オープンソースの開発者が製造責任や賠償責任を負う可能性があるとして、EUのサイバーレジリエンス法案にPython Software FoundationとEclipse Foundationらが異議を表明
欧州連合（EU）の政策執行機関である欧州委員会は、サイバー攻撃による社会的な被害が大きくなってきていることを背景に、現在広く普及しているさまざまなデジタル製品やサービスのセキュリティをより高める目的で、サイバーレジリエンス法案（CRA：Cyber Resilience Act）を検討しています。 この法案が目指すところは、より脆弱性の少ないデジタル製品が市場に投入されるようにすること、市場に投入後も製造者が製品のライフサイクル全体を通じてセキュリティに真剣に取り組むことを保証すること、そしてユーザーもセキュリティを考慮した製品を選択できるようにすること、などです。 欧州委員会では同時に製造者責任法の改定案も検討中です。これは従来の製造者責任法ではカバーされていなかったデジタル関連の製品やサービスに対しても製造者責任を問えるようにするものです。 しかしこれらの法案ではオープンソースの開発者が
第5回 テストピラミッド ～自動テストの信頼性を中長期的に保つ最適なバランス～ | gihyo.jp
粒度の異なる各自動テストをどの程度書くか悩まれている方は多いと思います。今回は、自動テストの理想的なバランスを示す「テストピラミッド」について説明します。 テストピラミッドとは何か テストピラミッドとは、コスト（記述コストと実行コスト）と忠実性（本物の挙動を反映している度合い）が高く、実行速度と決定性（テストが毎回同じように安定して動く度合い）が低いテストほどケース数を減らすべきだという、自動テストケース数の望ましい比率をピラミッド型に視覚化したものです。 図1は、テストの粒度をユニットテスト、インテグレーションテスト、E2E（end to end）テストの三段階で示しており、テストピラミッドの説明によく用いられます。ユニットテストが最も多く、E2Eテストが最も少ない状態に近づけることで、開発速度と信頼性の高いバランスが得られると言われています。 図1 テストピラミッド なぜ比率を意識する
@t_wadaに学ぶテスト駆動開発【CARTA 23新卒研修】 - CARTA TECH BLOG
こんにちは！CARTA 技術広報の@ShuzoNです。 @t_wadaさんによるテスト駆動開発の研修を行いました @t_wadaによる 「みてわかるテスト駆動開発」 4/12(水)、 CARTAの技術顧問である@t_wadaさんを招聘し、テスト駆動開発（TDD: Test-Driven Development )研修を行いました。 テスト駆動開発とは テスト駆動開発とは、開発時にコードの検証を小さく重ねフィードバックを得ながら進めるプログラミング開発手法です。これにより大きな問題を小さな問題に分割し、漸進的に安心しながらコードの改善を進めることが出来ます。 具体的には、最初に実コードに期待する振る舞いをテストするコード(テストコード)を書き、そのテストコードが成功するように実コードを連続的にリファクタリングしていきます。結果的には、テストコードが実コードの振る舞いを担保してくれるため、自分
AWSの主要サービスをローカルでエミュレートする「LocalStack 2.0」リリース。機能の同等性と性能などさらに向上
AWSの主要サービスをローカルでエミュレートする「LocalStack 2.0」リリース。機能の同等性と性能などさらに向上 AWSの主要なサービスのAPIをローカルマシン上でエミュレートする機能を提供する「LocalStack」のバージョン2.0が正式リリースとなりました。 LocalStack 2.0 is here! Our next-gen cloud emulation platform comes with significant improvements in parity, performance, and efficiency for a better development and testing experience for your cloud applications. Read more here: https://t.co/7rU0pKVxW6 #LocalSt
AWS、API経由でジェネレーティブAIを利用する新サービス「Amazon Bedrock」を発表し、ジェネレーティブAIに本格参入。テキスト生成、文章要約、画像生成など
AWS、API経由でジェネレーティブAIを利用する新サービス「Amazon Bedrock」を発表し、ジェネレーティブAIに本格参入。テキスト生成、文章要約、画像生成など Amazon Web Services（AWS）は、ジェネレーティブAIをAPI経由で利用できる新サービス「Amazon Bedrock」を発表し、ChatGPTに代表されるジェネレーティブAI市場に本格参入することを明らかにしました。 合わせて、Amazonの20年にわたる機械学習の経験を基に開発されたとされる、人間と自然言語で対話し質問に回答でき、要求に応じた文章の生成や要約などが可能で、不適切な入力や出力を検出し拒否するように設定された大規模言語モデル「Amazon Titan」も発表しました。 下記はAWS CEO Aam Selipsky氏のツイート。 We’re announcing Amazon Bedro
Announcing New Tools for Building with Generative AI on AWS | Amazon Web Services
AWS Machine Learning Blog Announcing New Tools for Building with Generative AI on AWS The seeds of a machine learning (ML) paradigm shift have existed for decades, but with the ready availability of scalable compute capacity, a massive proliferation of data, and the rapid advancement of ML technologies, customers across industries are transforming their businesses. Just recently, generative AI app
ChatGPT plugins
We’ve implemented initial support for plugins in ChatGPT. Plugins are tools designed specifically for language models with safety as a core principle, and help ChatGPT access up-to-date information, run computations, or use third-party services. In line with our iterative deployment philosophy, we are gradually rolling out plugins in ChatGPT so we can study their real-world use, impact, and safety
ビジネスモデルは「巨大なリソースプールの切り売り」 元Web系エンジニアが語る“IaaSのVM屋”のお仕事
現仮想サーバー開発のソフトウェアアーキテクトが、SDPFクラウドの仮想サーバー開発の全体像や課題、目指す姿などを話す「元ウェブ系エンジニアが語る IaaS（VM屋さん）の開発ってなにしてんの？ 」。ここでNTTコミュニケーションズ株式会社の佐野氏と技術顧問の和田氏が登壇。まずは、IaaSのVM屋がやっていることの概要を紹介します。 佐野氏の自己紹介 佐野成氏：では「元ウェブ系エンジニアが語るIaaS（VM屋さん）の開発ってなにしてんの？」について話します。自己紹介はたいしたことをしゃべる必要はないのですが、もともとWebフリーランスと大学院生の二足の草鞋をしていて、どういうわけか今はNTTコミュニケーションズでIaaS、VM屋さんのエンジニアとして働いています。 今日は、元Webフリーランス的な人がIaaSの世界に飛び込んで（この分野が）どんなふうに見えたかとか、「こういうことが課題なんだ
texta.fmの第11回「Favorite Technology Surveys」を公開しました！ - てくすた
第11回のtexta.fmでは、引き続き技術顧問の和田卓人さん id:t-wada をゲストにお迎えして、技術調査レポートを利用した情報収集の仕方について話しました。本エピソードで紹介したレポートは、Shownotesに記載しています。 texta.fmについて texta.fmは、本ブログ「てくすた」の音声版という位置づけで始めました。ご意見・ご感想などは、ハッシュタグ #textafm にお寄せください。 また、本ポッドキャストを以下のいずれかでご購読していただくと、新しいエピソードの公開時に自動で配信されるようになるので、ぜひご利用ください。 Anchor Apple Podcasts Breaker Google Podcasts Overcast Pocket Casts RadioPublic Spotify ＊ ＊ ＊ ＊ ＊ ピクスタでは、「ユーザーに価値を速く継続的に届け
AI駆動開発と現状とのギャップを示す - ブロッコリーのブログ
はじめに 〜記事執筆のきっかけ〜 先日、以下の記事についてのツイートが流れてきました。 zenn.dev この記事の内容については、ChatGPTをはじめとするAIによるテストの可能性を示した素晴らしい内容だと思います。 ですが、果たして"今時点（元記事の執筆時点）の"出力結果*1が実用に耐えうるものになっているのか検討し、提示する必要もあると感じました*2。 そこで本記事では、テストエンジニアである私の回答例と"今時点の"AIの出力結果を比較しギャップを示すことを目的とします*3。 決して、AIによるテスト自動生成の進化自体を否定している訳ではないことを念頭にお読みいただければと思います。 結論 本記事では、"今時点の"AIの出力結果に対して、以下の結論を導き出しています。 状態遷移図のテスト設計の題材では、根幹となる機能に関する不具合が含まれていた デシジョンテーブルのテスト設計の題材
第4回 テストダブル ～忠実性と決定性のトレードオフを理解する～ | gihyo.jp
自動テストを書く際に使いどころをマスターしたいテクニックがテストダブル（Test Double）です。テストダブルを効果的に使えばテストの網羅性、速度、再現性を向上させますが、使いどころを誤れば変更や改善の妨げになりかねません。今回は、テストダブルの利点と注意点をまとめます。 テストダブルとは何か テストダブルとは、自動テストに使用する偽物、代用品のことです。たとえば、データベースや外部サービスの動作を模倣した偽物（テストダブル）を作り、自動テストから使います。 自動テストで偽物を活用するテクニックを「モック」（Mock）と呼ぶ方も多いですが、より正確には、テストに偽物を使う技術を総称してテストダブルと呼びます。この場合の「ダブル」は身代わりや影武者のようなイメージでとらえてください。テストに使う身代わりなのでテストダブルです。テストダブルの種類として詳しくはスタブ（Stub）、スパ
雑に作って、それから作り込んで、最後にテストを書く「テストラスト」開発 - give IT a try
（この話は最初Twitterに書こうと思ったけど、長くなるのでブログに書くことにしました） 僕はRSpecやMinitestでテストを書くのは得意ですが、常にテストファースト（TDD）で開発するとは限りません。 今業務でやってるタスクはこんなふうに進めてます。 雑に動くものを作る ↓ 見た目をきれいにする＆機能を作り込む ↓ テストを書く ↓ リファクタリングする この順番で開発する理由を以下に述べます。 雑に動くものを最初に作る理由 最初は見た目とか、異常系とか、細かい仕様とかを無視して、正常系が一通り動くものを作ります。 これはこれから作ろうとしているものの認識が合っているかどうかをPO（プロダクトオーナー）に確認するためです。 実際に動く画面を見せると「こんな感じでOK」とか「ここはこういうふうにしたい」というフィードバックをもらうことができます。 また、開発者としてもコードを書きな
Go言語プログラミングエッセンス
この本の概要 Go言語ユーザーとして，「もう一段レベルアップしたい」「開発に使いたい」と思っている方に向けた，Go言語の解説本です。関数やパッケージの使い方，並行処理，テストといった基本的なトピックにおいて，「こう書くと綺麗になる」「こう書くとパフォーマンスが上がる」といったエッセンスを紹介します。後半ではCLIアプリ／Webアプリの開発手順や，現場で使われている便利なパッケージなど，著者が業務やOSSの開発で培った技術をふんだんに紹介します。 こんな方におすすめ Go言語の入門を終え，さらに深く学びたい人 第1章 プログラミング言語Goとは 1.1 Goの簡単な歴史 1.2 Goの立ち位置 1.3 Goが利用される場面 標準でUTF-8をサポート マルチプラットフォーム 並行処理の扱いやすさ ストリーム指向 シングルバイナリ 1.4 教育用途としてのGo 1.5 なぜGoが使われるのか
30分でわかるデータ指向アプリケーションデザイン - Data Engineering Study #18
600ページを超える書籍である「データ指向アプリケーションデザイン」の要点を最近の話題を交えながら解説します。 Data Engineering Study #18 の発表資料です プレゼンテーション https://www.youtube.com/watch?v=ZiKWXc0fSCw イベントURL https://forkwell.connpass.com/event/269125/ データ指向アプリケーションデザイン https://www.oreilly.co.jp/books/9784873118703/
やはりお前らのセンターピン理論は間違っている - An Epicurean
「センターピン理論」というビジネス造語を聞くことがあります。ボウリングで一番前に立っているピンをセンターピンと呼び、それになぞらえ、事業においてもフォーカススべきポイントを見定め、それを狙え、という話です。 言いたいことはわかりますが、ボウリング競技者からするとこれは完全に間違っています。それについて解説します。 センターピンという言葉はない そもそも、ボウリングでセンターピンという言葉は使われません。ボウリングの先頭のピンは、ヘッドピン、もしくは1番ピンと呼ばれます。 ちなみに、ボウリングのピン位置には番号が振られており、1番ピンの左後ろが2番ピン、そこから後ろに数えて行き、一番右奥のピンが10番ピン(テンピン)です。 競技者は「ポケット」を狙う センターピン理論は、先頭のピンを倒さないとストライクは出ないのでそれを狙え、という理屈ですが、ヘッドピンだけに当ててもストライクは出ません。む
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サバンナ便り〜自動テストに関する連載で得られた知見のまとめ〜
Amazon.co.jp: プログラマー脳 ～優れたプログラマーになるための認知科学に基づくアプローチ: Felienne Hermans (著), 水野貴明 (翻訳), 水野いずみ (翻訳): 本
ドナルド・クレッシー - Wikipedia
今までありがとう！ 日本人プログラマー向けフォントの先駆者「Ricty」の開発が終了／優秀な後継者たちを評価してみてね【やじうまの杜】
日本語にはない「責任」に関する「RESPONSIBILITY」と「ACCOUNTABILITY」の違いとは?
