Änderungsprotokoll

Was der aktuelle DispatchAtlas-Baum bereitstellt, nach Bereichen gruppiert. Die kanonische, maschinenlesbare Historie liegt im Repository unter CHANGELOG.md, das Keep a Changelog und die semantische Versionierung befolgt, sobald die Paketveröffentlichungen beginnen; getaggte Versionen erscheinen auf der Releases-Seite.

DispatchAtlas ist eine reproduzierbare Benchmarking-Plattform für Aufgaben-Scheduling über das IoE-/Edge–Fog–Cloud-Kontinuum hinweg.

✨ Aktuelle Höhepunkte

• Kern-Scheduling-Modell — Kostenmodelle für nicht verwandte Maschinen (Ausführungszeit-Matrix, Kompatibilitätsmaske, sequenzabhängiges Rüsten, lastabhängige Ausführungskurven, ressourcenübergreifende Kommunikation), Mehrfachressourcen-Co-Allokation, Teilausführung (unpräzise Berechnung), formbare Aufgaben mit variabler Breite, Gang-Co-Scheduling und mandantenfähige Fair-Share-Aufgabensemantik, eine breite Zielfunktionsfamilie (Makespan, Rüsten, Energie, Kosten, CO2, Latenz, Verspätung, Fairness, dominanter Ressourcenanteil, Zuverlässigkeit, Sicherheit, Robustheit, unpräzise Belohnung, zusammengesetzt) mit skalaren oder vektoriellen Werten, Zulässigkeitsberichte mit Datensätzen unzulässiger Zeilen, deterministische Seed-Ableitung und JSON-Serialisierung hinter typisierten Integrationsprotokollen.
• Benchmark-Atlas — generische kombinatorische Optimierungs-Scheduling-Familien (nicht verwandte Maschinen, Job-Shop, flexibler Job-Shop, Permutations-Flow-Shop, Flow-Shop mit sequenzabhängigem Rüsten und ressourcenbeschränkte Projektplanung) neben Familien des verteilten Rechnens und einem Kontinuum von Edge–Fog–Cloud-Familien (Edge-Offloading, serverloser Kaltstart, Microservice-Aufrufgraphen, Replika-Platzierung, Aerial Edge, Streaming-Fenster, Ausfallwiederherstellung, cyber-physisches Scheduling, IoT-Sensor-zu-Edge-Aggregation, GPU- und Machine-Learning-Cluster-Scheduling, Edge-Service-Platzierung, CO2-bewusste Aufschiebung, Client-Auswahl für föderiertes Lernen, immersives Extended-Reality-Rendering, Edge-Scheduling für Low-Earth-Orbit-Satelliten, Rechenzentrums-Aufgaben-Kolokation, Virtual-Machine-Allokation, Edge-Offloading für Fahrzeuge, industrielles Time-Sensitive Networking, 5G-Network-Slicing, Digital-Twin-Edge-Synchronisation, Smart-City-Videoanalyse, kollaborative Split-Inferenz zwischen Edge und Cloud, vertrauliches Edge-Computing, batterieloses intermittierendes Edge-Computing, unterbrechbares Spot-VM-Scheduling, Datenlokalitäts-Platzierung, Coflow-Co-Completion-Scheduling und Inferenz-Serving für generative Modelle unter einem Key-Value-Cache-Budget), jeweils mit einer Profilklasse, zitatgestützten Metadaten, Charakterisierungsmetriken, Schwierigkeitsstratifizierung und einer Distribution-Distance-Kalibrierungsmetrik.
• Solver-Registry — konstruktive und Dispatching-Baselines, exakte Adapter (CP-SAT, gemischt-ganzzahlige lineare und quadratisch beschränkte Programmierung, Branch-and-Bound, ein nativer beschränkter Exhaustive-Enumeration-Solver und optionale kommerzielle Backends hinter einem dedizierten Extra), repräsentative Metaheuristiken, ein diversifizierter Konkurrenzsatz mit kanonischen Referenzen, kontinuierliche Solver, die über Encoding-Adapter an das Scheduling gebunden sind, ein Many-Objective-Konkurrent und eine Solver-Familie mit nativer Kodierung, die direkt über zulässige Schedules sucht. Jeder Deskriptor trägt einen fail-closed Zitatvertrag und deklarierte Fähigkeiten.
• Auswahlschicht — regelbasierte und gelernte Solver-Empfehlung, die Solver aus deklarierten Fähigkeiten und Benchmark-Charakterisierung einstuft, hinter einem leckagefreien Kreuzvalidierungsprotokoll, das die Generalisierung auf zurückgehaltenen Daten berichtet und niemals einen global besten Solver behauptet.
• Zielfunktionen, Constraints und Qualität — Bewertung pro Zielfunktion, benannte Service-Level-Constraints mit getrennten Hard-Breach- und Soft-Penalty-Pfaden, Pareto-Frontier-Helfer und vier Qualitätsindikatoren (Hypervolumen, IGD+, der additive Epsilon-Indikator und Spread) sowie Worst-Case- oder Conditional-Value-at-Risk-Robustheit über einer explizit deklarierten Störungsmenge.
• Kampagnen-Engine — Validierung, Trockenlauf-Budgetierung, mit Checkpoints versehene und wiederholbare Ausführung, eine Lauf-Anzahl-Richtlinie auf der Schwelle der statistischen Aussagekraft, Fair-Comparison-Invarianten, deterministische Wiedergabe gegen aufgezeichnete Inhalts-Hashes und eine sichere parallele Topologie, die auf die verfügbaren Kerne des Hosts skaliert, mit Kapazitätssondierung und Schutzmaßnahmen gegen verschachtelte Parallelität.
• Analyse und Evidenz — nicht-parametrische Inferenz (Wilcoxon Vorzeichen-Rang mit Vargha-Delaney- und Cliff's-delta-Effektstärken, der Friedman-Omnibus mit einem Nemenyi-Post-hoc, Holm- und Hochberg-Korrektur sowie bias-korrigierte beschleunigte Bootstrap-Intervalle) ohne Drittanbieter-Statistikabhängigkeit, deterministische SVG- und PGFPlots-Abbildungen und -Tabellen, eine Limitationsfläche für nicht unterstützte Methoden und offenlegungsgefilterte Evidenzbündel, die nach generischen Evidenzstufen geschlüsselt sind.
• Dokumentation und Portal — eine Dokumentationswebsite mit einem interaktiven Portal (Benchmark-Katalog-Explorer, Ergebnis-Explorer, Simulationsvorschau, ein erklärbarer Solver-Empfehler ausschließlich auf Metadatenbasis, Plattformprüfung und ein Download-Center), im Browser ausführbare Demos (Evidenz visualisieren, einschließlich Konvergenz- und Exploration–Exploitation-Abbildungen, einen Solver live ausführen und ein geseedtes Experiment mit einer Effektstärke und einem Bootstrap-Konfidenzintervall ausführen), Offline-Suche, eine Sitemap, ein maschinenlesbarer Website-Index und öffentlich unbedenkliche Portaldaten, die zur Build-Zeit in die Seite gerendert werden.
• Governance und Lieferkette — Governance- und Community-Oberflächen auf Wurzelebene, REUSE-konforme einzeilige SPDX-Lizenzierung, abdeckungsgeprüfte CI, gepinnte Abhängigkeitsprüfung, ein geplantes Lieferketten-Audit über den installierten Distributionsabschluss, eine CodeQL-Sicherheitskonfiguration, CycloneDX-SBOM-Generierung sowie Prüfung von Release-Signatur und Build-Provenienz.