Rechecking Recheck Requests in Continuous Integration: An Empirical Study of OpenStack
Notice bibliographique
Résumé
Continuous Integration (CI) is a process for automatically checking patch sets for errors. CI periodically fails due to non-deterministic (a.k.a., "flaky") behaviour. Since a patch set may not be the cause of a flaky failure, developers can issue a "recheck" command to request retesting a patch set. Developers waste time considering whether or not to issue a recheck after a CI failure. Prior work also shows that rechecks are issued liberally, wasting up to 187.4 compute years when CI continues to fail. To save developer time and avoid wasteful rechecks, we fit and analyze statistical models that discriminate between successful and failing rechecks, i.e., those rechecks that will change a failing CI run into a successful one and those that will fail again. Through an empirical study of 314,947 recheck requests from OpenStack, we find that our model can differentiate successful and failed rechecks well, outperforming baseline approaches by 23.6 percentage points in terms of AUROC (0.736).Analysis of our model suggests that, in terms of explanatory power, past behaviour of jobs, bots, and users dominate static characteristics of patch sets. Applying our model to automatically request rechecks for those predicted to succeed would have saved roughly 247 years of elapsed developer time for OpenStack. Applying our model to skip recheck requests when they are predicted to fail would avoid 86.49% of wasted rechecks, saving roughly 262 years of compute time.
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 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 | 0,005 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».