2018年4月21日に開催されたイベントの一セッションについての書き起こしについて発生した一連の論争について、私の思ったことをまとめます。 まず始めに、セッション発表者に対し攻撃的なツイートを行ってしまったことに対し、謝罪します。私のツイートによって多くの人が声を上げることとなり、それによって発表者の方の反論の機会を奪ってしまいました。 謝罪の証として、以下の事柄について約束します。 本件について直接言及していて、かつ発表者に対して攻撃的な内容となっている全てのツイートの削除、及び発表者の方からの指定したツイート削除申請の受諾 発表者の方のいかなる反論に対しても、その意見の場を守るための支援 本記事は、上記を踏まえた上で、何が起きたのか、何が問題なのか、なぜ私がここまで問題視しているのか、問題を防ぐためにはどうすればいいのか、について記述していきます。 何があったのか 2018年4月21日

エンジニアがプロジェクトがオンスケであると嘘をつき続けるゲームは盛り上がった pic.twitter.com/aWkKIPtAAS— Yoshifumi Yamaguchi (@ymotongpoo) 2017年7月30日 @ryushi さんの主催で仲間内で集まってボードゲーム・カードゲームで盛り上がったのですが、その中で @tokoroten が持ってきた「Not My Fault!」というカードゲームが非常に衝撃的でした。 まず、背景設定がすごい。 残り30日で絶対に完成させなければいけないプロジェクトに、プレイヤー達はプロジェクトメンバーとして参加しています。 進捗は絶対に遅れてはいけません。 もし、プロジェクトの進捗が報告されていたよりも進んでいないとしたら？ それはもちろん、進捗を過大報告したヤツの責任です。 監査を入れて、そいつを追い詰めよう！ というのがゲームの設定です。

Hadoopの時代は終わった、という言説をたまに見かけるようになりました。 もちろん終わってなどいません。しかし、Hadoopとその取り巻く環境が変化したのは事実です。 本記事では、この変化が何なのかを明らかにし、その上で、なぜHadoopの時代は終わったという主張が実態を正しく表していないのかを説明していきます。 DISCLAIMER 私はHadoopを中心としたデータ基盤を取り扱うベンダー、Clouderaの社員です。 中立的に書くよう努めますが、所属組織によって発生するバイアスの完全な排除を保証することはできません。 以上をご了承の上、読み進めてください。 要約 データ基盤は、Hadoopの登場により非常に安価となり、今まででは不可能だった大量のデータを取り扱えるようになりました。 Hadoopは、NoSQLブームの中、処理エンジンであるMapReduceとストレージであるHDFSが

ある方から「どうすればコードが書けるようになるんですか？」という質問を受けました。 その場で自分の考えを伝えたものの、そもそもソフトウェアエンジニアでもない自分がそんな質問をされる立場になると思ってもいなかったので、人生どうなるか分からないものだなと思いました。 色々と思考を巡らせていると、ふとプログラミングを独習するには10年かかるという記事があったことを思い出しました。 自分のブックマークを見ると、 Teach Yourself Programming in Ten Years 日本語訳[プログラミング][読み物][特選] 道は遠い。2005/08/08 10:25 b.hatena.ne.jp なんと10年どころか12年近くも前でした。当時どんな思いでこのコメントを書いたのかは分かりませんが、正直面白くないコメントです。 この記事をブックマークした当時は大学の研究室にいてCやらFOR

HoloLensを購入しました。$3000(当時の日本円で33万円)と、決して安くはない買い物でしたが、届いてから丸一日経った時点での感想としては、購入の判断は正しかったということでした。 左右の物体は、サイズ比較のために置いたパワーブロックです。 元々VRデバイスが欲しくて、HTC Viveを購入するか、あるいは手でものを掴めるデバイスTouchが魅力的なOculusを買うべきか、それともコンテンツのラインナップが一番豊富になりそうなPSVRを買うべきか悩んでいました。 しかし、どれもゲームコンテンツがメインで、私の現在の多忙さを考えるとゲームメインのデバイスだとそれほど長続きしないだろうなあと思い、一番実用的なデバイスは何かと模索していました。 そんな中、HoloLensの存在を知り、値段の高さに驚きつつも購入してみることにした、というのが購入の経緯でした。 高いといっても、PSVRは

新しいGoogle翻訳がニューラルネットワークに基づく機械翻訳に移行して品質が向上した、というので早速使ってみました。 翻訳対象はHadoopのFair Schedulerに関するドキュメントです。 Fair Schedulerは、Capacity Schedulerと並ぶHadoopの2つのスケジューラの一つですが、挙動が少し複雑で、理解するのに苦労します。ドキュメント自体も長く、英語に不慣れな人には読むのがなかなか大変な文書で、前々から訳したいとは思っていました。しかし、3700ワード(A4に文字ぎっしりで7ページ近く)の技術文書を訳すとなると、かなりの労力が必要になります。少なくとも一日仕事になるのは間違いありません。私も仕事が忙しく、なかなか翻訳の時間がとれなかったため、翻訳作業はタスクキューの底に埋もれてしまっていました。 そこで、今回新しい翻訳がどれほどのものか試すのも兼ねて、

前回バグレポートの提出方法というテーマで記事を書きましたが、今回は英語にフォーカスして少し書いてみることにします。 英語の学習法は数多くありますが、もし英語を学ぶ目的が「IT の技術系メーリングリストに投稿し、議論する」ことが目的でしたら少しだけ楽な方法があります。 それは、技術系メーリングリストを片っ端から登録し、辞書を引くたびに検索をかけ、自分独自の例文集を作成することです。 ある特定のクラスタ内で他人とのコミュニケーションをとるとき、そのクラスタ固有の用法が生まれることがあります。例えば日本語においても、ITの技術系クラスタで使う英語と他のクラスタ、例えば家族、大学の友人などの集団に属しているときに使う言葉は異なります。「割り当てる」という単語は、IT 系のクラスタでは頻繁に見かけますが、この単語を家族間で使うことはあまりないでしょう。方言なども、あるクラスタでは多用するが他のクラス