論文の概要: A Framework for Measuring the Quality of Infrastructure-as-Code Scripts
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2502.03127v1
- Date: Wed, 05 Feb 2025 12:36:19 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2025-02-06 14:28:23.833592
- Title: A Framework for Measuring the Quality of Infrastructure-as-Code Scripts
- Title(参考訳): インフラストラクチャ・アズ・コード・スクリプトの品質測定フレームワーク
- Authors: Pandu Ranga Reddy Konala, Vimal Kumar, David Bainbridge, Junaid Haseeb,
- Abstract要約: インフラストラクチャ・アズ・コード(IaC)は現代のソフトウェア開発に不可欠なものになっています。
IaCスクリプトの急速な普及は、より良いコード品質評価方法の必要性を強調している。
本稿では,リポジトリを基盤とする新しいIaCコード品質フレームワークを提案する。
- 参考スコア(独自算出の注目度): 0.0
- License:
- Abstract: Infrastructure as Code (IaC) has become integral to modern software development, enabling automated and consistent configuration of computing environments. The rapid proliferation of IaC scripts has highlighted the need for better code quality assessment methods. This paper proposes a new IaC code quality framework specifically showcased for Ansible repositories as a foundation. By analyzing a comprehensive dataset of repositories from Ansible Galaxy, we applied our framework to evaluate code quality across multiple attributes. The analysis of our code quality metrics applied to Ansible Galaxy repositories reveal trends over time indicating improvements in areas such as metadata and error handling, while highlighting declines in others such as sophistication and automation. The framework offers practitioners a systematic tool for assessing and enhancing IaC scripts, fostering standardization and facilitating continuous improvement. It also provides a standardized foundation for further work into IaC code quality.
- Abstract(参考訳): インフラストラクチャ・アズ・コード(Infrastructure as Code, IaC)は、コンピュータ環境の自動化と一貫した構成を可能にする、現代のソフトウェア開発に不可欠なものになっている。
IaCスクリプトの急速な普及は、より良いコード品質評価方法の必要性を浮き彫りにした。
本稿では,Ansibleリポジトリを基盤とする新しいIaCコード品質フレームワークを提案する。
Ansible Galaxyのレポジトリの包括的なデータセットを分析して、複数の属性にわたるコード品質を評価するためにフレームワークを適用しました。
Ansible Galaxyレポジトリに適用したコード品質メトリクスの分析では、メタデータやエラーハンドリングといった分野の改善を示すとともに、洗練や自動化といった分野の低下を浮き彫りにしています。
このフレームワークは、IaCスクリプトの評価と拡張、標準化の促進、継続的な改善を促進するための体系的なツールを提供する。
また、IaCのコード品質をさらに改善するための標準化された基盤も提供する。
関連論文リスト
- SecCodePLT: A Unified Platform for Evaluating the Security of Code GenAI [47.11178028457252]
我々はGenAIのリスクをコードする統合的かつ包括的な評価プラットフォームSecCodePLTを開発した。
安全でないコードには、専門家と自動生成を組み合わせたデータ生成のための新しい方法論を導入する。
サイバー攻撃支援のために、我々はモデルに実際の攻撃を引き起こすよう促すサンプルと、我々の環境における動的な指標を構築した。
論文 参考訳(メタデータ) (2024-10-14T21:17:22Z) - Codev-Bench: How Do LLMs Understand Developer-Centric Code Completion? [60.84912551069379]
Code-Development Benchmark (Codev-Bench)は、細粒度で現実世界、リポジトリレベル、開発者中心の評価フレームワークです。
Codev-Agentは、リポジトリのクローリングを自動化し、実行環境を構築し、既存のユニットテストから動的呼び出しチェーンを抽出し、データ漏洩を避けるために新しいテストサンプルを生成するエージェントベースのシステムである。
論文 参考訳(メタデータ) (2024-10-02T09:11:10Z) - Agent-Driven Automatic Software Improvement [55.2480439325792]
本提案は,Large Language Models (LLMs) を利用したエージェントの展開に着目して,革新的なソリューションの探求を目的とする。
継続的学習と適応を可能にするエージェントの反復的性質は、コード生成における一般的な課題を克服するのに役立ちます。
我々は,これらのシステムにおける反復的なフィードバックを用いて,エージェントの基盤となるLLMをさらに微調整し,自動化されたソフトウェア改善のタスクに整合性を持たせることを目指している。
論文 参考訳(メタデータ) (2024-06-24T15:45:22Z) - CodeRAG-Bench: Can Retrieval Augment Code Generation? [78.37076502395699]
検索拡張生成を用いたコード生成の系統的,大規模な解析を行う。
まず、コード生成タスクの3つのカテゴリを含む総合的な評価ベンチマークであるCodeRAG-Benchをキュレートする。
CodeRAG-Bench上のトップパフォーマンスモデルについて、1つまたは複数のソースから検索したコンテキストを提供することにより検討する。
論文 参考訳(メタデータ) (2024-06-20T16:59:52Z) - On the Impacts of Contexts on Repository-Level Code Generation [5.641402231731082]
リポジトリレベルのコード生成を評価するために設計された新しいベンチマークである textbfmethodnamews を提案する。
実行可能性、包括的なテストケース生成による機能的正当性、ファイル間のコンテキストの正確な利用という3つの重要な側面に注目します。
論文 参考訳(メタデータ) (2024-06-17T10:45:22Z) - Repoformer: Selective Retrieval for Repository-Level Code Completion [30.706277772743615]
検索強化生成(RAG)の最近の進歩は、リポジトリレベルのコード補完の新たな時代が始まった。
本稿では,不要な場合の検索を回避するため,選択的なRAGフレームワークを提案する。
我々のフレームワークは、異なる世代モデル、レトリバー、プログラミング言語に対応できることを示します。
論文 参考訳(メタデータ) (2024-03-15T06:59:43Z) - Prompting Large Language Models to Tackle the Full Software Development Lifecycle: A Case Study [72.24266814625685]
DevEvalでソフトウェア開発ライフサイクル全体にわたって、大きな言語モデル(LLM)のパフォーマンスを調査します。
DevEvalは4つのプログラミング言語、複数のドメイン、高品質なデータ収集、各タスクに対して慎重に設計および検証されたメトリクスを備えている。
GPT-4を含む現在のLLMは、DevEvalで提示される課題を解決できないことが実証研究によって示されている。
論文 参考訳(メタデータ) (2024-03-13T15:13:44Z) - Towards Trustworthy AI Software Development Assistance [0.599251270168187]
現在のソフトウェア開発アシスタントは信頼できない傾向があり、しばしば誤った、安全でない、あるいは品質の低いコードを生成する。
我々は、信頼できるAIソフトウェア開発アシスタントの構築、トレーニング、使用のための全体的アーキテクチャを導入することで、これらの問題を解決することを目指している。
論文 参考訳(メタデータ) (2023-12-14T16:59:49Z) - Towards Verifiable Generation: A Benchmark for Knowledge-aware Language Model Attribution [48.86322922826514]
本稿では,知識認識型言語モデル属性(KaLMA)の新たな課題について述べる。
まず、属性のソースを構造化されていないテキストから知識グラフ(KG)に拡張し、そのリッチな構造は属性のパフォーマンスと作業シナリオの両方に役立ちます。
第2に,不完全な知識リポジトリを考慮した「意識的非能力」の設定を提案する。
第3に,テキスト品質,引用品質,引用アライメントを含む総合的な自動評価指標を提案する。
論文 参考訳(メタデータ) (2023-10-09T11:45:59Z) - REEF: A Framework for Collecting Real-World Vulnerabilities and Fixes [40.401211102969356]
本稿では,REal-world vulnErabilities and Fixesをオープンソースリポジトリから収集するための自動収集フレームワークREEFを提案する。
脆弱性とその修正を収集する多言語クローラを開発し、高品質な脆弱性修正ペアをフィルタするためのメトリクスを設計する。
大規模な実験を通じて,我々の手法が高品質な脆弱性修正ペアを収集し,強力な説明を得られることを示す。
論文 参考訳(メタデータ) (2023-09-15T02:50:08Z)
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。