未明の2時間半。一心不乱にコードに集中 ──中島聡流プログラミングの流儀 #OpenGL 2014.01.29 Category：【連載】ギークたちの『仕事の流儀』 Tag：OpenGL ,中島聡 米国マイクロソフト社でWindows95/98、Internet Explorer3.0/4.0 のソフトウェア・アーキテクトを務めたことで知られる、UIEvolution創設者の中島聡氏。 開発者としての日米にまたがる豊富な経験をふまえ、IT業界やそこで働くプログラマたちへ向けて、ブログなどで切れ味のよい提言を続けている。現在も毎朝4時起床してコードを書く現役エンジニアである中島氏に、プログラミングの流儀を聞いた。 by 馬場美由紀 （CodeIQ中の人） 未明に起きて仕事。昼寝は「18分間」と決めている ──現在はアメリカを拠点に活動されていますが、最近の中島さんの関心事は何ですか？ いま「

こんにちは、システム本部長の松岡です。 はじめに 今回はミクシィの物作りの中で、技術的な負債を返済する取り組みの一つについてご紹介します。 ミクシィは2012年8月にユニット制に移行しました。これはユーザーファーストな開発を促進するための挑戦です。 裁量権が各ユニット長に落ちることで早い判断と実施が可能になります。 反面、ソースコードがユニットごとに完全に疎結合しているわけではありませんので、早い判断と実施の結果、他のユニットに迷惑がかかるかもしれません。 いつまでも、どの開発者も困らないような開発を進めていければ、問題ないことですが、これまでの開発で負債として溜まってきた事、今後の進め方次第でいずれ行き詰まる事があるとも考えています。 そこで、負債を解消するため or 未来に積まないための対応が必要となります。 ミクシィはとても技術に理解のある会社です。 私含め経営陣から積極的に負債を返

例によってこれは「業務システム」に関する議論である。ゲームソフトでも組込み系でもＢ２Ｃサイトでもサービス系でもなく、販売管理システムや生産管理システムといった基幹系業務支援システム（ＤＢ構造が複雑なシステムといってもいい）に限った話だ。その種のシステムをアジャイル開発しようと考えるのであれば、それまでにシステム全体の「あるべきデータモデル」が確立されていなければならない。 業務システムを「身体」に喩えるなら、データモデルは「骨格の設計図」に相当する。いっぽうアジャイル開発で導き出せるのは身体の表面上の諸問題、すなわち「皮膚のぐあい」とか「顔つき」のようなものだ。そういった特徴についていかに緻密に決定できても、それらから「あるべき骨格の姿」は導けない。 ＤＢ構造のそういった特性を公知させたのが、前回記事で説明した「ＤＯＡ（データ中心アプローチ）」だった。機能のあり方を確立したうえでデータのあ

Redmine, git, Jenkins などプロジェクト管理ツールの状態を横断的かつリアルタイムに表示するWebアプリ『Dashbozu』を作りました。 これを使えば、一つの画面でプロジェクトの”今”の状態を把握できます。 WebSocketを用いているので、ただ開いているだけで、次々と情報を得ることができます。 iPadで開きっぱなしにして、机の上に置いておくような使い方を想定しています。 なぜこれを作ったか 一般的なソフトウェア開発現場では Redmineでチケットを作成する gitでコミットを繰り返し、中央レポジトリにpushする JenkinsによるCIが実行される 結果を確認し、Redmineのチケットを閉じる という流れで作業が進んでいきます。 これらの作業の中で、開発者は「適切な」タイミングでチェックとフィードバックをすることを求められます。 例えば、チェックのタイミング

NoSQLデータモデリング技法.markdown #NoSQLデータモデリング技法 原文：NoSQL Data Modeling Techniques « Highly Scalable Blog I translated this article for study. contact matope[dot]ono[gmail] if any problem. NoSQLデータベースはスケーラビリティ、パフォーマンス、一貫性といった様々な非機能要件から比較される。NoSQLのこの側面は実践と理論の両面からよく研究されている。ある種の非機能特性はNoSQLを利用する主な動機であり、NoSQLシステムによく適用されるCAP定理がそうであるように分散システムの基本的原則だからだ。一方で、NoSQLデータモデリングはあまり研究されておらず、リレーショナルデータベースに見られるようなシステマティック

システム本部技術部たんぽぽグループの加藤和良です。すこし前の話になりますが Software Design 2012年2月号 にテストのはなしを書きました。gihyo.jp から全文が読めますので、ぜひご覧いただければと思います。なお、現在発売中の2012年3月号にも弊社の佐藤が寄稿しています。 この記事がきっかけになり、先日おこなわれた 第五回 Jenkins 勉強会 でも発表の機会をいただきましたので、その スライド を公開します。 会場の識字率の高さを考慮し (話すことを一字一句書くと先に読まれてしまうので) スライドは文字少なめで作りました。これだけ見ても何を話したかよくわからないと思うので、いくつか補足します。 Jenkins で Perl のプロジェクトを管理する はじめに、Jenkins で Perl のプロジェクトを管理するための、一般・基本的な部分について説明しました。J

何回かにわたって「動的参照関係」における整合性に関する問題をとりあげた。とくに、「参照先」が更新された場合に起こり得る不整合について説明した。ただしそれらは「静的参照関係（通常の外部キー制約）」を含め、あくまでも「参照レコードが存在するかどうか」の問題である。 しかし、「参照レコードが存在するかどうか」は多彩な制約の一部でしかない。それ以外にもさまざまな制約があって、それらすべてについて「参照先レコードが更新された場合の不整合問題」がつきまとう。「参照元」におけるバリデーション（制約にもとづく整合性の検証）はこれまでまともに対処されてきたが、何度か書いたように、「参照先」をバリデーションの起点とする不整合問題は見過ごされがちだった。これを、参照元と参照先の双方で対処すべき問題という意味で「バリデーションの双方向性問題」と呼ぶことにしよう。 具体例を見よう。たとえば次のモデルのテーブルＣにお

IBM Developer is your one-stop location for getting hands-on training and learning in-demand skills on relevant technologies such as generative AI, data science, AI, and open source.

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、

ＤＢに含まれるテーブルを「マスターとトランザクション」、あるいは「リソースとイベント」に分ける管理方針は広く取り入れられている。加えて、それらの中間的な区分として「残高」を想定することで、モデルをより効果的に理解できるようになる。 ただし、「マスターかトランザクションか」や「リソースかイベントか」の区別も、「残高」の区別も、テーブル固有の属性ではない。あくまでも、「他のテーブルとの相対的な関係」において認識される「役割」のような概念である。 つまり、あるテーブルがたまたまイベントテーブルとみなされているとしても、別の文脈ではリソース的、あるいは在庫的なものとして扱われることもある。ある場面で「父親」である人物が、別の場面では「息子」になったり「叔父」になったりするのと同じ話だ。それをふまえたうえでの議論として理解してほしい。 さて、「残高テーブル」の大きな特徴は、多くの場合「正規化崩し」の

3. 自己紹介 1992年～1997年 某ゲーム会社 プログラマ SFC,GB,PS1,N64のゲーム開発経験 1998年～現在 日本工学院八王子専門学校 @mozmoz1972 専任講師 プログラミング教育を中心に担当 twitterもfacebookも実名です。よかったらフォローしてください。

多くのSIerフレームワークでは、Excelなどのツールを使ってコードを自動生成することで「製造」コストを下げるということに注力しています。 しかし、アジャイル開発ではContinuous Deliveryにあるように、ビルド、テスト、リリースの自動化に重きを置き、コーディングは初期のひな形生成はしても、最終的には手でメンテナンス可能なクリーンなコードを保つという考え方をします。

私の所属している会社では、2年程前にバージョン管理システムをSubversionからGitに移行し、現在まで開発フローを試行錯誤してきました。ようやく形になってきたということで、守秘義務に接触しない程度に紹介＆考察していきたいと思います。 形になってきたとはいえ、まだまだ試行錯誤中ですので色々なツッコミは大歓迎です。 現在の開発フローの俯瞰図# 現在の開発フローを俯瞰してみると大体下記図のような感じになっています。途中で図を書くのが面倒になった都合上、Jenkinsさんが１人しか居ませんが、実際はmasterブランチの他にreleaseブランチも監視してもらっています。 以降この図を元に話を進めていきたと思います。 Gitoriousを利用して自由に開発# GitoriousというGitHubに似たサービスがあります。このGitoriousはオープンソースとしても公開されていますので社内に