Proceedings of the third international workshop on Large scale testing
Notice bibliographique
Résumé
It is our great pleasure to welcome you to the Fourth International Workshop on Large-Scale Testing (LT 2015), held in Austin, Texas, USA, on February 1st, 2015. Large-scale software systems must service thousands (e.g., enterprise applications) or even millions (e.g., e-commerce websites like Amazon) of concurrent users every day. Many field problems of these systems are due to their inability to scale to field workloads, rather than feature bugs. In addition to conventional functional testing (e.g., unit and integration testing), these systems must be tested with large volumes of concurrent requests (called the load) to ensure the quality of these systems. Large-scale testing includes all different objectives and strategies of testing large-scale software systems using load. Examples of large-scale testing include live upgrade testing, load testing, high availability testing, operational profile testing, performance testing, reliability testing, stability testing and stress testing. LT 2015 is a one-day workshop. The workshop participants consist of a mixture of academic and industrial researchers. A big emphasis of this workshop is to make the workshop interactive with many discussion slots assigned throughout the schedule. The workshop has two keynote talks: Load Testing Elasticity and Performance Isolation in Shared Execution Environments by Professor Samuel Kounev from University of Wurzburg and Challenges, Benefits and Best Practices of Performance Focused DevOps by Wolfgang Gottesheim from Compuware. In addition, the workshop also includes presentations from technical papers and industrial talks. Finally, there is a panel, which brings together industrial practitioners and academic researchers to discuss the opportunities and challenges associated with large-scale testing. We hope you enjoy the technical and social program. If you are not able to attend our workshop, we hope you will find the papers and talks in this workshop simulating. This workshop would not happen without the efforts of the program committee members who helped with timely and constructive reviews. In addition, we want to extend our gratitude to each author and presenter who submitted their work to the LT 2015 workshop.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».