Issue #21: test: 自動回帰テスト・性能継続監視システム

🎯 test: 自動回帰テスト・性能継続監視システム

Priority: MEDIUM

Impact: 性能劣化防止、品質保証、継続的改善

Component: 回帰テスト、監視システム、アラート

Files: testing/regression/, .github/workflows/regression.yml, monitoring/

Problem Description

Issue #4で性能評価フレームワークが設計されましたが、開発進行に伴う性能劣化（回帰）を自動検出・防止するシステムが必要です。AI Agent実装や最適化による意図しない性能低下を早期発見し、品質を継続的に保証する必要があります。

Recommended Solution

自動回帰テストシステム構築

1. Performance Regression Detection (testing/regression/performance/)

   • ベースライン性能との自動比較
   • 統計的有意性テスト（t-test, Mann-Whitney U test）
   • 性能劣化閾値設定・アラート
   • 劣化原因の自動分析

2. Quality Regression Detection (testing/regression/quality/)

   • 精度劣化の自動検出
   • 学習曲線の異常検出
   • 数値安定性の継続監視
   • 汎化性能の追跡

3. Memory/Resource Regression (testing/regression/resources/)

   • メモリ使用量増加の検出
   • CPU/GPU使用率変化の監視
   • メモリリーク検出
   • リソース効率劣化アラート

継続監視・アラートシステム

1. Continuous Monitoring (monitoring/continuous/)

   // monitoring/continuous/monitor.go
   type RegressionMonitor struct {
       baselines     map[string]Baseline
       thresholds    map[string]Threshold
       alertChannels []AlertChannel
   }
   
   type Baseline struct {
       Performance    float64
       Accuracy       float64
       MemoryUsage    uint64
       Timestamp      time.Time
       CommitHash     string
   }
   
   type Threshold struct {
       PerformanceDrop float64 // 例: 10% (0.10)
       AccuracyDrop    float64 // 例: 5% (0.05)
       MemoryIncrease  float64 // 例: 20% (0.20)
   }
   
   func (rm *RegressionMonitor) DetectRegression(current Metrics) []RegressionAlert {
       alerts := []RegressionAlert{}
       
       // 性能劣化検出
       if current.Performance < rm.baselines["performance"].Performance * (1 - rm.thresholds["performance"].PerformanceDrop) {
           alerts = append(alerts, RegressionAlert{
               Type: "PerformanceDropDetected",
               Severity: "High",
               Current: current.Performance,
               Baseline: rm.baselines["performance"].Performance,
               Drop: (rm.baselines["performance"].Performance - current.Performance) / rm.baselines["performance"].Performance,
           })
       }
       
       return alerts
   }
   

2. Automated Alerting (monitoring/alerts/)

   • Slack/Discord即時通知
   • GitHub Issue自動作成
   • Email通知（重大な劣化時）
   • ダッシュボード更新

CI/CD統合回帰テスト

1. GitHub Actions Workflow (.github/workflows/regression.yml)

   name: Performance Regression Detection
   
   on:
     push:
       branches: [main, 'feat/*', 'fix/*']
     pull_request:
       branches: [main]
     schedule:
       - cron: '0 */4 * * *'  # 4時間毎
   
   jobs:
     regression-test:
       runs-on: ubuntu-latest
       steps:
         - uses: actions/checkout@v4
         
         - name: Setup Go
           uses: actions/setup-go@v4
           with:
             go-version: '1.21'
             
         - name: Run Baseline Benchmarks
           run: |
             make benchmark-all
             scripts/store-baseline.sh
             
         - name: Detect Performance Regression
           run: |
             scripts/detect-regression.sh --threshold=10% --baseline=main
             
         - name: Create Regression Alert
           if: failure()
           run: |
             gh issue create \
               --title "🔴 Performance Regression Detected" \
               --label "priority: high,type: bug,regression" \
               --body "$(scripts/generate-regression-report.sh)"
               
         - name: Block PR on Regression
           if: failure() && github.event_name == 'pull_request'
           run: |
             echo "❌ Performance regression detected. PR blocked."
             exit 1
   

2. Pre-commit Hook Integration (.git-hooks/pre-commit)

   #\!/bin/bash
   # 回帰テストの軽量版をコミット前実行
   
   echo "Running quick regression check..."
   make benchmark-quick
   
   if scripts/quick-regression-check.sh; then
       echo "✅ No significant performance regression detected"
   else
       echo "❌ Potential performance regression detected"
       echo "Run 'make benchmark-full' for detailed analysis"
       exit 1
   fi
   

自動修復・改善提案

1. Auto-Fix Attempts (scripts/auto-fix/)

   // 軽微な性能劣化の自動修復試行
   func AttemptAutoFix(regressionType string, metrics Metrics) bool {
       switch regressionType {
       case "memory_leak":
           return fixMemoryLeaks()
       case "inefficient_loop":
           return optimizeLoops()
       case "unnecessary_allocation":
           return reduceAllocations()
       default:
           return false
       }
   }
   

2. Improvement Suggestions (scripts/suggestions/)

   • プロファイリング結果に基づく最適化提案
   • ボトルネック特定・改善案生成
   • ベストプラクティス適用提案

履歴管理・トレンド分析

1. Performance History Database (monitoring/history/)

   • 性能データの長期保存
   • トレンド分析・予測
   • 劣化パターンの学習

2. Trend Analysis Dashboard (monitoring/dashboard/)

   • 性能推移の可視化
   • 劣化予兆の早期発見
   • 改善効果の追跡

CLI Interface

# 回帰テスト実行
bee test regression --phase=1.0 --threshold=10%

# 継続監視開始
bee monitor start --interval=1h --alerts=slack,github

# 回帰レポート生成
bee regression report --since=7d --format=html

# ベースライン更新
bee baseline update --phase=1.0 --version=v1.2.0

# 自動修復試行
bee regression fix --auto --dry-run

Acceptance Criteria

• 3種類の回帰検出システム（性能・品質・リソース）実装
• 統計的有意性テスト・閾値設定機能
• CI/CD統合・自動アラート・PR阻止機能
• 継続監視システム・ダッシュボード
• 自動修復試行・改善提案機能
• 履歴管理・トレンド分析・予測機能
• CLI回帰テストインターフェース（bee test regression系）

性能劣化を早期発見し、品質を継続的に保証する包括的回帰テスト・監視システム