Адаптивна система для інтелектуального аналізу результатів автоматизованого тестування
Ключові слова:
аналіз логів, машинне навчання, CI/CD, flaky tests, виявлення аномалій, кластеризація
Анотація
Розроблено архітектурний підхід та систему для автоматизованого аналізу логів тестування з використанням методів машинного навчання. У зв'язку зі зростанням обсягів даних у сучасних CI/CD процесах, ручнийаналіз стає неефективним. Запропонована система проводить кластеризацію для групування схожих помилок та класифікацію для виявлення аномалій і прогнозування результатів. Підхід дозволяє значно скоротити час на аналіз, підвищити швидкість реакції на збої та ефективність процесу тестування загалом.
Посилання
[1] The Westermo test results dataset. https://github.com/westermo/test-resultsdataset
[2] LightGBM documentation. https://lightgbm.readthedocs.io
[3] Pinto, G., et al. "A large-scale empirical study on the effects of flaky tests." 2016 IEEE International Conference on Software Maintenance and Evolution (ICSME). IEEE, 2016.
[4] Akli, A., Haben, G., Habchi, S., Papadakis, M., & Le Traon, Y. (2022). Flakycat: predicting flaky tests categories using few-shot learning. arXiv preprint arXiv:2208.14799.
[5] Chen, S., & Liao, H. (2022). BERT-Log: Anomaly Detection for System Logs Based on Pre-trained Language Model. Applied Sciences.
[2] LightGBM documentation. https://lightgbm.readthedocs.io
[3] Pinto, G., et al. "A large-scale empirical study on the effects of flaky tests." 2016 IEEE International Conference on Software Maintenance and Evolution (ICSME). IEEE, 2016.
[4] Akli, A., Haben, G., Habchi, S., Papadakis, M., & Le Traon, Y. (2022). Flakycat: predicting flaky tests categories using few-shot learning. arXiv preprint arXiv:2208.14799.
[5] Chen, S., & Liao, H. (2022). BERT-Log: Anomaly Detection for System Logs Based on Pre-trained Language Model. Applied Sciences.
Опубліковано
2026-01-07
Як цитувати
Кур’ян, Ю., Овсяк, О., & Гіссовська, Н. (2026). Адаптивна система для інтелектуального аналізу результатів автоматизованого тестування. Комп’ютерне моделювання та інформаційні технології. вилучено із https://conf.nltu.edu.ua/index.php/conf1/article/view/477
Розділ
ІНТЕЛЕКТУАЛЬНІ ІНФОРМАЦІЙНІ СИСТЕМИ
Ця робота ліцензується відповідно до Creative Commons Attribution 4.0 International License.
