1000万件オーバーのレコードのデータをカジュアルに扱うための心構え - joker1007’s diary
自分が所属している会社のメンバーの教育用資料として、それなりの規模のデータを扱う時に前提として意識しておかなければいけないことをざっくりまとめたので、弊社特有の話は除外して公開用に整理してみました。 大規模データ処理、分散処理に慣れている人にとっては今更改めて言うことじゃないだろ、みたいな話ばかりだと思いますが、急激にデータスケールが増大してしまったりすると環境に開発者の意識が追い付かないこともあるかと思います。 そういったケースで参考にできるかもしれません。 弊社は基本的にAWSによって運用されているので、AWSを前提にした様なキーワードやサービス名が出てきます。後、句読点があったり無かったりしますが、ご容赦ください。 追記: 社内用の資料の編集なのでかなりハイコンテキストな内容だから誤解するかもしれませんが、これらはそもそもRDBの話ではありません。(関係無くは無いけど) 1000万オ
いい人を採りたければ、つべこべ言わず、給料を高くすればいいんですよ。
いい人が採れない、定着しないので、話を聞いてほしいと言われ、何度か相談に乗ったことがある。 ただ、話としては簡単で、「いい人」が採れない理由は一発でわかる。 「給料が普通」（というか、むしろ能力に比して安い）だからだ。 では、仕事が面白そうなのかと言えば、それも普通。 特に簡単というわけではないが、ありふれた仕事。特に高い技術力が必要なわけではない。 世の中にニーズはあるが、古くからある仕事で、成長性も低い。 会社のブランド力・知名度も普通。 特に悪評もないが、要するに無名の中小企業だ。 当たり前のこととして、何もせずとも優秀な応募者が殺到するのは、給料が高く、仕事が面白く、友達に自慢できる職場だ。 だから、「いい人を集めたいなら、まず給料を2、3割上げたほうがいいのでは。」と回答すると、 社長は言った。 「でも、うちには創業当時からの理念がある。カネとか、そういうものではなく、理念に共感
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