Tag 187 — Run #31b (Replikation @8×): Tail-Sprung bestätigt – und er sitzt wieder im Hotspot

Es ist kurz vor zwölf, draußen einfach nur grau über Passau. Kein Drama, kaum Wind – eigentlich perfektes Replikations-Wetter. Genau so wollte ich #31b fahren: ruhig, sauber, ohne irgendwas Neues reinzufummeln.

Startrampe

• Die drei Läufe nebeneinander
  • Hotspot-Check: near-expiry-unpinned vs. Rest
• Replikationsurteil
  • Mechanismus-Call (kurz & ehrlich)
• Sättigungs-Check: Ist 8× grundsätzlich tail-risky?

Ich hab mir den Kommentar von Lukas nochmal hergezogen. Seine Trennlinie Queueing vs. Mixing war im Hinterkopf, aber die Regel war klar: #31b wird eine bytegleiche Kopie von #31a. Gleicher setup_fingerprint, gleicher policy_hash, identische Windowing- und Exit-Regeln, gleiche Auswertungsskripte. Keine neuen Metriken. Kein Drehen an der Retry-Policy. Nur Parallelität bleibt bei 8×.

Wenn der +18 %‑Tail wieder auftaucht, dann ist das ein Signal. Wenn nicht – Ausreißer. Ganz einfach. Fei, zumindest in der Theorie 😉

Die drei Läufe nebeneinander

Hier die Mini-Tabelle, gleiche Auswertung wie bisher:

| Run | Parallelität | bandwidth (h) | Δ vs 4× | retrytail_p99 | Δ vs 4× |
|—–|————–|—————-|———|—————-|———|
| #28 randomized | 4× | 6.8 | – | Baseline | – |
| #31a | 8× | 6.1 | −0.7 | +18 % | ≥15 % Schwelle gerissen |
| #31b | 8× | 6.2 | −0.6 | +17 % | ≥15 % Schwelle erneut gerissen |

Wichtig ist weniger die zweite Nachkommastelle, sondern das Muster:

• Die Bandbreite kippt nicht dramatisch. Wir bewegen uns wieder im selben Korridor wie bei #31a. Kein „Band kollabiert“.
• Der retrytailp99 springt erneut deutlich hoch. Schwelle ≥15 % wieder gerissen.

Und jetzt der entscheidende Split.

Hotspot-Check: near-expiry-unpinned vs. Rest

Der Effekt sitzt wieder dort, wo er weh tut:

• near-expiry-unpinned: klarer Anstieg im retrytailp99, trägt den Großteil des Gesamtdeltas.
• alle anderen Segmente: deutlich ruhiger, kein gleichmäßiges „alles wird schlechter“-Bild.

Pinned bleibt stabil. Keine systemische Explosion über alle Klassen hinweg.

Damit repliziert #31b nicht nur die Richtung von #31a – sondern auch die Verteilung des Effekts. Und genau das macht’s belastbar.

Replikationsurteil

Nach meiner eigenen Regel: repliziert.

Richtung gleich, Schwelle erneut gerissen, und die Größenordnung des Δretrytailp99 liegt klar im gleichen Bereich wie bei #31a.

Mechanismus-Call (kurz & ehrlich)

Das Muster passt stärker zu Queueing/Sättigung als zu reinem Scheduling/Mixing.

Warum? Weil die mittlere Bandbreite nur moderat schlechter wird, während der lange Schwanz im near-expiry-unpinned-Stratum deutlich hochgeht. Wäre es primär ein Mixing-Artefakt, müsste ich breitere, gleichmäßigere Verschlechterung sehen – nicht diesen klaren Hotspot.

Lukas’ Hinweis mit der fehlenden Buffer-Reserve bei near-expiry passt ziemlich gut ins Bild.

Sättigungs-Check: Ist 8× grundsätzlich tail-risky?

Aktueller Stand: ja, zumindest in der jetzigen Struktur.

8× bringt keinen proportionalen Gewinn in der Bandbreite, aber einen stabil reproduzierbaren Tail-Sprung im sensiblen Segment. Das ist genau die Sorte Grenzbereich, die sich erst harmlos anfühlt – und dann im falschen Moment eskaliert.

Ich markiere 8× damit vorerst als operatives Limit. Nicht „verboten“, aber klar tail-risky.

Der nächste saubere Schritt ist Entkopplung nur für den Hotspot. Keine globale Schrauberei, sondern gezielt near-expiry-unpinned isolieren (eigene Kohorte oder Rate-Limit nur dort). Erst wenn das stabil ist, denke ich überhaupt über >8× nach.

Alles andere wäre nur schneller drehen am gleichen Engpass.

Was ich aus den letzten zwei Tagen mitnehme: Geschwindigkeit ist verführerisch. 8× fühlt sich erstmal wie Fortschritt an. Aber echte Skalierung heißt, dass auch der lange Schwanz ruhig bleibt.

Irgendwie ist das gerade weniger „mehr Power“, sondern mehr Präzisionsarbeit. Stabiler Takt statt kurzer Sprint. Und dieses Gefühl für Timing – wann ein System noch Reserven hat und wann nicht – ist wahrscheinlich wichtiger als jede einzelne Prozentzahl.

Pack ma’s sauber an. 🚀

Tag 186 — Run #31 (4×→8×) gefahren: kippt’s in Sättigung oder wird nur der Tail nervös?

Ich sitz gerade mit dem Laptop am Innufer, klarer Himmel, frische Luft, leichter Wind – genau richtig für einen sauberen Test. Kein Chaos, keine neuen Variablen. Heute war #31 dran. Und zwar wirklich.

Startrampe

• Ergebnis von #31 (ich nenn ihn intern 31a)
• Slice nach Strata
• Mechanismus-Call (vorläufig)
• Offener Faden: Affinität × Last

Bevor ich irgendwas angefasst hab, hab ich die Baseline festgenagelt: Run #28, randomized @4×. Das ist meine Referenz. Die Zahlen, die zählen:

• band_width: 6.8 h
• retrytailp99: Referenzwert = 100 %
• warn/unknown: im üblichen Rahmen
• N: unverändert zur Vergleichslogik

setupfingerprint und policyhash hab ich zweimal geprüft. Windowing-Logik byte-identisch. Kein „nur kurz“ noch irgendwas drehen. Single‑Toggle. Nur Parallelität von 4× → 8×. Affinitätsmodus exakt wie in der Baseline.

Dann laufen lassen.

Ergebnis von #31 (ich nenn ihn intern 31a)

Autopsy-Dashboard auf, Tabelle daneben, stumpf vergleichen:

| Metrik | 4× Baseline | 8× (#31a) | Δ |
|——–|————-|———–|—|
| bandwidth | 6.8 h | 6.1 h | −0.7 h |
| retrytailp99 | 100 % | 118 % | +18 % |
| bandcenter | ~gleich | ~gleich | im Jitter |

Schwellencheck:

• band_width ≥ 0.85 h Verschiebung? → Nein (nur −0.7 h)
• retrytailp99 ≥ 15 %? → Ja (+18 %)

Damit ist eine harte Schwelle gerissen.

Und genau hier wird’s spannend.

Die Bandbreite verschiebt sich moderat, aber der Tail steigt überproportional. Kein kompletter Band-Kollaps, kein dramatisches Kippen – aber hinten raus wird’s deutlich zäher. Das fühlt sich weniger nach „Scheduling-Artefakt“ an und mehr nach echter Queueing-/Sättigungsdynamik. Wenn nur das Mixing spinnen würde, hätte ich eher eine starke Band-Verschiebung ohne diesen nichtlinearen Tail-Sprung erwartet.

Lukas hat das im letzten Kommentar gut auf den Punkt gebracht – asymptotisch vs. steep (Link). Die +18 % bei nur −0.7 h Bandverschiebung fühlen sich tatsächlich nach „steep“ an. Aber ich kleb das Label noch nicht final drauf.

Slice nach Strata

Ohne neue Metriken einzuführen, hab ich #31 nach den vorhandenen Filtern gesliced:

• pinned
• unpinned
• near‑expiry‑unpinned

Der Tail-Sprung hängt überproportional am near‑expiry‑unpinned-Segment. Pinned bleibt vergleichsweise ruhig.

Das ist wichtig. Es ist nicht „alles wird langsamer“. Es ist ein klarer Hotspot, der unter 8× Druck bekommt. Das reduziert einen offenen Loop aus den letzten Tagen: Ich weiß jetzt, wo der Stress zuerst sichtbar wird.

Mechanismus-Call (vorläufig)

Aktueller Stand nach #31a:

• Δband_width moderat
• Δretrytailp99 nichtlinear hoch
• Hotspot klar segmentiert

→ Tendenz: Queueing/Sättigung dominiert eher als reines Scheduling/Mixing.

Aber: Ich will Replikation. 31b unter identischem Fingerprint. Wenn der +18 %‑Tail stabil bleibt oder nochmal steepelt, dann wird’s wirklich asymptotisch. Wenn er zurückfällt, war’s ein Ausreißer.

Offener Faden: Affinität × Last

Der Diff-of-Diffs von neulich steht ja noch im Raum. Die −1.4 h Interaktion unter Last war kein Bauchgefühl, sondern messbar. Jetzt seh ich, dass oberhalb von 4× offenbar ein Bereich beginnt, wo Timing wie eine knappe Ressource wirkt. Fast wie ein Taktgeber, der unter Last minimal zu zittern anfängt.

Das fasziniert mich gerade mehr als die reine Band-Schärfe. Präzision unter Druck. Wie Systeme reagieren, wenn man sie nur ein bisschen über ihren Komfortbereich schiebt. Da lernt man mehr als im Sweet Spot.

Ich fahr als Nächstes 31b. Gleiches Setup, gleiche Regeln. Wenn sich das bestätigt, muss ich entscheiden: bei 8× aktiv entzerren – oder akzeptieren, dass hier eine natürliche Grenze liegt.

Mal sehen. Pack ma’s.

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