「技術的負債」をコントロールする定量評価手法への期待
「「技術的負債」を問いなおす」というタイトルでJAWS DAYS 2014で話してきた #jawsdays - delirious thoughtsにて、追記でコメントいただけたので、外野として好き放題言わせてください。すばらしいスライドありがとうございます＆いつもすみません。 僕が興味がもつとすると、それは「技術的負債」の定量評価手法についてです。 なぜ、そういう前提を置くかと言うと、それは、たとえばKrutchenによる「技術的負債」の定性評価は、とてもわかりやすいものの、技術を取捨選択するツールとしては使えないからです。 スライドでは、技術評価における将来の不確定性を象徴する問題としてSSDの普及前夜にシャーディングをがんばって実装してしまう例をご紹介いただきましたが、実際、そのような不確実性を織り込んだ正しい決定を我々が日々のエンジニアリングで下すことができているのか疑問に感じるこ
技術的負債という(非エンジニアにとっての)隠しパラメータが生産性100倍を起こす - mizchi's blog
元糞コードマイスターとしては、生産性については思うところある。 技術的到達深度が深い人じゃないとそもそもかけないコードってのももちろん存在して、その前提で10倍とか100倍になりうる話をする。 そもそもマイナスになる人がいるって話。 隠しパラメータをモデル化 エンジニアA:「週に10の成果を出して3の負債を生む人」を考える。この人は開発を止めてリファクタリングをすれば10-3 = 7の技術的負債を返却できるとする。 ここで正確には成果10には* aの係数が掛かっている。これはプロジェクト開始時1.0で、技術的負債が貯まるほど0に近づいて行く 次に、エンジニアB:「週に15の成果を出して10の負債を生む人」を考える(これにも係数aがかかる)。この人は見た目上は上の人の1.5倍速く成果を出しているように観測できるが、負債もたまりやすい。リファクタしても綺麗になりにくい。 これは割とエンジニアに
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