プログラマーには、コーディングの生産性で10倍、コードレビューの速度では6倍もの能力差があるという
プログラマーの生産性をテーマにした有名な著書「ピープルウェア」には、最も優秀なプログラマと最低の成績のプログラマのあいだには約10倍にあたる生産性の違いがある、というデータが出てきます。 これは、1984年から1986年にかけて92社、延べ600人が参加したプログラミングコンテストのデータを分析した結果から導き出された結果で、課題として与えられたプログラミング作業の開始からコンパイル時のエラーを消すところ（第1チェックポイント）へ到達するまでにかかった時間を比べています。 グラフを見ても分かるように、最優秀者と最低者のあいだには作業時間にして約10倍のひらきがあります。また最優秀者は平均の約2.5倍の生産性だそうです。そして、COBOLやFortranのような旧世代のプログラミング言語と、PascalやCのような現代的なプログラミング言語でのコーディングでの生産性はほとんど同じであったそう
「はてな流大規模データ処理」を見てきた - もぎゃろぐ
KOF2008：関西オープンソース2008というイベントに来ています。 はてなの伊藤さんの講演があったので、講演メモを公開。 ＃ボクがメモした内容であって、100%言ったとおりに書いてあるわけじゃないので、参考としてご覧ください。 (続き) アジェンダ 大規模なデータ OSのキャッシュ MySQLの運用 大規模データアプリケーションの開発 データの例 はてなブックマークのデータ量：五千万件くらいのデータ量 このデータに対して何百万人がアクセスしてくる状況でどういう作りにするか レコード数 1073万エントリー 3134万エントリー 4143万タグ データサイズ エントリー2.5GB 何の工夫もなく普通にアクセスすると...200秒待っても結果が帰ってこない 大規模データの難しいところ 開発サーバで開発者が作っている時は快適に動いていても、多数の人間がアク
1
リリース、障害情報などのサービスのお知らせ
最新の人気エントリーの配信
処理を実行中です
j次のブックマーク
k前のブックマーク
lあとで読む
eコメント一覧を開く
oページを開く
