45歳以上はMongoDBを使ったシステムが使えなくなる件 - Qiita
MongoDBを使うシステムが、最近多いと思います。 2.6系(安定版)の最新2.6.7ですが、Date型のインポート処理にバグがありそうです。 「1970/01/01」以前の Date型 を mongoexport すると、負の "$numberLong" として出力されるのですが、それを mongoimport すると、それ以降のフィールドが欠落してしまうのです。 例えば、ユーザマスタに「誕生日」フィールドがあると、45歳以上の人は「1970/01/01」以前の値が入っているわけで、マスタデータを移行したりでもすると、その人のフィールドがガッツリ無くなってしまいます。でも若手は大丈夫だから「どうせ部長の使い方がおかしいんでしょwww」といういつもの「偉い人に限って障害が発生する」パターンが展開されます。 大急ぎで調べた所、以下が判明しました。 2.6形式 "1965-11-17T00:
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、
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