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グーグルのクラウドを支えるテクノロジー > 第80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3)

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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80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3)」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。前回までは、「安全にスキップできるテストターゲット」を判別するアルゴリズムについて、その評価方法を説明した上で、いくつかのアルゴリズムを比較した結果を紹介してきました。今回は、個々のアルゴリズムの中身を解説します。
評価対象のアルゴリズム
 まずは、前回の図2を振り返ってみましょう。この図には、次のアルゴリズム名が登場しています。
・Random
・Transition count
・Affected count
・Author count
・Presubmit history
・Shared dirs
 この中でも「Affected count」と「Author count」が、他と比べて優秀な結果を示していましたが、ここでは、その他のアルゴリズムも含めて、それぞれの概要を解説していきます。

この続きは以下をご覧ください
https://www.school.ctc-g.co.jp/columns/nakai2/nakai280.html

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