アジャイル拡張のための Spotify モデル | Atlassian
Spotify は、世界で最大かつ最も人気のあるオーディ オストリーミング サブスクリプション サービスであり、推定ユーザー数は 2 億 8600 万人です。Spotify の成功は主に、作業を整理してチームのアジリティを高めるという同社独自のアプローチによるものです。Spotify のエンジニアリング チームがアジリティの向上を目指して作業を進める際、自らの経験を文書化して、世界に公開し、最終的に多くのテクノロジー企業が作業を整理する方法に影響を与えることになりました。これは現在では Spotify モデルとして知られています。 Spotify モデルは、文化とネットワークの重要性を強調する、アジャイルをスケーリングするための人間主導の自律的なアプローチです。このモデルは Spotify やその他の企業が、自律性、コミュニケーション、説明責任、品質に重点を置くことで、イノベーションと生産
人間によるKubernetesリソース最適化の”諦め”とそこに見るリクガメの可能性 | メルカリエンジニアリング
Platformチームでエンジニアをしているsanposhihoです。メルカリのPlatformチームでオートスケーリング周りの課題の解決を担当しており、Kubernetes UpstreamでもSchedulingやAutoscaling周りの開発に参加しています。 メルカリでは全社的にFinOpsに取り組んでおり、Kubernetesリソースは最適化の余地があるエリアです。 メルカリではPlatformチームとサービスの開発チームで明確に責務が分かれています。Platformではサービス構築に必要な基礎的なインフラストラクチャを管理し、それらを簡単に扱うための抽象化された設定やツールなどの提供を行っています。サービスの開発チームは、それらを通してサービスごとの要件に応じたインフラストラクチャの構築を行います。 サービスやチームの数も多く、そのような状況での全社的なKubernetesリ
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