論文の概要: A Model-Driven Digital Twin for the Systematic Improvement of DevOps Pipelines
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2604.02077v1
- Date: Thu, 02 Apr 2026 14:09:14 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2026-04-03 14:21:10.846409
- Title: A Model-Driven Digital Twin for the Systematic Improvement of DevOps Pipelines
- Title(参考訳): DevOpsパイプラインの体系的改善のためのモデル駆動型ディジタルツイン
- Authors: Achref Samoud, Sara Aissat, Francis Bordeleau,
- Abstract要約: 本稿では,CI/CDパイプラインのためのモデル駆動型Digital Twin(DT)を提案する。
提案したDTアーキテクチャは、パイプライン構造の視覚的抽象化、障害トレース、および系統的なバージョン比較を可能にする。
このフレームワークは、高度な分析および規範的なサービスをソフトウェアデリバリプロセスに統合するための、モジュール化された基盤を提供する。
- 参考スコア(独自算出の注目度): 0.0
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: CI/CD pipelines are central to DevOps practices, yet their growing complexity makes them increasingly difficult to interpret, analyze, and systematically evolve. Existing tooling primarily offers execution logs and static graph representations, providing limited support for structured analysis of pipeline behavior, failures, and version-to-version evolution. This paper presents a model-driven Digital Twin (DT) for CI/CD pipelines that leverages BPMN as a model-ing backbone to transform raw CI configurations into structured, higher-level process representations. The proposed DT architecture enables visual abstraction of pipeline structure, failure tracing, and systematic version comparison, supporting both monitoring and evolution analysis of DevOps processes. Building upon validated DT architectural principles and prior work on build optimization and anomaly detection, the framework provides a modular, extensible foundation for integrating advanced analytical and prescriptive services into software delivery processes. The approach is validated using open-source CI/CD projects, and ongoing work targets the integration of additional improvement services and the extension of the DT to broader DevOps lifecycle processes.
- Abstract(参考訳): CI/CDパイプラインはDevOpsプラクティスの中心であるが、その複雑化によって、解釈、分析、体系的な進化がますます困難になる。
既存のツールは主に実行ログと静的グラフ表現を提供し、パイプラインの動作や障害、バージョン・ツー・バージョン進化の構造化解析を限定的にサポートする。
本稿では、BPMNをモデル化バックボーンとして活用し、生のCI構成を構造化された高レベルのプロセス表現に変換するCI/CDパイプラインのためのモデル駆動型Digital Twin(DT)を提案する。
提案されたDTアーキテクチャは、パイプライン構造、障害トレース、および系統的なバージョン比較の視覚的抽象化を可能にし、DevOpsプロセスの監視と進化解析の両方をサポートする。
検証済みのDTアーキテクチャ原則と、ビルドの最適化と異常検出に関する事前の作業に基づいて、このフレームワークは、高度な分析および規範的なサービスをソフトウェアデリバリプロセスに統合するための、モジュラーで拡張可能な基盤を提供する。
このアプローチは、オープンソースのCI/CDプロジェクトを使用して検証されており、進行中の作業は、さらなる改善サービスの統合と、広範なDevOpsライフサイクルプロセスへのDTの拡張を目標としている。
関連論文リスト
- Scalable AI-assisted Workflow Management for Detector Design Optimization Using Distributed Computing [0.7287445515583322]
本稿では,多目的ベイズ最適化を統合した検出器設計最適化のためのAI支援フレームワークを提案する。
我々は、Electron-Ion Collider(EIC)のためのベンチマーク問題とePICおよびdRICH検出器の現実的研究を用いたフレームワークを実証する。
その結果、多目的最適化における自動化、スケーラビリティ、効率性が向上した。
論文 参考訳(メタデータ) (2026-03-31T17:11:16Z) - Insight-V++: Towards Advanced Long-Chain Visual Reasoning with Multimodal Large Language Models [65.4947731385794]
基礎画像中心モデルであるInsight-Vから進化した統合多エージェント視覚推論フレームワークを提案する。
空間的時間的推論を強化し、評価ロバスト性を向上させる2つの新しいアルゴリズムST-GRPOとJ-GRPOを導入する。
LLaVA-NeXTやQwen2.5-VLといったベースモデルの実験は、挑戦的な画像とビデオの推論ベンチマーク間で大きなパフォーマンス向上を示している。
論文 参考訳(メタデータ) (2026-03-18T15:28:07Z) - IQuest-Coder-V1 Technical Report [56.045533451719905]
IQuest-Coder-V1 シリーズ-(7B/14B/40B/40B-Loop) は、新しいコード大言語モデル(LLM)のファミリーである。
IQuest-Coder-V1は、コードインテリジェンスの重要な次元にわたる競合モデルの最先端のパフォーマンスを達成する。
論文 参考訳(メタデータ) (2026-03-17T16:15:31Z) - Understanding by Reconstruction: Reversing the Software Development Process for LLM Pretraining [66.89012795621349]
大規模言語モデル(LLM)は、複雑なソフトウェア工学に必要な、深く、長期にわたる推論に苦しむことが多い。
本稿では,再構築による理解という,新しいパラダイムを提案する。
マルチエージェントシミュレーションを用いて潜在エージェント軌道を合成するフレームワークを提案する。
論文 参考訳(メタデータ) (2026-03-11T09:23:20Z) - Autonomous Data Processing using Meta-Agents [2.3732259124656907]
我々はメタエージェント(ADP-MA)を用いたtextbf Autonomous Data Processingを提案し,データ処理パイプラインを動的に構築し,実行し,反復的に洗練するフレームワークを提案する。
ADP-MAは、コンテキスト対応の最適化、適応的なワークロード分割、拡張性のためのプログレッシブサンプリングを強調している。
ADP-MAはパイプライン構築、実行監視、代表データ処理タスク間の適応的な改善を示すインタラクティブなデモを通じてデモを行う。
論文 参考訳(メタデータ) (2026-01-30T20:58:17Z) - AI Agent for Reverse-Engineering Legacy Finite-Difference Code and Translating to Devito [0.0]
本研究では,従来の有限差分実装のDevito環境への変換を容易にする統合AIフレームワークを開発する。
Retrieval-Augmented Generation (RAG)とオープンソースのLarge Language Modelsは、システムのハイブリッドLangGraphアーキテクチャにおいて、マルチステージ反復によって結合される。
論文 参考訳(メタデータ) (2026-01-26T11:31:00Z) - ABC-Bench: Benchmarking Agentic Backend Coding in Real-World Development [72.4729759618632]
本稿では,現実的かつ実行可能なワークフロー内でエージェントバックエンドコーディングを評価するベンチマークであるABC-Benchを紹介する。
オープンソースリポジトリから8つの言語と19のフレームワークにまたがる224の実践的なタスクをキュレートしました。
我々の評価は、最先端モデルでさえ、これらの総合的なタスクに対して信頼性の高いパフォーマンスを提供するのに苦労していることを示している。
論文 参考訳(メタデータ) (2026-01-16T08:23:52Z) - On Queueing Theory for Large-Scale CI/CD Pipelines Optimization [0.0]
継続的インテグレーションと継続的デプロイメント(CI/CD)パイプラインは、現代のソフトウェア開発の中心です。
本稿では,大規模CI/CDを最適化するための待ち行列理論に基づくモデリングフレームワークを提案する。
論文 参考訳(メタデータ) (2025-04-25T21:34:19Z) - Towards Build Optimization Using Digital Twins [2.8402080392117757]
本稿では,グローバルかつ継続的な改善を実現するために,ビルドプロセスのディジタルツインを開発するという新しいアイデアを提案する。
このフレームワークは、リアルタイムビルドデータ取得やビルドプロセスのパフォーマンスメトリクスの継続的監視を含む、デジタルシャドーイング機能を提供します。
論文 参考訳(メタデータ) (2025-03-25T06:16:52Z) - FENXI: Deep-learning Traffic Analytics at the Edge [69.34903175081284]
本稿では,TPUを利用して複雑な解析を行うシステムであるFENXIを提案する。
FENXIは、さまざまな粒度で動作するオペレーションとトラフィック分析を分離する。
分析の結果,FENXIは限られた資源しか必要とせず,転送ラインレートのトラヒック処理を継続できることがわかった。
論文 参考訳(メタデータ) (2021-05-25T08:02:44Z)
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。