Reducing Experiment Costs in Automated Software Performance Regression Detection

Kód výsledku v IS VaVaI

<a href="https://www.isvavai.cz/riv?ss=detail&h=RIV%2F00216208%3A11320%2F22%3A10453482" target="_blank" >RIV/00216208:11320/22:10453482 - isvavai.cz</a>

Výsledek na webu

<a href="https://doi.org/10.1109/SEAA56994.2022.00017" target="_blank" >https://doi.org/10.1109/SEAA56994.2022.00017</a>

DOI - Digital Object Identifier

<a href="http://dx.doi.org/10.1109/SEAA56994.2022.00017" target="_blank" >10.1109/SEAA56994.2022.00017</a>

Jazyk výsledku

angličtina

Název v původním jazyce

Reducing Experiment Costs in Automated Software Performance Regression Detection

Popis výsledku v původním jazyce

In this position paper we formulate performance regression testing as an automated experimentation problem and focus on the problem of controlling the experiment so as to provide more computation time to experiments that are more likely to detect performance changes. Conversely, this requires detecting and stopping experiments early if they are unlikely to detect any performance changes. To this end, we present a method that uses results from previous performance testing experiments to predict the outcome of new experiments in early stages of their execution.

Název v anglickém jazyce

Reducing Experiment Costs in Automated Software Performance Regression Detection

Popis výsledku anglicky

In this position paper we formulate performance regression testing as an automated experimentation problem and focus on the problem of controlling the experiment so as to provide more computation time to experiments that are more likely to detect performance changes. Conversely, this requires detecting and stopping experiments early if they are unlikely to detect any performance changes. To this end, we present a method that uses results from previous performance testing experiments to predict the outcome of new experiments in early stages of their execution.

Druh

D - Stať ve sborníku

CEP obor

—

OECD FORD obor

10201 - Computer sciences, information science, bioinformathics (hardware development to be 2.2, social aspect to be 5.8)

Projekt

—

Návaznosti

S - Specificky vyzkum na vysokych skolach<br>I - Institucionalni podpora na dlouhodoby koncepcni rozvoj vyzkumne organizace

Rok uplatnění

2022

Kód důvěrnosti údajů

S - Úplné a pravdivé údaje o projektu nepodléhají ochraně podle zvláštních právních předpisů

Název statě ve sborníku

Proceedings of 48th Euromicro Conference on Software Engineering and Advanced Applications (SEAA)

ISBN

978-1-66546-152-8

ISSN

—

e-ISSN

—

Počet stran výsledku

4

Strana od-do

56-59

Název nakladatele

IEEE

Místo vydání

Los Alamitos

Místo konání akce

Gran Canaria, Spain

Datum konání akce

31. 8. 2022

Typ akce podle státní příslušnosti

WRD - Celosvětová akce

Kód UT WoS článku

—