[論文レビュー] An Infrastructure for Software Release Analysis through Provenance Graphs

Felipe Curty do Rego Pinto, Troy Kohwalter+2 more|arXiv (Cornell University)|Sep 26, 2018

Scientific Computing and Data Management参考文献 5被引用数 5

ひとこと要約

本論文では、継続的デリバリー・パイプラインにおけるソフトウェアリリースの進化を分析するために、プロバンセンス・グラフを活用するインフラストラクチャ「Releasy」を提示する。バージョン管理およびイシュー追跡メタデータを収集・モデル化することで、Releasy はリリースのプロバンセンスの可視化およびクエリ駆動分析を可能にし、機能、開発者、変更関係を明らかにする。これは、オープンソースプロジェクトにおけるチェンジログ生成という形で実証された。

ABSTRACT

Nowadays, quickly evolving and delivering software through a continuous delivery process is a competitive advantage and a way to keep software updated in response to the frequent changes in customers' requirements. However, the faster the software release cycle, the more challenging to track software evolution. In this paper, we propose Releasy, a tool that aims at supporting projects that use continuous delivery by generating and reporting their release provenance. The provenance generated by Releasy allows graphical visualization of the software evolution and supports queries to discover implicit information, such as the implemented features of each release and the involved developers. We also show in this paper a preliminary evaluation of Releasy in action, generating the changelog of an open source project with the provenance collected by our tool.

研究の動機と目的

• 急速に進化する継続的デリバリー環境におけるソフトウェア進化の追跡という課題に対処すること。
• ソフトウェアリリースのプロバンセンスを体系的に捉え、表現する方法を提供すること。
• メンテナンスおよび分析の向上を目的として、リリース履歴の可視的およびプログラム的探索を支援すること。
• 各リリースにおける実装された機能や開発者の関与といった、暗黙的な情報を同定すること。
• プロバンセンスベースのリリース分析の実世界プロジェクトへの実用性と有効性を評価すること。

提案手法

• Releasy は、バージョン管理システム（例：Git コミット）およびイシュー追跡システム（例：JIRA）からメタデータを取得し、プロバンセンス・グラフを構築する。
• ツールは、ノードとしてコミット、イシュー、リリースを、エッジとして依存関係や関係性を表すグラフとしてソフトウェアリリースをモデル化する。
• コミットの著者、タイムスタンプ、イシューID、コミットメッセージなどのメタデータを用いて、プロバンセンス・グラフを構築する。
• システムは、グラフに対するクエリをサポートし、各リリースにおける機能の推定や貢献開発者の特定を可能にする。
• 可視化レイヤーにより、リリースの進化および変更のルートをインタラクティブに探索できる。
• アプローチの有効性を検証するため、プロバンセンス・データを用いてオープンソースプロジェクトのチェンジログを生成した。

実験結果

リサーチクエスチョン

• RQ1 バージョン管理およびイシュー追跡システムからのメタデータを効果的に統合して、ソフトウェアリリースをモデル化するプロバンセンス・グラフを構築する方法は何か？
• RQ2 プロバンセンス・グラフは、機能や貢献者といった暗黙のリリース情報の同定に、どの程度有効に機能するか？
• RQ3 プロバンセンスベースの分析は、継続的デリバリー・パイプラインの透明性および保守性を向上させ得るか？
• RQ4 プロバンセンス・データから正確で意味のあるリリース・チェンジログを生成する際、このツールの有効性はどの程度か？
• RQ5 実世界のソフトウェアプロジェクトにこのようなシステムを導入する際の実用的課題は何か？

主な発見

• Releasy は、プロバンセンス・データを用いてオープンソースプロジェクトのチェンジログを成功裏に生成し、本アプローチの実現可能性を示した。
• プロバンセンス・グラフにより、リリース進化の可視的およびクエリ駆動的探索が可能となり、機能の実装や開発者の貢献が明らかになった。
• ツールはコミットとイシューの間の暗黙の関係を同定し、開発アーティファクト間のトレーサビリティを支援した。
• 評価結果から、プロバンセンス・グラフは継続的デリバリーにおけるリリース分析の信頼できる基盤となり得ることが示された。
• システムの設計は、さまざまなバージョン管理およびイシュー追跡ツールへの拡張性を備えている。
• 結果から、プロバンセンス・モデリングは、急速な開発環境における透明性の向上と保守作業の支援に寄与することが示唆された。