レガシーシステムの調査をモブでやってみた - Qiita
この記事は個人ブログに移行しました。最新情報はブログ版をご覧ください。 要点 はじめに — システムリニューアルや障害などで、古いシステムを調査することって良くありますよね。 この調査というタスク、非常に厄介です。 レガシーシステムとは — まず、今回のレガシーシステムを定義しておきます。 みなさんも一度は見たことあるかもしれませんね。 今回の作業内容 — 上記のようなレガシーシステムを一部リニューアルするにあたり、 『とあるDBのとあるテーブルがどのタイミングで更新されるか』を調査することになりました。 ソロでもモブでもやることは変わりません。 もっと詳しく ブログではコード全文や補足資料を継続的に更新しています 気になる点があればコメントください🙌
DB負荷試験をやった話
こんにちは！インフラチームの川田です。 業務では社内ネットワーク構築・運用やツールの検証などしています。 本記事では、1月末から2月初頭にかけて行ったDB検証のベンチマーク結果をまとめたいと思います。 試験環境 今回は以下4つの環境を対象にMySQL 5.7互換のあるDBを構築し、ベンチマークを測りました。 Google Compute Engine (以下GCE) Google CloudSQL Amazon EC2 Amazon Aurora サービス概要 GCE及びEC2は、仮想マシンを構築することができるサービスです。 CloudSQLとAuroraは、フルマネージド型DBサービスです。どちらも簡単なので、とりあえずDB構築してみたいという初心者にオススメです。 CloudSQLはチューニング項目はありませんが、AuroraではMySQLのmy.cnfで設定できる項目の一部を変更で
エンジニアリング組織論への招待：リファレンスガイド第１章/第２章 - Qiita
はじめに 本稿は、拙書のエンジニアリング組織論への招待～不確実性に向き合う思考と組織のリファクタリングに関する参考となる書籍を企画意図とともにあげていく試みです。できる限り、専門書ではなく平易な文体の書籍を参考としてあげていきますので、このあたりを深掘りしたいなと思ったら、その箇所のみの参考書籍を併読していただけるとより理解が深まると思います。 Chapter 1 思考のリファクタリング 第１章は、「仕事」と「学力テスト」という２つの違いを論じながら、１６世紀から２０世紀初頭にいたるまでの科学哲学の歴史を辿っていくというのが「裏テーマ」となっています。そこから、「知識を得る」とは何かということを浮き彫りにし、それこそが<エンジニアリング>であると論じるということが本書を通じた論理展開の骨子です。 そのため、直接の参照ではありませんが、科学という概念が西洋社会でどのように生まれてきたのかとい
実践 Amazon Mechanical Turk ※下記の注意点をご覧ください（回答の質の悪化・報酬額の相場の変化・仕様変更）
実践 Amazon Mechanical Turk ※下記の注意点をご覧ください（回答の質の悪化・報酬額の相場の変化・仕様変更） 【注意点】 ● MTurkにおける回答の質の悪化 現在、MTurkにおける回答の質の悪化が複数の論文で指摘されています。（botや不誠実な参加者）。代替サービスとしてProlificという学術利用に特化したクラウドソーシングサービスがあります。MTurkとProlificの回答の質を比較し、Prolificの利用を推奨すると結論付ける論文が複数発表されています。 ● ユーザ調査の報酬額の相場の変化 P12にて2010～12年頃の論文に書かれていた報酬額設定（低価格）を引用しましたが、現在は研究倫理の観点から十分な報酬額設定が重要視されています。 2019年現在における最新の報酬額の動向については以下の資料をご参照ください。 https://speakerdeck
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