10年モノのインフラを3年がかりでカイゼンした - Qiita
CI いちおうJenkinsが立ってました。失敗して赤くなってるジョブが大半で、かといって誰が治すわけでもなく、よくわからないけど失敗したり成功したり、とにかく不安定でした。 CloudWatchのメトリクスで眺めて、EBSのIOPSクレジットの枯渇から激遅になって、Jenkinsジョブのタイムアウト設定で失敗になる、まで明らかにしました。その時の対処は、IOPSクレジット上限サイズの1TBのSSDのEBSを付けることと、同時並行で動けるJenkinsジョブ数に上限を設けることで、落ち着くようになりました。 とはいえ「Jenkinsおじさん」問題があるので、CIをどうにか民主化する必要があります。SaaSから検討して、TravisCIとCircleCIが最終候補になって、トラブルシュートをSSHでできるのを決め手に、CircleCIを導入しました。 8月末にCircleCI1.0が死んだと
ググるのをやめるとプログラムの生産性が上がるかもしれない - メソッド屋のブログ
今日はプログラミングの生産性に対して気づきがあったのでシェアしてみたい。 なぜ米国の人は生産性が高いのだろう プログラミングの生産性に関しては以前から興味がありいくつかのポストで考えたことをシェアしてきた。私は職業柄、いろんな国でいろんな人々とプログラミングを一緒にする機会が多い。その時に頻繁に感じるのは、平均的に言うと、アメリカの人プログラマが生産性が高い確率が高くて、しかもコードもきれいだという傾向にある。アメリカでお客さんと一緒にコードを書くと、お客さん自体が物凄く良く知っているし、実行力もある。アメリカの次と言うことでいうと、英語がネイティブの国もそれに近く、フランスなどの言語が近いところが続く感じなので、英語が物凄く影響すると思っていたし、実際すると思う。そのあたりの話はこちらのポストに書いてみた。 simplearchitect.hatenablog.com 定義での理解と、例
なぜ日本は人工知能研究で世界に勝てないか 東大・松尾豊さんが語る“根本的な原因”
――米国や中国に比べ、日本は人工知能開発で遅れているといわれています。なぜ日本はこの競争に負けているのでしょうか。 松尾さん それは、日本がインターネットで世界に負けた理由と似ているのではないでしょうか。 一つは、技術の取り入れ方が非常に遅い点。1990年代後半には若者たちが「これからはネットの時代だ！」と言っていたのに、上の年代の人たちが理解しませんでした。「信用できない」「オタクが使うだけ」と否定し、新しいものが生まれなかった。 今もそれは同じです。一口にAI、人工知能といっても、新しい技術の中心であるディープラーニングに対して、従来の分野へのこだわりが強く、拒否感が強い人も大勢います。 もう一つは、若い人が力を持っていない点。若い人が自分の裁量で自在に動けるような社会環境になっていません。彼らに裁量を与えて何かやらせれば絶対に何か起こるんですけど、それをやらせないから変化が起こらない
ちきりん on Twitter: "一流大学の法学部で憲法を学んで、なんで「経済困窮で自殺」するかな。憲法25条とか、生活保護のこと知らなかったのかしら。勉強ってほんと役立たないな。 九州大学法学部、元院生の男性、経済的に困窮し放火で自殺か https://t.co/38wgBmH2oL"
一流大学の法学部で憲法を学んで、なんで「経済困窮で自殺」するかな。憲法25条とか、生活保護のこと知らなかったのかしら。勉強ってほんと役立たないな。 九州大学法学部、元院生の男性、経済的に困窮し放火で自殺か https://t.co/38wgBmH2oL
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中国のシェア自転車、無残な末路 ブームで街にあふれ…回収されず行政が撤去：朝日新聞デジタル