論文の概要: Test Smell: A Parasitic Energy Consumer in Software Testing
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2310.14548v1
- Date: Mon, 23 Oct 2023 04:03:56 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2023-10-24 22:39:50.769987
- Title: Test Smell: A Parasitic Energy Consumer in Software Testing
- Title(参考訳): Test Smell: ソフトウェアテストにおける寄生的エネルギー消費
- Authors: Md Rakib Hossain Misu, Jiawei Li, Adithya Bhattiprolu, Yang Liu,
Eduardo Almeida, and Iftekhar Ahmed
- Abstract要約: 本研究は,ソフトウェアテストにおけるテスト臭とそのエネルギー消費への影響について検討した。
テストケースの臭い部分は、非溶融部に比べて10.92%エネルギーを消費する。
- 参考スコア(独自算出の注目度): 11.704857722267908
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: Traditionally, energy efficiency research has focused on reducing energy
consumption at the hardware level and, more recently, in the design and coding
phases of the software development life cycle. However, software testing's
impact on energy consumption did not receive attention from the research
community. Specifically, how test code design quality and test smell (e.g.,
sub-optimal design and bad practices in test code) impact energy consumption
has not been investigated yet. This study examined 12 Apache projects to
analyze the association between test smell and its effects on energy
consumption in software testing. We conducted a mixed-method empirical analysis
from two dimensions; software (data mining in Apache projects) and developers'
views (a survey of 62 software practitioners). Our findings show that: 1) test
smell is associated with energy consumption in software testing. Specifically
smelly part of a test case consumes 10.92\% more energy compared to the
non-smelly part. 2) certain test smells are more energy-hungry than others, 3)
refactored test cases tend to consume less energy than their smelly
counterparts, and 4) most developers lack knowledge about test smells' impact
on energy consumption. We conclude the paper with several observations that can
direct future research and developments.
- Abstract(参考訳): 伝統的に、エネルギー効率の研究はハードウェアレベルでのエネルギー消費を減らすことに焦点を当てており、最近ではソフトウェア開発ライフサイクルの設計とコーディングのフェーズで行われている。
しかし、ソフトウェアテストがエネルギー消費に与える影響は研究コミュニティからは注目されなかった。
具体的には、テストコードの設計品質とテストの臭い(例えば、テストコードの準最適設計や悪い実践)がエネルギー消費に与える影響についてはまだ調査されていない。
本研究は,テストの臭いとソフトウェアテストにおけるエネルギー消費への影響を分析するために,Apacheの12のプロジェクトを調査した。
ソフトウェア(apacheプロジェクトにおけるデータマイニング)と開発者視点(62人のソフトウェア実践者を対象とした調査)の2次元から,混合手法による実証分析を行った。
私たちの発見は
1) テスト臭はソフトウェアテストのエネルギー消費と関連している。
テストケースの臭い部分は、非溶融部に比べて10.92\%のエネルギーを消費する。
2) 試験臭は, 他よりもエネルギーに強い。
3)リファクターテストケースは、匂いの多いケースに比べてエネルギー消費が少ない傾向があり、
4) ほとんどの開発者は、テスト臭いがエネルギー消費に与える影響について知識を欠いている。
本論文は,今後の研究と発展を導くためのいくつかの観察によって結論づける。
関連論文リスト
- How do Practitioners Perceive Energy Consumption on Stack Overflow? [3.000496428347787]
エネルギー消費に関するStack Overflow (SO) 質問を実証分析する。
これらの質問は、実践者が日々の開発活動で直面している実世界のエネルギー関連障害を反映している。
我々の観察は、エネルギー消費がソフトウェア開発システムに与える影響について、実践者の間で認識を高めます。
論文 参考訳(メタデータ) (2024-09-28T03:28:52Z) - Do Test and Environmental Complexity Increase Flakiness? An Empirical Study of SAP HANA [47.29324864511411]
不安定なテストはコードの変更なしにランダムに失敗する。
テストの特徴と,テストのフレキネスに影響を与える可能性のあるテスト環境について検討する。
論文 参考訳(メタデータ) (2024-09-16T07:52:09Z) - xNose: A Test Smell Detector for C# [0.0]
テストの臭いは、コードの臭いに似ているが、テストコードとテスト中のプロダクションコードの両方に悪影響を及ぼす可能性がある。
Java、Scala、Pythonなどの言語でテストの臭いに関する広範な研究にもかかわらず、C#でテストの臭いを検出する自動ツールが不足している。
論文 参考訳(メタデータ) (2024-05-07T07:10:42Z) - Insights from the Field: Exploring Students' Perspectives on Bad Unit Testing Practices [16.674156958233855]
学生は必然的に、確立した単体テストのベストプラクティスから逸脱し、問題のあるコードをテストスイートに導入するかもしれません。
学生は、プラグインがテストの匂いを学習し、検出するのに役立つことを報告し、また、彼らが無害と考える特定のテストの匂いも特定する。
本研究の成果は, 単体テストにおけるカリキュラムの修了における学力向上と, テストコードのコードレビュー戦略を学生に提供できることを期待する。
論文 参考訳(メタデータ) (2024-04-15T23:54:45Z) - GPT-HateCheck: Can LLMs Write Better Functional Tests for Hate Speech Detection? [50.53312866647302]
HateCheckは、合成データに対してきめ細かいモデル機能をテストするスイートである。
GPT-HateCheckは,スクラッチからより多彩で現実的な機能テストを生成するフレームワークである。
クラウドソースのアノテーションは、生成されたテストケースが高品質であることを示しています。
論文 参考訳(メタデータ) (2024-02-23T10:02:01Z) - Precise Error Rates for Computationally Efficient Testing [75.63895690909241]
本稿では,計算複雑性に着目した単純な対数-単純仮説テストの問題を再考する。
線形スペクトル統計に基づく既存の試験は、I型とII型の誤差率の間の最良のトレードオフ曲線を達成する。
論文 参考訳(メタデータ) (2023-11-01T04:41:16Z) - On the use of test smells for prediction of flaky tests [0.0]
不安定な検査は 検査結果の評価を妨げ コストを増大させる
既存のテストケース語彙の使用に基づくアプローチは、文脈に敏感であり、過度に適合する傾向がある。
フレキな検査の予測因子として, 試験臭の使用について検討した。
論文 参考訳(メタデータ) (2021-08-26T13:21:55Z) - With Little Power Comes Great Responsibility [54.96675741328462]
アンダーパワー実験により、統計的ノイズと有意義なモデル改善の違いを識別することがより困難になる。
小さなテストセットは、ほとんどの試行錯誤が、最先端のモデルと比較しても、十分なパワーが得られないことを意味している。
機械翻訳では,2000文の典型的テストセットが約75%のパワーで1 BLEU点の差を検出する。
論文 参考訳(メタデータ) (2020-10-13T18:00:02Z) - Noisy Adaptive Group Testing using Bayesian Sequential Experimental
Design [63.48989885374238]
病気の感染頻度が低い場合、Dorfman氏は80年前に、人のテストグループは個人でテストするよりも効率が良いことを示した。
本研究の目的は,ノイズの多い環境で動作可能な新しいグループテストアルゴリズムを提案することである。
論文 参考訳(メタデータ) (2020-04-26T23:41:33Z) - Dynamic Causal Effects Evaluation in A/B Testing with a Reinforcement
Learning Framework [68.96770035057716]
A/Bテスト(A/B Testing)は、新しい製品を製薬、技術、伝統産業の古い製品と比較するビジネス戦略である。
本稿では,オンライン実験においてA/Bテストを実施するための強化学習フレームワークを提案する。
論文 参考訳(メタデータ) (2020-02-05T10:25:02Z)
関連論文リストは本サイト内にある論文のタイトル・アブストラクトから自動的に作成しています。
指定された論文の情報です。
本サイトの運営者は本サイト(すべての情報・翻訳含む)の品質を保証せず、本サイト(すべての情報・翻訳含む)を使用して発生したあらゆる結果について一切の責任を負いません。