Agree & Join LinkedIn By clicking Continue to join or sign in, you agree to LinkedIn’s User Agreement, Privacy Policy, and Cookie Policy. Sign in to view more content Create your free account or sign in to continue your search
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。
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
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
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
リリース、障害情報などのサービスのお知らせ
最新の人気エントリーの配信
処理を実行中です
j次のブックマーク
k前のブックマーク
lあとで読む
eコメント一覧を開く
oページを開く