Abstract-Continuous Integration (CI) är en allmänt använd programvaruteknik praxis. Programvaran är kontinuerligt byggd så att förändringar enkelt kan integreras och frågor som ouppfyllda kvalitetsmål eller stil inkonsekvenser upptäcks tidigt. Tyvärr är det inte bara svårt att införa KI i ett befintligt projekt, utan det är också svårt att leva upp till CI-principerna när man står inför tuffa tidsfrister eller affärsbeslut. Tidigare arbete har identifierat vanliga anti-mönster som minskar de utlovade fördelarna med CI. Vanligtvis kryper dessa anti-mönster långsamt in i ett projekt över tid innan de identifieras. Vi hävdar att automatiserad upptäckt kan hjälpa till med tidig identifiering och förhindra en sådan process förfall. I detta arbete, vi ytterligare analysera detta antagande och enkät 124 utvecklare om CI anti-mönster. Utifrån resultaten bygger vi CI-ODOR, ett rapporteringsverktyg för CI-processer som upptäcker förekomsten av fyra relevanta anti-mönster genom att analysera regelbundna byggloggar och arkivinformation. I en studie på 18 474 byggloggar av 36 populära JAVA-projekt avslöjar vi förekomsten av 3823 varningar med hög svårighetsgrad spridda över projekt. Vi validerar våra rapporter i en enkät bland 13 ursprungliga utvecklare av dessa projekt och genom allmän feedback från 42 utvecklare som bekräftar relevansen av våra rapporter.
Vassallo m.fl. REF bekräftade att automatisk upptäckt skulle kunna hjälpa till med tidig identifiering och förhindra ett sådant förfall.
Automated Reporting of Anti-Patterns and Decay in Continuous Integration
{'venue': '2019 IEEE/ACM 41st International Conference on Software Engineering (ICSE)', 'journal': '2019 IEEE/ACM 41st International Conference on Software Engineering (ICSE)', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}