リリース手法多すぎﾜﾛﾀｧ B/G、カナリア、機能フラグ、ダークローンチ、A/Bテスト、、など - Qiita
この記事でCloudWatch Evidentlyについて調べていると、「機能フラグ」や「A/Bテスト」などインフラエンジニアには若干聞き慣れないリリース用語が出てきました。 アジャイル開発やCI/CDの台頭に伴い多数出現したこれらのリリース戦略用語をまとめて整理してみることにします。 インフラエンジニアやSREと呼ばれるロールの方々も、リリース戦略を知っておくとCI/CD環境の構築やIaC、はたまたミドルウェアのバージョンアップなどで役立つと思います。 以下ウェブサイトを参考に、各用語を「デプロイ戦略」と「テスト戦略」の大きく2つに分けて紹介します。 デプロイ戦略 従来型のデプロイ（インプレースデプロイ） システム本番環境が一種類のみ存在し、新バージョンの資材デプロイによって旧バージョンの資材を上書いてしまうパターンです。 環境の設計や管理、維持コストをシンプルに抑えられるメリットがあり
海外の有名IT企業のABテストブログまとめ - Gunosyデータ分析ブログ
データ分析部の @ij_spitz です。 普段の業務では主にABテストを用いたプロダクト改善、ユーザーの行動分析などを行っています。 今日はタイトルにもある通り、プロダクト改善をするためにABテストを始めてみたいけど何をすればいいのかわからない、実際にABテストをやってみたけど本当にこれで定量的な評価ができているのか心配、新しくABテストを自動で集計・評価できる基盤を作りたい、という時に参考にしたいブログを紹介します。 海外にはTwitterやLinkedInなどを始めとして、自社のABテストの基盤やノウハウをブログで公開している企業が数多くあります。 もちろんブログの中身は英語ですが、頑張って読んでみると日本ではあまり知られていないことが書いてあったりするので、ぜひ一度読んでみることをおすすめします。 Twitter Engineering | Twitter Blogs Twitte
Optimizelyを使ってクビになりかけたワケ ~統計学が苦手なマーケターへの薦め~ | POSTD
（訳者注: 検定手法について、この記事には一部内容が古い部分があります。Optimizelyは現在、両側検定を採用し、独自開発したより精度の高い統計手法(Stats Engine)でテスト結果を表示しています。Stats Engineに関する記事: 日本語 ・ 英語 ） 私たちがSumAllでA/Bテストを一斉にスタートさせて6ヶ月が経ち、あまりよくない結末を迎えました。それは勝算があるとした結果のほとんどが新規ユーザーの獲得改善にはつながらなかったことです。それどころか、私たちは失敗したのです。そして私の一番の責任はユーザー獲得の増加であるということを考えると、本当に最悪の状況でした。私にとっても、私のキャリアにとっても、そしてSumAllにとっても。 過去に A/BテストとWebサイト･パーソナライゼーションの会社 に勤めていた経験から（はっきり言うとMonetateはOptimize
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Google無双！Analytics連携型A/Bテストツール『Google Optimize (beta)』無償版開放へ | Ledge.ai
