メンテのいらないソフトウェア - 誰かの役に立てばいいブログ
ソフトウェアエンジニアとして働き始めて 20 年以上になります。 元々ソフトウェアでいろいろ作りたくて就いた職業なので、結構な数のプロダクトを開発してきました。 私がメインで開発したもので OSS として出ているものでは、 yrmcds: memcached クローンで、レプリケーション機能などを持つ usocksd: SOCKS4/5 サーバー & ライブラリ transocks: アプリのネットワーク通信を透過的に SOCKS サーバーにプロキシする透過プロキシ coil v2: Kubernetes の CNI ネットワークドライバ moco: MySQL を自動運用する Kubernetes オペレーター accurate: Kubernetes 上で namespace ベースのソフトマルチテナンシーを実現するためのソフトウェア などがあります。これらのソフトウェアの多くは、現役
とある人気ゲーム開発者が「批判は歓迎だけど、“こうすべきだった”というのはやめて」とお願い。“良いアイデア”でも実装できるかは別 - AUTOMATON
昨今ではSNSやフォーラム上でユーザーからのフィードバックを募るゲームも多く、さまざまな意見が投じられ、開発に活かされている。一方でゲームが抱える課題の原因特定や、特定の要素に向けた“より良いアイデア”については、開発者としての経験がないと検討が難しいようだ。『Starfield』の開発者や国内のゲーム開発者らが「開発過程や内情を知らないユーザーからのアイデア提案や批判」についての問題を指摘し、注目を集めている。 『Starfield』は、『The Elder Scrolls』シリーズや『Fallout』シリーズの開発で知られるBethesda Game Studiosが手がけるRPGだ。本作の舞台は人類が太陽系外に進出した2330年の世界。プレイヤーは希少なアーティファクトを求める宇宙探検家集団コンステレーションの一員として、広大な宇宙の星々を冒険することになる。本作には100以上の星系
作業者じゃなく開発者でありたい - id:onk のはてなブログ
自分がこうありたいというメモ。 作業者と開発者の違いとして、問題解決への寄与だとか、創意工夫の余地があるかというのがありそう。 これは今 GPT-4 に聞いた。 Q: 作業者と開発者の違いを100文字ぐらいで教えて。 A: 作業者は指定されたタスクや手順を実行する人を指し、特定のルーチンや手順に従って作業を進めることが主な役割です。一方、開発者は新しい製品やソフトウェアを設計・構築する人を指し、創造性や技術的なスキルが求められます。作業者は指示に従い行動し、開発者は新しいアイディアや解決策を生み出します。 単なるタスクの遂行でなはく、より多くの責任とリーダーシップを求めている コードを書くだけではなく、問題解決や創意工夫の余地が多くあるタスクが欲しい 自分のアイディアをベースとして、形にすることで、プロジェクトを完遂したい そもそも何が問題なのかを明らかにするだとか、最適な解決策を見つける
「スクラムで生産性は上がらないしリリーススケジュールが狂いまくりなんですよ」とか言うお前らに告ぐ
前提 この記事は内製開発をしているSaaSの中の人であるエンジニアが、SaaSの内製ソフトウェア開発をする上での話として書いています。 前ふり 「スクラムで生産性は上がらないしリリーススケジュールが狂いまくりなんですよ」 「何が原因なんですか？どうすればいいんですか？」 という相談を受けました。 NDAを書いてから、どれどれとチームの状況を見てみました。 該当チームのスプリントゴール 該当チームのスプリントゴールはこんな感じでした。 QAフェーズのプロジェクトAを、QA作業を完了してリリースできる状態まで進める 実装フェーズのプロジェクトBを、フィーチャーの実装率を50%まで進める 設計フェーズのプロジェクトCを、要確認な点を除いて実装レディーな状態まで進める スプリントゴールが3つありますね。とても面白いですね。 思わずボンドルド卿みたいな反応をしたくなりますがここは先に進みましょう。
開発組織の貢献は売上として直接語るのはやはり無理があるのではないかという考察
先日サーバントワークスさんが公開した 計測によるスクラムチームのパフォーマンス向上 を読んで、 以前自分が書いた 開発の改善はKPIに翻訳しなければいけないのか をもうちょっと言語化することができそうだったのでメモ。 TL;DR 結論としては、開発の改善はKPIに翻訳しなければいけないのか でも書いた通り 開発組織はビジネスの実現を担っている職能であり、理想的には 「永久に持続性がある状態」で 「0秒 でしかも 並列数を無限」 でモノが実現されて、「不具合やパフォーマンスの劣化は 0」 であってほしい。もちろん現実世界ではどれも実現できないのでそこにいかに近づけるかということを目的に改善を実施すればよく、売上などのKPIに翻訳する必要性は必ずしもない から考え方は変わってないが、改めて整理して 開発組織は、Ability to Innovate と Time to Market 2つのケイ
システム開発の基礎〜システム開発の全体像を捉えるV字モデル
「BPStudy#183〜システム開発の基礎を学ぼう」の登壇資料です。 https://bpstudy.connpass.com/event/266321/
従来とアジャイルで、品質メトリクスには本質的な違いがあるのではないか - ソフトウェアの品質を学びまくる
ソフトウェア開発における品質のメトリクスについて、新旧2冊の本を比べてみました。 1冊は、『初めて学ぶソフトウェアメトリクス』。 原著『Five Core Metrics: The Intelligence Behind Successful Software Management』（Lawrence H. Putnam、Ware Myers著）は、2003年に出版されています*1。 初めて学ぶソフトウエアメトリクス~プロジェクト見積もりのためのデータの導き方 作者:ローレンス・H・パトナム,ウエア・マイヤーズ日経BPAmazon もう1冊は、『アジャイルメトリクス』。 原著『Agile Metrics in Action: How to measure and improve team performance』（Christopher W. H. Davis著）は、2015年に出版されて
要件定義のシフトレフトで見積り精度向上に挑戦！プロジェクト成功への一歩
BPStudy#188〜要件定義を学ぼう。ChatGPTを添えて https://bpstudy.connpass.com/event/281289/ にてお話した際のプレゼン資料です。 みなさん、プロジェクトは順調ですか？ システム開発プロジェクトにおいて、要件の不明瞭さやリソース不足などの課題はつきものですよね。 我々は要件定義をシフトレフトして見積りすることで、そういった課題にアプローチしてプロジェクト精度向上ができないかと挑戦しています。 実施している取り組みを紹介し、皆さまのプロジェクトにお役立ちできればと思います。 今回は、イベントタイトルに「ChatGPTを添えて」と記載されたので、 いつもとはスライドの雰囲気を変えて、高級フランス料理店をイメージしてみました。 さて、伝わるクオリティになったかどうか。 #要件定義 #RDRA #コアドメイン #設計 #ChatGPT #BP
生成系AIについて開発者が知っておくべきこと | gihyo.jp
この記事は、GitHub Blogに4月7日に掲載された「What developers need to know about generative AI」の翻訳記事です。 昨今のニュースを席捲する「生成系AI（Generative AI）」ですが、厳密にはどのようなものでしょうか？ 生成系AIについて知っておくべきこと、また開発者にとってどのような意味を持つのかについて説明します。 皆さんはこれまでに、ChatGPT、DALL-E、GitHub Copilotといった生成系AI（人工知能）ツールについて聞いたことがあるかと思います。生成系AIツールを利用すると、メールの件名からプログラミングコードの関数、アートに至るまで、誰でも瞬時にコンテンツを作成できるため、幅広い関心を集めています。 様々な業界のコンテンツ制作に革命をもたらす可能性があることから、生成系AIとは何か、どのように利
開発生産性を上げるシンプルな仕組み、Feature Flagの使いどころ
はじめに みなさんこんにちは、物流業界の価値最大化をミッションに掲げるアセンド株式会社で取締役CTOを務めている丹羽です。 私たちはレガシー産業である運送会社さんのDXを実現すべく、運送管理SaaS「ロジックス」を開発しています。運送業にまつわる業務の全てをデジタル化・プロダクト化し繋がる世界を実現しようとしています。そのためにアセンドでは開発生産性にこだわり投資をしています。 そんなアセンドのプロダクトチームでは週間平均 8.20deploys/day を実現するなど、１段高い生産性を実現しています。今回はこの生産性を支える仕組みの１つである Feature Flag についてご紹介します。 （毎日SlackBotでデプロイ状況などのレポートを通知するようにしています） Feature Flag とは？ Feature Flag とは、プロダクト開発時に新機能の公開（リリース）や変更を簡
デバッグが早い人と遅い人の違い
会社にデバッグの早い人と遅い人がいる。 二人を観察していると、色々な違いが見れて勉強になる。 いくつかまとめてみる。 ・デバッグが早い人はコードに着手する前に状況を整理する 期待動作はどのようなものか、現状の動作（バグ）はどんなものか、どんな条件でバグが生じるか、生じないかを整理する 他人からアサインされたタスクの場合、手早くこれらを質問して状況を確認する。 デバッグが遅い人は何も考えずにコードを触り始める。 「何をデバッグしているの？」と聞くと言語化出来ない。 場当たり的、五月雨式に質問する。 ・デバッグが早い人は仮説を持っている。 ざっくりと全体像を把握し、当たりをつけてから作業する。 全ての作業が仮説の検証作業。結果が出た時に次に何をすべきかも把握している。 デバッグが遅い人は自分でも何をやっているか分かっていない。 「よくわからないけど一応2回試してみた」とか言う。 「それは今何を
組織のサイロを打破する！エンジニアがオーナーシップを持って共創する開発プロセス「インナーソース」
このセッションでは、組織のサイロを打破してエンジニアが幸せにコラボレーションするための考え方である "インナーソース" について紹介します。 サイロ化した組織においてはコラボレーションが困難となり車輪の再発明が繰り返されることになってしまいます。そんな組織ではソースコードの共有やオーナーシップ確立が不十分であるため、コードの管理やメンテナンスに関する情報が不透明になっていることでしょう。 これらの課題に対処するため、アメリカやヨーロッパの大手企業が2015年から取り組み始めた活動が インナーソース です。この取り組みは、オープンソースのコラボレーションモデルを企業内に導入することで、エンジニアたちが風通しの良い環境で働けるようにし、エンジニア文化や組織の改善を促すものです。 インナーソースが実践されているのは Microsoft や Adobe などの Tech企業だけにとどまらず、ボッシ
「悩んでいる状態」から「考える状態」へ変化させるために 広木大地氏が説く、不確実性を下げるためのアクション
エンジニアとして経験を積んでいくと、「技術に深く潜っていくこと」と「開発をうまく進めること」はイコールではないとぼんやりと感じ、モヤモヤする時があります。「Meets Professional #5」のゲストは、『エンジニアリング組織論への招待』の広木大地氏。モヤモヤの原因となる「不確実性」への向き合い方について語りました。全3回。2回目は、「悩んでいる状態」と「考えている状態」の違いについて。前回はこちら。 体重計に乗る・テストを受ける・締め切り直前の仕事に取り掛かる…これらに向き合う時に生まれる感情は？ 広木大地氏：仕事や今までの人生の場面で、どうすると不確実性、ファクトなどに向き合っていけるのかをイメージするのにちょうどいい例を2つ挙げると、1つが「体重計に乗る」、もう1つが「テストを受ける」です。 自分自身がダイエットしようと思っている時に体重計に乗ることは、事実と向き合うことなの
雑に作って、それから作り込んで、最後にテストを書く「テストラスト」開発 - give IT a try
（この話は最初Twitterに書こうと思ったけど、長くなるのでブログに書くことにしました） 僕はRSpecやMinitestでテストを書くのは得意ですが、常にテストファースト（TDD）で開発するとは限りません。 今業務でやってるタスクはこんなふうに進めてます。 雑に動くものを作る ↓ 見た目をきれいにする＆機能を作り込む ↓ テストを書く ↓ リファクタリングする この順番で開発する理由を以下に述べます。 雑に動くものを最初に作る理由 最初は見た目とか、異常系とか、細かい仕様とかを無視して、正常系が一通り動くものを作ります。 これはこれから作ろうとしているものの認識が合っているかどうかをPO（プロダクトオーナー）に確認するためです。 実際に動く画面を見せると「こんな感じでOK」とか「ここはこういうふうにしたい」というフィードバックをもらうことができます。 また、開発者としてもコードを書きな
現代のソフトウェア工学を示す「継続的デリバリーのソフトウェア工学」 - Shin x Blog
年末年始に「継続的デリバリーのソフトウェア工学」を読みました。新年を迎えて、気分を一新して開発を始めるのに良い本でした。 ソフトウェア開発に役立つプラクティスを示した本 学びのエキスパート 複雑さ管理のエキスパート 実践的なツール データに基づく指標 ソースコードに限らずに広く適用 ソフトウェア開発者としての矜持 TDD あちら側とこちら側 「継続的デリバリー」は 1 要素 さいごに ソフトウェア開発に役立つプラクティスを示した本 ソフトウェア工学とは、ソフトウェアの実際的な問題に対する効率的、経済的な解を見つけるための経験的、科学的アプローチの応用のことである。 1.2 「ソフトウェア工学と何か」 本書では、ソフトウェア開発の現場で役立つプラクティスを、ソフトウェア工学としてまとめています。ここでいう科学的アプローチとは、「特徴づけ」「仮説の定立」「予測」「実験」という形で思考を組み立て
機能は追加すればいいというものではない
みなさん、新機能は好きですか。ソフトウェアへの機能追加は、ユーザ目線で単純に考えると「できることが増えていくのでよい」という響きを帯びています。しかし実際は、長く使われるソフトウェアであればあるほど、新機能を追加すべきかどうかはものすごく気を使って決めるものであって、やればいいというものではないのです。この記事の目的は、新機能の追加には細心の注意が必要だとわかってもらうことです。おもな対象読者はソフトウェアを長期間メンテしたことがないかたがたです。 みなさんが使っているOSSに新機能を追加するPRを送った場合を考えてみましょう。ここで重要なのは、PRが送られてきたメンテナやコミッタといわれるコア開発者たちの立場になって考えることです。彼らの役割は、自分たちを含むユーザがそのソフトウェアを使い続けられるようにメンテし続けることです。このメンテのコストに注目すると、機能追加は基本的にコストを上
要件定義を専門でやる技術者(Requirement Engineer)に関する雑感 - 勘と経験と読経
タイムラインに流れていた『もう発注側企業に要件定義能力はないので、要件定義を専門でやる技術者(Requirement Engineer)が世界でも日本でも出てきている』という話に関する極めて個人的な雑感。あるいは記憶のダンプ。 b.hatena.ne.jp 要件定義を専門でやる技術者(Requirement Engineer)の話はいつか来た道 要件定義を専門でやる技術者という話は新しい話ではなく、ゼロ年代後半から議論がされていたものである。 ゼロ年代後半というと、SIerを中心にわりと適切なプロジェクトマネジメント方法論が普及しはじめて、「要求された通りのシステムは開発できるようになってきた」という時代だ。 一方で「システムは開発できるが、要件定義がゴミだと、完成するシステムもゴミ」という問題が残っていて、要件定義の高度化や専門家育成の議論があったのだ。 要求開発~価値ある要求を導き出す
スケジュールの見積もりを適当に答えたらコミットメントにされる問題について｜きゅーい / koyo
こちらのエントリを読んでいたら、なるほどとてもわかるとなった。そしてこの問題については何らかの解を持っておくべきだと思ったため、ちゃんと考えることにしたのがこのエントリの趣旨である。 上述のエントリには、ソフトウェア開発者がスケジュールのコミットメントを求められた場合、精緻にスケジューリングするためのタスクやスケジュールに余裕を持たせるためのバッファを積むしかなくなり、結果としてソフトウェア開発が遅くなってしまうという話が書かれている。 ソフトウェア開発を実際に行ったことがある人であればこの話には凡そ同意できるとは思うが、それ以外の人には理解に苦しむ話となる。 それゆえに、現代においても「この機能はいつまでにリリースするの？出来なかったらどうするの？」といった質問が横行し、それに対して特に意味のないスケジュールを答えるという虚無の応答が多くのチームでいまも行われている。 ビジネスサイドの仕
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「機械学習」という技術で価値を創出する技術 〜プロダクト開発に機械学習を応用する際に考えること〜.pdf / techniques-to-create-values-with-ml-layerx-at-wi2
複雑さに立ち向かうためのコードリーディング入門
