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たとえば、詳細設計から結合試験までを行う場合なら、 13sp + 13sp + 13sp + 19.5sp = 58.5sp と計算します。 スクラムでやるなら1スクラムあたり何sp消化できるか、ウォーターフォールなど日数を見積もりたい場合は、そこから1spが何人日かを予め定義しておいて、実際の工数を割り出します。 (1スプリントで10sp消化できるとした場合は6スプリントかかる計算になるし、1sp=0.5人日とした場合は、29.5人日≒1.5人月となります) なお、この比率は求められる品質レベルから算出します。 たとえばドキュメントをかっちり書く必要があるのなら設計の比率を上げる必要がありますし、メモレベルでよかったり、GitのPullRequestなどに記載する程度でいい場合は比率は下がるでしょう。テストの工数も同様です。なお、上記のは「ある程度かっちりやる」場合の比率です。 比率を算

概要 デメテルの法則（最小知識の原則）を厳密に守ろうとするのってすごく難しいよねってお話です。 色々書いて「この方がいいのでは」というのを最後のほうにも書きましたが、そのやり方が正しいのかわからない・・・誰か教えて(´・ω・`) シミュレーション この投稿では以下の実装をしようとしているという前提で話を進めていきます。 関わっているクラス User ：あるアプリケーションのユーザーを表現しているクラス BasicInfo ：ユーザーの基本情報（アドレスとか名前とかがあるイメージ） Configuration ：ユーザーが設定した情報 Addon ：アドオンを有効にしてるかどうか、みたいな感じ UserService : Userに関してのビジネスロジックを扱うクラス クラスの関係 やろうとしていること UserService内でユーザー設定の「Addon」が有効かどうかを確認し、有効ならA

概要 以前もこの環境構築系の投稿をしたんですが、いずれも古いので今回また最新のGAE第二世代向けの構築をしてみることにしました。 なお、こちらの記事のソースコードはGitHubに公開しています。 https://github.com/brbranch/GaeGo112EchoSample/tree/gae_echo 2019/09/07 続編書きました。 mercari/datastoreのMemcache連携をGAEの代わりにRedis Cloudでしてみる【GAE/Go1.12】 https://qiita.com/br_branch/items/1b63b2c1dd9b4ff3931e 以前の記事 Golang1.8+echo+GoLandでGoogle App Engineのローカルサーバーを実行できる環境を作る https://qiita.com/kazuked/items/a0