「リーン」について : 「何を作るか」よりも「何を作らない」か - naoyaのはてなダイアリー
2013年に「リーン・スタートアップ」という書籍が出版されて、それからリーン (LEAN) という考え方に注目が集まるようになった。LEAN とは「無駄のない」とか「ぜいにくのない」とかそういう単語らしい。 書籍リーン・スタートアップには「スタートアップやその類が新しい事業を始めるときに普通にやってるとだいたい失敗するから、潜在顧客や顧客からのフィードバックをこまめに集めて軌道修正しながらゴールを見極めるやり方が良い」とか、雑にまとめるとそういうことが書いてる。 仮説を立ててフィードバックをもらって検証するということを短いイテレーションで繰り返す･･･というのを "フィードバックループ" と呼んでいて、それを細かくやる場合、製品を作り込んでからフィードバックをもらうのでは遅いし、例えばペーパープロトタイプをするとかそういう実験的なことで欲しいフィードバックが得られるならそれが一番いい ─
BigQuery と Google の Big Data Stack 2.0 - naoyaのはてなダイアリー
先日、有志で集まって「BigQuery Analytics」という書籍の読書会をやった。その名の通り Google BigQuery について書かれた洋書。 BigQuery を最近仕事で使い始めたのだが、BigQuery が開発された背景とかアーキテクチャーとかあまり調べもせずに使い始めたので今更ながらその辺のインプットを増やして以降と思った次第。 それで、読書会の第1回目は書籍の中でも Overview に相当するところを中心に読み合わせていった。それだけでもなかなかに面白かったので少しブログにでも書いてみようかなと思う。 BigQuery の話そのものも面白いが、個人的には Google のインフラが書籍『Google を支える技術』で解説されたものが "Big Data Stack 1.0" だとして、BigQuery は Big Data Stack 2.0 の上に構築されており
マルチコア時代のロードアベレージの見方 - naoyaのはてなダイアリー
ちょっと煽り気味のタイトルですが、CPU がマルチコアになり 2個、4個と増えていく中 Linux の負荷の指針になるロードアベレージをどう読むべきか、という話です。気になったところを少し調べたのでそのまとめを。 http://d.hatena.ne.jp/naoya/20070222/1172116665 でも書いたとおり、Linux のロードアベレージは「ロードアベレージは過去1分、5分、15分の間の実行待ちプロセス数の平均数 = 実行したくても他のプロセスが実行中で実行できないプロセスが平均で何個ぐらい存在してるか」を示す値です。ボトルネックが CPU、メモリ、ディスク等々どこにあるかは関係なく、仕事の実行までにどれぐらい待たされているかを示す値なので、システムのスループットを計測する指標の入り口になる値です。 このロードアベレージですが、実装を見るとランキュー(待ち行列)に溜まった
Docker (土曜日に podcast します) - naoyaのはてなダイアリー
Docker をいじって遊んでいる。 http://www.docker.io/ Docker は PaaS ベンダの DotCloud がその PaaS のバックエンドとして使っている (?) ミドルウェアを公開したもの。適当な条件の VM をポコポコ生み出してはテストや実際の運用に使うことができたりするもの。例えば「Ruby と Bundler が入っている VM」みたいなのを設定で作っておくと、後日何か Ruby でアプリケーションを動かしたいと思ったときにそのイメージをベースに VM を作ってデプロイしてやればすぐにアプリケーションが動き出す。そもそも PaaS がやっているのはそういう事で、それを汎用化したのが Docker。Travis CI のような、各言語ごとの実行環境が整った VM みたいなものに任意のコードを渡してビルドさせる、みたいなプラットフォームを作るのにも使える
テストエンジニアリング、DevOps のこれから #testingcasual - naoyaのはてなダイアリー
一昨日 Testing Casual Talks #1 に参加した。名前の通り、ソフトウェアテストに関するカジュアルなカンファレンス。とても面白かった。すこし思ったところを書いていこう。 テストのエンジニアリング トップバッターの @ikasam_a さんの発表では Software Engineer in Test at DeNA ということで、氏が勤務先でテストエンジニアリング部門を立ち上げていくにあたってのいきさつや背景といったところが述べられていた。 テストは開発者の生産性を向上するためにある、生産性向上のためにテストを書くテストエンジニア、近年複雑化するテストの実行環境を構築するのもテストエンジニアの役目、"Testing Activities SHOULD be in Developments" ─ テスト活動は (従来型のQAのように開発の外ではなく) 開発の中で行われるべき
Treasure Data - naoyaのはてなダイアリー
少し前にログの話を書いた http://d.hatena.ne.jp/naoya/20130219/1361262854 ときに、Treasure Data については後日にもう少し詳細に書くと言ったので書くとしよう。 近頃 Treasure Data (以下、時折 TD) という名前をちらほら聞いたことがある人は多いのではないかと思います。「ビッグデータのクラウドサービスである」とか「日本人が創業したシリコンバレーのベンチャー」、あるいは Yahoo! 創業者の Jerry Yang が投資したとか、Fluentd と何か関係があるといった文脈などなど。 けど、具体的に Treasure Data がどういうサービスで、どういう機能を持っていて、どんな場面で利用されるものなのかはまだあまり良く知られていないかもしれない･･･ようにも見える。今日はその辺から少し紹介していこうかなと思う。
Perl の Mixin / Catalyst のプラグインの仕組み - naoyaのはてなダイアリー
何とタイムリーな記事。まつもとさんが「仕様の継承」と「実装の継承」について語っているので勝手にまとめてみる。 まつもとさんがITProに書いた記事がきっかけになったのか、最近 Mixin に関する話題をよく目にする、気がします。 Perl は多重継承をサポートする一方で、Exporter を使った Mixin も可能です。この辺はmiyagawa さんのメールマガジンのバックナンバーに詳しく書いてあります。 Object-Oriented Programming with Perl Vol.29 - Exporter による Mixin Object-Oriented Programming with Perl Vol.30 - Exporter::Lite Exporter で関数を export しつつ、それを import した側で、関数ではなくインスタンスメソッドとしてそれを利用す
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