Sürekli entegrasyon destekli hata öngörü sistemi
Başlık çevirisi mevcut değil.
- Tez No: 580861
- Danışmanlar: DOÇ. DR. ÖZGÜR YILMAZEL
- Tez Türü: Yüksek Lisans
- Konular: Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrol, Computer Engineering and Computer Science and Control
- Anahtar Kelimeler: Hata öngörüsü, Yazılım geliştirme depoları, Veri madenciliği, Sürekli entegrasyon, Yazılım geliştirme süreci, Yazılım derleme, Bug prediction, Mining software repositories, Continuous integration, Software development, Software build
- Yıl: 2019
- Dil: Türkçe
- Üniversite: Eskişehir Teknik Üniversitesi
- Enstitü: Lisansüstü Eğitim Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
- Sayfa Sayısı: 69
Özet
Bu araştırmada yazılım geliştirme sürecinde sürekli entegrasyon sistemi verileri kullanılarak oluşabilecek hataların önceden tahmini üzerine çalışılmıştır. Yazılım geliştirme süreçlerinde kod değişikliklerinden, hata raporlarına, tasarım dokümanlarından, sürüm bilgilerine kadar uzanan bir dizi veri oluşur. Bu veriler kullanılarak yazılımdaki hata oluşabilecek noktalar önceden tahmin edilebilir. Hata öngörü sistemleri için kullanılabilecek çok çeşitli veri setleri ve yöntemler bulunmaktadır. Bunların birçoğu kod değişiklikleri, statik kod analizi değerleri, geçmiş hataların analizi gibi verileri kullanır. Bu çalışmada ise kodun sürekli entegre edildiği ve derlendiği sistemin ürettiği veriler kullanılmıştır. Çalışma için üç farklı açık kaynaklı yazılım projesi kullanılmıştır. Bu projelerin sürekli entegrasyon verileri, hata sistemlerindeki verileri ve sürüm verileri kullanılmıştır. Projeye uygun bir sürüm süresi belirlenerek gelecek sürümde çıkabilecek hata sayısı tahmini yapılmıştır. Bu sayede yazılım geliştirme sürecinde oluşan bu tahminler yazılım ekibine yol gösterici olur.
Özet (Çeviri)
In this thesis, software bug prediction using continuous integration system data is studied. Software development process produces various interesting data ranging from code changes, bug reports, design documents and release notes. By using this data software defects can be predicted before they occur. There are a variety of data sets and methods that can be used in bug prediction systems. Most of the work in these systems use code changes, static code analysis results and analysis of past defects. In this work, data produced from continuous integration system, where code is integrated, compiled and tested, is used to predict future bugs. Three open source project is used for his work. Continuous integration data, bug reports and release data of these projects' are used for bug prediction. An appropriate release period is determined for each project and the number of bugs that will occur in the next release is estimated. The results guide the software team for upcoming errors that will occur in the next release of the software.
Benzer Tezler
- AI-enhanced dynamic preemptive resource allocation in next generation cellular networks
Yeni nesil hücresel ağlarda yapay zeka destekli dinamik öncelikli kaynak tahsisi
EGE ENGİN
Doktora
İngilizce
2025
Elektrik ve Elektronik Mühendisliğiİstanbul Teknik ÜniversitesiElektronik ve Haberleşme Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. HAKAN ALİ ÇIRPAN
- Building energy efficiency: A data-driven machine learning approach for energy optimization
Bina enerji verimliliği: Enerji optimizasyonu için veriye dayalı makine öğrenmesi yaklaşımı
AHMAD REZA DARABI
Yüksek Lisans
İngilizce
2025
Enerjiİstanbul Teknik ÜniversitesiEnerji Bilim ve Teknoloji Ana Bilim Dalı
DR. ÖĞR. ÜYESİ MUSTAFA BERKER YURTSEVEN
- Beam alignment for İEEE 802.11be powered by task oriented indoor UWB localization
IEEE 802.11be için iç mekan UWB yerelleştirmesi ile destekli görev odaklı ışın hizalaması
SEMİH SERHAT KARAKAYA
Yüksek Lisans
İngilizce
2024
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrolİstanbul Teknik ÜniversitesiBilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DR. ÖĞR. ÜYESİ GÖKHAN SEÇİNTİ
- Integration of jira, confluence, trello for effective project management: A case study for a building project
Jira, confluence ve trello entegrasyonu ile verimli proje yönetimi: Bir bina projesinde entegrasyonun kullanımın vaka analizi
RAMAZAN KAAN KILIÇ
Yüksek Lisans
İngilizce
2025
Endüstri ve Endüstri Mühendisliğiİstanbul Teknik Üniversitesiİnşaat Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. GÜRKAN EMRE GÜRCANLI
- Improvıng the predıctıon of oıl and gas productıon usıng artıfıcıal ıntellıgence algorıthms
Yapay zeka algoritmalarını kullanarak petrol ve gaz üretim tahminlerinin iyileştirilmesi
AZHAR NAJI MUHAJIR ALYAHYA
Yüksek Lisans
İngilizce
2025
EnerjiSakarya ÜniversitesiMühendislik Bilimleri Ana Bilim Dalı
PROF. DR. GÜLÜZAR ÇİT