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Aggregate test results across hardware and configurations

Aperta
  • Qualcosa non va?
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I maintainer di solito rispondono entro 4 giorni

Nessuno ha ancora preso questa issue.

Valutazione

Difficoltà
5/5
Tempo stimato
Più di una settimana
Idoneità per principianti
25/100
Tipo di issue
Funzionalità
Chiarezza
Da chiarire
Stato di attività
Attiva
Stack tecnologico
python
Ambito
data-visualization, frontend

Direzione di ricerca

Non vengono indicati file, test o punti di ingresso. Inizia esaminando le righe attuali dei risultati individuali del dashboard e le dimensioni disponibili per hardware, configurazioni, percorsi e stati. Definisci il comportamento di raggruppamento ed espansione, quindi verifica che il design risponda alle domande elencate sui confronti tra ambienti e sui confronti delle regressioni.

Scritto dal modello di indicizzazione a partire dal testo della issue.

Descrizione

Context

The dashboard currently tends to present individual test results as separate rows. When the same test runs on many hardware platforms or configurations, this can result in many rows representing essentially the same test.

Ted specifically described cases where the same test name appears many times with different hardware. During our own dashboard investigation, we also found cases where the same path appears multiple times with the same hardware and result status, while the attributes distinguishing those executions are not immediately visible.

Maintainers are often more interested in questions such as:
• Did this test fail everywhere or only on some systems?
• Does it fail only on arm64 but pass on x86_64?
• Does it correlate with a particular hardware characteristic?
• Does the same filesystem test fail across several filesystems or only one configuration?

Goal

Explore ways to aggregate repeated results of the same test while preserving the dimensions necessary for investigation. Instead of requiring users to manually inspect many individual rows, the dashboard should make patterns across environments visible.

Points to discuss
• What makes two results equivalent enough to aggregate.
• Which attributes distinguish repeated executions that currently look identical in the table.
• Default grouping dimensions.
• How users expand an aggregate result into individual executions.
• Architecture and hardware grouping.
• Test configuration grouping.
• How failures, passes, and flaky results should be summarized.
• How this interacts with regression comparison views.

Lingua principale
Python
Stelle
10
Fork
32
Merge medio
5g 8h
PR unite (30g)
25

Preparare l'ambiente

Come iniziare

  1. Leggi tutta la issue e poi la guida ai contributi del progetto.
  2. Commenta sulla issue per dire che te ne occupi tu — evita che due persone facciano lo stesso lavoro.
  3. Fai un fork del repository e lavora su un branch.
  4. Apri una pull request che faccia riferimento al numero della issue.

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