８つの質問で、Java SI業界の現状を知る - レベルエンター山本大のブログ
Webサービス系の会社の隆盛があって、人材流出が騒がれたのが１−３年ぐらい前だろうか。 SIの産業の人材動向が、今どうなってるかって？ 大方の予想より凄惨ですよ。 それが分かる方法がある。JavaWeb技術者に技術力を問う８つの質問によってだ。 SI業界のエンジニアの平均レベルを知りたくって、いろんな会社さんのJavaWeb開発者（経験者）向けに以下のような８つの質問を継続的にしている。 対象者としては、Java経験３から１０年ぐらいの現役バリバリのはずのJavaエンジニアだ。 その８つの質問というのはこんな問題だ。 JavaWeb技術者に技術力を問う８の質問 インターフェイスのメリットを一言で表して下さい。（筆記解答） HttpRequestオブジェクトからPostされたデータを取得するServletのメソッドは何ですか？（筆記解答） Sessionのスコープを端的に説明してください。（
人月は悪どころか、ものすごい善かもしれない - レベルエンター山本大のブログ
人月計算は、悪だ。 という話はソフトウェア産業にいるエンジニアだったら、誰でも聞いたことがあるだろう。 よく言われる人月計算の悪とは、管理者の意識から個人個人の能力差などの情報が失われることが根本だと僕は考える。 悪影響の一例としてエンジニア単価に能力差が反映されないという点がある。 また別の例として「10人月の工数の作業も20人でやったら0.5ヶ月で終わるんじゃね？」 という単純計算による安易な管理が横行しデスマを生む原因となる。 「人月」の捉え方はともかくとして、すくなくとも良い評判を聞いたことがない。 しかし、僕は最近、人月計算とはとてつもない善ではないかという考え方になっている。 とくにエンジニアに対して「善」、というよりもエンジニアに対して優しさをもって考えられた仕組みだと感じて仕方ない。 人月の神話 作者: フレデリック・P・ブルックス Jr.,滝沢徹,牧野祐子,富澤昇出版社/
ホント信じられないDB文化だけど、統計情報固定化はマジでアリ - レベルエンター山本大のブログ
信じられないDB文化「固定長DB」でもあうんです。大規模コンシューマ向けサービスのRDB設計 - 山本大の日記に引き続き、大規模コンシューマ向けサービスのRDBの意外な使い方について。 僕らのサービスでは、統計情報を手作業でセットして固定化していた。 こんなことは普通やらないけれど、しかしながら非常にシステムのパフォーマンスを安定させるのに効果があった。 Oracleの統計情報（オプティマイザ統計情報）とは まず統計情報とは何かというところから始める。 統計情報とは、正式名称「オプティマイザ統計情報」といい、OracleがSQLを解析して最適な実行計画を作成するために利用する情報である。 実行計画を作成する機能のことをCBO（コスト・ベース・オプティマイザ）という、このオプティマイザ向けの統計的な情報だから、オプティマイザ統計情報と呼ばれる。 統計情報の実体は何かというと、データベースの各
信じられないDB文化「固定長DB」でもあうんです。大規模コンシューマ向けサービスのRDB設計 - レベルエンター山本大のブログ
ずいぶん時間があいてしまったけど、大規模コンシューマ向けサービスRDB設計の続き。 僕はこのプロジェクトを自分のRDBの知識を使って革新してやろうと思って臨んだ。 しかし結果として逆に、コンシューマ向けサービスに最適化されたRDBの使い方について教わることになった。 ※ あと、KVSでいいじゃんって言ってる人もいるけど、それはKVS導入の苦労を知らない人だと思う。KVSの苦労は後で書く。 僕らが最近手がけているのは、とても大規模なコンシューマ向けサービスだ。 100万人の契約ユーザが使い、1テーブルに1億レコード以上のデータを貯め、24時間止めることが許されず、 要求から応答までのターンアラウンドタイムが1秒以内という厳しいSLAのサービスである。 中でも僕はDBやフレームワークの設計とアーキテクトっぽいことを担当している。 僕がこの現場に来て、驚愕した文化が2つある それは「Join禁止
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