ソフトウェアにおけるアンチフラジャイルとレジリエンス - 勘と経験と読経
気になったキーワード「アンチフラジャイル」について調べてみた。また類似の概念「レジリエンス」との違いについての現時点の理解とそれについて思ったこと。 アンチフラジャイル 自分がこのキーワードを知ったのはInfoQの記事なのだけれども、Qiitaにも整理された記事があったので、あわせて読んだ現時点での理解は以下の通りである。 「アンチフラジャイル」というキーワードはブラック・スワンで有名なタレブ氏が2012年に書いたその名も「Antifragile」が元になっている。同書はもちろんソフトウェア開発ではなく経済的な観点で書かれているが、この考え方をソフトウェア開発に適用するというアイディアがある。 旧来の手法で開発されたソフトウェアは、「フラジャイル」もしくは「ロバスト」である。つまり、突発的な事象に対して脆弱（フラジャイル）か、よく検討された異常に対してのみ対応できる（ロバスト）状況である。
Robustness principle - Wikipedia
In computing, the robustness principle is a design guideline for software that states: "be conservative in what you do, be liberal in what you accept from others". It is often reworded as: "be conservative in what you send, be liberal in what you accept". The principle is also known as Postel's law, after Jon Postel, who used the wording in an early specification of TCP.[1] In other words, program
bliki: Cannot Measure Productivity
We see so much emotional discussion about software process, design practices and the like. Many of these arguments are impossible to resolve because the software industry lacks the ability to measure some of the basic elements of the effectiveness of software development. In particular we have no way of reasonably measuring productivity. Productivity, of course, is something you determine by looki
【翻訳】技術的負債という概念の生みの親 Ward Cunningham 自身による説明 - t-wadaのブログ
システム開発の世界において「技術的負債（Technical Debt）」は繰り返し話題になり、しばしば炎上しています。 技術的負債という概念の生みの親は Ward Cunningham （ウォード・カニンガム）です。彼は 1992 年にオブジェクト指向プログラミングの国際カンファレンス OOPSLA '92 の Experience Report でコードの初回リリースを負債に例えました（"Shipping first time code is like going into debt"）。 Ward Cunningham はソフトウェアの世界に多くの貢献を果たしてきました。Wiki の発明者であり、XP と TDD の父 Kent Beck の師匠のような存在であり、建築の世界の「パタン・ランゲージ」を Kent Beck と共にソフトウェアに輸入した人であり、「アジャイルソフトウェア開
AirPods Pro を使って英会話の訓練をしながら Kubernetes をはじめとするあらゆるテクノロジーについて学べるすごい学習法
AirPods Pro を使って英会話の訓練をしながら Kubernetes をはじめとするあらゆるテクノロジーについて学べるすごい学習法 Dec 2, 2019 約 1 年ぶりにブログを書くにあたって、めちゃくちゃ釣りっぽいタイトルにしてみました。 (昨日すでに別の記事が出ていますが、書き始めたのはこちらが先でした) この記事は AirPods Pro のアフィリエイトによる小銭稼ぎ (まぁ今現在 Amazon では売り切れてるけど) と、僕のあらゆる物事に対する学習・訓練に対する考え方をまとめて、識者からフィードバックを得ることを目的にしています。 で、その両方を達成する上で都合がいいので、AirPods Pro を使ったシャドーイングを題材に書いてみようと思います。学習に関する考え方についてはいかにもわかってる風に書きますが、素人が適当なことを言っているだけなので、暇つぶし程度にご笑
私はこうやってGoogleに入りました
Ryoichi Imaizumi | 今泉竜一 @r_ima 「でも入れないし…」というコメントが多いので、次は誰かに「私はこうやってGoogleに入った」というエントリーを書いて1000ブクマ目指してほしい。 twitter.com/hatebu/status/… 2019-03-25 08:32:25 Ryoichi Imaizumi | 今泉竜一 @r_ima (Good question!) 期待していたのは、面接でこの問題が出て、こう答えて受かった、という話ではなくて、どういう勉強/準備をしたのか、という話です。面接の時点で英語はどれ位話せたかとか、データ構造やアルゴリズムの勉強は特別に準備したかとか、コーティングはどれ位のレベルだったか、とかです。 twitter.com/tjo_datasci/st… 2019-03-25 10:31:17
Bus factor - Wikipedia
The bus factor is a measurement of the risk resulting from information and capabilities not being shared among team members, derived from the phrase "in case they get hit by a bus". It is also known as the bus problem, truck factor,[1] or bus/truck number.[citation needed] The concept is similar to the much older idea of key person risk, but considers the consequences of losing key technical exper
Advantages and Disadvantages of a Monolithic Repository
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15. CERNでのソフトウェアエンジニアリング
CERNでソフトウェアエンジニアとして仕事をしている高橋祐花さんと、CERNでの話やスイスでの暮らし、外国語、フェミニズムなどについて話をしました。出演者: 高橋祐花 (@00_)、Rui Ueyama (@rui314) https://turingcomplete.fm/15 ハッシュタグは#tcfmです。 TCFMはサポーターの投げ銭によって収益を上げています。このコンテンツに課金してもいいよという方はぜひクリエイター支援サイトPatreonから登録してご協力ください。 イントロ (0:00) CERNはWWWが発明された場所 (1:25) Patreonを使ってサポーター制度を導入 (2:50) CERNの粒子加速器が生成するペタバイトレベルのデータを処理している (8:27) TensorFlowを使って太陽系外の惑星を発見する話 (14:39) C++で大量のデータを処理 (1
Rethinking programming
In this edition of the Radar column, we look at how the tools and techniques of programming are poised to evolve. We need to rethink the role of the programmer Look for the industry to become more stratified and specialized. The programming world will increasingly be split between highly trained professionals and people who don’t have a deep background but have a lot of experience building things.
シリコンバレーから失意の帰国をした十年選手のITエンジニア、生き残るため大学院で情報科学を学ぶ - Findy Engineer Lab
はじめまして、白山文彦（@fushiroyama）と申します。 インフラエンジニアとして5年、ソフトウェアエンジニアとして7年ほど働いて、現在は多国籍企業でクラウド関連の仕事に従事しています。 今年に入ってから、会社員としてフルタイムで勤務しながら、大学院の博士前期課程（修士課程）で情報科学を学んでいます。 この記事では、ITエンジニアとして10年以上もご飯を食べていながら、どうして今になって大学院生という道を選んだのか。業務で身についたものと、大学でしか学べないものとの違いは何なのか。そして最後に、それをどのように今後のキャリアにつなげていこうと考えているのか。そのあたりの葛藤や心の動きをシェアできたらなと考えています。 社会人大学院について 理系技術者は米国で圧倒的に尊敬されている 米国のエンジニアと日本のエンジニアの違い 学位と職業に強い関連がある米国 年齢に関係なく学位を目指すのが
The #1 bug predictor is not technical, it's organizational complexity
(Higher numbers are better. A more detailed description follows.) That's pretty interesting! Organizational structure has the highest precision, and the highest recall. (Again, more on the details later). That's pretty interesting, isn't it? The distance to decision makers and the number of developers working on a project is clearly and unambiguously the issue that is the best predictor of future
Black Hat
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Software engineering for machine learning: a case study | the morning paper
the morning paper a random walk through Computer Science research, by Adrian Colyer Made delightfully fast by strattic Software engineering for machine learning: a case study Amershi et al., ICSE’19 Previously on The Morning Paper we’ve looked at the spread of machine learning through Facebook and Google and some of the lessons learned together with processes and tools to address the challenges ar
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