AUMENTO DO DESEMPENHO DO ALGORITMO DE SELECÇÃO NEGATIVA APLICADO À DETECÇÃO DE BUILDS NÃO-DETERMINÍSTICAS

Resumo

Em ambientes de desenvolvimento ágil uma estratégia para entregas mais rápidas é a utilização de builds, sendo esta um processo automatizado de compilação, execução de testes (também chamado de certificação), empacotamento e entrega de sistemas. Cada etapa de uma build pode resultar em sucesso ou falha (ou estados intermediários de execução, dentre outros que podem ser definidos). No caso de falha, esta é propagada para o resultado da execução geral, necessitando de uma investigação manual do problema, o que pode exigir um grande período de tempo. As falhas de um sistema automatizado podem estar relacionadas a eventos externos como falhas nos recursos de software, atrasos em conexões, processos indefinidos, tempo de execução excedido, dentre outras falhas que, neste caso, são denominadas não-determinísticas. O Algoritmo Bio-Inspirado de Seleção Negativa pode ser utilizado para identificar, no caso de falha da build, se existe uma falha não-determinística de forma automatizada com uma alta taxa de detecção dado uma quantidade de detectores. Apesar da eficiência para detecção do Algoritmo de Seleção Negativa, sua fase de treinamento demanda bastante tempo, sendo justificável o estudo do aumento de desempenho tendo em mente o tempo total na procura de erros. Os resultados obtidos em uma nova solução do Algoritmo de Seleção Negativa conseguiram diminuir o tempo total de 441,6 segundos para 89,8 em um ambiente com 16 threads. Em outro experimento, o speedup alcançado foi de 4.0