このブラウザーはサポートされなくなりました。 Microsoft Edge にアップグレードすると、最新の機能、セキュリティ更新プログラム、およびテクニカル サポートを利用できます。 アジャイルな手法を使用して技術的負債を返済する David Laribee すべてのコードベースには、暗くて恐ろしい隠れた場所や小道があります。非常に脆弱なコード、回帰バグが発生するコード、および処理をたどろうとするとイライラしてしまうようなコードのことです。 Ward Cunningham は、コードの、変更が困難でエラーが発生しやすい部分を金銭的負債ににたとえて、みごとな隠喩を作りました。技術的負債があると、前に進んだり、利益を得たり、"黒字" の状態を維持したりすることができなくなります。現実世界と同様に、安い負債もあります。低リスクの金融商品よりも利率の低い負債です。また、負債をさらに増やしていく高利

Talked at CloudNative Days Spring 2021 Online #CNDO2021. https://event.cloudnativedays.jp/cndo2021/talks/801

システム開発の世界において「技術的負債（Technical Debt）」は繰り返し話題になり、しばしば炎上しています。 技術的負債という概念の生みの親は Ward Cunningham （ウォード・カニンガム）です。彼は 1992 年にオブジェクト指向プログラミングの国際カンファレンス OOPSLA '92 の Experience Report でコードの初回リリースを負債に例えました（"Shipping first time code is like going into debt"）。 Ward Cunningham はソフトウェアの世界に多くの貢献を果たしてきました。Wiki の発明者であり、XP と TDD の父 Kent Beck の師匠のような存在であり、建築の世界の「パタン・ランゲージ」を Kent Beck と共にソフトウェアに輸入した人であり、「アジャイルソフトウェア開

There’s No Such Thing as Clean CodeのHacker Newsコメント経由でコードやシステム設計・最適化についての良いコメントを見つけた。どうやらHacker Newsで何度も引用されているらしいが日本語で言及された記事が見つからなかったので取り上げてみる。 コメントは2016年のSandi MetzのThe Wrong Abstractionに関するもので、発言者のcurun1rいわく「私は設計の優先順位をこの順序で学習することで、優れた開発者になれた」。*1 4つの基準と優先順位のガイドライン 状態 > 結合 > 複雑性 > コード量 私は状態 (state)、結合 (coupling)、複雑性 (complexity)、コード量 (code) の順に削減することでコードを最適化する。 コードがよりステートレスになるなら、結合を増やすこともいとわない 結

clean_architecture.md 2020/5/31追記: 自分用のメモに書いていたつもりだったのですが、たくさんのスターを頂けてとても嬉しいです。 と同時に、書きかけで中途半端な状態のドキュメントをご覧いただくことになっており、大変心苦しく思っています。 このドキュメントを完成させるために、今後以下のような更新を予定しています。 TODO部分を埋める 書籍を基にした理論・原則パートと、実装例パートを分割 現在は4層のレイヤそれぞれごとに原則の確認→実装時の課題リスト→実装例という構成ですが、同じリポジトリへの言及箇所がバラバラになってしまう問題がありました。更新後は、実装時の課題リストを全て洗い出した後にまとめて実装を確認する構成とする予定です。 2021/1/22追記: パートの分割と、クリーンアーキテクチャという概念の定義について追記を行いました。大部分の実装例パートを中心

This library of content presents a structured approach for designing applications on Azure that are scalable, secure, resilient, and highly available. The guidance is based on proven practices that we have learned from customer engagements. Introduction The cloud is changing how applications are designed and secured. Instead of monoliths, applications are decomposed into smaller, decentralized ser

gRPC vs REST: Understanding gRPC, OpenAPI and REST and when to use them in API design As most software developers no doubt know, there are two primary models for API design: RPC and REST. Regardless of model, most modern APIs are implemented by mapping them in one way or another to the same HTTP protocol. It has also become common for RPC API designs to adopt one or two ideas from HTTP while stayi

はじめに スタンフォード大学の John Ousterhout 教授が執筆された “A Philosophy of Software Design”(以下 APoSD と略す) という書籍をご存じでしょうか？ 書籍のタイトルを直訳すると、「ソフトウェア設計の哲学」となります。書籍の内容はまさに、ソフトウェア設計について扱っています。 本書籍をベースに、「A Philosophy of Software Design を30分でざっと理解する」というお題で社内ランチ勉強会が開催されました。本記事執筆者である岩瀬(@iwashi86)が発表者であり、勉強会資料は以下のとおりです。 スライド P.4 に記載したとおり、本書籍は John Ousterhout 教授の意見が強く反映されており、ソフトウェアエンジニアであれば、議論を呼ぶ箇所があります。実際、勉強会の実況Slackでは、「これはどうな

These design patterns are useful for building reliable, scalable, secure applications in the cloud. Each pattern describes the problem that the pattern addresses, considerations for applying the pattern, and an example based on Microsoft Azure. Most patterns include code samples or snippets that show how to implement the pattern on Azure. However, most patterns are relevant to any distributed syst

今日も前回に引き続きデータベース設計の話をする。今回の話で一旦データベース設計については筆を置くつもり（ブログ書いてないで原稿書けよ＞俺）であるが、その前に話をすっきりさせて置きたいと思う。最後を飾るテーマはIDの設計である。 数字しかないのに意味を含んだID前回のエントリを見ていただいた方から、次のような構造を持った学籍番号があるというフィードバックを頂いた。 全部数値で"入学年度下2桁"+"学科コード"+"学科内のあいうえお順の順位" このようなルールで割り当てた学籍番号を、単なる数値として扱うのであれば大きな問題はない。これは数値しか含まれていないので、SQLのデータ型としては単に数値型を使えば良いだろう。だが、学籍番号から入学年度を判断する、あるいは学科を判断するといった用途で使われるのであればやはり適切ではないといえる。リレーショナルモデルの観点だけからではなく、IDとして適切で

いささか刺激の強い題名は日経クロステック編集部が付けてくれたものだが若手のエンジニアを批判する意図はまったくない。題名にある「若手エンジニア」はかつての私だからである。 50代に突入した現在の私は、いわゆるWeb系企業に所属し、業務システムを含むバックエンド領域の設計と開発に従事している。もともとはPCのデスクトップアプリケーションを開発するプログラマーとして仕事を始め、途中から業務システムの設計・開発に移った。そのとき若手エンジニアであった私は「業務システムになぜRDB（リレーショナルデータベース）が必要か」、よく分からなかった。 RDBを使いこなせなかったわけではない。業務システムを使う利用者から要求を聞き、画面をつくる。部署によって要求は異なるから複数の画面ができる。画面で入出力されるデータ項目を集め、正規化してRDBにまとめ上げることはやれていたし実際につくった業務システムはきちん

Software developer, author, and host of Full Stack Radio. August 7, 2017 Over the last several years, the way I write CSS has transitioned from a very "semantic" approach to something much more like what is often called "functional CSS." Writing CSS this way can evoke a pretty visceral reaction from a lot of developers, so I'd like to explain how I got to this point and share some of the lessons a

ちなみに、最初に結論だけ言っておくと、まずSandi Metzの「オブジェクト指向設計実践ガイド」を読め、という話です それだけで終わってしまいたい気持ちはあるが、不親切過ぎるしもうちょっとRails向けの話を書こうと思う。 ただ言いたいことは、よく分かってないのに使うのは止めろということ。 自分も本で書いたりした手前、それが参考にされた結果なのかもしれないが、世の中には本当に酷いクラスが存在するもので、雑にサンプルで書くと以下の様な感じのコードが存在したりする。 class HogehogeService # Hogehogeはモデル名まんま def process(hogehoge, option_a: nil, option_b: nil, option_c: false) history = hogehoge.histories.last unless hogehoge.activ

前置き この記事、本来は Flux には Model がないのではないかと思った覚書 - ナカザンドットネット と Flux の Store が ViewModel かって話からの MVW とかどうでもいいって話 - 猫型の蓄音機は 1 分間に 45 回にゃあと鳴く のアンサーとして書き始めた記事だが、前置きだけで別テーマとなったので、前後編に分割する。 僕は元々がゲームクライアント屋だったときの発想を引きずってるのと、既存の Web の開発の文脈に対して距離を置いていることを明言しておく。あとこういうテーマでとある原稿書いていたので、頭の整理も兼ねて。 ActiveRecord の功罪を振り返る このテーマを語るにあたって、まず Rails の MVC について述べなければならない。なぜなら、フロントエンドのアーキテクチャとは、サーバーサイドの MVC の模倣に始まり、破綻し、結果として

Send feedback API design guide Stay organized with collections Save and categorize content based on your preferences. Changelog Introduction This is a general design guide for networked APIs. It has been used inside Google since 2014 and is the guide that Google follows when designing Cloud APIs and other Google APIs. This design guide is shared here to inform outside developers and to make it eas

リトライを肴に一晩酒が飲める古橋です。 大規模なデータに触れることが日常茶飯事になっている今日この頃。この分野のおもしろいところは、いつまで経っても終わらないプログラムを簡単に作れてしまうことかもしれません。エラー処理、リトライそして冪等性*1の３つを抑えていないプログラムは、小規模なデータなら問題ないが、データ量が多くなると使い物にならなくなる可能性が大です。 大規模データをバッチ処理するケース以外でも、リトライは一般にプログラムの信頼性に関わる重要な問題です。 そんなわけで、リトライに関わるいくつかのデザインパターンを、連載でまとめておこうと思います*2。 では、第1回は背景から： なぜリトライが必要なのか プログラムは色々な理由で失敗する。例えば、 A) 通信先のプログラムが高負荷すぎて応答できなかった B) メモリを消費しすぎてメモリ確保に失敗した。またはOOM KIllerに殺さ

2004年に Gregor Hohphe が「 スターバックスでは2相コミットを使わない（Starbucks Does Not Use Two-Phase Commit） 」という優れた投稿を発表しました。それを読んでいたら、学生時代にスターバックスでアルバイトをした頃がいきなり関わってきました。何年もの間に次第に分かってきたのは、プログラマでさえ有名なコーヒーショップのチェーンから学べることが思った以上にあるということです。 多くの人はスケーラビリティのあるソフトウェアを作ろうしますが、最初に考えていたよりも非常に難しいことがあります。個々のタスクをこなしているうちに「あらゆるものの重要性は等しく、同じリソースを必要とし、決まった順序で同期的に進行する」と考えてしまう罠に陥ってしまうのです。 実際には、少なくともスケーラビリティのあるシステムでは、当てはまりません。もちろんスターバックス

TL;DR; Eventual Consistencyとか言いながらどうせもっとまともな一貫性実装してることはよくあるんだからみんな適切な名前を使おうぜ。 なぜこの記事を書くのか NoSQLの文脈においてスケーラビリティとのトレードオフでEventual Consistencyという用語は結構な頻度で出てくる。 ACIDに対抗してBASE(Basicaly Avalilable, Soft state, Eventual consistency)なんて言葉が出てきたり、CAP定理の中のAとPだと言ってみたり、分散システムのスケーラビリティを高めるために人類は一貫性を諦めることに余念がない。 その一方で、諦められた一貫性に関しては雑な分類論で語られる事が多く実はもっと適切な言葉があるのに「Eventual Consistencyです」なんて言われる事が良くある。そこで、この記事では過去に並行

TL;DR; Amazon AuroraはIn-Memory DBでもなくDisk-Oriented DBでもなく、In-KVS DBとでも呼ぶべき新地平に立っている。 その斬新さたるやマスターのメインメモリはキャッシュでありながらWrite-BackでもなくWrite-Throughでもないという驚天動地。 ついでに従来のチェックポイント処理も不要になったのでスループットも向上した。 詳細が気になる人はこの記事をチェキ！ Amazon AuroraはAWSの中で利用可能なマネージド(＝運用をAWSが面倒見てくれる)なデータベースサービス。 ユーザーからはただのMySQL、もしくはPostgreSQLとして扱う事ができるのでそれらに依存する既存のアプリケーション資産をそのまま利用する事ができて、落ちたら再起動したりセキュリティパッチをダウンタイムなしで(!?)適用したりなどなどセールストー