米Yahoo!、自社で利用している継続的デリバリのためのツール「Screwdriver」をオープンソースで公開。大規模インフラに対応
米Yahoo!、自社で利用している継続的デリバリのためのツール「Screwdriver」をオープンソースで公開。大規模インフラに対応 継続的デリバリとは、おおまかに言えばプログラマがコードを変更すると自動的にビルドされ、テストが実行され、問題がなければ本番環境へのデプロイが行われることで、つねに最新のリリースを迅速にユーザーへデリバリできるというものです。いわゆるDevOpsを実現する代表的な手法です。 これを実現するためには、ソースコード管理システムでソースコードがコミットされると自動的にビルドシステムが走り、ビルドの結果を自動テストにかけて、テスト結果によりデプロイが行われるなど、一連のツールが自動的に連係して動作するシステムが必要となります。 今回公開された「Screwdriver」は、この一連の自動化を実現するためのツールです。GitHubやBitbucketなどのソースコード管理
デザイナー兼プロダクトオーナーのススメ
Designers Meetup Vol.1 http://goodpatch.connpass.com/event/26109/ でお話させていただきました
NetflixのgithubリポジトリはWeb技術の百貨店だった - DiaryException
検索しているとなにかとNetflixのgithubリポジトリがヒットするので、全部（2015/07/18現在分）調査してみた。 github APIで https://github.com/Netflix のリストを全部取得して、名前・概要・URL・最終更新日時 (なんの更新だ?) を抽出。 AWS用のプロダクトが多かったのでまずそれらと、その他という分類にした。その他はほとんどがJavaライブラリ・システムだが、一部WebアプリケーションやPythonライブラリがある。 日本語での説明はReadmeやWikiを見て書いているが、理解が正しくないかもしれない。 AWS用 aws-autoscaling Tools and Documentation about using Auto Scaling URL: https://github.com/Netflix/aws-autoscalin
GitHub社謹製！ bot開発・実行フレームワーク「Hubot」 記事一覧 | gihyo.jp
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大人のスタートアップは大人のリリースができる。そう、ChatOpsならね。 | メルカリエンジニアリング
このブログをご覧のみなさま初めまして。@siroken3です。メルカリではインフラチームに所属しており、リリースの仕組み構築を担当しています。 メルカリのリリースについて メルカリではカスタマーサポートから受け取る改善要望、プロダクトとしてまだやれてないことなど多くのタスクがあり現在も継続して開発とリリースが行われています。 Issue管理はRedmine、ソースコードのリポジトリはGitHub privateを使用しています。Pull Request(以下PR)でのコードレビューを実施、masterブランチへマージされたものをリリースするのが基本的なフローです。 一方、1年前まではリリース頻度は週1回のリリース日を決めて実施していましたが、この1年で大きく変わりました。現在では日本版とUS版を合わせて10回〜30回/日の頻度でリリースしています。この記事では大きく変わったメルカリのリリー
初めてコードレビューされる人のためのpull requestとcommitの作り方 - Qiita
pull requestの作り方について 作業途中でもpull request作ったほうがいい。 作業途中だと分かるようにwantedlyだと、[WIP]とかタイトルの最初につけてる タイトルに書くこと 作業の内容が分かるタイトル descriptionに書くこと WHY WHATを必ず書く Viewに変更がある場合は、スクリーンショットを貼る 関連のissueやpull reqeustへのリンクがあれば書く コードだけで分かりにくい箇所の説明(できるだけコードだけで分かるほうがいいけど) イメージは、初めてpull requestを見る人がmergeする上で必要な判断ができる情報があること。 どの作業をしているか、残っているか分かるように、マークダウンでチェックリスト作る git commitの方法について 僕自身まだまだcommitの単位は汚いので、今の僕レベルで気をつけていることを書
はてなブログチーム エンジニア座談会 - 株式会社はてな
2013年11月20日アプリケーションエンジニアはどのように仕事をし、どんなことを大切にしているのでしょうか。はてなでは、さまざまなサービスの開発を、複数のチームに分かれて行っています。サービス開発の現場で、はてなブログやはてなダイアリーを開発する「はてなブログチーム」から、id:onishi、id:hitode909、id:shiba_yu36、id:cockscombの4人に話を聞きました。 左からid:shiba_yu36、id:hitode909、id:cockscomb、id:onishi はじめに─本日は、はてなブログチームからプロデューサー兼ディレクターのonishiさん、そしてアプリケーションエンジニア3名にお集りいただきました。はてな社内にはいろいろなチームがありますが、特にブログチームではこのように開発している、という話をお聞きしたいと思います。よろしくお願いします。
プログラマのための文書推薦入門 (社内勉強会の発表資料) - y_uti のブログ
勤務先の社内勉強会で、機械学習を用いた文書推薦*1に関する基本的なことがらについて説明しました。その資料を公開します。 プログラマのための文書推薦入門 from y-uti 数学やコンピュータサイエンスを専門的に学んでいないエンジニアでも理解しやすいように、できるだけ数式を使わずに説明したつもりです。厳密性にはこだわっていないので、専門家からはあちこちツッコミを受ける内容かもしれません。 プログラマ向けということで、実際にコンピュータ上で動作を確認できるように、Wikipedia のデータを対象にして類似文書検索を行うスクリプトを作成しました。GitHub に置いてあります。 y-uti/document-recommendation · GitHub *1:推薦というより情報検索、類似文書検索という方が適切だったかもしれません。
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