グーグルは検索エンジンだけではなく、メールソフトのGmail、オフィス系ソフトのGoogle Apps、WebブラウザのChromeやOSのAndroidなど、さまざまな種類と規模のソフトウェアを開発しています。 それらはどのようにテストされ品質管理されているのでしょうか？ グーグルのブログGoogle Testing Blogに、Test Engineering DirectorのJames A Whittaker氏による「How Google Tests Software」がポストされ、その概要を伝えています。 3つのチームからなるEngineering Productivity Whittaker氏はまず、グーグルにはテストの専門部隊はいないのだ、という組織構造の説明から始めます。 There isn't an actual testing organization at Googl

統計をこれから学ぼうという方にとって、非常に重要な概念ですが理解が難しいものに「標準偏差」があると思います。「平均」くらいまでは馴染みもあるし、「わかるわかるー」という感じと思いますが、突如現れる「標準偏差」 の壁。結構、この辺りで、「数学無理だー」って打ちのめされた方もいるのではないでしょうか。 先にグラフのイメージを掲載すると、下記の赤い線の長さが「標準偏差」です。なぜこの長さが標準偏差なのか、ということも解き明かしていきます。 (code is here) 本記事では数学が得意でない方にもわかるように１から標準偏差とはなにか、を説明してみようという記事です。 数式はわかるけど、イマイチ「標準偏差」の意味わからんという方にも直感的な理解がしてもらえるような説明もしていきますので、ぜひご覧ください。 （※ この記事では標準偏差の分母に $n$を使用しています。$n-1$を使用するケースも

適用対象: Azure SQL データベース Azure SQL Managed Instance Azure SQL Database と SQL Managed Instance は、SQL Server の最新の安定したバージョンと共通のコード ベースを共有します。 標準の SQL 言語、クエリ処理、データベース管理機能のほとんどは同一です。 SQL Server と SQL Database または SQL Managed Instance に共通する機能は次のとおりです。 言語機能 - フロー制御言語のキーワード、カーソル、データ型、DML ステートメント、述語、シーケンス番号、ストアド プロシージャ、変数。 データベース機能 - 自動チューニング (プランの強制)、変更の追跡、データベース照合順序、包含データベース、包含ユーザー、データ圧縮、データベースの構成設定、オンライン

納期を守りながら高品質を実現するためにはどうすればいいのか。近道は存在しない。結局，要件定義フェーズや設計フェーズなどの上流工程から，綿密な品質点検と欠陥除去を行うことが欠かせない。そこでプロジェクト計画において，詳細な品質管理計画を立案する必要がある。 布川　薫／日本IBM 企業情報システムの大規模化や複雑化に伴い，ソフトウエア品質の重要性はますます高まっている。とりわけ銀行のオンライン・システムなど公共性の高いシステムでは，品質向上は至上命題だ。 では，そのためにプロジェクトマネジメントにおいて何を行うべきか。世の中には欠陥を未然に防いでくれる魔法のツールも，エラーを排除できる画期的な設計手法も存在しない。慎重かつ地道な，品質向上活動があるのみである。 すなわちプロジェクトのスケジュール遅延とコスト超過を防止し，しかも高い品質を確保するには，自主検査やレビュー，テストなどの「欠陥除去工

Web-APサーバーの性能問題で特に多いのは、外部に公開するWebサイトにキャンペーンなどの影響でアクセスが集中するケースだ。こうした場合、Web-APサーバーが稼働する仮想マシンの台数を、アクセス量に応じてスケールアウトさせる解決策が一般的だろう。 ただ、アプリケーションに多少手を入れられるケースでは、AWSのさまざまなサービスを組み合わせることによって、もっと低コストで効果を出せる策もある。アイレットの石田知也氏（cloudpack事業部 セクションリーダー ソリューションアーキテクト）らが、食品メーカーの販促用Webサイトを構築した事例が参考になる。 この販促用Webサイトは、3Dレンダリングによる動画コンテンツを配信する。ある動画鑑賞イベントをきっかけに海外を含む大量のアクセスがWebサーバーに集中し、高負荷になることが予想されていた（図2左）。仮にWebサーバーのスケールアウトだ

In Visual Studio 2022 17.10 Preview 2, we’ve introduced some UX updates and usability improvements to the Connection Manager. With these updates we provide a more seamless experience when connecting to remote systems and/or debugging failed connections. Please install the latest Preview to try it out. Read on to learn what the Connection ...

SQL Database で Elastic Scale の Preview が公開されました。 Introducing Elastic Scale preview for Azure SQL Database ぺんぺんししょーが Azure SQL Database Elastic Scale の5大改良点 ? Federationの失敗を糧にしたサービス でまとめてくださっていますので自分メモを少々。 Elastic Scale の詳細については、 Get Started with Azure SQL Database Elastic Scale Preview Azure SQL Database Elastic Scale Topics Azure SQL Database Elastic Scale Libraries for .NET Elastic Scale with Az

インデックス作成モード Azure Cosmos DB では 2 つのインデックス作成モードがサポートされます。 同期: 項目を作成、更新、削除すると、それに同期してインデックスが更新されます。 つまり、読み取りクエリの一貫性は、アカウント用に構成された整合性になります。 None:コンテナーでインデックス作成が無効になっています。 このモードは、コンテナーがセカンダリ インデックスを必要としない純粋なキー値ストアとして使用される場合に一般的に使用されます。 一括操作のパフォーマンスを改善する目的で使用することもできます。 一括操作が完了したら、インデックス モードを Consistent に設定し、完了まで IndexTransformationProgress を利用して監視できます。 Note Azure Cosmos DB では、Lazy インデックス作成モードもサポートされます。

上に示す各テーブルは、 ShardMap オブジェクトの概念上の例です。 各行は、個々の PointMapping (リスト シャード マップ) オブジェクトまたは RangeMapping (範囲シャード マップ) オブジェクトの簡単な例です。 シャード マップ マネージャー クライアント ライブラリでは、シャード マップ マネージャーはシャード マップのコレクションです。 ShardMapManager インスタンスによって管理されるデータは、次の 3 つの場所に保持されます。 グローバル シャード マップ (GSM) : すべてのシャード マップとマッピングのリポジトリとして機能するデータベースを指定します。 この情報を管理するために、特殊なテーブルとストアド プロシージャが自動的に作成されます。 通常、これは小さなデータベースで簡単にアクセスでき、アプリケーションの他の目的には使用

Connect(); の発表でテンション上がってきましたね。追うべき情報がたくさんあって大変ですが楽しいです。MS かっけーぜ。 ただその前に、やりかけだった Azure SQL Database Elastic Scale Client Library の基本的な使い方を備忘用にまとめておこうと思います。 基本的には Azure SQL Database Elastic Scale からたどれる情報をまとめただけですが、ページが分散してるといざ使うときに面倒ですしね。 前提 ライブラリのバージョンは 0.7.0 です Azure SQL Server および SQL Database は事前に作成しておきます Azure SQL Database Elastic Scale Client Library にはそれらを作れる API はありません 管理用 DB は "shard_manag

適用対象:Azure SQL Database Elastic Database ツールを使用すると、Azure SQL データベース のデータベースを簡単にスケールアウトできます。 これらのツールと機能では、Azure SQL Database のデータベースのリソースを使用して、トランザクションのワークロードに対するソリューション、特にサービスとしてのソフトウェア (SaaS) アプリケーションを作成できます。 Elastic Database は、次の機能で構成されています。 Elastic Database クライアント ライブラリ:クライアント ライブラリ機能を使用すると、シャード化されたデータベースを作成および管理できます。 「 エラスティック データベース ツールの概要」を参照してください。 Elastic Database 分割/マージ ツール: シャード化されたデータベー

適用対象:Azure SQL Database このドキュメントでは、サンプル アプリを実行することで、Elastic Database クライアント ライブラリの開発を体験できます。 サンプル アプリでは単純なシャーディング アプリケーションを作成し、Azure SQL Database の Elastic Database ツールの主な機能について詳しく見て行きます。 また、シャード マップの管理、データ依存ルーティング、マルチシャード クエリのユース ケースに重点を置いています。 このクライアント ライブラリは .NET と Java で使用できます。 Java 用 Elastic Database ツール 前提条件 Java Developer Kit (JDK) バージョン 1.8 以降 Maven SQL Database または SQL Server のローカル インスタンス

サンプルはこの手順通りで動きました。 Azure SQL Database Elastic Scale の概要 10/30(木) 三木会で SQL Database のお話しをさせていただきました - お だ のスペース で上がってた質問に回答するためコードを少しいじってみました。 サンプルの 4:Execute sample Multi-Shard Query のクエリを変えてうごかします。 internal static class MultiShardQuerySample { public static void ExecuteMultiShardQuery(RangeShardMap<int> shardMap, string credentialsConnectionString) { // Get the shards to connect to IEnumerable<Sh

CLR/H 69回目勉強会でお話しさせて頂いた、ASP.NET MVC での TDD 基礎見直しです。あじゅらーもASP.NET MVC な人も是非ご一読あれ