ソフトウェアのための統計学 – 後編 | POSTD
次のステップ 統計学とエンジニアリングを統合する方法はたくさんあるので、うまく始められるように幾つかご紹介しましょう。 計測ツール 統計学の基本に焦点を当ててきましたが、そもそも、どうやって関連するデータセットを生成すればいいのでしょうか？ 私たちの答えは、コンポーネントの計測ツールを構造化することです。しかるべき所に正しいフックを使用すれば、私たちが問題をデバッグするために残業しても、パフォーマンスを向上させるために予備のサイクルがある時でも、データは必要な時に得られます。 PayPalのPythonサービスの堅牢性の多くは、信頼性の高いリモートロギング基盤によるものです。そしてこれは rsyslog と似ていますが、より強力なものです。それでも、データを上流に送信する前に、このプロセスは内部の指標を収集する必要があります。メジャーリリースがもう間近なので、2つのオープンソースプロジェク
ソフトウェアのための統計学 – 前編 | POSTD
ソフトウェア開発の原点は可能性の追求であり、不可能を可能にすることです。ひとたび ソフトウェア が開発されると、エンジニアは次に 程度 という課題に向き合うことになります。企業向けのソフトウェアであれば、「速度はどれくらいか」と頻繁に問われ、「信頼性はどの程度か」という点が重視されます。 ソフトウェアのパフォーマンスに関する質問に答え、さらには正しい内容を語る上で欠かせないのが統計学です。 とはいえ、統計学について多くを語れる開発者はそうはいません。まさに数学と同じで、一般的なプロジェクトで統計学が話題に上ることなどないのです。では、新規にコーディングをしたり、古いコードのメンテナンスをしたりする合間に、手が空くのは誰でしょうか？ エンジニアの方は、ぜひ時間を作ってください。近頃は、15分でも貴重な時間と言えるでしょうから、 こちらの記事をブックマークに追加 しておいてもいいでしょう。とに
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