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グーグルのバグ予測アルゴリズムを実装したツール「bugspots」、オープンソースで公開
ソースコードのなかでバグが多いのは、より高頻度に、かつ最近になって集中的に直している部分。これが、グーグルで採用された「バグ予測アルゴリズム」であることを、先月の記事「グーグルはコードの品質向上のため「バグ予測アルゴリズム」を採用している」で紹介しました。 そのバグ予測アルゴリズムを実装したツール「bugspots」がオープンソースとして公開されています。 gitのレポジトリを分析 bugspotsはRubyで記述されており、gitのレポジトリから履歴を読み込んで分析し、どのモジュールにバグが含まれている確率が高いかを示してくれます。 以下のようにインストールして実行（説明ページから引用）。 $> gem install bugspots $> git bugspots /path/to/repo $> git bugspots . # (in current git directory)
グーグルはコードの品質向上のため「バグ予測アルゴリズム」を採用している
グーグルでは、社内のプログラマによって作り出される大量のコードの品質を保つため、チェックイン前にユニットテストとコードレビューが行われているそうです。しかし、コードが大量になってくると、ユニットテストやレビューをすり抜けるバグも少なからず発生します。 そこでコードの品質をさらに高めるために、グーグルでは「バグ予測アルゴリズム」を採用。バグがありそうな部分をレビュアーにアドバイスする仕組みを採用したとのこと。 そのバグ予測アルゴリズムとはどんなものなのか。Google Engineering Toolsブログに投稿されたエントリ「Bug Prediction at Google」（グーグルにおけるバグ予測）で説明されています。 ソースコードの修正履歴を基に予測 コードの中にバグがありそうな箇所を分析する手法としては、「ソフトウェアメトリクス」がよく用いられます。これはコードを静的に分析して、
「少人数のチームの方がソフトウェアの品質は高い」実証的ソフトウェア工学の研究会が開催
統計や実証を通してソフトウェア工学を研究していく、それが「エンピリカルソフトウェア工学」（Empirical Software Engineering、実証的ソフトウェア工学）です。「第一回エンピリカルソフトウェア工学研究会」が、12月10日に都内で開催されました。 基調講演では、マイクロソフトリサーチで研究をしているDr. Thomas Zimmermann氏が登壇。開発組織の構造がソフトウェアにどう影響するのか、バグ報告書やバグ報告者と修正されるバグの優先順位の関係、そしてエンピリカルソフトウェア工学という「データ指向のソフトウェア工学」を、どのようにソフトウェア開発における意志決定に役立ていくのか、といった内容の講演でした。 開発組織の構造がソフトウェア品質に及ぼす影響は？ マイクロソフトリサーチのDr. Thomas Zimmermann氏。 今日はいくつかのテーマについて紹介した
JavaScriptが遅い4つの原因とは？
1つ前の記事「JavaScriptをいかに高速化するか、IE9、Firefoxの取り組み」では、IE9とFirefoxにおけるJavaScriptの高速化について紹介しましたが、そもそもJavaScriptの実行速度はなぜ遅いのでしょう？ その理由について、Mozilla Japanテクニカルマーケティング担当の浅井智也氏が、スライド「Trace Monkey」でポイントをまとめています（このスライドはタイトルから分かるとおり、Firefoxの当時の新しいJavaScriptエンジン「Trace Monkey」を紹介するために1年以上前に作成されたスライドですが、1つ前の記事を見ると、ここで示された課題はいまも変わっていないようです）。 全67枚のスライドの20枚目から24枚目の5枚を以下に紹介します。 JavaScriptが遅い原因は、以下の4点にまとめられています。 インタープリタ型言
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