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Abstract test results and provide higher-level results for users

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Los mantenedores suelen responder en 1 día

@r-c-n ya está trabajando en esto.

Desde el 15/3/2024.

Evaluación

Este issue todavía no se ha evaluado.

Descripción

After a discussion with @nuclearcat , @JenySadadia and @pawiecz regarding the issues exposed in https://github.com/kernelci/kernelci-core/issues/2455, we identified two diverging opinions on what the KernelCI API should provide as an interface (endpoints, models):

a) a higher-level view of test results and regressions, with expressive query capabilities that clients (users and applications) can use directly. The API should abstract the runtime details about tests such as their intermediate representation by the runtimes, and just store and provide the results in a standard and common way regardless of the test idiosyncrasies.

b) a strictly low-level representation of the test runs, basically an organization of the tests as they are run and of their results as provided by the runtimes. Then, higher-level tools are responsible of processing this low-level data into suitable results for users.

Although I do think that (a) is a more reasonable approach (although a somewhat radical shift from the current design) and it's possibly even compatible with (b), we settled on (b) for now on @nuclearcat 's recommendation.

This issue, then, is a way to encapsulate the efforts to identify and abstract the test result details as provided by the API into something that's more useful for higher-level tools (regression processing, dashboards) and users.

Lenguaje dominante
Python
Estrellas
120
Forks
108
Merge medio
1 d 12 h
PR fusionados (30 d)
21

Preparar el entorno

Este proyecto no incluye contenedor de desarrollo, Dockerfile ni guía de contribución, así que la configuración corre por tu cuenta: empieza por su README y consulta nuestra guía para la primera contribución para los pasos generales.

Primeros pasos

  1. Lee el issue completo y luego la guía de contribución del proyecto.
  2. Comenta en el issue que vas a ocuparte — evita que dos personas hagan lo mismo.
  3. Haz un fork del repositorio y trabaja en una rama.
  4. Abre un pull request que haga referencia al número del issue.

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