論文の概要: Analyzing DevOps Practices Through Merge Request Data: A Case Study in Networking Software Company

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2503.14677v1
• Date: Tue, 18 Mar 2025 19:33:34 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-03-20 15:29:57.457307
• Title: Analyzing DevOps Practices Through Merge Request Data: A Case Study in Networking Software Company
• Title（参考訳）: マージ要求データによるDevOpsプラクティスの分析 - ネットワークソフトウェア企業のケーススタディ
• Authors: Samah Kansab, Matthieu Hanania, Francis Bordeleau, Ali Tizghadam,
• Abstract要約: GitLabのリクエスト(MR)メカニズムは、コードの提出とレビューを合理化する。 MRデータは、コラボレーションパターン、生産性、プロセス最適化など、幅広い側面を反映しています。 本研究では、ネットワークソフトウェア企業の116プロジェクトの4チームから26.7kのMRを調査する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 2.5999037208435705
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/
• Abstract: DevOps integrates collaboration, automation, and continuous improvement, enhancing agility, reducing time to market, and ensuring consistent software releases. A key component of this process is GitLab's Merge Request (MR) mechanism, which streamlines code submission and review. Studies have extensively analyzed MR data and similar mechanisms like GitHub pull requests and Gerrit Code Review, focusing on metrics such as review completion time and time to first comment. However, MR data also reflects broader aspects, including collaboration patterns, productivity, and process optimization. This study examines 26.7k MRs from four teams across 116 projects of a networking software company to analyze DevOps processes. We first assess the impact of external factors like COVID-19 and internal changes such as migration to OpenShift. Findings show increased effort and longer MR review times during the pandemic, with stable productivity and a lasting shift to out-of-hours work, reaching 70% of weekly activities. The transition to OpenShift was successful, with stabilized metrics over time. Additionally, we identify prioritization patterns in branch management, particularly in stable branches for new releases, underscoring the importance of workflow efficiency. In code review, while bots accelerate review initiation, human reviewers remain crucial in reducing review completion time. Other factors, such as commit count and reviewer experience, also influence review efficiency. This research provides actionable insights for practitioners, demonstrating how MR data can enhance productivity, effort analysis, and overall efficiency in DevOps.
• Abstract（参考訳）: DevOpsはコラボレーション、自動化、継続的改善、アジリティの向上、市場投入時間の短縮、一貫したソフトウェアリリースの保証を統合する。 このプロセスの重要なコンポーネントはGitLabのMerge Request(MR)メカニズムで、コードの提出とレビューを合理化している。 研究は、MRデータとGitHubのプルリクエストやGerrit Code Reviewのような同様のメカニズムを幅広く分析し、レビューの完了時間や最初のコメントの時間といったメトリクスに焦点を当てている。 しかし、MRデータはコラボレーションパターン、生産性、プロセス最適化など幅広い側面を反映している。 本研究では、ネットワークソフトウェア企業の116プロジェクトの4チームから26.7kのMRを分析し、DevOpsプロセスを分析する。 まず最初に、COVID-19のような外部要因の影響と、OpenShiftへの移行のような内部的な変化を評価します。 調査の結果、パンデミック期間中の努力が増加し、MRレビュー時間が長くなり、生産性が安定し、時間外労働が継続し、週の活動の70%に到達した。 OpenShiftへの移行は成功した。 さらに、ブランチ管理、特に新しいリリースの安定したブランチにおける優先順位付けパターンを特定し、ワークフロー効率の重要性を強調します。 コードレビューでは、ボットがレビュー開始を加速する一方で、レビュー完了時間を短縮するために人間レビュアーは依然として不可欠である。 コミット数やレビュアエクスペリエンスなどのその他の要因も、レビュー効率に影響を与える。 この研究は、実践者に対して実行可能な洞察を提供し、MRデータがDevOpsの生産性、労力分析、全体的な効率をどのように向上するかを実証する。

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