論文の概要: Evaluating Search-Based Software Microbenchmark Prioritization

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2211.13525v4
• Date: Thu, 18 Apr 2024 13:13:48 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-04-19 21:00:27.871525
• Title: Evaluating Search-Based Software Microbenchmark Prioritization
• Title（参考訳）: 検索に基づくソフトウェアマイクロベンチマーク優先順位付けの評価
• Authors: Christoph Laaber, Tao Yue, Shaukat Ali,
• Abstract要約: 本稿では,単目的と多目的の探索に基づくマイクロベンチマーク優先順位付け手法を実証的に評価する。 検索アルゴリズム(SA)は競争力があるばかりでなく、最高の欲求、カバレッジベースのベースラインを上回りません。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 6.173678645884399
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Ensuring that software performance does not degrade after a code change is paramount. A solution is to regularly execute software microbenchmarks, a performance testing technique similar to (functional) unit tests, which, however, often becomes infeasible due to extensive runtimes. To address that challenge, research has investigated regression testing techniques, such as test case prioritization (TCP), which reorder the execution within a microbenchmark suite to detect larger performance changes sooner. Such techniques are either designed for unit tests and perform sub-par on microbenchmarks or require complex performance models, drastically reducing their potential application. In this paper, we empirically evaluate single- and multi-objective search-based microbenchmark prioritization techniques to understand whether they are more effective and efficient than greedy, coverage-based techniques. For this, we devise three search objectives, i.e., coverage to maximize, coverage overlap to minimize, and historical performance change detection to maximize. We find that search algorithms (SAs) are only competitive with but do not outperform the best greedy, coverage-based baselines. However, a simple greedy technique utilizing solely the performance change history (without coverage information) is equally or more effective than the best coverage-based techniques while being considerably more efficient, with a runtime overhead of less than 1%. These results show that simple, non-coverage-based techniques are a better fit for microbenchmarks than complex coverage-based techniques.
• Abstract（参考訳）: コード変更が最優先であることから、ソフトウェアパフォーマンスが低下しないことを保証する。 解決策は、(機能的な)ユニットテストに似たパフォーマンステスト技術であるソフトウェアマイクロベンチマークを定期的に実行することです。 この課題に対処するため、テストケース優先順位付け(TCP)のような回帰テスト手法を調査し、マイクロベンチマークスイート内での実行を順序付けして、より早くより大きなパフォーマンス変化を検出する。 このような技術は単体テストのために設計され、マイクロベンチマークでサブパーを実行するか、複雑なパフォーマンスモデルを必要とする。 本稿では,単目的検索および多目的検索に基づくマイクロベンチマーク優先順位付け手法を実証的に評価し,それらがgreedy, coverage-based techniqueよりも効率的かつ効率的であるかどうかを明らかにする。 そこで我々は,最大化のためのカバレッジ,最小化のためのカバレッジオーバーラップ,最大化のための過去のパフォーマンス変化検出という,3つの探索目標を考案した。 検索アルゴリズム(SA)は競争力があるばかりでなく、最高の欲求、カバレッジベースのベースラインを上回りません。 しかし、パフォーマンス変更履歴のみを利用する単純な欲求的手法(カバレッジ情報なしで)は、最高のカバレッジベースの手法と同等かそれ以上に効果的であるが、実行時のオーバーヘッドは1%未満である。 これらの結果は、単純な非カバレッジベースのテクニックは、複雑なカバレッジベースのテクニックよりもマイクロベンチマークに適していることを示している。

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