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OSS開発におけるレビュアー間の合意形成の分析
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現在,携帯電話やインターネットなど通信サービスは私達にとって欠かすことのできない社会基盤となっています.一方で,利用者数の増加やネットワークサービスの多様化に伴い,サービスを支えるネットワークの複雑化・高コスト化が大きな課題となっています.このような課題を解決可能な新たなフレームワークとして,ネットワーク機能仮想化(Network Functions Virtualization: NFV)技術に注目が集まっています.NFVでは,従来,専用の機器で実現していたネットワークの機能(ファイアウォール(FW),Network Address Translation (NAT),負荷分散など)を汎用サーバ上でソフトウェアとして実現することで,導入・運用のコストを軽減するだけでなく,ユーザからの要求に応じて柔軟かつ動的にネットワークを設計することが可能となります.特に,任意のネットワークサービスは複数のネットワーク機能の列(サービスチェイン)として表現することができます.本テーマでは,サービスチェインを実現するサービスパスの最適設計問題に対し,PythonとPuLPを用いて取り組むことを想定しています.
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近年、科学技術の力で人間の能力をパワーアップする人間拡張という研究分野が盛んになっています。本実習ではその入門として、ステレオカメラの映像を加工してHMDを通して見ることで、周囲の見え方が様々に変化する視覚拡張システムを制作します。1日目は基本的な画像処理について学び、2日目はインストラクタと相談しながら自由にシステムを改良していきます。自身の興味やスキルに合わせて、360°カメラや距離センサ、ジェスチャ入力装置、視線検出装置などを用いたり、シェーダや深層学習を用いたリアルタイム画像変換などにチャレンジすることもできます。どのように便利な見え方、あるいは楽しい見え方をするかはあなたのアイデア次第です。意欲のある人はさらに3日目に参加するのもOKです。
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モバイルエージェントは、ネットワークに接続されたコンピュータ間を移動しながら処理を実行するプログラムです。また、機械学習が近年注目されており、本実習では開発プラットフォームやライブラリを用いて、モバイルエージェントによる並列分散学習システムを構築します。システムの構築にはRaspberry Piなども用い、モバイルエージェントによる学習やネットワーク経由での動作・移動の様子を確認します。
14. モバイルエージェントによる並列分散学習システムの構築
14. モバイルエージェントによる並列分散学習システムの構築
奈良先端大 情報科学研究科
インターネットをはじめとして、世の中のほとんどのシステムは、多数のコンピュータが協調動作する分散システムです。本セミナーでは、100台の小型ロボット(kilobot)を協調動作させることで、分散システムにおけるアルゴリズムの設計を体験してもらいます。
17. 100台の小型ロボットを協調させよう
17. 100台の小型ロボットを協調させよう
奈良先端大 情報科学研究科
本セミナーでは、実際の大規模なスーパコンピュータが採用しているソフトウェア群を用い、複数台の小型PC (Raspberry Pi) を相互接続した小規模な計算クラスタを構築します。構築したクラスタ上で並列分散計算を行うアプリケーションを実行し、スーパコンピュータの仕組みを理解します。
5. ミニ・スーパコンピュータを自作しよう!
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奈良先端大 情報科学研究科
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Jue Wang, Wentao Zhu, Pichao Wang, Xiang Yu, Linda Liu, Mohamed Omar, Raffay Hamid, " Selective Structured State-Spaces for Long-Form Video Understanding" CVPR2023 https://openaccess.thecvf.com/content/CVPR2023/html/Wang_Selective_Structured_State-Spaces_for_Long-Form_Video_Understanding_CVPR_2023_paper.html
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OSS開発におけるレビュアー間の合意形成の分析
1.
OSS開発におけるレビュアー間の 開発におけるレビュアー間の 合意形成の分析 奈良先端科学技術大学院大学 ○林宏徳 伊原彰紀 松本健一 林宏徳,
伊原彰紀, 林宏徳
2.
背景 • OSSユーザはバグを発見した時、OSSコミュニティに報告する バグ直して!! OSSコミュニティ 2
3.
背景 • OSSユーザはバグを発見した時、OSSコミュニティに報告する • 大規模OSSコミュニティには日々大量のバグ報告が届く 例)
Mozilla Project: 平均300件/日 • 開発者は大量のバグに対して,効率の良い修正を行う必要がある ・・・。 OSSコミュニティ 3
4.
バグ修正プロセス バグ修正プロセス 修正 報告者 管理人 修正者 レビュアー プロダクト 報告 割り当て 修正 検証 更新 平均149日 4
5.
バグ修正プロセス バグ修正プロセス コードの誤りを発見 発見 できない場合がある できない 報告者 管理人 修正者 レビュアー プロダクト 報告 割り当て 修正 検証 更新 平均149日 5
6.
バグ修正プロセス バグ修正プロセス 報告者 管理人 修正者 レビュアー プロダクト 報告 割り当て 修正 検証 更新 再修正 不具合の修正が不十分 不適切 不十分/不適切 不十分 不適切な場合 修正コストの増大 (平均,149日
→ 371 日) 6
7.
検証(レビュー) • 大規模な開発ではひとつのバグ修正に複数人のレビュ アーが関わる[Peter, 2013] •
OSS開発における協調作業には困難な側面もある[Abreu, 2009] 修正が承認される 承認される場合 1. 修正が承認される場合 OK!! OK!! 修正しました OK!! 修正者 レビュアー プロダクト 7
8.
検証(レビュー) • 大規模な開発ではひとつのバグ修正に複数人のレビュ アーが関わる[Peter, 2013] •
OSS開発における協調作業には困難な側面もある[Abreu, 2009] 修正が否決される 否決される場合 2. 修正が否決される場合 No!! No!! 修正しました No!! 修正者 レビュアー プロダクト 8
9.
検証(レビュー) • 大規模な開発ではひとつのバグ修正に複数人のレビュ アーが関わる[Peter, 2013] •
OSS開発における協調作業には困難な側面もある[Abreu, 2009] 3. 意見が分かれる場合 意見が分かれる場合 OK!! No!! 修正しました OK!! 修正者 レビュアー プロダクト 9
10.
検証(レビュー) • 本来は正しい意見を無視してプロダクトを更新した場合, 再修正が起こると予想される OK No!! OK 修正者 レビュアー プロダクト 仮説: 合意形成が得られなかったレビューには 再修正が多く発生する 10
11.
本研究のねらいとRQ 本研究のねらいと Goal • 再修正の発生を防ぐために,合意形成に着目し,レビュアーの活動 を理解する Research Questions 1. 何人のレビュアーがひとつのバグ修正に関わっているか? 何人のレビュアー 2. レビュアー間の合意形成は行われているか? 合意形成は行われているか? 3. レビュアー間の合意形成とバグの再修正は関係しているか? 合意形成とバグの再修正は関係しているか? 合意形成とバグ 11
12.
分析 12
13.
分析対象 プロジェクト:Openstack project レビューツール: Gerrit
Code Review 期間 :2010-2012 データ:2,539 件のレビュー記録 レビュアーは各自,投稿されたコードに 評価を付けることができる • コアレビュアー: [+2, +1, 0, -1, -2] • 一般レビュアー: [ +1, 0, -1 ] Gerrit Code Reviewの一画 面 13
14.
RQ1: 何人のレビュアーがひとつのバグ修正 に関わっているか? 動機 • どのように合意形成が行われているのかを明らかにする 分析方法 どれくらい議論している? •
各レビューに関する以下の 基本統計量を計測する • ファイル数 • レビュアー数 • レビュアーの発言数 ・・・ ・・ ・ ・・・ 何人? 何ファイルが 対象? 14
15.
RQ1: 何人のレビュアーがひとつのバグ修正 何人のレビュアーがひとつのバグ バグ修正 に関わっているか? • 1-3ファイルが一度にレビューされる ファイル •
およそ4人のレビュアーがひとつの不具合修正に関わる およそ4 最小値 中央値 平均値 最大値 ファイル数 0 1 2.93 164 レビュアー数 1 4 4.41 18 コメント数 0 4 6.37 62 15
16.
RQ2: レビュアー間の合意形成は行われている か? 動機 • レビューにおける合意形成の有無について理解する 分析方法 1. 2. 承認済みのレビューを対象に,各レビュアーの評価を収集する 成功/失敗に各レビューを分類する 合意形成
成功/失敗 OK!! OK!! OK!! 成功: 合意形成 成功 全ての評価に 負の評価(“-1”or “-2”)を含まない OK!! No!! OK!! 失敗: 合意形成 失敗 評価にひとつでも 負の評価(“-1”or “-2”)を含む 16
17.
RQ2: レビュアー間の合意形成は行われている か? レビュー件数 • 90%以上のレビューは合意に基づいているが,合意形成が行われない ままプロダクトに修正が反映されることもある 合意形成
成功 合意形成 失敗 17
18.
RQ3: レビュアー間の合意形成と不具合の 再修正は関係しているか? 再修正は関係しているか 動機 • 合意形成の観点から,再修正の発生を防止する手がかり 手がかりを調査する 手がかり 分析方法 •
RQ2の分析で分類されたレビューを“再修正の有無”について再度分 類する OK!! OK!! 再修正あり 再修正あり No!! OK!! 再修正なし 合意形成 成功 再修正なし 合意形成 失敗 18
19.
RQ3: レビュアー間の合意形成と不具合の 再修正は関係しているか? 再修正は関係しているか • 関係あり.再修正の発生率に有意な差(p>0.01)がみられた 合意形成
成功 OK!! 合意形成 失敗 OK!! OK!! L OK!! No!! OK!! 15.81%が再修正 25.00%が再修正 19
20.
議論内容の紹介 20
21.
合意形成に成功した議論の例 合意形成に成功した議論の例 形成に成功 パッチを投稿しました これで良いと思います Alex (修正者) Johannes(レビュアー) ダメです.デシリアライズにまだ 問題があるように思えます(以下略 Vish (レビュアー) パッチを再度投稿しました これならOKです! これなら
です! Alex 実際の議論 (ID: 5749) Vish 21
22.
合意形成に成功した議論の例 合意形成に成功した議論の例 形成に成功 パッチを投稿しました これで良いと思います Alex (修正者) Johannes(レビュアー) 再修正なし ֵ◌ ダメです.デシリアライズにまだ 問題があるように思えます(以下略 Vish (レビュアー) 再修正あり パッチを再度投稿しました これならOKです! これなら
です! Alex 実際の議論 (ID: 5749) Vish 22
23.
合意形成が失敗した議論の例 合意形成が失敗した議論の例 形成が失敗 パッチを投稿しました この書き方は良くない Peng (修正者) です.直しましょう 直しましょう. 直しましょう Willian(レビュアー) 過去にこのやり方でやっているし, 大丈夫じゃないですか? Peng 私にはなぜそうするのか理解で きません.こうなったら他の人 の意見を聞いてみましょう Willian このコードで
です このコードでOKです コードで Salvatore (レビュアー) 実際の議論 (ID: 5220) 23
24.
合意形成が失敗した議論の例 合意形成が失敗した議論の例 形成が失敗 パッチを投稿しました この書き方は良くない Peng (修正者) です.直しましょう 直しましょう. 直しましょう Willian(レビュアー) 再修正なし 過去にこのやり方でやっているし, 大丈夫じゃないですか? Peng 再修正あり 私にはなぜそうするのか理解で きません.こうなったら他の人 の意見を聞いてみましょう Willian このコードで
です このコードでOKです コードで Salvatore (レビュアー) 実際の議論 (ID: 5220) 24
25.
まとめ 25
26.
まとめ 目的:修正コスト増大を防ぐため,再修正を防ぐヒントを得る 目的 分析:レビュアーの合意形成を分析した 分析 結果:レビュアーの合意形成の失敗は再修正の予兆 合意形成の失敗は再修正の予兆である 結果 合意形成の失敗は再修正の予兆 衠 ֳ◌ OK! No!! OK! 報告者 管理人 修正者 報告 割り当て 修正 レビュアー レビュー プロダクト 更新 再修正 26
27.
展望 • 分析 • レビュアー間の議論を分類 •
対象プロジェクトの追加 • 合意形成の支援 • ツールの作成 • 議論ルールの作成 27
28.
DISCUSS Your Review until
Reaching Consensus!! 냰 Thank you.
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