Use and Misuse of Continuous Integration Features: An Empirical Study of Projects That (Mis)Use Travis CI
Notice bibliographique
Résumé
Continuous Integration (CI) is a popular practice where software systems are automatically compiled and tested as changes appear in the version control system of a project. Like other software artifacts, CI specifications require maintenance effort. Although there are several service providers like TRAVIS CI offering various CI features, it is unclear which features are being (mis)used. In this paper, we present a study of feature use and misuse in 9,312 open source systems that use TRAVIS CI. Analysis of the features that are adopted by projects reveals that explicit deployment code is rare-48.16 percent of the studied TRAVIS CI specification code is instead associated with configuring job processing nodes. To analyze feature misuse, we propose HANSEL-an anti-pattern detection tool for TRAVIS CI specifications. We define four anti-patterns and HANSEL detects anti-patterns in the TRAVIS CI specifications of 894 projects in the corpus (9.60 percent), and achieves a recall of 82.76 percent in a sample of 100 projects. Furthermore, we propose GRETEL-an anti-pattern removal tool for TRAVIS CI specifications, which can remove 69.60 percent of the most frequently occurring antipattern automatically. Using GRETEL, we have produced 36 accepted pull requests that remove TRAVIS CI anti-patterns automatically.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,008 | 0,057 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».