対案のない批判は単なる床屋談義であり、新橋の飲み屋でやってくれという空気を感じたので、自分のできる事を考えた。 実のところ、新橋の飲み屋で楽しく飲むのは大好きである。飲めば飲むほど饒舌になる。単なるヨッパライのおやじである。ブログなんていうのは所詮世界規模のヨタ話である。閑話休題 まあ、偉い人を批判するのは簡単である。大企業を批判するのも簡単である。あー、すっきりした、という感じである。じゃあ、おまえは、どれだけエライのか。そーゆー感じである。ご説ごもっとも、おっしゃるとおりである。 わたしはコンピュータが好きだ。プログラムを読んだり作ったりすることが好きだ。こーゆー事を書くと、おめー頭おかしいんじゃないか、と思われたりするのだが、昔はそれを口外するのがはばかられた雰囲気があったのかもしれないが、この年になると憶面もなく、そーゆー事を声を大にして言う。別にそーゆーことを声を大にして言っても

Oracle DatabaseWorld の全セッション動画が日本語字幕付きにて視聴いただけます。自然言語による問合せ、AIベクトル検索、True Cache, JSON Duality, OCI GoldenGate Stream, GoldenGate 23ai, SQL Firewall, 23aiの高可用性、など様々なトピックを扱っています。

プログラマという職業。プログラムを作って給与を得る。が、定義かと思うけど、オープンソースを趣味で作っていてそれで所得を得ていない人は、じゃあ、プロのプログラマと言えないのか。 日本のIT産業のしょぼさは、ソフトウェア開発を人月単価でやりとりするところにあるというのが多くの人の指摘するところである。SIベンダーのエライ人が、学生の「大学では何を勉強すればいいですか」という質問に対して、「弊社では教育システムが完備していますから、大丈夫です」というような頓珍漢な答えをする。大学での専門的な勉強を期待しないということは、単に人を頭数で見ていることに他ならない。 「求人、プログラマ、未経験」を試しにぐーぐるしてみるとぞろぞろある。（求人　プログラマ　未経験 の検索結果 約 1,160,000 件中 1 - 10 件目 (0.08 秒) ） 誰でもできることをやっているとしたら、それはもう単価勝負に

実のところ60年代、70年代にMITにいたわけではないので直接見聞きしたわけではないのだが当時のMITの研究室にたむろっていてプログラマ達に暗黙のうちに了解されていた哲学、倫理、あるいは夢みたいなものがハッカー倫理とよばれるものだ。 スティーブン・レビー「 ハッカーズ」で次のように記している。 コンピュータへのアクセス、加えて、何であれ、世界の機能の仕方について教えてくれるものへのアクセスは無制限かつ全面的でなければならない。実地体験の要求を決っして拒んではならない。 すべての情報は自由に利用できなければならない。 権威を信用するな－－反中央集権を進めよう。 ハッカーは、学歴、年齢、人種、地位のような、まやかしの基準ではなく、そのハッキングによって判断されなければならない。 芸術や美をコンピュータで作り出すことは可能である。 コンピュータは人生をよいほうに変えうる。 フリーソフトウェアある

「開発工程を別々に担当してはいけない」は思いのほか多数のブックマークを頂いた。コメントやブックマークを拝見しながらあれやこれや考えた。わたしの飛躍する思考というか雑な議論で辟易している方もいらっしゃるかとは思うがもう少しお付き合いいただければ幸いである。 わたしの経験は、このブログの読者の皆さんはご存知かもしれないが、ソフトウェア製品の開発経験に偏っている。米国系ハードウェアベンダーでコンパイラやRDBMS製品を開発していた。その後西海岸のソフトウェアベンダーに転職してそこでRDBMS製品の開発に従事した。そしてOSSの可能性を信じてミラクル・リナックスの設立に参加したのが約7年前である。顧客向けアプリケーション、例えば社内システム構築（人事、財務、購買などなど）の経験はない。 さて先の「開発工程を別々に担当してはいけない」ではいろいろな論点をごった煮風に突っ込んだものだから分かりにくくな

そもそも、プログラマの基礎体力ってなんだろう。学校でアルゴリズムの基礎を習うとか、プログラミング言語を習うとか、あるいはコンピュータの基礎を習うとかそういうことなのだろうか。 断片的な情報を獲得するのなら確かにインターネットや書籍でどうにかなる。しかし、職業プログラマとして一目置かれる存在になるための基礎体力ってなんだろう。 高校や大学などでプログラマの基礎体力は身につくのだろうか。 プログラムと言っても、ゲームのプログラムから、顧客の要求に従ったアプリケーションプログラム、組み込み機器の制御プログラム、あるいはOSやら、コンパイラやら、RDBMSやらの基盤ソフトウェアなど様々ある。 わたしの場合、子供の頃、初めてコンピュータに触る機会があって、その時のなにやら得体の知れない興奮みたいなものが結局のところコンピュータ関連の職業につくことになったのだが、知識０から鍛えるべきプログラマの基礎体

学ぶ方法を学ぶことは重要だ。知識は陳腐化する。しかし、学ぶ方法というのは、道具立てが変わってもかなり安定的で変化は少ない。 インターネットのおかげで確かに知識の取得方法は劇的に変化した。量的な変化が質的な変化に転換した。なんでもかんでもインターネットで検索してからことをはじめるという感じになってしまった。あんまりじっくり考える機会がなくなったような気がしないでもない。 かつてプロセスプログラミングと言う概念が流行った。最近ではあんまり言わないがソフトウェア開発の究極の姿だと言われた。ソフトウェアは人が作るのだが（当たり前だけど）、そのプロセスを厳密に記述していければ、つまりコンピュータが理解可能なくらい精密に記述できれば、ソフトウェア作製も自動化できるのではないかというアイデアである。随分荒唐無稽なことを言うとあなたは思うかもしれないがあながち夢物語ではない。 例えば、ソフトウェア開発では

わたしは、90年代にシリコンバレーにいたとき、シリコンバレー日記と言うものを書いていてWebで公開していた。今そのサイトはないのであるが、インターネットのWebアーカイブにその内容が残っている。先日「プロセスプログラミングの実践方法」というエントリでデバッグの話を書いたので、それつながりということで、当時、記した日記を全文転載し、ちょっと長くなるが後書き的な解説を加えたい。文体が微妙に違うがご愛嬌と言うことでご勘弁願いたい。 転載始まりデバッグ 誰もが使っている言葉なんだけど，実のところよく分からない言葉というのがある．少なくとも，なんとなくの定義はあるのだけど厳密な全員が納得できるような定義があるようでない言葉というのがある． デバッグというのも実はわかったようでいてよく分からない．とりあえづ，デバッグというのはプログラムのバグを直す作業だとしよう．そうするとプログラムのバグとは何か？と

OProfile とはOProfile はカーネルも含めたシステム全体のプロファイリングを行います。システ ム全体の処理時間が、カーネル、各カーネルモジュール、各ユーザープログラム、各 共有ライブラリのうちのどの部分で消費されたかという統計を得ることができます。 この統計はバイナリイメージごと、あるいは関数ごと、より詳細にアドレスごととい うように多様な形式で表示できます。OProfile はパフォーマンスカウンタを利用してハードウェアイベントに基づいた プロファイリングを行うことができます。パフォーマンスカウンタによって測定でき るイベントは、アーキテクチャーモデルにより異なりますが、例えば、キャッシュミ ス、クロックサイクル、TLB ミスといったイベントを測定できます。 そのため、さまざまな側面からプロファイリングを行うことが可能です。2.5 系のカーネルのバージョン 2.5.43 か

「大規模ソフトウェアの効率的な理解(その1、2、3、4、5、6)」などという大袈裟なタイトルでブログを書いたが、今回は一気に実践編ということでフリーソフトウェア定番のデバッガ gdb の実践的使い方について記す。 プログラマの日々には、プログラムを書くためのエディタ、プログラムをコンパイル(あるいは実行)するためのコンパイラ(あるいはインタプリタ)、そしてプログラムを理解するためのデバッガという三種の神器が必須である。 この定番はわたしの場合xemacs/gcc/gdbである。前々職(DECという会社に務めていた)の場合、それぞれプロプライアトリな物を使っていたので微妙に異なるがやることは一緒である。 gdbは何のために利用するかというと、プログラムを理解するために利用する。デバッガなんだからデバッグのために利用するというのは、gdbの底力の半分も利用していないと言ってさしつかえない。 g

動的理解、静的理解 ソフトウェアの理解のもう一つの視点は、ソフトウェアの動的な理解と静的な理解というのがある。 動的というのはソフトウェアを実行した時の挙動のことをさし、静的というのはソフトウェア(プログラム)の字面をさす。 静的な側面からの理解はソフトウェアのコードを読み、そこから何らかの形でプログラムの挙動を理解していくというアプローチになる。字面からの理解ということで、ディレクトリ構造やファイル名や変数の命名規則、コードリファレンスなどが静的な理解の対象になる。 動的な理解は、デバッガによる実行、プロファイラ、トレーサー、ベンチマーク、リグレッションテスト等々実行結果による理解となる。各種ツールが理解を支援してくれる。 ソフトウェアというものは、単純化すれば、ある入力に対して何らかの出力をする機械ととらえれば、ソフトウェアを理解するという事は、その入出力の組を知ることに他ならない。動

巨視的、微視的な理解 大規模ソフトウェアを理解する視点として、巨視的な理解、微視的な理解というのがある。巨視的な理解では、ソフトウェアをトップダウンに全体像から細部へと理解の道筋をたどる。一方、微視的な理解では、逆に細部から全体像へとボトムアップな理解の道筋をとおる。 規模の理解というのは、典型的な巨視的な理解の手法であり、ソースコードの解析は微視的な手法である。どちらも重要な視点で、それぞれの手法をバランスよく利用する必要がある。 大規模ソフトウェアの場合、微視的な視点からスタートすると、その規模のため、時間がおそろしくかかるという特徴があるので、最初は、巨視的な理解からはじめるのが王道である。その理解のプロセスの中で、興味のあるサブコンポーネント(論理的あるいは物理的な部分)へ到達したとして、そのサブコンポーネントの理解は徹底的に微視的な視点からはいるという方法もある。 例えば、あるソ

規模の把握 大規模ソフトウェアの理解はいろいろな観点からのアプローチがある。ソースコード一式(通常tarballと呼ばれている)を入手し、適当なディレクトリに展開する事からはじまる。tarballではなく、CVSのようなソース管理システムから直接入手する場合もある。 tar.gzというような形式の場合、$ tar xvzf XXXX.tar.gz というようなコマンドで展開する。$ cd XXXX してざっとディレクトリをながめる。通常、READMEないしINSTALLなどのファイルがあるので最初にそれを良く読む。またDocsなどというドキュメントを置いておく場所があれば、その中になにがあるかをざっと見る。 いきなりソースコードを変更するのではなく、このようにディレクトリ構造を調べたり、規模の把握をしたり、おおまかな骨格を理解するようにする。ディレクトリ構造は当該ソフトウェアの物理的構造を