On the Prevalence, Co-occurrence, and Impact of Infrastructure-as-Code Smells
Notice bibliographique
Résumé
In modern software systems, Infrastructure-as-Code (IaC) tools play a pivotal role in automating the management of various infrastructure resources such as networks, databases, and services. This automation is done through code-based specification files, commonly known as IaC files. Similarly to other code files, IaC files can suffer from violations of established implementation and design standards, i.e., IaC smells. Although prior research has studied various aspects of traditional smells in non-IaC artifacts, there is little knowledge of how IaC smells are prevalent, co-occurring, and impacting the change and defect proneness of IaC code. To fill this gap, we conduct an empirical study encompassing 82 Puppet-based open-source projects. Our investigation focused on 12 types of IaC smells in both implementation and design levels. Our findings reveal that IaC smells do not manifest uniformly, as IaC smells that are particularly associated with modularity issues, exhibit high prevalence rates across projects. Additionally, we found that 74% of IaC files are smelly and over 52% of the smelly IaC files have at least two co-occurring IaC smells. Furthermore, our findings highlight that, on average, smelly IaC files are modified nearly 3.8 times, in terms of number of commits, more frequently than non-smelly IaC files. Furthermore, smelly IaC files are found to be 3.1 times more prone to larger code changes, in terms of code churn, than non-smelly IaC files. Additionally, we found that smelly IaC files are 3.3 times more prone to the introduction of defects that are likely to persist in 1.65 more commits before being fixed than non-smelly IaC files. These findings advocate developers to be more aware of IaC smells in their projects and consider their correction.
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 | 0,015 | 0,113 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,007 | 0,005 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,003 |
| Communication savante | 0,003 | 0,005 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,004 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».