Rustが再評価される：エコシステムの現状と落とし穴 In this article, we share findings and insights about the Rust community and ecosystem and elaborate on the peculiarities and pitfalls of starting new projects with Rust or migrating to Rust from othe...
Dave McCrory氏がデータの重力の法則の公式を発表
Rustが再評価される：エコシステムの現状と落とし穴 In this article, we share findings and insights about the Rust community and ecosystem and elaborate on the peculiarities and pitfalls of starting new projects with Rust or migrating to Rust from othe...
ながく採用をやっても、依然として採用は難しい 私の仕事はメディアで記事を書くことや、webマーケティングの支援だが、時に並行して、採用を手伝うことがある。 具体的には、以下に挙げる作業などだ。 ・採用計画（何人・どんな人を採用する？） ・採用メディア・エージェントの調査交渉（どこから応募者を集める？） ・応募要項の作成・スカウトメール（手を動かす） ・面談設定（調整！） ・面接の標準化（質問の標準化と面接官の訓練） ・辞退への対処と再発防止（歩留まりのチェックと改善） これらは一つには、現場の感覚を失わないため、および記事の取材のためでもあるのだが、こうして自分で手を動かすとよくわかる。 マーケティングと採用は「商品」を売るか「自社」を売るかの違いはあれど、やるべきことの多くは共通している。 このように言うと、 「商品を売るほうが難しいのでは？」 という疑問を投げかけられることがある。 こ
ちゃお。舞い降りんだよ。 今回はLexical density (語彙密度) の話をしたいと思います。結論からいうと微妙な結果だったのであまり期待しないでください。 内容語と機能語 Lexical densityの話の前にまずざっと内容語と機能語の説明をします。 語は、大きく分けると内容語と機能語の2つの種類に分けることができます。 内容語は、その語自体で独立して意味をなす語です。品詞でいうと名詞、形容詞、動詞、副詞が該当します。 一方で機能語は、文法的な機能をもっていますが、それ自体単独では意味をはたさなくて、他の語と一緒になってはじめて意味を表します。たとえば「な」という語だけでは何を言ってるのかさっぱりわかりませんが、「かわいそうな大人」といえば「かわいそう」と「大人」を結びつける役割を果たします。品詞でいうと助詞、助動詞、接続詞、連体詞、代名詞などが該当します。 Lexical d
【公開】SEA関西プロセス分科会講演資料「TestLinkのベストプラクティス～日本の品質管理技術を見直そう」 - プログラマの思索
小川 明彦, 阪井 誠 : チケット駆動開発 日本のソフトウェア開発の現場で生み出された「チケット駆動開発」という概念を、数多くの実例を元にモデル化・体系化を試みた最初の本。 小川 明彦, 阪井 誠 : Redmineによるタスクマネジメント実践技法 Redmineによるチケット駆動開発の実践技法に関する最初の本。アジャイルなソフトウェア開発への適用方法、TestLinkによるテスト管理手法についても言及。 清水 吉男: 「派生開発」を成功させるプロセス改善の技術と極意 組込システム開発をベースとして、ソフトウェア開発特有のスタイルである派生開発、特にXDDPについて解説した世界でも稀な本。既存製品を保守するのではなく継続的に機能追加していく昨今の開発では、派生開発特有の問題を意識しなければならない。XDDPはプロセス論だけでなく、要件定義などの上流工程の品質改善にも役立つので注意。 Le
Automate IT and infrastructure, manage complex workflows, and mitigate risk at scale. Try the full-featured Puppet Enterprise for free on 10 nodes. Overview >>Free Trial >>Product Demo >>Pricing >>
マイクロサービスを正しい方法で監視する
Spring BootによるAPIバックエンド構築実践ガイド 第2版 何千人もの開発者が、InfoQのミニブック「Practical Guide to Building an API Back End with Spring Boot」から、Spring Bootを使ったREST API構築の基礎を学んだ。この本では、出版時に新しくリリースされたバージョンである Spring Boot 2 を使用している。しかし、Spring Boot3が最近リリースされ、重要な変...
アジャイル開発はメトリクスが取りやすいのではないか、というアイデアについてメモ。 【1】日本のWF型開発では、メトリクスは特にテスト工程で重要な意味を持つ。 バグ密度、テスト密度、コード行数(LOC)などの品質目標をテスト計画時に立てて、その品質目標をクリアしたという判定によって、リリースOKの決定が下される仕組みにあるから。 しかし、WF型開発では必ず結合テストでビッグバンテストになって火を噴く。 障害が多発して、その分テストケースも増えてしまい、バグ密度やケース密度も当初の品質目標を大幅に超えてしまう時が多い。 すると、その品質評価が良かったと結論付けるために、プロジェクトリーダーは四苦八苦しながら、テスト報告書を書く羽目になる。 【2】アジャイル開発では、メトリクスは次のイテレーションへの予測として使われる。 例えば、XPが見つけてScrumがフレームワークとして組み込んだメトリクス
こんにちは。インフラエンジニア見習いのつるべーです。 最近、オープンソースの監視ツールとして注目を集めているPrometheusのことが気になっています。サーバの監視ツールとしても大変優秀なようですが、時系列なデータを蓄積する時系列データベースとしての側面についても気になります。ということで、今回はCentOS7上にPrometheusをインストールして、監視対象のサーバのメトリクスを取得してみるところまでやってみます！ prometheus.io Prometheusの概要 Prometheusは、Googleの出身者がGoogle社内の監視ツールである「Borgmon」の影響を受けて作った監視ツールです。 オープンソースであるため、GitHubにコードが公開されています。 github.com Prometheusでは、監視を行うサーバが監視対象のサーバへメトリクスを取得しにいく「Pu
日本のコンピュータ情報 : 富士通
富士通は、事業活動に伴う温室効果ガスの排出量（Scope1,2）をグループ全体で2030年度までに100%削減するほか、2040年度までにバリューチェーン全体のScope3をネットゼロにすることを目標としています。 COP28 ジャパン・パビリオンのパネルディスカッションにおいて、富士通 青柳一郎が、気候変動に対する考え方や富士通が行っている施策を報告しました。
モチベーションとしては、複数のバッチが並行して実行されているサーバーで、それぞれのバッチごとの CPU 使用率やメモリ使用量を可視化したかった 可視化して良かった点 バッチサーバーの CPU 使用率 or メモリ使用量を減らしたいときに、どのバッチを改修すればいいのかすぐに決めやすくなった その後、バッチの改修によって CPU 使用率 or メモリ使用量が減ったかどうかがひと目でわかるようになった 既存のプラグインなどで適うものがなかったので自作した 実装方法 https://github.com/yoheimuta/Linux-GetPidstat https://metacpan.org/pod/Linux::GetPidstat Perl 製 linux-get-pidstat というコマンドラインツールが付属する 名前の通り Linux 向け pidfile をもとに、プロセスメト
SaaS企業の指標ランキング一覧・データ＆業界平均 | 上場・スタートアップ｜ぽこしー📊SaaS企業データアナリスト
21年を振り返ると、SaaS業界を中心にTwitterで300枚近くのデータスライドをツイートしてました。 今回は21年にツイートした内容を中心に、SaaS企業の指標ランキングやデータをまとめて一挙公開しますので、業界目安としてご参考にしてみてください。 前半は国内上場SaaS企業、後半は国内SaaSスタートアップ（主にSmartHR、LayerX）に関するデータをまとめてます。 使用したデータは以下のnoteで随時更新しているものを中心に使いました。（全てのSaaS企業データを無料でダウンロードできます！） ARRランキング'21年12月時点における最新四半期末のデータSaaSメトリクスで一番注目されるのがARRではないでしょうか。 現時点ではSansanが173.6億円でトップです。その後にサイボウズ（157.4億円）、ラクス（145.9億円）、freee（120.9億円）、Appie
著者について／まえがき／訳者まえがき 第1章 ソフトウェアとソフトウェアエンジニアリング 第1部 ソフトウェアプロセス 第2章 プロセスモデル 第3章 アジャイルとプロセス 第4章 推奨のプロセスモデル 第5章 ソフトウェアエンジニアリングの人間的側面 第2部 モデリング 第6章 プラクティスの指針となる原則 第7章 要求エンジニアリング 第8章 要求モデリングの推奨手法 第9章 設計の概念 第10章 アーキテクチャ設計の推奨手法 第11章 コンポーネント設計 第12章 ユーザエクスペリエンス設計 第13章 移動体端末におけるソフトウェアの設計 第14章 パターンに基づく設計 第3部 品質とセキュリティ 第15章 品質の概念 第16章 レビューの推奨手法 第17章 ソフトウェア品質保証 第18章 ソフトウェアセキュリティエンジニアリング 第19章 ソフトウェアテスト―コンポーネントレベル
Jenkinsは単なるビルド管理ツールではなく、強力なメトリクス収集ツールなのだ、というアイデアについて考えたことをメモ。 ラフなメモ書き。 【元ネタ】 Jenkinsの特長 - メトリクス収集サーバの視点から -: ソフトウェアさかば Redmineを業務システム化するアイデア～メトリクス集計の本質は集計バッチ処理: プログラマの思索 チケット駆動開発とJenkinsの連携: プログラマの思索 「Hudson」改め「Jenkins」で始めるCI（継続的インテグレーション）入門 (3/4) - ＠IT 「Hudson」改め「Jenkins」で始めるCI（継続的インテグレーション）入門 (4/4) - ＠IT Jenkinsをたった1コマンドで公開用Mavenリポジトリにしてしまう方法 #jenkinsja | 世界のdaipresents 【1】継続的インテグレーション(CI)というアイデ
Elastic Search＋Logstash＋Kibana＋TimelionでRedmineのBIを実現する記事のリンク - プログラマの思索
Elastic Search＋Logstash＋Kibana＋TimelionでRedmineのBIを実現する記事のリンク フューチャアーキテクトさんの記事で、Elastic Search＋Logstash＋Kibana＋TimelionでRedmineのデータマイニングニングを行う記事があったのでメモ。 全てOSSのツールで、RedmineのBIを実現できるのは素晴らしい。 【参考】 マネージャーがうれしいRedmineデータのグラフ表示方法を公開します！！ | Tech Blog - Future Architect マネージャーがうれしいRedmineデータのEVM表示方法を公開します！！ | Tech Blog - Future Architect QLIKVIEWでの分析方法 - Google グループ RedmineのチケットデータをRedmine外部のBIツールで表現するアイ
この記事は Masked Language Model Scoring (ACL 2020) を読んで、実装を動かしたメモです。 MLM Scoring とは？ 英語をちょっとでも勉強したことのある人は、 ⭕️ I have a dog. ❌ I have a dogs. 上の文章が正しく、下の文章が間違っていることが分かるでしょう。 機械が自然言語を理解するために必要なことの一つとして、このように上の文章が正しいと分かることが挙げられます。 人間が文法的にあるいは意味的に「自然」だと考える文章に対し、より高い確率を与えるような確率分布 言語モデル P_{LM}(W) に関する研究が昔から行われてきました。言語モデルは \log P_{LM}(W) = \sum_{t=1}^{|W|} \log P_{LM} (w_t | W_{<t}) というように 「今まで出力した単語から次の単語を予
Prometheusで収集したメトリクスを使ってCloud Monitoringのダッシュボードを作成する - A Day In The Life
Prometheus で収集した GKE アプリケーションのメトリクスを GCP の Cloud Monitoring(旧Stackdriver Monitoring) にエクスポートして Cloud Monitoring のダッシュボードを作成する方法を紹介します。Prometheus といえば Grafana を使ってダッシュボードを作成することが多いですが GCP 環境では Cloud Monitoring に一元化して監視できたほうが何かと便利です。あえて Grafana を使わず Cloud Monitoring でメトリクスを可視化します。 以下の記事で GKE 上に構築した Redis のメトリクスを Prometheus を使って収集しました。この環境を利用して Prometheus から Cloud Monitoring にメトリクスをエクスポートする方法を紹介します。
セミナー JUASセミナーには、オープンセミナーとしてご案内している「テーマ研修」「コース研修」に加え、お客様のご要望に併せて企画・ご提供する「企業内研修（オーダーメイド研修）」、トピックスを簡単にご紹介する「ラボ」があります。 イベント JUASスクエアとJUAS FUTURE ASPECTを開催しています。ユーザー同士が成功、失敗、苦労、工夫、夢をオープンに語り合うイベントです。 JUASアカデミー JUASアカデミーは、ITに関する最新動向、最新技術の紹介、業界や市場の動き、海外動向、経営に適用し得る考え方、そしてJUASの調査、研究活動などについてご紹介する勉強会です。
Baremetrics: Open Startups
Open Startups Welcome to the land of the brave. These wonderful companies are embracing transparency and openness by sharing their metrics with everyone.
Container Runtime Meetup #3 発表資料 (2021/1/28) https://runtime.connpass.com/event/198071/
ソースコードの品質向上のための効果的で効率的なコードレビュー のスライドを見て感銘を受けたのでコードメトリクスを試したくなりました http://www.tsunematsu.cc/2008/01/12/2136/ を経由して ソースコードのメトリクス(品質測定)を行うツール - ふにゃるん にたどり着き Visual Studioの機能としてコードメトリクスが組み込まれているらしいと 会社のVS2010にもありました 使い方は簡単でメニューから選ぶだけ こんな感じで余計なファイルも作られることもなく 通知ウィンドウに結果が表示されます フィルター機能やエクスポート機能も付いて便利そうです 画像は保守容易性インデックスの0〜30でフィルタリングしてあります 評価項目 ○保守容易性インデックス 総合評価。100点満点で値が高いほうが良い ○サイクロマティック数 分岐やループなどのネストの数。
ソフトウェア品質技術の開発と適用
前書き
「スモールワールド」 自分の知り合いの知り合いのそのまた知り合いに意外な有名人がいたり、自分の友人と別の友人がやはり友人同士である、ということはよくあるように思われる。 上の経験は偶然そのように感じるだけであろうか。 実際に人間の知人・友人関係をネットワークで表すと「スモールワールド」と呼ばれる特徴が見えてくる（数学的な定義は後述）。 上述の経験はこのスモールワールドという特徴に照らし合わせると、偶然ではないことがわかる。 スモールワールドの特徴を持ったネットワークは、ランダムにつながったネットワークや、規則格子状に（例えば三角格子や正方格子のように）つながったネットワークとは違った特徴を持っている。 興味深いことに、知人・友人関係のほかにも、ホームページがリンクで結びついたネットワークや電話回線網、飛行場と運航する飛行機を結びつけた交通網などのインフラネットワーク、あるいは、脳の神経ネッ
【番外編】タチの良い計測値、悪い計測値とは？
ソフトウェアの品質、複雑性、生産性などを具体的な数値で測るのが「ソフトウェア・メトリクス」ですが、何をどう計測し、計測値をどう使えばよいかという根本的な問題はいまだに解決されていません。 連載第21回から前回までの内容で、ソフトウェア・メトリクスの歴史を「混乱期」「胎動期」「活動期」「反抗期」「成熟・定着期」に分割し（図1）、ソフトウェア・メトリクスの歴史をひもときながら、ソフトウェア・メトリクスの本質に迫りました。 今回は、その“番外編”として、「タチの良い計測値」「タチの悪い計測値」について述べます。 計測値のタチの良しあし いろいろな組織で、ソフトウェア開発における成果物や生産プロセスを独自のメトリクスで計測しています。しかし、この計測値には、タチの良しあしがあるので、十分注意が必要です。 下手をすると、せっかく時間と労力を費やして測った値がまったく役に立たなかったり、最悪の場合、逆
Site Reliability Engineering における 重要領域とパフォーマンス指標の提案 / Performance Indicators for SRE
2021/06/04 第8回WebSystemArchitecture研究会（オンライン） https://wsa.connpass.com/event/207143/
検証II 定量的な観点絞り込みの効果
検証IIでは、定量的にレビューの観点を決めることのコスト効果を測定した。東芝デジタルメディアエンジニアリングの協力を得て、映像や音声などのデータ処理ソフト（Xとする）の開発プロジェクトにおける内部設計書をレビュー対象とした。このプロジェクトでは、開発済みのソフト（Yとする）を派生させてソフトXを開発する。 検証は、定量的に観点を決めることから始めた。その際、ソフトXの元になったソフトYの新規開発・派生開発プロジェクトにおけるテストの不具合管理票350件を、実績データと見立てて用いた。不具合管理票は「サブシステムカテゴリー」「開発担当者」「原因種別」「検査種別（テスト種別）」といった属性項目を備えているほか、「不具合の内容」、発生した「修正工数」などが記録されている。 この実績データを基に、数個の観点を設定する。そのために属性項目に着目した。属性項目ごとの、不具合の出現頻度（全不具合の何％が
新しいソフトウェアメトリクスを思いつきました。 ソフトウェアメトリクスとは、ソフトウェアの特性を推定するための定量値のことです。バグの数とかレビューの時間とか開発の過程で得られる値もありますし、テストの数だとかカバレージといったテストを評価する値もあります。ソースコード自体から測定されるものとしては、LOC (Line Of Code)やCyclomatic Complexityがよく知られています。それぞれ、ソースコードの規模・複雑さを示すものです。*1 近年では、ソフトウェアの特性としてソースコードの可読性が重要視されるようになっています。ソースコードは書く時間よりも読まれる時間の方が長い。読むための労力が少ないソースコードは、生産性を向上させ、バグも少なくなります。 可読性を高めるためには、適切な名付けやコメント、明快な処理のフローが必要です。名付けやコメントについては、数値化するこ
概要 みなさんは「フロー効率」や「リソース効率」という言葉を聞いたことはありますか？ 最近、アジャイル開発やソフトウェア開発の文脈において、「リソース効率よりもフロー効率を重視すべき」といったニュアンスのコメントを見かける場合があります。このコメント自体は必ずしも間違いではないのですが、このコメントをふわっと解釈して、実態と異なる理解や説明が為されているのを見かけます。 そこで、この記事ではそうした誤解がなくなるようにフロー効率について説明をしていきます。 結局何をすればいいのか、端的に言うと フロー効率の概念を踏まえて結局どうすればよいのか？という事ですが、簡単にまとめると以下のようになります。 ソフトウェアはデプロイされた時点から顧客に価値を提供するようになるので、他にしがらみが無ければフロー効率を上げた方がよい アジャイル開発の文脈で、フロー効率とリソース効率は多くの場合トレードオフ
はじめに 私はベロシティを計測することを好みません。ベロシティは、キャパシティのある特定時点での計測です。つまり、チームやコードに変化があったときには、ベロシティも変わってしまいます（詳しくは、Velocity is Not Accelerationに書きました）。 それに対して、私はサイクルタイムの計測を好みます。サイクルタイムとは、チームがチームのボード上でなんらかを完了するまでの時間です。 サイクルタイムは、チームがどれくらい協働できるかや、ストーリーをどれくらい小さくできるかの指標になります。どのアジャイルなアプローチでも、私たちは、より協働することやよりストーリーを小さくしたいと望みます。そのため、サイクルタイムの計測は、有意義（積極的）なフィードバックループを生み出します。 小さなストーリーで協働するチームのサイクルタイムは短くなる傾向があります。小さなストーリーであっても協働
FURPS（えふゆーあーるぴーえす）
functionality, usability, reliability, performance, supportability / フープス ソフトウェア・メトリクスにおける品質属性（attributes）モデルの1つ。ソフトウェア品質を考えるときに指針で、後にFURPS+（フープスプラス）へと拡張され、UP／RUPなどのソフトウェア要求モデルとなっている。 FURPSはソフトウェアの品質の向上のためにどのような観点で何を測定すべきかを表すソフトウェア・メトリクスのモデルで、米国ヒューレット・パッカードのロバ－ト・B・グラディ（Robert B. Grady）、デボラ・L・キャズウェル（Deborah L. Caswell）らによってまとめられた。その名前は、ソフトウェア品質に影響を与える属性の頭文字をつなげたものである。
[小ネタ]ECSのCPUUtilizationとCPUUtilizedは同じ指標？ | DevelopersIO
CPUUtilization CPUUtilizationはCPUユニットの使用率をパーセンテージで表しています。 つまり、CPUUtilization=(実際に使用されているCPUユニット数)/(全体ユニット数)で表すことができます。 例えば現在100ユニットをクラスターに割り当てていて、そのうち30ユニットを使用している場合、CPUUtilizationは30%となります。 そして有効なディメンションはClusterName、ServiceNameとなっています。 CloudWatchのCloudWatchのAWS名前空間もしくはECSコンソールから確認することができます。 CloudWatchのコンソール画面より ECSのコンソール画面より CPUUtilizationは、ECSクラスター・サービス単位でしかメトリクスが取得できません。 そのためタスクごとにCPU使用率を確認したい場
![[小ネタ]ECSのCPUUtilizationとCPUUtilizedは同じ指標？ | DevelopersIO](https://cdn-ak-scissors.b.st-hatena.com/image/square/c4857052129ca0baf24a5e2e16a3c4f1fd7346db/height=288;version=1;width=512/https%3A%2F%2Fdevio2023-media.developers.io%2Fwp-content%2Fuploads%2F2022%2F08%2Famazon-elastic-container-service.png)
使ってみようメトリクス！
CodeZine編集部では、現場で活躍するデベロッパーをスターにするためのカンファレンス「Developers Summit」や、エンジニアの生きざまをブーストするためのイベント「Developers Boost」など、さまざまなカンファレンスを企画・運営しています。
メトリクスによるソフトウェア品質把握と改善－ 演習を交えた品質測定評価の落とし穴とコツの習得 －
Hironori WashizakiProfessor at Waseda University / National Institute of Informatics / SYSTEM INFORMATION / eXmotion
修正の規模がどれくらいか？ってので、ソースコードを何行変更したかってのをCLOC(http://cloc.sourceforge.net)ってのをとりあえず使ってみた。 インストール exeファイルをダウンロードできるので、それを環境変数のPathが通ってるところにおけば、コマンドプロンプトから実行可能になる。 変更前と変更後で変更のあった行数を集計する。 cloc --diff --by-file source_dir_before source_dir_after > diff.txt diff結果が出力されるので*1、 ---------------------------------------------------------------- File blank comment code ---------------------------------------------
先日、はてなさんでランチをごちそうになりました。 なんの話かというと、Twitter経由で参加者募集の記事をみつけて、CodeIQの仕掛け人であるサカタカツミさんのお話がきけて、噂にきくはてなランチが食べられて、Tシャツがもらえて、参加費無料とかめっちゃおいしい話じゃねーの！ と思って、募集枠が15人だけだからどうせ無理だろうな、と思いつつ応募してみたら、なんか当選メールが届いたので行ってきた、ということです。 まあ、めっちゃおいしい話には裏……じゃなくて、ちゃんとスポンサーさんがついてるわけですが、そこは、参加者募集の記事を読んでいただければわかります（←こういうことを事前にチェックしとくと後で腹を立てずにすみます）。 まかないランチはとてもおいしかったです。料理上手なお姉さんが丁寧につくってくれた手料理って感じです。このランチ目当てに転職したい、って言われたら納得する！ はてなにお勤め
svnでdiffの行数を取得する | 1000g
どれだけコーディングしたかチェックするため、svnのdiffの行数を取得するコマンドを考えました。 下のコマンドを叩くと、変更された行の総数が表示されます。 (2011-08-17修正) 以前のコードはdiffのヘッダ行まで取得してしまっていたので、正しい数値が得られるよう修正しました。 svn diff -r {before}[:{after}] -x -b {path} | grep -E '^[+\-][[:blank:]]' | wc -l
メトリクスを用いたソフトウェア品質定量評価・改善 (GQM, Metrics, ET2013)
しばしばQAと一括りにされる、テストエンジニアとSETとQAを整理してバランスをよくするための「QMファンネル（3D版）」について紹介しています。Scrum Fest Osaka 2021のプレゼンテーション資料です。
そして、bundle installまたはbundle updateなどでgemをインストールします。 メトリクス分析の実行 結果の確認 %project_root%/tmp/metric_fu/output/にHTMLファイルが作成されていますので、こちらをダウンロードするなり、開発用のWebサーバにアップするなりして、確認します。 各項目について RailsBest Practices 文字通りRailsのベストプラクティスに従っているかどうか http://rails-bestpractices.com/ Cane 1行あたりの文字数や、スペーシング、クラスコメントの有無などをチェック https://github.com/square/cane Roodi メソッド行数や空処理のブロックの検出等 https://github.com/metricfu/roodi Flay コードの
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企業の採用選考は各ステップで、どれくらいの人が受かるのが「普通」なのか。
日本語テキストのLexical density測って遊んでみた - Debug me
http://eclipsewiki.net/eclipse/index.php?%A5%E1%A5%C8%A5%EA%A5%AF%A5%B9%A5%D7%A5%E9%A5%B0%A5%A4%A5%F3
The History of DevOps Reports | Puppet by Perforce
アジャイル開発はメトリクスが取りやすい - プログラマの思索
Prometheusをインストールして、サーバのメトリクスを取得してみる - Fire Engine
バッチごとのプロセスメトリクス (CPU, Memory など) を可視化してみた所感 - Qiita
実践ソフトウェアエンジニアリング（第9版） | Ohmsha
Jenkinsをメトリクス収集ツールとして使うアイデア - プログラマの思索
MLM Scoring を使って、BERT から文章の「自然さ」を計算する（+ センター英語で試してみた）
https://www.meti.go.jp/policy/it_policy/softseibi/metrics/process_metrics.pdf
ソフトウェアメトリックス調査・IT運用コストメトリックス調査 | JUAS 一般社団法人 日本情報システムユーザー協会
ZABBIXでメトリクス監視の話
Visual Studio 2010のコードメトリクスを試してみた - システムアーツ＠はてな
可読性に関するソフトウェアメトリクスを考えた - 超ウィザード級ハッカーのたのしみ
目指せ高付加価値！アジャイルにおけるフロー効率・リソース効率とは？徹底解説。
ベロシティではなくサイクルタイムで計測する | サーバントワークス株式会社
http://www.meti.go.jp/policy/mono_info_service/joho/softwaremetrics/2010/01.pdf
WindowsでCLOC使って修正箇所の行数を数える - shmztko's diary
はてなでスキルの数値化について考えたこと：プログラマで、生きている：エンジニアライフ
Ruby on Rails -- metric_fuでメトリクス分析 - Qiita