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Evaluación
- Dificultad
- 4/5
- Tiempo estimado
- 3-5 días
- Aptitud para principiantes
- 35/100
Línea de trabajo
No se nombran archivos ni pruebas. Empieza rastreando cómo pasan los estados de los jobs y las pruebas de queued a running y a completed, incluidos los tiempos de espera del clúster de Kubernetes o del DUT; se considera terminado cuando se registran las marcas de tiempo solicitadas y se utilizan para medir la duración en la cola y estimar la ETA.
Escrito por el modelo de indexación a partir del texto del issue.
Descripción
We need to track more events during some of the jobs:
1)How long task spend in "queued" state (as k8s cluster might be too busy), so we need ts_start_queued, ts_start_running
2)Same for tests, DUT might not be immediately available, and task will stay in queue
So total ts required: queued, running, completed
Will help also to estimate ETA when task start running.
- Lenguaje dominante
- Python
- Estrellas
- 14
- Forks
- 32
- Merge medio
- 13 h 53 min
- PR fusionados (30 d)
- 3
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
- Lee el issue completo y luego la guía de contribución del proyecto.
- Comenta en el issue que vas a ocuparte — evita que dos personas hagan lo mismo.
- Haz un fork del repositorio y trabaja en una rama.
- Abre un pull request que haga referencia al número del issue.
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