政府CIOの「デジタル・ガバメント推進標準ガイドライン実践ガイドブック」が とても良かったので紹介したい - Qiita
これって何？ 政府CIOとは、内閣から任命され日本行政のシステム全体を統括する「日本政府のCIO」です。この政府CIOをサポートするのが各省庁を担当する50名近い政府CIO補佐官からなる政府CIOチームです。（組織としては、内閣官房 情報通信技術（ＩＴ）総合戦略室というようです） この政府CIOチームがとりまとめた政府職員向けのIT調達とシステム導入に関する標準が「デジタル・ガバメント推進標準ガイドライン」です。 このガイドラインは「本編」「解説書」「実践ガイド」の3点構成になっています。 中でも今日ご紹介したいのが上図一番右の「実践ガイドブック」です。 これを読むと何が手に入るのか？ 一言でいえば、「システム開発プロジェクトの歩き方」です。（一言でいう必要なかったか） 組織で商用のシステムを企画して開発・導入・そして維持運用していくための基本所作（型）を知ることができます。 （あくまでも
【レポート】巨大なレガシーシステムを時代の潮流に乗せる方法 - Accenture流 最新Fintech事例 - - TECH PLAY Magazine
2018年3月26日（月）19時30分より、「【Accenture流 最新Fintech事例】巨大なレガシーシステムを時代の潮流に乗せる方法」が開催されました。 「レガシーなシステムにおけるFinTech事例」をテーマにアクセンチュアが主催する本イベントには、定員を大きく上回る申込みが殺到。当日は当選した約70名が参加しました。 登壇者と講演のテーマは下記の通りです。 「Business Agilityを実現するレガシーモダナイゼーション」 アクセンチュア株式会社 杉山泰之さん 「Journey To Cloudで実現する次世代IT」 アクセンチュア株式会社 伊藤欣也さん 「先端テクノロジーによる金融ITアーキテクチャ」 アクセンチュア株式会社 鈴木章太郎さん それでは内容を紹介します！ Business Agilityを実現するレガシーモダナイゼーション まずは杉山さんの登壇です。杉山さ
IT業界で働く者の基礎知識となるクラウドネイティブ とは？ - Qiita
クラウドネイティブを推進する約500団体が参画する CNCF (Cloud Native Computing Foundation)に、クラウドネイティブの定義が公開されている。これは、IT業界で働く者の基礎知識であると言えるので、クラウドネイティブの定義を詳細に調べた結果を以下にまとめる。 CNCFとは CNCFは2015年7月に発表され、約50社が集まり2016年1月に正式発足した。最初の発表から4年後2019年11月のメンバーは約500団体で、大手クラウド事業者、ミドルウェア企業、ハードウェア製造企業、オープンソース・ソフトウェア企業、大学、その他非営利団体などが加入している。 CNCFは、The Linux Foundationの下で運営され、クラウドとコンテナに関連する横並びの活動として、Cloud Foundry Foundation、Xen Project, Open Con
事例で解説する、超高速開発に向く案件と向かない案件
事例で解説する、超高速開発に向く案件と向かない案件：本当はうさんくさくない、超高速開発のリアル（1/4 ページ） 超高速開発は、従来のシステム開発の課題を全て解決するわけではありません。実際の導入事例を参照しながら、どんな案件が超高速開発に向いているのか見極めるコツを伝授します。 「超高速開発のリアル」を本音でお伝えする本連載は、第1回で「超高速開発」がどのようなものであるかについてご紹介しました。超高速開発は、従来のシステム開発の課題を全て解決する“銀の弾丸”というわけではありません。システム開発案件が超高速開発に向いているか否かを見極める必要があります。 第2回の今回は、筆者が担当するSCSKの「FastAPP※1」を使った超高速開発の事例を通して、“リアル”な実態と見極めのポイントをご紹介します。 なお、連載は全3回を予定しています。 第1回 超高速開発の概要 （ルート42 高橋一成
Reactを使って本気でアンケートシステムをつくった - Qiita
この記事は エムスリー Advent Calendar 2017 の25日目の記事です。 普段はDB・サーバサイド・クライアントサイドまでの設計・実装・運用を扱っていますが、この記事ではReactを使って開発したシステムについてを紹介しようと思います。 作ったもの アンケートシステム(survey-designer-js)を作り、社内で使っていました。またOSSとしてレポジトリに公開もしています。 GitHub DEMO なお公開しているのはクライアントサイドのみで、サーバサイドの実装は公開していません。なお、エムスリー社内で使用しているものはこのレポジトリからフォークしたものとなっています。 下記のような機能を備えています。 ページの作成 ページ内への設問の作成 複数選択肢 単一選択肢(ラジオボタン) 単一選択肢(プルダウン) 数値記入 1行テキスト 複数行テキスト 表形式 都道府県 説
Docker Compose - docker-compose.yml リファレンス - Qiita
原文：Compose file version 3 reference https://docs.docker.com/compose/compose-file/ docker-compose.yml で定義される各々のサービスは、特定の image か build を指定する必要があります。その他のキーはオプションであり、docker run コマンドラインのものと似ています。 docker run と同様に、Dockerfile で指定されたオプションがデフォルトとして尊重されます（例：CMD,EXPOSE,VOLUME,ENV）。そのため、docker-compose.yml で再び定義する必要はありません。 image タグや image ID の一部です。ローカルでもリモートでも構いません。ローカルに存在しなければ、Compose はイメージを取得（pull）します。
MSA化レベル定義 - 低レベルなマイクロサービスはただのファイル連携と見分けがつかない - arclamp
「低レベルなマイクロサービスアーキテクチャ（MSA）」というのは「ただの基幹システムとのファイル連携」でいいんだよ、という話。 Level 5 | Richmond, Virginia | Rebecca Morgan | Flickr MSAというのは「どこかに存在する完成されたシステム」ではなく、現状のシステムを不断の努力によって進化させていった結果です。MSAに決まった構成はありません。あくまでもプラクティスやパターンがあり、それらの実現を手助けするソフトウェア製品（OSS）があるだけです。 というわけで、「MSAに取り組む」というのは道は遠くても（見えなくても）「目の前のシステムの継続的な改善に取り組む」ことでしかないのですが、最先端の話しかないと差が大きすぎてどう取り組めばいいのか分からない、あるいは再構築しか道はないと感じてしまうのだと思います。そこで段階的なレベル上げができる
無料のシステム開発テンプレート集（Excel版）: ある SE のつぶやき
はじめに システム開発を効率よく進めるための１つの方法として、システム開発のテンプレートを使用することがあります。 ですが、システム開発のテンプレートは企業内で閉じてしまっていてなかなかインターネットで公開されることはありません。 ですので、システム開発で使用するであろうテンプレート集を Excel で作成して公開します。もちろん無料で商用利用可能です。改変も OK です。 プロジェクト管理用 スケジュール管理などのプロジェクト管理用のテンプレートはなかなかないのですが、プロジェクト管理の補助となるようなテンプレートを用意しました。 プロジェクト管理ツールは、別記事の「フリーで使えるプロジェクト管理ツールまとめ」をご参照ください。
AWS X-Rayで簡単パフォーマンス可視化 - Qiita
他にも色々な監視ツールでパフォーマンス計測ができるが、AWSを使用しているならこっちもいいかなと思い(pythonにも対応してるし)使ってみた。 1. 準備 公式ドキュメント 環境は手元のMACで構築 OS : Mac OS Sierra 10.12.6 python : 2.7.10 AWS X-Ray daemon version: 2.0.0 事前にAWSの access key / secret key を取得して設定済みとする 動作としては直接AWSの方へプッシュするのではなく、ローカル環境で動かしているデーモンへ一端バッファリングしてから送られる。 ダウンロード $pip install aws-xray-sdk $curl -O https://s3.dualstack.us-east-2.amazonaws.com/aws-xray-assets.us-east-2/xra
アジャイル開発と反復型開発は違うのか？ - Cube Lilac
所用で Code Complete を読んでいると「反復型開発 (Iterative and Incremental Development)」と言うキーワードが出てきました*1。「反復」と言う単語を聞いてまず思い浮かんだのは昨今よく話題になっている「アジャイル開発」なのですが、「アジャイル開発」と言うキーワードが指しているものと「反復型開発」と言うキーワードが指しているものは果たして同じなのかどうか自分では判断が付かなかったので Web 上の記事を漁ってみる事にしました。 漁ってみた結果ですが、少なくとも「完全に同一のものである」と言う認識の人はほとんどいないようです。 インクリメンタル型開発とイテレーティブ型開発を合わせたソフトウェア開発手法のこと。システム全体をいくつかの部分に分割して反復しながら機能や品質を洗練し、それを段階的に全体に統合していく開発プロセスをいう。狭義にはアジャイ
アジャイル開発と反復開発の落とし穴
前回「『現状のソフトウェア開発は間違っていないか？』（プロセス編）」では、ウォーターフォール開発の問題点と改善方法を示した。さて、前回お話ししたようにウォーターフォール開発は本来、いくらプロセス改善をしたとしてもイノベーティブな開発がしにくい。ならば、反復開発（*1）やアジャイル開発に変えてしまおう、といいたいところ。しかし、導入するのであれば、それぞれのプロセスの特徴と弱点をしっかりと知っておくことが必要である。 ウォーターフォール開発からの乗り換えを考えている方々だけではなく、いまアジャイル開発や反復開発を実践している方たちにもぜひ一読してほしい。 （*1）反復開発とは例えばRUP（Rational Unified Process）やUP（Unified Process）のこと。 反復開発とアジャイル開発の違い 反復開発とアジャイル開発は、繰り返し型開発という意味では同じように思われる
エンタープライズアジャイル徒然草 | オブジェクトの広場
本コラムでは、筆者が「エンタープライズアジャイル」に関係すると判断した雑多なトピックスを徒然なるがままに取り上げて論じていくつもりである。第 1 回は、筆者が最近執筆に関与した書籍「エンタープライズアジャイルの可能性とその実現への提言」 [1] 向けに執筆した「よく見られるアンチパターンと落とし穴」を掲載する。 エンタープライズアジャイルの実現を阻む障害を理解するために、本記事では日本の企業でアジャイル開発を行う際のアンチパターンを説明する。従来の開発方法に大きく手を加えないアジャイル開発風の開発を行うことでは、アジャイル開発の良さは現れないことがよく分かるだろう。 1. 「うちでもアジャイル開発やってみました」アンチパターン 日本の企業でアジャイル開発を試みる場合、明確な失敗ではないものの、単発のお試しで終わることも多いように思える。これを「うちでもアジャイル開発やってみました」アンチパ
「なんちゃってアジャイル」15のアンチパターン | Biblichor - scent of classics
ユーザーメリットを早期に実現するため、迅速かつ適応的にソフトウェア開発を行う「アジャイル開発」。 うまく実施できれば素晴らしい力を発揮するのだが、ややもすると「なんちゃってアジャイル」に陥ってしまうことも…。 過去のプロジェクトの経験から、プロジェクト進行のなかで陥りがちな「なんちゃってアジャイル」の罠と、それを引き起こすカンチガイの原因についてまとめてみた。 チーム環境 "なんちゃってスクラム"編 「アジャイル開発」に必須なのが、チームメンバーが協働で目標に向かうための環境づくり。 以下のことが起きていたら要注意。 1. プロジェクトの目標があいまい プロジェクトの目標について、プロダクトオーナーとスクラムマスターで言っていることが違う場合は要注意。 2. リリース時期が決まっていない プロジェクトのリリース時期が決まっていない場合や、簡単に変更になる場合は要注意。 ずるずると「リリース
アジャイル開発でよく見られるアンチパターンと落とし穴、その対策
■ 本章では、アジャイル開発に取り組む際の典型的なアンチパターンをまず説明する。さらにそのようなアンチパターンを防ぎ、アジャイル開発をよりよく活用したり、導入するための提言を当勉強会の実行委員の講演に基づき提供する。 エンタープライズアジャイルの実現を阻む障害を理解するために、まず日本企業でアジャイル開発を行う際の失敗例について触れておこう。現状の開発方法に大きく手を加えずにアジャイル開発の形だけをなぞってみることは、ネガティブな影響しかもたらさないことがよくわかるだろう。 2.1.1. 「うちでもアジャイル開発やってみました」アンチパターン 日本の企業でアジャイル開発を試みる場合、明確な失敗ではないものの、単発のお試しで終わることも多い。これを「うちでもアジャイル開発やってみました」アンチパターンと名付けてみる。 このアンチパターンの各ステップには、さまざまな落とし穴が存在する。落とし穴
アジャイル開発を支えるアーキテクチャ設計とは
近年日本のソフトウェア開発チームでも取り入れられるようになったアジャイル/DevOps開発では,今まで主流であったウォーターフォール開発と異なり,短い開発サイクルの中で小刻みなフィードバックループと改善活動を繰り返しながら開発する特徴がある.そのため,品質保証や信頼性でのメトリクス活用においても,メトリクスにもとづいたQAテストを実施することは依然重要であるが,それに加え開発から運用までの一連のプロセスの中でプロダクトとプロセスの品質を見える化し継続的な改善活動を促進するフィードバックを提供することがアジャイル開発では求められる.また、DevOps開発では本番稼働中のシステムについてもレジリエンスの枠組みで障害やバグに関するフィード バックを獲得し継続的に学習する.本講演ではアジャイル /DevOps の品質保証と信頼性におけるメトリクス活用の方法について事例も交えながら紹介する.
Seleniumで挑む、SPAのE2Eテスト自動化
Webアプリケーションのフロントエンドを作る上で話題になりがちなSPA（Single Page Application）ですが、SPAのE2E（End-to-End）テストについて話題になることはあまりないと思います。筆者は、仕事でSPAのSeleniumテストを書いたことがあり、Seleniumで通常のWebアプリとあまり変わらずテストできる一方、気をつけるべき特徴もあると感じました。第6回の今回は、筆者の経験を元に、実際の業務でSPAのSeleniumテストを書く上での知見を紹介します。 illustration by iwasawa SPAの特徴 SPAとは、WebアプリケーションやWebサイトを単一のページのみで構成し、ユーザーが操作したときにブラウザの画面遷移なしで現在のページを動的に書き換えるものです。ユーザーは画面遷移によってUXが途切れることがないので、よりネイティブなアプ
AWS Deep Learning AMI の更新: TensorFlow、Apache MXNet、Keras、PyTorch の新バージョン | Amazon Web Services
Amazon Web Services ブログ AWS Deep Learning AMI の更新: TensorFlow、Apache MXNet、Keras、PyTorch の新バージョン TensorFlow、PyTorch、Keras、最新バージョンの Apache MXNet 1.0 などを含む様々なフレームワークにわたり、NVIDIA Tesla V100 “Volta” GPUs でのトレーニング速度を大幅に改善するため、AWS Deep Learning AMI を更新しました。 現在使用可能な AMI には主に 2 つのタイプがあります。Conda ベースの AWS Deep Learning AMI は、一般的に使用されているフレームワークの最新のポイントリリース (事前設定済みの CUDA、ノートブック、サポートしているライブラリを含む) を Conda ベースの仮想
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http://gartner-em.jp/dc2017/report/JDC17_23A_AWS_DL.pdf
エンタープライズアジャイルと全体最適について ～アーキテクチャ設計とウォーターフォールの必要性～
AWS Black Belt Online Seminar AWSサービスを利用したアプリケーション開発を始めよう
