CTC教育サービスはコラム「グーグルのクラウドを支えるテクノロジー ＞ 第80回 CI環境のテストを安全に効率化するアルゴリズム（パート3）」を公開しました。
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はじめに
前回に続いて、2019年に公開された論文「Assessing Transition-based Test Selection Algorithms at Google」を紹介します。前回までは、「安全にスキップできるテストターゲット」を判別するアルゴリズムについて、その評価方法を説明した上で、いくつかのアルゴリズムを比較した結果を紹介してきました。今回は、個々のアルゴリズムの中身を解説します。
評価対象のアルゴリズム
まずは、前回の図2を振り返ってみましょう。この図には、次のアルゴリズム名が登場しています。
・Random
・Transition count
・Affected count
・Author count
・Presubmit history
・Shared dirs
この中でも「Affected count」と「Author count」が、他と比べて優秀な結果を示していましたが、ここでは、その他のアルゴリズムも含めて、それぞれの概要を解説していきます。
この続きは以下をご覧ください
(リンク »)
はじめに
前回に続いて、2019年に公開された論文「Assessing Transition-based Test Selection Algorithms at Google」を紹介します。前回までは、「安全にスキップできるテストターゲット」を判別するアルゴリズムについて、その評価方法を説明した上で、いくつかのアルゴリズムを比較した結果を紹介してきました。今回は、個々のアルゴリズムの中身を解説します。
評価対象のアルゴリズム
まずは、前回の図2を振り返ってみましょう。この図には、次のアルゴリズム名が登場しています。
・Random
・Transition count
・Affected count
・Author count
・Presubmit history
・Shared dirs
この中でも「Affected count」と「Author count」が、他と比べて優秀な結果を示していましたが、ここでは、その他のアルゴリズムも含めて、それぞれの概要を解説していきます。
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