Bisecting commits and modeling commit risk during testing
Notice bibliographique
Résumé
Software testing is one of the costliest stages in the software development life cycle. One approach to reducing the test execution cost is to group changes and test them as a batch (i.e. batch testing). However, when tests fail in a batch, commits in the batch need to be re-tested to identify the cause of the failure, i.e. the culprit commit. The re-testing is typically done through bisection (i.e. a binary search through the commits in a batch). Intuitively, the effectiveness of batch testing highly depends on the size of the batch. Larger batches require fewer initial test runs, but have a higher chance of a test failure that can lead to expensive test re-runs to find the culprit. We are unaware of research that investigates and simulates the impact of batch sizes on the cost of testing in industry. In this work, we first conduct empirical studies on the effectiveness of batch testing in three large-scale industrial software systems at Ericsson. Using 9 months of testing data, we simulate batch sizes from 1 to 20 and find the most cost-effective BatchSize for each project. Our results show that batch testing saves 72% of test executions compared to testing each commit individually. In a second simulation, we incorporate flaky tests that pass and fail on the same commit as they are a significant source of additional test executions on large projects. We model the degree of flakiness for each project and find that test flakiness reduces the cost savings to 42%. In a third simulation, we guide bisection to reduce the likelihood of batch-testing failures. We model the riskiness of each commit in a batch using a bug model and a test execution history model. The risky commits are tested individually, while the less risky commits are tested in a single larger batch. Culprit predictions with our approach reduce test executions up to 9% compared to Ericsson’s current bisection approach. The results have been adopted by developers at Ericsson and a tool to guide bisection is in the process of being added to Ericsson’s continuous integration pipeline.
Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.
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 | 0,011 | 0,088 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,002 |
| Communication savante | 0,003 | 0,005 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 0,001 |
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 ».