detecting-performance-regressions
CI/CDパイプラインにおいて、メトリクスをベースラインと比較することで、パフォーマンスの低下を自動的に検出できます。ビルドの検証やパフォーマンストレンドの分析時に利用します。「パフォーマンス低下を検出」「パフォーマンスメトリクスを比較」「パフォーマンス劣化を分析」といった表現でトリガーできます。
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Automatically detect performance regressions in CI/CD pipelines by comparing metrics against baselines. Use when validating builds or analyzing performance trends. Trigger with phrases like "detect performance regression", "compare performance metrics", or "analyze performance degradation".
SKILL.md 本文
パフォーマンスリグレッション検出器
このスキルはパフォーマンスリグレッション検出タスクの自動化支援を提供します。
概要
このスキルはCI/CDパイプライン内でのパフォーマンスリグレッションの検出を自動化します。ベースライン比較、統計分析、閾値違反チェックなどの様々な方法を活用して、パフォーマンスの低下を識別します。このスキルはパフォーマンスボトルネックの可能性についての洞察を提供し、アプリケーションのパフォーマンス維持に役立ちます。
動作方法
- パフォーマンスデータの分析: プラグインはCI/CD環境からパフォーマンスメトリクスを収集します。
- リグレッションの検出: ベースライン比較、統計分析、閾値チェックなどの方法を用いてリグレッションを検出します。
- 検出結果の報告: プラグインは検出されたパフォーマンスリグレッションとその潜在的な影響をまとめたレポートを生成します。
このスキルを使用する場合
このスキルは以下のような場合に機能します:
- CI/CDパイプライン内でパフォーマンスリグレッションを識別する必要がある場合
- パフォーマンスメトリクスの潜在的な低下を分析する必要がある場合
- 現在のパフォーマンスを過去のベースラインと比較する必要がある場合
例
例1: レスポンスタイムのリグレッション識別
ユーザーリクエスト: 「最新ビルドでパフォーマンスリグレッションを検出してください。特にレスポンスタイムの増加をチェックしてください。」
このスキルは以下を実行します:
- 最新ビルドからレスポンスタイムメトリクスを分析します。
- レスポンスタイムを過去のベースラインと比較します。
- 定義された閾値を超える統計的に有意なレスポンスタイムの増加を報告します。
例2: スループット低下の検出
ユーザーリクエスト: 「最近のコードマージ後のスループットを分析してパフォーマンスリグレッションを検出してください。」
このスキルは以下を実行します:
- マージ後のCI/CDrun からスループットデータ(1秒あたりのリクエスト数)を収集します。
- スループットをマージ前の値と比較し、統計的に有意な低下を探します。
- スループット低下を強調したレポートを生成し、パフォーマンスリグレッションの可能性を示します。
ベストプラクティス
- ベースラインの定義: 正確な比較のために、明確で代表的なパフォーマンスベースラインを確立します。
- 閾値の設定: パフォーマンスリグレッション識別のための適切な閾値を設定します。
- 主要メトリクスの監視: アプリケーションの動作に関連する重要なパフォーマンスメトリクスの監視に焦点を当てます。
統合
このスキルは他のCI/CDツールと統合して、新しいビルドまたはコードマージ時にリグレッション検出を自動的にトリガーできます。また、詳細なパフォーマンスレポートを生成するために、レポート作成プラグインと組み合わせることもできます。
前提条件
- {baseDir}/performance/baselines/ に保存された過去のパフォーマンスベースライン
- CI/CDパフォーマンスメトリクスへのアクセス
- 統計分析ツール
- 定義されたリグレッション閾値
手順
- 現在のビルドからパフォーマンスメトリクスを収集
- 過去のベースラインデータを読み込み
- 統計分析を適用して有意な変化を検出
- 閾値違反をチェック
- 特定の低下メトリクスを識別
- 根本原因分析を含むリグレッションレポートを生成
出力
- パフォーマンスリグレッション検出レポート
- ベースラインとの統計比較
- 重大度付きリグレッションメトリクスのリスト
- パフォーマンストレンドの可視化
- 調査のための推奨事項
エラーハンドリング
リグレッション検出が失敗した場合:
- ベースラインデータの利用可能性を確認
- メトリクス収集設定をチェック
- 統計分析パラメータを検証
- 閾値定義が有効であることを確認
- CI/CD統合セットアップを確認
リソース
- パフォーマンステストの統計的プロセス管理
- CI/CDパフォーマンステストのベストプラクティス
- リグレッション検出アルゴリズム
- パフォーマンス監視戦略
ライセンス: MIT(寛容ライセンスのため全文を引用しています) · 原本リポジトリ
詳細情報
- 作者
- Brmbobo
- リポジトリ
- Brmbobo/Web2podcast
- ライセンス
- MIT
- 最終更新
- 2026/1/26
Source: https://github.com/Brmbobo/Web2podcast / ライセンス: MIT
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