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Large Test Case Data Files Solution

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主要言語
Python
スター
1.3k
フォーク
304
平均マージ
4時間 32分
マージ済み PR(30日)
216

説明

## Background
Our test data files fall into two categories:
1. **Regular Files (<100MB)**: Stay in git repository
2. **Large Files (>100MB)**: Need alternative storage solution

Example large file from `testdata.webkit.json`:
```json
{
"josh_ios15_ffs": {
"artifacts": {
"webkitCacheRecords": {
"file_count": 4137,
// Creates a 300MB zip file - too large for regular git
}
}
}
}
```

## Storage Options for Large Files (>100MB)

### 1. GitHub LFS
- **Cost**: Free tier - 1GB storage/bandwidth per month
- **Pros**:
- Native git integration
- Automatic with GitHub Actions
- Version controlled
- **Cons**:
- Limited free tier
- Additional bandwidth/storage = $5/50GB/month

### 2. Azure Blob Storage
- **Cost**: ~$0.25/month for 25GB
- **Pros**:
- Cost-effective
- Reliable
- Easy GitHub Actions integration
- Team maintains control
- **Cons**:
- Not free
- Requires setup/maintenance

### 3. Google Drive
- **Cost**: Free tier - 15GB
- **Pros**:
- Free storage
- Familiar interface
- **Cons**:
- API setup required
- More complex GitHub Actions integration
- Manual version control

### 4. GitHub Releases
- **Cost**: Free
- **Pros**:
- 2GB file limit
- No bandwidth limits
- Native to GitHub
- **Cons**:
- 10GB total limit
- Manual upload process
- Less automated

## Questions for Discussion
1. Is cost or automation more important?
2. Do we anticipate many large test files?
3. How important is version control for test data?
4. Who will maintain the storage solution?
5. Are there other cloud services to consider?

コントリビューションガイド

このリポジトリのコントリビューションガイドは索引されていません

調査の方向性

The issue discusses storage solutions for large test files (>100MB) like those referenced in testdata.webkit.json. Research involves evaluating GitHub LFS, Azure Blob Storage, Google Drive, and GitHub Releases for cost, automation, and integration with GitHub Actions. The work requires understanding the project's test data structure and implementing a chosen solution, likely involving configuration and scripting.

索引モデルが issue の本文から書いたものです。

評価

領域
testing, tooling
issue の種類
機能追加
難易度
4/5
見積もり時間
3〜5日
活発さ
停滞
明瞭さ
明確に書かれている
初心者へのやさしさ
35/100

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