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ASE 2022 

Understanding and Predicting Docker Build Duration: An Empirical Study of Containerized Workflow of OSS Projects

理解和预测 Docker 构建持续时间：OSS 项目容器化工作流程的实证研究

Docker 构建是容器化工作流程的关键组成部分，它自动执行将源打包并转换为容器映像的过程。如果运行不正常，Docker 构建会带来较长的持续时间（即构建缓慢），从而增加人力和计算资源的成本，从而不可避免地影响软件开发。然而，Docker 构建持续时间成本的现状和补救措施仍不清楚，需要深入研究。为了填补这一空白，本文对 5,833 个开源软件 (OSS) 项目的 171,439 个 Docker 构建进行了首次实证调查。从探索性研究开始，可以在实际项目中描述 Docker 构建持续时间，并通过全面调查获得开发人员对缓慢构建的看法。在探索性研究结果的推动下，我们提出了 Docker 构建持续时间的预测模型，利用来自构建相关上下文和配置的 27 个手工特征以及 8 种回归算法来执行预测任务。我们的结果表明，随机森林模型提供了卓越的性能，Spearman 相关性为 0.781，在 RMSE、MAE 和 MAPE 方面分别优于基线随机模型 82.9%、90.6% 和 94.4%。这项研究的意义将促进研究并帮助从业者改进 Docker 构建过程。

ASE 2021 

Refactorings and Technical Debt in Docker Projects: An Empirical Study 

Docker 项目中的重构和技术债务：实证研究

软件容器，例如 Docker，最近被认为是提供可重用软件工件的主流技术。开发人员可以基于大量公开的可重用 Docker 镜像轻松构建和部署他们的应用程序。因此，当前业界的流行趋势是应用程序的容器化。然而，基于容器的项目会损害不同的组件，包括 Docker 和 Docker-compose 文件，以及组合不同容器并促进与它们交互的源代码的其他几个依赖项。与任何其他复杂系统类似，基于容器的项目很容易出现与不同工件相关的各种质量和技术债务问题：Docker 和 Docker-compose 文件以及常规源代码文件。不幸的是，在基于容器的项目如何实际发展和维护方面存在知识差距。在本文中，我们通过研究重构来解决上述差距，即在开源 Docker 项目中应用的重构，即在保留行为的同时进行结构变化，以及它们缓解的技术债务问题。我们分析了 68 个项目，其中包括 19.5 个 MLOC，以及 193 个手动检查的提交。结果表明，开发人员出于特定于容器的配置、组合和执行的各种原因重构这些 Docker 项目，与现有重构领域相比，导致出现了几种新的技术债务类别和重构类型。例如，减少 Dockerfile 镜像大小的重构、提高 Docker-compose 文件的可扩展性以及定期源代码重构等，主要与 Docker 和 Docker-compose 文件的演变有关。我们还分别引入了 24 个新的 Docker 特定重构和技术债务类别，并定义了不同的最佳实践。这项研究的意义将帮助从业者、工具构建者和教育工作者提高 Docker 项目的质量。

ASE 2018 

RUDSEA: recommending updates of Dockerfiles via software environment analysis

RUDSEA：通过软件环境分析推荐 Dockerfile 更新

Dockerfile是docker镜像的配置文件，它打包了软件的所有依赖项，以方便软件部署和移植。换句话说，dockerfiles 列出了软件应用程序构建和/或执行的所有环境假设，因此当环境假设在快速软件演进过程中发生变化时，它们需要经常更新。在本文中，我们提出了 RUDSEA，这是一种基于分析软件环境假设的变化及其影响向开发人员推荐 dockerfile 更新的新颖方法。我们对 1,199 个实际指令更新的评估表明，RUDSEA 可以为 78.5% 的更新推荐正确的更新位置，并为 44.1% 的更新推荐正确的代码更改。（新思想短论文）