大きな構想を持つこと - Kentaro Kuribayashi's blog
DeNAのZIGOROuさんによる技術選択とアーキテクトの役割というスライドを拝見して、大いに感じるところがあったので、少し書く。といっても、技術的な話というよりは、もうちょっと違うレイヤの話(技術選択についても思うところはあるのだけど、それはそれについて述べたスライド*1を参照していただきたい)。 経験曲線効果 経験曲線効果という言葉がある。元は、ボストン・コンサルティング・グループ(BCG)のコンサルタントによって提唱されたものだ*2。このような図*3を見たことがあるだろう。 Wikipedia*4には以下のように説明されている。 経験曲線効果(けいけんきょくせんこうか、experience curve effect)とは、経験と効率との間の関係を示す経験則である。単に経験効果とも呼ばれる。一般に個人や組織が特定の課題について経験を蓄積するにつれて、より効率的にその課題をこなせるように
文系プログラマでもコンピュテーションをアンダースタンディングできた！！１ - 書評『アンダースタンディング コンピュテーション』 - Kentaro Kuribayashi's blog
タイトルは煽りです。 『アンダースタンディング コンピュテーション―単純な機械から不可能なプログラムまで』をご恵贈いただきました。ありがとうございます。 アンダースタンディング コンピュテーション―単純な機械から不可能なプログラムまで 作者: Tom Stuart,笹田耕一(監訳),笹井崇司出版社/メーカー: オライリージャパン発売日: 2014/09/18メディア: 大型本この商品を含むブログ (2件) を見る 本書の扱う計算理論と呼ばれる分野には、前職の同僚たちがそういうのに詳しかったこともあってずっと興味を持ってはいたものの、いくつかの教科書的な本を繙いては読み進めずに挫折することを繰り返していました。その意味で、監訳者あとがきの「これなら私でも読める」という言葉は、自分自身の思いでもあると感じました(もちろん、笹田さんの「私でも」と、僕のそれとではおおいに異なることはいうまでもあり
リリースの高速化はWebサービス企業にとって最重要である - Kentaro Kuribayashi's blog
インターネットを眺めていたら、リリースの高速化自体を目的化するのではなく、ビジネス成果によって成否を判断するべきだという主張があったので、思うところを書いておく。起点は他社さんにおける議論だが、そこは問題ではなくて、もし自分の関わるところでそういう議論が起こったら、自社の技術に対してそれなりのポジションにおいて関係する人間としてどのように考えるべきだろうかという視点で述べる。 リリースあるいはリリースの高速化自体を目的化するのではなく、その結果としてのビジネス的成果が大事だということは、マネジメントにとっては当たり前なわけで、いちいちいうまでもないことだろう。そもそも、サービスが圧倒的に成長し続けていれば、リリース頻度 = 成果になるはずだ。現状そうでないのであれば、成長速度が遅いということになる。エンジニアが技術を尽くしてリリース速度を向上させたにも関わらずそれが成果に結びつかないとした
「「技術的負債」を問いなおす」というタイトルでJAWS DAYS 2014で話してきた #jawsdays - Kentaro Kuribayashi's blog
JAWS DAYS 2014のImmutable Infrastructure(以下、II)に関するトラックに呼ばれたので、話をしてきました。Immutable Infrastructure時代のConfiguration Management Toolの要件およびその実装についてや最近のImmutable Infrastructureに関する議論(Orchestration編)というエントリを書いていたからということでしょう。 ただ、最近は首都大学東京ビジネススクール不合格記に書いたように、経営学関連の学習をずっと行っていて、すっかりそのような話題から離れてしまっていた、ありていにいえば特に興味を持たなくなってしまっていたので、進学していたら研究テーマのひとつにしていたであろう件について、だいぶ生煮えではあるけれども最近またそうした話題でネットが盛り上がっていたりもしたので、以下スライド
A/Bテストでいちばん大切なこと - Kentaro Kuribayashi's blog
「A/Bテスト」が、Webサービスの最適化技法として人口に膾炙して久しい昨今ですが、それでもなお、個々の施策実行時にはいろいろと迷うことがあります。たとえば: 有用なテスト結果を得るためにパターンをどのような基準で用意すればよいのか テスト結果の統計的有意性をどのように検定すればよいのか 個々の改善がそれぞれによかったとしても、それらが局所最適に陥らないためにはどうしたらよいのか といったあたりが挙げられます。(2)については純粋に技術的な問題なので、ここでは議論しません。問題にしたいのは(1)および(3)についてです。ひとまず、いまのところ僕が思う一番大切なことをひとつだけ述べておきましょう。それは: 「それに対してなんらかの肯定的/否定的意見のあるパターンをテストする」 ということです。どういうことか。 視野狭窄的なA/Bテスト A/Bテスト、あるいは同様の最適化技法については、かつて
「#ぶつかり稽古」という事件について - Kentaro Kuribayashi's blog
去る11月23日、あるイベントが開催された。「秋のエンジニアぶつかり稽古 2013」という。何を目的にしたイベントなのか誰も(主催者側ですらも)わからないまま始まったこのイベントは、しかし、最後までその目的が明らかにならないままに、なぜか大成功の余韻だけはしっかり残して終わった、異常な「事件」と呼ぶ他ないものとなった。 事の発端 そもそもの始まりからして意味不明だったのである。発端はこれだ。 @__kan こんにちは、ペパボです。YAPC::ASIA参加者スペシャル特典にご応募いただき、ありがとうございます ！ @kentaro とのぶつかりげいこをぜひ開催したく思います。ご都合のよろしい日をいくつかご連絡下さい！ pic.twitter.com/uoj2uExHBU— ペパボ(paperboy&co.) (@pepabo) October 2, 2013 2ヶ月ほど前、YAPC::Asi
Webサービスにおける費用対効果 - Kentaro Kuribayashi's blog
コードを書いたり機能を追加したりせずにお客さんが増えたり儲かったりするなら、その方がいいことは自明である。コードや機能が増えることはシステムの複雑性を増加させるため、当初の開発工数という意味におけるコストだけでなく、将来にわたってコストが増えるということ。 コードや機能が増えることによるコストは、やればやるだけ増えることもまた自明である。コードの一行一行、機能のひとつひとつが、将来の開発者に対する負担となる。一方で、一般にWebサービスにおけるベネフィットは、なにかやればその分儲かるというものではないため、費用対効果がよくわからないことが多い。単にひたすら作っているだけだと、コストばかりが増えていくということになりがち。 ではどうするか。できるだけコストをかけないでベネフィットを増やす必要がある。しかし、コードを書いたり機能を追加したりすると、上述の通り、コストが増加することは避けようがな
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