リリースプロセス改善のために工夫して自動化を推し進めたらチームの底力が爆上がりした話 - NTT Communications Engineers' Blog
こんにちは、クラウド&ネットワークサービス部の福岡です。 SDPF（Smart Data Platform） クラウドの IaaS である、ベアメタルサーバー・ハイパーバイザーサービス開発のソフトウェアエンジニアとして働いています。 本記事では、リリースプロセスの改善を目指して QA チームが実施している試験の一部を自動化したことで、チームの底力が爆上がりした事例について紹介します。 SDPF ベアメタルサーバーサービスのミッション 機能リリースまでの流れと課題 課題1: 価値提供までのリードタイムが長くなる 課題2: QA チームの稼働がひっ迫する QA 削減に向けた取り組み 〜自動テストによる代替〜 思いがけない困難 どうやってこの困難に立ち向かったのか 1. 締切のあるタスクと締切のないタスクをセットにして取り組む 2. チームでサービス説明書の読み合わせ会を実施 取り組みの成果 1
開発チームにおけるバックエンドテストのガイドライン策定の軌跡をふりかえる
はじめに 株式会社マイベストでバックエンドエンジニアをしています、井上周（@isaka1022）です。 マイベストの開発組織において、2023年度の後半にかけて、バックエンドのテストの書き方の方針、ガイドラインの策定のプロジェクトを担当しました。 そもそもどのようにテストの書き方を決めるのか、また、ガイドラインとして機能させるためにエンジニア全員で共通認識を持てるものに仕上げるか、など考えることが多かったのですが、なんとか形にすることができたので今回はどのようにガイドラインを策定したか、その背景や経緯をお伝えできればと思います。 ガイドライン策定の背景 mybestのアーキテクチャには近年、Ruby on Railsに加えてNext.jsが導入されました。 それに伴い、バックエンドのテスト環境に大きな変化がありました。 それまでもテストの書き方のルールが決まっていなかったこともそうですが、
ユニットテストのガイドラインを作成しました | メルカリエンジニアリング
この記事は Merpay Tech Openness Month 2022 の15日目の記事です。 はじめに こんにちは。Credit Design Teamでバックエンドエンジニアをしている@tanaka0325です。主にメルペイスマート払いの開発をしています。 この記事では、先日私のチームで作成したユニットテストのガイドラインについて紹介します。 課題 現在私が担当している「メルペイスマート払い」のマイクロサービスは、もともと「メルカリ月イチ払い」として提供されていたコードを流用し、新規要件となる機能を追加して作られたマイクロサービスです。 マイクロサービス化するにあたり、「メルカリ月イチ払い」にあったデータはマイクロサービスリリース後に随時マイグレーションをする方針になったので、既存のデータをマイグレーションしつつ、定額払いなどの新規機能を追加してきました。メルペイスマート払いのマイ
うちのチームのプログラマーはなぜテストがうまいのか - CAT GETTING OUT OF A BAG
うちのチームのプログラマーはテストが好きかどうかは分からないけど「これよく見つけたなー」と思うようなバグを見つけてくるからテストがうまいと思う。で、なんでうまいのか考えているのだけど「毎日１時間、システムレベルのテストをしている」のが、うまくなる要因の一つなんじゃないか。— miwa (@miwa719) 2019年6月24日 医用機器（自社製品）のソフトウェア開発に従事して、あと数年で３０年になります。いろんなチームに所属し、多くの開発者と一緒に仕事してきましたが、現在所属しているチーム（うちのチーム）のプログラマーはテストがうまいです。プログラマー時代の自分と比較してもそう思いますし、『ソフトウェアテスト』という側面から製品開発を考えられるようになった今の自分から見てもそう思います。いいバグを見つけたなぁ…（素晴らしい）と思うことが多々あります。 うちのチームのプログラマーはなぜテスト
メルカリは開発組織を拡大するためにマイクロサービスアーキテクチャを採用した（前編）。Mercari Tech Conf 2018
2013年から2017年のあいだ、スタートアップを含む2000以上の組織に対して、いかに組織のパフォーマンスを加速するかという聞き取り調査を行い、その調査結果をまとめたものです。 その調査結果のひとつにこのグラフがあります。 これは組織のエンジニアの人数とそのパフォーマンスを、組織の違いによって示したものです。 横軸がエンジニアの人数、縦軸はエンジニアあたりの1日のデプロイ数を指標としたパフォーマンスです。 これによると、パフォーマンスの低い組織はエンジニアが増えるとデプロイ数も減少しています。普通のパフォーマンスの組織はエンジニアが増えてもデプロイ数に変化はありません。 一方でパフォーマンスの高い組織はエンジニアが増えるほど指数関数的にデプロイ数が増えていきます。メルカリが目指しているのはここです。 これは単純にアーキテクチャをモノリシックからマイクロサービスへ移行するだけでは実現できま
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