心理的安全性の構造 デブサミ2019夏 structure of psychological safetyデブサミ2019で発表した「心理的安全性の構造」というプレゼンです。 https://event.shoeisha.jp/devsumi/20190702/session/2086/Read less
Rebuild: 228: Noise In Every Episode (higepon)
Taro Minowa さんをゲストに迎えて、インフルエンザ、プロダクティビティ、ノート、データサイエンス、Netflix, ファクトフルネスなどについて話しました。 Show Notes OKR: Objectives and Key Results ローマ人の物語 (1) | 塩野 七生 Todoist Asana Google’s Inbox app is shutting down in March 2019 GoodNotes How to use Instant Notes on iPad Pro with Apple Pencil in iOS 11 すぐログ NASA Spent Millions to Develop a Pen that Would Write in Space 「rebuild.fmの統計学」という発表をしました Announcing updates
Netflixが「住所や年齢」を必要としないたった1つの理由（西田 宗千佳）
コンテンツビジネスのキモはレコメンド機能 映像作品も音楽も、いまや「ネットサービス」を抜きには語ることができない。ビジネスの主体は、月額料金を支払うことで見放題・聴き放題になる「サブスクリプション型」が軸になっている。 そして、サブスクリプションといえば、個々のユーザーが好みそうなコンテンツを教えてくれる「レコメンド」機能がつきものだ。 では、レコメンドによって提案されるコンテンツは、どのように選択されたものなのか？ そこには、各コンテンツ企業の戦略と、個人情報に対する考え方が大きく影響している。 レコメンドは、現在のコンテンツビジネスに必須の機能である。 なぜなら、ネットビジネスには「在庫リスクが低い」一方、「陳列能力が弱い」という特徴があるからだ。これは、現実の店舗とネット上の店舗を比較すればよくわかる。 「未知の作品」に出会わせる力は、実店舗が上 現実の店舗には、最低でも数百種類の商
GoogleとNetflix、カナリアリリース分析ツール「Kayenta」オープンソースで公開。新たにデプロイしたリリースに問題がないかを自動分析
GoogleとNetflix、カナリアリリース分析ツール「Kayenta」オープンソースで公開。新たにデプロイしたリリースに問題がないかを自動分析 GoogleとNetflixは、共同開発したカナリアリリース分析ツールの「Kayenta」をオープンソースで公開した。新規リリースを本番環境に対して小規模にデプロイし、問題がないかを検証する作業を自動化。より迅速で確実な継続的デリバリを実現する。 GoogleやNetflixのようにWebサービスを提供している企業では、そのWebサービスに次々と改良が加えられ、1日に何度も新しいリリースがデプロイされています。 しかし新しいリリースのデプロイはいきなり大規模に行われるわけではありません。リリースされるコードに対しては継続的デリバリのパイプラインの中で一通りの自動テストが行われ、ある程度の品質が保証されているはずです。しかし、それでも新しいリリー
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