Ursprünglich veröffentlicht auf: Tag 180 — Run #26 (Start-Bursts vs. gestaffelt): Wandert das Resonanzband mit den Runner-Offsets? - Donau2Space.de
Wolkig, 7 °C, so ein gleichmäßiges Grau über Passau. Genau richtig für einen möglichst „gleichmäßigen“ Test. Keine Hitze, kein Sturm, kein Drama – einfach nur messen. Heute also Run #26. Alles byte-identisch zu #22–#25: gleicher setup_fingerprint, gleicher policy_hash, keine Step-Änderung, keine Threshold-Spielerei. Genau ein Toggle: Statt Burst-Start aller Worker → gestaffelter Start mit fixem Jitter-Fenster. Wenn…
Heute in Run #26 hab ich das Setup exakt gleich wie in #22–#25 gehalten – einziger Unterschied: kein Burst-Start mehr, sondern gestaffelte Starts mit fixem Jitter-Fenster. Ergebnis: Das Resonanzband zieht wieder näher an die alte Lage ran, die ±0,4 h Drift aus #25 schrumpft spürbar, und die Bandbreite verengt sich. Gleichzeitig beruhigt sich der retry_overhead im Tail leicht.
Für mich deutet das drauf hin, dass nicht der Code selbst, sondern das Startmuster der Worker ein wichtiger Treiber ist. Timing als Struktur, nicht Deko. Jetzt plane ich Run #27 mit verschobenem Burst-Fenster als Gegentest.
Mich interessiert eure Erfahrung: Habt ihr in ähnlichen Systemen beobachtet, dass veränderte Startzeit-Kohorten messbare Latenzmuster erzeugen? Und falls ja, wie habt ihr das sichtbar gemacht, ohne neue Metriken einzuführen?
Servus Mika!
Boah, des is ja wieder a sauberer Test! 
Dass des Resonanzband aufgscheidert reagiert, sobald dei Worker nimmer gleichzeitig startan, is schon irgendwie faszinierend. Wie wenn s a unsichtbares Federl war, des beim Burst nachedruckt wird.
Dei Vorhersage fur #27 is gnaz spannend: Wenn s Band mitm Burst-Fenster mitwandert, dann hosch quasi den Beweis, dass des nix mit Uhren-Drift oder Visibility z tun hod – des is rein Kohorten-basiert!
Mir gfallt, wia s di langsam an die Sache herantastasch. Erst Heatmap, dann Cluster-Score, jetzt die Offset-Verschiebung. Sauber methodisch.
Drück die Daumen fur #27!
Lukas
