プロダクトバックログDeep Dive。スクラムのプロダクトバックログをどう作成し、手入れし、スプリントに投入するべきか（前編）。Regional Scrum Gathering Tokyo 2022
プロダクトバックログDeep Dive。スクラムのプロダクトバックログをどう作成し、手入れし、スプリントに投入するべきか（前編）。Regional Scrum Gathering Tokyo 2022 代表的なアジャイル開発手法の1つであるスクラムを構成する要素として「プロダクトバックログ」はもっとも重要なものの1つです。 プロダクトバックログは、プロダクトが目指す「プロダクトゴール」を含み、「スクラムチームが行う作業の唯一の情報源」とされています。 このプロダクトバックログとはどのようなもので、どう作成し、手入れをし、どのようにスプリントへ投入していくべきなのかを詳しく解説した、株式会社アトラクタ 吉羽龍太郎氏のセッション「プロダクトバックログDeep Dive」が、1月5日から7日まで行われたイベント「Regional Scrum Gathering Tokyo 2022」で行われまし
Google、ORMが生成するSQLが遅いときの調査を容易にする「sqlcommenter」をオープンソースで公開。Rails、Spring、Djangoなど主要なフレームワークに対応
Google、ORMが生成するSQLが遅いときの調査を容易にする「sqlcommenter」をオープンソースで公開。Rails、Spring、Djangoなど主要なフレームワークに対応 SQL文を直接書かなくとも、自動的にSQL文を生成、実行してくれるORM（Object-Relational Mapper）は、プログラミングを容易にしてくれる技術としてRailsやHibernate、Springなどさまざまなフレームワークなどで活用されています。 一方で、ORMが生成するSQL文はときに複雑に、あるいは非効率なものとなり、データベース処理の遅さにつながることもあります。 このとき、SQL文の生成と実行を明示的にコードとして記述する必要がないというORMの特徴が、なぜデータベース処理が遅くなったのか、どのようなSQL文が生成され、そのどこに原因があるのか、といった調査を難しくている面があり
コンテナランタイムの仕組みと、Firecracker、gVisor、Unikernelが注目されている理由。 Container Runtime Meetup #2
Docker MeetupとかCloud Native Daysの運営をしながら、無限にスケールするインフラはないかなって、日々もやもやと考えています。 さっそく本題に入っていきましょう。 コンテナってそもそも何ですかっていうと、まず「chroot」というLinuxの機能があって、これはrootディレクトリを特定のディレクトリに切り替えて、そこから下を別のファイルシステムとして確立する、といった技術です。 そこに対して「namespace」という機能で、ユーザー、プロセス、ネットワークを個別に割り当てて、さらにリソースにも制限をかけると、まるでVM（仮想マシン）のように動いて面白いね、というのがコンテナですよ、という説明はよくされると思います。 これを図にしました。 まず、対象のディレクトリに対して「pivot_root」という機能を使ってファイルシステムのルートを作ります。 そのうえで「
伊藤直也氏が語る、サーバーレスアーキテクチャの性質を解剖する（前編）。QCon Tokyo 2016
クラウド上でアプリケーションを構築する新しい手法として「サーバーレスアーキテクチャ」が急速に注目を集めています。しかし一方で、サーバーレスアーキテクチャを採用することで得られる本質的なメリットはなにか、そもそもサーバーレスアーキテクチャとはなにを指すのか、などについてはまだ識者の間でも議論されていることです。 10月24日に都内で開催されたイベント「QCon Tokyo 2016」の伊藤直也氏のセッション「Serverless Architecture」は、こうしたサーバーレスアーキテクチャの本質について大きな示唆をもたらす内容でした。この記事では、その内容をダイジェストで紹介します。 （本記事は前編、中編、後編に分かれています。いまお読みの記事は前編です。） Serverless Architecture 一休 CTO 伊藤直也氏。 先に結論を言ってしまうと、サーバーレスアーキテクチャと
自動改札機の運賃計算プログラムはいかにデバッグされているのか？ 10の40乗という運賃パターンのテスト方法を開発者が解説（前編）
自動改札機の運賃計算プログラムはいかにデバッグされているのか？ 10の40乗という運賃パターンのテスト方法を開発者が解説（前編） ふだん何気なく使っている鉄道。改札を降りるときにICカードを自動改札にかざすと、「ピッ」という音と共に一瞬のうちに運賃を計算してくれます。けれど、複数の路線を乗り継いだり、途中で定期券区間が挟まっていたりと、想像しただけでもそこには膨大な組み合わせがあります。それでも運賃計算プログラムはわずか一瞬で正しい運賃計算が求められ、バグがあったら社会的な一大事にもつながりかねません。 爆発的な計算結果の組み合わせがあるはずの運賃計算プログラムは、どうやってデバッグされ、品質を維持しているのでしょうか？ 9月12日から14日のあいだ、東洋大学 白山キャンパスで開催された日本科学技術連盟主催の「ソフトウェア品質シンポジウム 2012」。オムロンソーシアルソリューションズ 幡
ソフトウェアテストの30年前と30年後（後編）～30年後のテスト技術、期待を込めた予想 JaSST'12 Tokyo
ソフトウェアテストの30年前と30年後（後編）～30年後のテスト技術、期待を込めた予想 JaSST'12 Tokyo 先週、1月25日と26日に都内で行われたソフトウェアテストに関するシンポジウム「ソフトウェアテストシンポジウム JaSST'12 Tokyo」。2日目の招待講演では、ソフトウェアテストの過去を振り返り、将来を展望する非常に興味深い話を、東海大学大学院 山浦恒央准教授が行いました。 講演の内容をダイジェストとして紹介します。 （この記事は「ソフトウェアテストの30年前と30年後（前編）～テストの根幹は30年前に書かれた JaSST'12 Tokyo」の続きです） ソフトウェア製品の品質のレベル分けが行われる 30年後のソフトウェア開発技術とテスト技術について。予想というか、こうなってほしいという期待を交えた話をしようと思う。次の4つがその予想だ。 まず、各ソフトウェア製品がど
グーグルはコードの品質向上のため「バグ予測アルゴリズム」を採用している
グーグルでは、社内のプログラマによって作り出される大量のコードの品質を保つため、チェックイン前にユニットテストとコードレビューが行われているそうです。しかし、コードが大量になってくると、ユニットテストやレビューをすり抜けるバグも少なからず発生します。 そこでコードの品質をさらに高めるために、グーグルでは「バグ予測アルゴリズム」を採用。バグがありそうな部分をレビュアーにアドバイスする仕組みを採用したとのこと。 そのバグ予測アルゴリズムとはどんなものなのか。Google Engineering Toolsブログに投稿されたエントリ「Bug Prediction at Google」（グーグルにおけるバグ予測）で説明されています。 ソースコードの修正履歴を基に予測 コードの中にバグがありそうな箇所を分析する手法としては、「ソフトウェアメトリクス」がよく用いられます。これはコードを静的に分析して、
プログラマを一生の仕事にできるビジネスモデルで目指す未来のビジョン（SIビジネスの本質編）
SIビジネスの本質は保険屋であり、受託開発でアジャイル開発が失敗するのは受託開発が製造業だから。11月19日に行われた楽天テクノロジーカンファレンスでの講演「プログラマを一生の仕事にできるビジネスモデルで目指す未来のビジョン」では、ソニックガーデン代表取締役社 倉貫義人氏によるこのような示唆に富む内容が語られました。 さらに倉貫氏は、ソニックガーデンで行っているクラウド時代の受託開発の新しいモデルについても詳しく紹介しています。 同氏の講演の内容を、配信されたUstreamの動画を基にして紹介しましょう。 プログラマを一生に仕事にできるビジネスモデルで目指す未来のビジョン ソニックガーデン代表取締役社長 倉貫義人氏。 倉貫です。今回のオファーをいただいたときに「技術者の人が元気になるような話をしてほしい」というのがあって、私自身がずっとエンジニア、プログラマやマネージャ、営業などいろいろや
NoSQLを上回る性能のVoltDB、そのアーキテクチャとは
データベース研究者の大御所、マイケル・ストーンブレイカー氏が開発し、NoSQLデータベースをも上回る性能を発揮するリレーショナルデータベース「VoltDB」。前回の記事では、その特徴と、NoSQLデータベースのCassandraとのベンチマーク比較を紹介しました。 今回はVoltDBのアーキテクチャについて調べたことをご紹介しようと思います。基本的にはVoltDBのWebサイトやリンク先の内容を基にしています。また、ブログ「独り言v6」のエントリ「VoltDB登場 – RDBMSのようでRDBMSではない新システム」も参考にさせていただきました。 シェアドナッシングな分散インメモリデータベース VoltDBのアーキテクチャは、FAQのページで以下のように説明されています（英語を訳したものを引用しています。以下同じです）。 VoltDBは、シェアドナッシングなサーバ群から構成されるスケーラブ
「AndroidにJavaコードを流用か？」の報道が出るも専門家は一蹴、しかしFUDは広まる
結論はこうだ。「Androidに、Javaからのコード流用の疑念が提出されたが、両者のコードを比較した結果、明らかな流用は発見できなかった」。この一連の経緯を振り返ってみよう。 （本記事は、ゲストブロガーのITジャーナリスト 星暁雄氏による投稿です） デコンパイルでソースを復元、比較 知的所有権問題のコンサルタントが「AndroidにJavaのコードが混在か？」という内容のBlog記事を書いた。記事の内容は、ComputerWorldやEngadgetに紹介された。読んだ人は「Googleはまずい事をしでかしたものだ」との印象を持ったことだろう。Googleは、AndroidがJavaの特許と著作権を侵害しているとしてOracleから訴えられている最中だからだ。だが、記事を読んだプログラマが「結論としてJavaコードの盗用の事実はない」ことを明らかにした。 火種となったのは、Florian
TwitterがBitTorrentで高速にデプロイしている仕組みについて
Twitterは、同社の何千台ものサーバに対してバイナリをデプロイする場合に、ピア・ツー・ピアシステムのBitTorrentを利用したツール「Murder」を用いていると、7月1日の記事「Twitterの大規模システム運用技術、あるいはクジラの腹の中（後編）～Twitterのサブシステム「Unicorn」「Kestrel」「Flock DB」」で紹介しました。 FacebookでもBitTorrentによる大規模なデプロイが高速に行われていることは、7月16日の記事「Facebook、memcachedに300TB以上のライブデータを置く大規模運用の内側」で紹介しました。 どうやら大規模システムにおけるデプロイではBitTorrentの利用が進んでいるようです。 7月15日付けのTwitter Engineering Blogに、Twitterのエンジニア、Larry Gadea氏による「
データセンターが「落ちる」ことを想定したグーグルのアーキテクチャ
サーバを安全に運用する施設として構築されるデータセンターですが、グーグルではそのデータセンターですら"落ちる"ことがあると想定してアーキテクチャを構築しています。 米グーグルが今年の5月に行ったイベント「Google I/O」で、同社のGoogle App Engine datastore leadであるRyan Barett氏が行った講演「Transactions Across Datacenters (and Other Weekend Projects)」のビデオがYouTubeで公開されました。 Barett氏は、担当しているGoogle App Engineのデータベースに関してグーグルが「multihoming」（マルチホーミング）と呼ぶ複数のデータセンターを用いた処理を実現している理由として、データセンターが自然災害や停電に見舞われたり、メンテナンスなどによるデータセンターの
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