すべてのフェーズでミスが重なった ―全銀ネットとNTTデータ、全銀システム通信障害の詳細を説明 | gihyo.jp
すべてのフェーズでミスが重なった ―全銀ネットとNTTデータ、全銀システム通信障害の詳細を説明 全国銀行資金決済ネットワーク（以下、全銀ネット）とNTTデータは12月1日、2023年10月10日～11日にかけて全国銀行データ通信システム（以下、全銀システム）で発生した通信障害に関する報道関係者向けの説明会を開催しました。本件についてはNTTデータが11月6日に行った途中経過報告の内容をもとにレポートしましたが、今回、全銀ネットとNTTデータが揃って会見を行ったことで、より詳細な障害の原因が判明したので、あらためてその内容を検証してみたいと思います。 説明会の登壇者。左から、全銀ネット 企画部長 千葉雄一氏、事務局長兼業務部長 小林健一氏、理事長 辻松雄氏、NTTデータ 代表取締役社長佐々木 裕氏、取締役副社長執行役員 鈴木正範氏 なお、全銀ネットとNTTデータは、今回の障害に関して金融
毎日何度も本番環境にデプロイをしている話 - Mitsuyuki.Shiiba
CircleCI に入って色々と面白いなぁって思いながら毎日楽しんでる。その楽しんでることのひとつに Git のブランチモデルがある。最初はびっくりしたけど、慣れるととても良い 最初に言っておくと、この手法がどこにでも当てはまるとは思ってない。業種や、開発形態、プロダクトのタイプなどによって合うやり方は違う。単に CircleCI には、この手法がとても合ってるなぁと思う トランクベースのブランチモデル タスクに着手するときは、まずメインブランチからそのタスク用のブランチを作る。develop ブランチや release ブランチみたいな長く生きてるブランチはない。そのタスク用のブランチにコミットをプッシュしたらプルリクエストを出す。そして、レビューが終わればメインブランチにマージされる。タスクに着手してからマージまで、はやければ1時間ぐらい。長くてもだいたい2,3日くらい そして、メイン
Testing on the Toilet - Mike Bland
Testing on the Toilet (aka TotT) is the most visible achievement of the Testing Grouplet. Starting as an offhand joke during a meeting, TotT has become a genuine Google institution since 2006, and is one of the most effective ways to spread ideas, generate discussion, and drive new internal tool adoption within the company. As the Washington Post noted in the article Building a ‘Googley’ Workforce
自動テストに限界を感じた私がなぜ形式手法に魅了されたのか - 若くない何かの悩み
長らく自動テストとテスト容易設計を生業としてきましたが、最近は色々な限界を感じて形式手法に取り組んでいます。 この記事では、既存の自動テストのどこに限界を感じてなぜ形式手法が必要なのかの私見を説明します。なお、私もまだ完全理解には程遠いため間違いがあるかもしれません。ご指摘やご意見はぜひ Kuniwak までいただけると嬉しいです。 著者について プログラマです。開発プロセスをよくするための自発的な自動テストを支援する仕事をしています（経歴）。ここ一年は R&D 的な位置付けで形式手法もやっています。 自動テストの限界 自動テストとは 私がここ数年悩んでいたことは、iOS や Web アプリなどのモデル層のバグを従来の自動テストで見つけられないことでした。ただ、いきなりこの話で始めると理解しづらいと思うので簡単な例から出発します。 この記事でいう自動テストとは以下のようにテスト対象を実際に
Kohsuke Kawaguchi + Launchable = Smarter Testing, Faster DevOps
Kohsuke Kawaguchi + Launchable = Smarter Testing, Faster DevOps How Kohsuke's experiences and challenges in the DevOps industry lead to creating Launchable. Key TakeawaysAs the creator of Jenkins, I had the unique privilege to go see many software development teams around the world. And a consistent theme has been emerging: relying on data to drive velocity and quality. Focusing on harnessing data
WireMock - flexible, open source API mocking
WireMock is community-driven, with user-contributed documentation and an active Slack community where all ideas and questions are welcome. What's NEW? WireMock API Template Library Test against popular 3rd-party services in a few clicks! Browse our library of mock API templates and examples, find the API that you need, and mock it in seconds - on your local machine or in the cloud. Learn More... R
american fuzzy lop
American fuzzy lop is a security-oriented fuzzer that employs a novel type of compile-time instrumentation and genetic algorithms to automatically discover clean, interesting test cases that trigger new internal states in the targeted binary. This substantially improves the functional coverage for the fuzzed code. The compact synthesized corpora produced by the tool are also useful for seeding oth
開発イテレーション偏重 - 兼雑記
開発イテレーションを早くすれば、かなりの問題が勝手に解決される、と信じています。なんか最近、他の要素を軽視しすぎていたり、特にイテレーション速度に影響しなさそうなことすらしている気がしていて、信仰とかのレベルかもしれない、という気がしてきたので、ちょっと書いてみようかなと。主に C++ の話です。 仕事とかしてると良い判断力が求められたりしますが、判断というのは結構難しいですよね。アプローチ A と B で悩んだ時に、手が速ければ両方できたりします。開発イテレーションを無限に速くすると、必要とされる判断力はゼロに漸近していきます。やったね。 2手で変更の正当性を高速に確認できるようにする make (かその他のビルドコマンド)てやったらビルドができて、 make check (かその他のテストスクリプト)てやったら遅くないテストが全部走る、という体勢が好きです。試すためにはあっちのディレク
ファジングと統計学 - Qiita
はじめに 本稿ではファジングのシードスケジューリング問題に対する統計学的なアプローチについてまとめる。統計学、強化学習の基礎、特に二項分布と標本検定および多腕バンディット問題については既知とする。 ファジングとはソフトウェアのバグ(特に脆弱性)を発見するためのソフトウェアテストの一種で、テスト対象のプログラムに多種多様な入力を与えて実行し、何らかの不具合を生じさせた入力を記録していくテスト方式だ。勿論複数の入力が同一のバグ(root cause)を引き起こしている可能性もあるため、これらの記録された入力はファジング後のトリアージというプロセスでバグと1:1に対応する様にDeduplication(重複除去)され、データベースに記録される。この一連の流れをファジングキャンペーンという。 GoogleのOSS-Fuzzの例 ランダムテストとの最大の違いは、ファジングはプログラムを実行した際の状
Getafix: How Facebook tools learn to fix bugs automatically
Facebook has built a tool called Getafix that automatically finds fixes for bugs and offers them to engineers to approve. This allows engineers to work more effectively, and it promotes better overall code quality. We believe Getafix is the first tool of its kind to be deployed to production at Facebook scale, contributing to the stability and performance of apps that billions of people use. Getaf
Predictive test selection: A more efficient way to ensure reliability of code changes
Predictive test selection: A more efficient way to ensure reliability of code changes To develop new product features and updates efficiently, we use a trunk-based development model for changes to our codebase. Once an engineer’s code change has been accepted into the main branch (the trunk), we strive to make it visible quickly to every other engineer working on that product or service. This trun
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Smoke testing (software) - Wikipedia
In computer programming and software testing, smoke testing (also confidence testing, sanity testing,[1] build verification test (BVT)[2][3][4] and build acceptance test) is preliminary testing or sanity testing to reveal simple failures severe enough to, for example, reject a prospective software release. Smoke tests are a subset of test cases that cover the most important functionality of a comp
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Java Bugs with and without Fuzzing – AFL-based Java fuzzers and the Java Security Manager | floyd's
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Fuzz-Testing the Snappy Compression Algorithm