ソフトウェアテストの実行を機械学習で効率化する。Jenkins作者の川口氏が立ち上げた「Launchable」で実現しようとしていることとは（前編）
ソフトウェアテストの実行を機械学習で効率化する。Jenkins作者の川口氏が立ち上げた「Launchable」で実現しようとしていることとは（前編） Jenkinsの作者として知られる川口耕介氏は、昨年米国で新会社「Launchable」を立ち上げ、日本にもその100％子会社であるLaunchable Japanを近日中に立ち上げ予定です。 Jenkinsの登場がテストやビルドの自動化を促進し、ソフトウェアの開発生産性を向上させたことは明らかでしょう。川口氏によると、Launchableは機械学習などの技術を用いてそれをさらに前進させるものだとしています。 インタビューを行った5月末の時点で、同社は米国に6人、日本に4人と10人ほどの体制で製品開発を進めています。 果たしてLaunchableはどのようなビジョンで何を実現しようとしているのか、同社共同創業者兼共同CEOの川口氏と、Laun
これが大規模SIerな弊社のデファクトスタンダードな開発スタイルだ！！ - そこに仁義はあるのか(仮)
受託開発やっている、いまの開発スタイルを書く。 この前のブログはわりとフォーカスをしぼったはなしだったので、今回は簡単に全体のはなし。（書く順番が逆っぽい） 今回のプロジェクトではアーキテクトとして、この↓開発スタイルの構築と運用をしていて学び多い。 バージョン管理はGit プロジェクト用サーバーにGitBucketをたててソースコードを管理している。 オフショアと仕事をするなど、開発拠点がわかれることが多い。 ソースコードに対してロックをとったりしちゃうと、他の人が開発すすめられなくなるし、拠点別れて並行開発する大規模案件だからこそ、Gitを使う必要がある。 各開発者がブランチをきって開発をして、プルリクでレビュー依頼、からのマージをすることで、レビューが済んでいるソースしかmasterブランチに取り込まれない、というのもイイ。 弊社の”エンジニア”はみんな当たり前のようにGitを使って
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