私は間違っていた。ごめん。ウォーターフォールは何のメリットも無い - メソッド屋のブログ
私はソフトウェアの専門家としてお答えすると、ウォータフォールは何のメリットも無いというのが私の意見であることを共有しておきたい。そういう意見に至った経緯をこのブログで書き留めて置きたい。 尚、これは所属会社の見解ではないことは明確にしておきます。 サム・グッケンハイマーの一言 私は DevOpsのエバンジェリストで、それ以前からアジャイル開発をかれこれ１５年ぐらい実施し、導入の支援をしている。私はかつては、日本の環境の制約の中で如何にアジャイル開発のメリットを最大に引き出すか？ということを考えていた。 ウォーターフォールに対する立場も、真っ向から否定するものでもなく、現状もあるし、それに慣れている人もいるし、実際ウォーターフォールでも失敗しない人も居る。だから、人にウォータフォールのメリット・デメリットを聞かれた時も「変化しないものに関してはウォータフォールはいいのかもしれない」と回答して
ソフトウェアのための統計学 – 後編 | POSTD
次のステップ 統計学とエンジニアリングを統合する方法はたくさんあるので、うまく始められるように幾つかご紹介しましょう。 計測ツール 統計学の基本に焦点を当ててきましたが、そもそも、どうやって関連するデータセットを生成すればいいのでしょうか？ 私たちの答えは、コンポーネントの計測ツールを構造化することです。しかるべき所に正しいフックを使用すれば、私たちが問題をデバッグするために残業しても、パフォーマンスを向上させるために予備のサイクルがある時でも、データは必要な時に得られます。 PayPalのPythonサービスの堅牢性の多くは、信頼性の高いリモートロギング基盤によるものです。そしてこれは rsyslog と似ていますが、より強力なものです。それでも、データを上流に送信する前に、このプロセスは内部の指標を収集する必要があります。メジャーリリースがもう間近なので、2つのオープンソースプロジェク
ソフトウェアのための統計学 – 前編 | POSTD
ソフトウェア開発の原点は可能性の追求であり、不可能を可能にすることです。ひとたび ソフトウェア が開発されると、エンジニアは次に 程度 という課題に向き合うことになります。企業向けのソフトウェアであれば、「速度はどれくらいか」と頻繁に問われ、「信頼性はどの程度か」という点が重視されます。 ソフトウェアのパフォーマンスに関する質問に答え、さらには正しい内容を語る上で欠かせないのが統計学です。 とはいえ、統計学について多くを語れる開発者はそうはいません。まさに数学と同じで、一般的なプロジェクトで統計学が話題に上ることなどないのです。では、新規にコーディングをしたり、古いコードのメンテナンスをしたりする合間に、手が空くのは誰でしょうか？ エンジニアの方は、ぜひ時間を作ってください。近頃は、15分でも貴重な時間と言えるでしょうから、 こちらの記事をブックマークに追加 しておいてもいいでしょう。とに
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