グーグルのクラウドを支えるテクノロジー　＞　第79回　CI環境のテストを安全に効率化するアルゴリズム（パート2）

私が編集支援しているCTC教育サービスのコラム「グーグルのクラウドを支えるテクノロジー　＞　第79回　CI環境のテストを安全に効率化するアルゴリズム（パート2）」が公開されました。興味がある方はご覧ください。

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はじめに
　前回に続いて、2019年に公開された論文「Assessing Transition-based Test Selection Algorithms at Google」を紹介します。今回は、Flaky（不安定な）テストの影響、そして、実際のアルゴリズムの評価結果を紹介します。
Flaky（不安定な）テストの影響
　前回は、テストデータの構成とアルゴリズムの評価方法の概要を説明しました。まず、テストデータについては、前回の図1のように、安全にスキップできるテスト（「Safe」フラグがついたもの）とスキップしてはいけないテスト（「Unsafe/Maybe Unsafe」フラグがついたもの）がありました。そして、それぞれのコミットに含まれるテストの中で、安全にスキップできるもの、すなわち、Safeフラグがついたものを発見するアルゴリズムについて、その性能を評価していきます。この際、前回の図2のように、すべてのコミットの中で、「Safeフラグがついたテストだけをスキップしたコミット」の割合を計算するわけですが、ここで言う「すべてのコミット」の範囲を明確にする必要があります。
　この際に問題なるのが「Flakyテスト」と呼ばれる不安定なテストの影響です。テストターゲットの中には、関連するコードを変更していないにも関わらず、タイミングによって、成功したり失敗したりするテストがあります。これは、テスト内容そのものに問題があるか、もしくは、コード以外の部分に失敗の原因があるものですので、コード変更のコミットごとにテストしても意味がありません。前述のテストデータの中には、このような不安定なテスト（Flakyテスト）が含まれており、これは、アルゴリズム評価の際に余計なノイズとなります。

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