CNCF Platforms White Paper
IntroductionInspired by the cross-functional cooperation promised by DevOps, platform engineering has begun to emerge in enterprises as an explicit form of that cooperation. Platforms curate and present foundational capabilities, frameworks and experiences to facilitate and accelerate the work of internal customers such as application developers, data scientists and information workers. Particular
プラットフォーム・エンジニアリングとは何か？ | ガートナー
プラットフォーム・エンジニアリングとは、先進的なテクノロジを活用したプラットフォームにより、アプリケーションのより迅速なデリバリとビジネス価値の創出を可能にする革新的な手法です。 プラットフォーム・エンジニアリングは、セルフサービス機能とインフラストラクチャ・オペレーションの自動化により、開発者のエクスペリエンスと生産性を向上させます。開発者のエクスペリエンスを最適化し、プロダクト・チームによる顧客価値のデリバリを加速させることが期待できるため、大きく注目されています。 また、プラットフォーム・エンジニアリングは、従来の枠組みを超えて技術的な作業と知識を活用します。つまり、開発者だけでなく、オペレーションチームやビジネスチームなど、異なる役割の人々が技術的な作業に参加することにより、組織内の異なる部門や役割間でのコラボレーションが促進され、より効率的なプロセスと意思決定が可能になります。
とにかく日本の住所のヤバさをもっと知るべきだと思います｜inuro
「住所の揺らぎ程度のことにAIを使いたいだとかデジタル音痴」だの「住所の正規化なんてExcelで2時間あれば作れそう」だの、たいへんフットワークの軽やかな言説の数々に、位置情報界隈のみならず住所の正規化や名寄せに少しでも関わったことのあるエンジニアが総立ちでマサカリを投げていたのも記憶に新しい今日この頃ですが（2023年6月6日）、この手の騒動は周期的に起こってる印象です。 ということはつまり いつまで経っても解消されない、解決が困難な課題である その困難さが界隈以外に共有されていない であるわけで、その都度Twitterにトリビアが投下されてはTLが賑わい華やかではありますが、そろそろ自分の整理としてもどれだけ日本の住所システムがカオスで、その計算機的な処理がいかに困難かをメモっておこうかと思いました。 なおこの件については既にQiitaにGeoloniaの宮内さんが鼻血の出そうな良エン
「アジャイル型開発プレイブック」を公開しました –
東京都は、都政の構造改革「シン・トセイ」を進める中で、確認と改善のプロセスを絶えず繰り返す「アジャイル」を改革実践のキーワードの一つとしています。 これを都庁内にしっかりと定着させていくため、2022年度から、デジタルサービスの「アジャイル型開発（※）」に取り組んでいます。 この度、これまでの実践の様子や職員たちの気づきなどを記録した「アジャイル型開発プレイブック（※）」を公開しました。ぜひご覧ください！ （※）アジャイル型開発とは、 「顧客にとってより良いものにするために、見直しすることを躊躇しない開発手法のこと。 またそのマインドセット、および価値観のこと。」とされており、 システムの世界では、「迅速かつ柔軟に」開発ができる手法として注目されています。
Learning materials | メルカリエンジニアリング
技術トレーニングDevDojo メルカリには、専門分野を超え、幅広い知識を身につけることを目的とした「DevDojo」という社内技術トレーニングがあります。DevDojoは、すべて社内のエンジニアが作成・運営しています。実際に使用した講義資料や動画を一部こちらで公開しています。 ※ビデオについて 同時通訳で実施しています。少々聞き取りづらい可能性がある旨、ご了承ください。 Introduction to Machine LearningOne of Mercari's unique features is the photo search function. This is achieved by utilizing AI machine-learning for a vast amount of data. In this course, we will explain the basi
発表資料「日付時刻A to Z」を公開しました | Wantedly Engineer Blog
日付や時刻データの扱いについてまとめたスライド「日付時刻A to Z」を作ったので公開します。 これは何？「日付と時刻」を正しく扱うために、日付/時刻にまつわる諸概念やありがちな間違いを紹介したスライドです。このスライドは大きく3つのパートに分かれています: 第1部「日付編」§1 天体の周期§2 暦§3 紀元と通日第2部「時刻編」§4 時間と分§5 秒§6 相対性理論第3部「コンピューティング編」§7 文字列表現§8 数値表現§9 時刻同期第1部と第2部では、「日付」や「時刻」の概念を定めるのに必要な知識を整理します。第3部ではその日付時刻をコンピューターで扱うときに特有の事情を補足しています。 このスライドが作られた経緯ウォンテッドリー社内では毎週1回お昼の時間に任意で集まって技術の話をする "Tech Lunch" というイベントがあります。テーマは自由で、社内でやったことの紹介やアナ
コード品質はやはりビジネスに影響を与える - mtx2s’s blog
私たちソフトウェアエンジニアは、コード品質についてしばしば論ずるけれども、ではコード品質の良し悪しがどれほどビジネスに影響するのかと問われると、回答に窮する。只々、「コード品質が悪いと変更により多くの時間がかかります」だとか、「欠陥の修正に追われて開発時間が奪われます」だとか、個人の経験やエンジニア的一般論に頼った定性的な説明に終始するしかない。ソフトウェアを繰り返し変更する頻度が高いほど、コード品質が開発時間に影響を与えるのは確かにそのとおりだと思えるが、はたしてそれは、どれほどのインパクトなのだろうか。 2022年の研究論文 "Code Red: The Business Impact of Code Quality – A Quantitative Study of 39 Proprietary Production Codebases" では、コード品質がビジネスに与えるインパクト
「NHK全国ハザードマップ」を公開した理由 34テラバイトのデータと格闘 - NHK
34テラバイトのデータと格闘して「全国ハザードマップ」を公開した理由 5月下旬に公開を開始したNHKの「全国ハザードマップ」。川の氾濫による洪水リスクを中心に掲載し、多くの方に活用頂いています。 ⇒「NHK全国ハザードマップ」の紹介記事はこちら 一方で、「市町村が出しているハザードマップがあれば十分だ」「リスクを網羅していない不完全なマップの公開は良くない」「NHKではなく国が取り組むべき仕事ではないか」といった意見も頂きました。 今回なぜ、このような取り組みを行ったのか。どうやってデータを収集して地図を作ったのか。詳しく説明します。 なぜ「デジタルデータ」を集めたのか？ 私たちはこれまで「ハザードマップを見て下さい」という呼びかけを、テレビやラジオのニュースや番組、ネット記事、SNSなどで繰り返してきました。 なぜなら、自分の暮らす場所のリスクを知ることが、災害から命を守るスタートだから
質とスピード（2022春版、質疑応答用資料付き） / Quality and Speed 2022 Spring Edition
質とスピード（2022春版、質疑応答用資料付き）
「仕事のコード」を残す際のチェックリスト｜Uchio Kondo
最初に注意: この文章は「はじめに」「総論」が長いです🙃 追記＠2021/08/11 17:46想像よりはるかに反響をいただいたので、せっかくだからと要点をMarkdownにしてGitHubに置いてみました。何かにご利用ください。 はじめに・「仕事のコード」、つまり、業務などで作ったコードが、なるべく負債にならず、なるべく俗人化しないようにするために留意すると良さそうなことを自分の経験などから列挙したものです。 ・ちなみに、「対象読者」に書いてありますが、そもそものモチベーションが「非エンジニアがノーコード系のサービスで作ったシステムが最近増えつつあるような...」というところでした。こういうのどう取り扱うといいんですかねとなった時、まずは運用できる形にしてもらいたい、という狙いがあります。結果的に、ジュニアなエンジニアが良いシステムを残す上でも使える知識かなと思います。 ・個別の項目に
Octoverse Spotlight 2021: The Good Day Project—Personal analytics to make your work days better
CommunityCompanyOctoverse Spotlight 2021: The Good Day Project—Personal analytics to make your work days betterTable of contents Executive summary Key findings Key takeaways for developers and software teams About the study What we found Interruptions and meetings have a large influence on our days… Table of contents Executive summary Key findings Key takeaways for developers and software teams Ab
ZOZOのテックカンパニーへの変遷、CTOとしての取り組みを振り返る｜kyuns /キュン 今村雅幸
こんにちは、ZOZOテクノロジーズで執行役員CTOをしている @kyunsです。 本記事はCTOA Advent Calendar2020の 16日目の記事となります。 この記事ではZOZOでの2年半を振り返り、テックカンパニーを目指す中でCTOとしてどのようなことに取組み、結果としてどういう変化が起きたかについて紹介したいと思います。 同じような立場のCTOやこれからエンジニアリング組織を強化していきたい方々の参考に少しでもなればと思います。 自己紹介と背景 私はヤフーに2006年に新卒で入社し、3年働いた後に当時一緒に働いていた金山と一緒にVASILYというスタートアップを創業し、受託アプリ開発や「IQON」というサービスを開発していました。 何度かの資金調達などを経て、最終的に2017年にZOZOへ売却し、ZOZOの完全子会社となりました。その後、2018年の4月には当時のスタートト
Web 技術の調査方法 | blog.jxck.io
Intro 「新しい API などを、どうやって調べているのか」「仕様などを調べる際に、どこから手をつければ良いのか」などといった質問をもらうことがある。 確かにどこかに明文化されていると言うよりは、普段からやっていて、ある程度慣れてきているだけなものであり、自分としても明文化していなかったため、これを機に解説してみる。 やり方は一つではない上に日々変わっていくだろうが、頻繁にこの記事を更新するつもりはない。また、筆者は実務で必要になるというよりは、ほとんどを趣味でやっているため、このやり方が合わない場面は多々有るだろう。 スコープとしては、ライブラリ、ツール、フレームワークなどではなく、 Web プラットフォーム関連の標準やブラウザの実装状況などに限定している。 Scope 従来からあり、広く認知された API については、情報も多く調査の敷居はそこまで高くないため、今回は議論が始まって
ソースコードブランチ管理のパターン - Martin Fowler's Bliki (ja)
https://martinfowler.com/articles/branching-patterns.html 最新のソース管理システムには、ソースコードのブランチを簡単に作成できる強力なツールが用意されています。しかし、最終的にはこれらのブランチをマージしなければならず、多くのチームは混み合ったブランチに対処するのに膨大な時間を費やしています。複数の開発者の作業をインテグレーションし、本番リリースまでの道筋を整理することに集中して、チームが効果的にブランチを利用できるようにするためのパターンがいくつかあります。全体的なテーマとしては、ブランチを頻繁にインテグレーションし、最小限の労力で本番環境に展開できる健全なメインラインを作ることに注力すべきだということです。 ベースパターン ソースブランチング ✣ メインライン ✣ 健全なブランチ ✣ インテグレーションパターン メインラインイン
The #1 bug predictor is not technical, it's organizational complexity
(Higher numbers are better. A more detailed description follows.) That's pretty interesting! Organizational structure has the highest precision, and the highest recall. (Again, more on the details later). That's pretty interesting, isn't it? The distance to decision makers and the number of developers working on a project is clearly and unambiguously the issue that is the best predictor of future
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Measuring developer productivity? A response to McKinsey 2
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Modern Application Development on AWS - Modern Application Development on AWS
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