace-Aggregationssysteme.

API-Funktionen:

• compare_ts_data(data_file, p95_p99) – Führt statistische Vergleiche der TSC-Daten durch und liefert Ergebnisse zur Stabilitätsbewertung (z. B. 95. und 99. Perzentil).

Datenstruktur:

• TraceResult (JSON):
  • Felder: p95, p99, comparison_summary

Installation & Nutzung

1. Voraussetzungen: Linux-Umgebung mit Python ≥ 3.8

2. Klonen des Repositories:

   git clone <repository-url>
   cd tsc_stability_logging
   

3. Installation der Abhängigkeiten:

   pip install -r requirements.txt
   

4. Nutzung der Skripte:

   Beispiel:

   python boot_logger.py
   python trace_agg_integration.py --input data/boot_data.json
   

Typische Use-Cases

• Automatisierte Sammlung von TSC-Stabilitätsmetriken über mehrere Boots hinweg.
• Integration der Ergebnisse in bestehende Trace- und Monitoring-Systeme.
• Vergleich von TSC-Stabilität zwischen physischen und virtuellen Hosts.
• Untersuchen des Einflusses von CPU-Governor-Settings auf TSC-Konstanz.

Struktur & mögliche Erweiterungen

• scripts/ – enthält die Python-Skripte boot_logger.py und trace_agg_integration.py.
• data/ – speichert die generierten JSON-Daten und Analyseergebnisse.
• docs/ – Dokumentation der Schnittstellen und Datenstrukturen.

Erweiterungsmöglichkeiten:

• Unterstützung weiterer Plattformen (z. B. BSD, Windows Subsystem for Linux).
• Ergänzung einer Web-API zur Live-Auswertung.
• Erweiterung der Analysefunktionen um Machine-Learning-basierte Stabilitätsmetriken.

Lizenz

Dieses Projekt steht unter der MIT-Lizenz.

Hinweis: Diese Inhalte wurden automatisch durch eine KI erzeugt. Verwendung und Weiterentwicklung erfolgen auf eigenes Risiko.