Continuous Integrationで、自動化されたパイプラインで継続的にテストなどでコードをチェックする仕組みのこと。

[CD](/wiki/CD)とセットでCI/CDとか言われる。

[DevOps](/wiki/DevOps)

開発と運用を分けずに一緒にバランスをとっていい感じにしていこうぜというもの。

具体的な方法論としては[CI](/wiki/CI)や[CD](/wiki/CD)など。

実装として[SRE](/wiki/SRE)がある。

DevOps


https://www.oreilly.co.jp/books/9784814400065/

[アーキテクチャデシジョンレコード](/wiki/アーキテクチャデシジョンレコード)

[アーキテクチャ量子](/wiki/アーキテクチャ量子)

[アーキテクチャの分解に関するトレードオフ](/wiki/アーキテクチャの分解に関するトレードオフ)

[分散データアクセスに関するトレードオフ](/wiki/分散データアクセスに関するトレードオフ)

[業務データの分解に関するトレードオフ](/wiki/業務データの分解に関するトレードオフ)

[サービスの粒度に関するトレードオフ](/wiki/サービスの粒度に関するトレードオフ)

[トランザクショナルサーガ](/wiki/トランザクショナルサーガ)

[コントラクトに関するトレードオフ](/wiki/コントラクトに関するトレードオフ)

ソフトウェアアーキテクチャ・ハードパーツ

[飲んだコーヒー豆リスト](/wiki/飲んだコーヒー豆リスト)
フルーティー感あるのであんまり
すごい嫌いとかでもない

コスタリカフィデルス

タングステンフィラメントを「花巻」状にコイリングし、ハロゲンガスとともに石英管に封入したヒーターのこと。
暖かいが、[カーボンヒーター](/wiki/カーボンヒーター)や[石英管ヒーター](/wiki/石英管ヒーター)よりもさらに電気代が高い。

ハロゲンヒーター


いかなる[チューリングマシン](/wiki/チューリングマシン)もエミュレートできる[チューリングマシン](/wiki/チューリングマシン)のこと

万能チューリングマシン


https://www.oreilly.co.jp/books/9784873118864/

[CLEAN](/wiki/CLEAN)

レガシーコードからの脱却


[ソフトウェアアーキテクチャ・ハードパーツ](/wiki/ソフトウェアアーキテクチャ・ハードパーツ)

データベースを分けるか？分けないか？もトレードオフである。  
  
データを分解する要因として以下のようなものがある。  
  
- 変更制御  
  - カラムの変更等の影響が多岐にわたる  
- コネクション管理  
  - 1つのデータベースだけを使うとコネクション数の管理が難しい  
- スケーラビリティ  
  - コネクション数  
  - 容量  
  - スループット  
  - パフォーマンス  
- 耐障害性  
  - 1つのデータベースだけを使うとデータベースが単一障害点となってしまう  
- [アーキテクチャ量子](/wiki/アーキテクチャ量子)
  - 1つのデータベースだけを使うと1つの[アーキテクチャ量子](/wiki/アーキテクチャ量子)となってしまう (つまり独立してデプロイできない、等)  
- データベース種別の最適化  
  - 1つのデータベースだけを使うと1つの保存方法だけしか使えない (つまりデータ特性ごとに最適な選択肢が取れない)  
  
逆に、データを統合する要因としては以下のようなものがある。  
  
- データ関係  
  - 密結合な外部キー等があるか？  
- トランザクション  
  - 単一のトランザクション単位が必要か？  
  
モノリスなデータベースを分解するには5段階のプロセスを踏むと良い。  
  
1. 分析し、ドメインを特定する  
2. ドメインごとにテーブルを割り当て、移動する  
3. コネクションをドメインごとに分離する  
4. スキーマをそれぞれのデータベースに移動する  
5. コネクションを切り替える

業務データの分解に関するトレードオフ

## 概要  
  
「ソフトウェアテストをカイゼンする50のアイデア」  
  
http://www.eijipress.co.jp/book/book.php?epcode=2085  
  
[Attribute_Component_Capability](/wiki/Attribute_Component_Capability)

ソフトウェアテストをカイゼンする50のアイデア


https://www.oreilly.co.jp/books/9784873119656/

[サーバントリーダーシップ](/wiki/サーバントリーダーシップ)

[QuANTS](/wiki/QuANTS)

[ビヨンセルール](/wiki/ビヨンセルール)

Googleのソフトウェアエンジニアリング


「そんなに好きならそいつにテスト付けときゃよかったのに」

ビヨンセルール


[飲んだコーヒー豆リスト](/wiki/飲んだコーヒー豆リスト)
かなり香りが良く酸味が強い印象がある。[エイジドマンデリン](/wiki/エイジドマンデリン)と比べるとブラックには全然向かず、砂糖やミルクと一緒に飲むと良い。
その前提であればリピしたいレベル。

ホンジュラスパトリアルカ


モノリスからサービスベースアーキテクチャを経てマイクロサービスへ移行していくためのやり方のうちの一つで、以下の様な手法。

- まるっと別アプリケーションとしてコピーして立て、それぞれ1部の機能しか使っていない状態にする。  
- その後、不要な機能をリファクタリングによって削除していく。

戦術的フォーク


[ソフトウェア見積もり_人月の暗黙知を解き明かす](/wiki/ソフトウェア見積もり_人月の暗黙知を解き明かす)の内容が書かれている。

## 第1部 見積もりの考え方  
### 第1章 見積もりとは  
  
- 「見積もり」「ターゲット」「コミットメント」の違いを意識する  
  - 見積もり：そのままの意味  
    - 「この機能の実装は何人日」  
  - ターゲット：実現したいビジネス上の目標  
    - 「何日までにこの機能を提供したい」  
  - コミットメント：機能を一定のレベルで期日までに納品するという約束  
    - 「何日までにこの機能を提供します」  
- 見積もりと計画の違いを意識する  
  - 見積もりは正確性が重要  
  - 計画は結果が重要  
  - 偉い人にターゲットを達成するための計画を聞かれているのに見積もりを単に答えてはいけない  
    - 「このプロジェクトは何人月？期限は３ヶ月なんだ」  
    - 「見積もってみたところ５ヶ月かかります」  
    - 「ふざけるな！」  
  - 開発と期日どちらが優先かどうか尋ねる  
- 良い見積もりとは偉い人の意思決定に寄与する見積もりのこと  
  
### 第2章 見積もり能力のチェック  
  
- 直感で「90％確か」な見積もりは、実際には「30%確か」  
  - なので直感で90%とか言ってはいけない  
- 見積もりなんて幅があって当然。無理に狭めようとしない  
  
### 第3章 正確な見積もりの価値  
  
- 意図的に過小に見積もることはすべきではない  
  - 過大見積もりよりも深刻な被害が起きる  
  - では過大にすれば良いかというとそうでもなく、それなりに大きくしてあとは計画とコントロールで対処せよ  
  
### 第4章 見積もり誤差はなぜ起きる？  
  
- 見積もり期間を増やしても見積もりの不確実性は上がらない  
  - プロジェクト自体があやふやなのではどんなに頑張っても上がらない  
  - 見積もり期間を増やすのではなく、要件定義や設計を固めることでしか上がらない  
- 休暇、病欠、トレーニング、ミーティング等は必ず発生する。そのためのゆとりをもたせる  
- 開発者の見積もりはすでに必ず楽観的であるので削ってはいけない  
- 見積もりに「コントロールノブ」を持たせてはいけない  
  - コントロールノブとは見積もりに入れる主観的判断のこと  
  - 見積もりの客観性と共に正確性も落ちる  
- 即興の見積もりはしない  
  - たった15分の見積もりでさえもっと正確になる  
  
## 第2部 見積もりの技法の基礎  
  
### 第7章 数えて、計算して、判断する  
  
- できるときはまず何かを数える  
- 数えられない場合にのみ計算する  
- 計算すらしないのは最終手段  
  
### 第9章 専門家の判断  
  
- タスクで分解して見積もるときは長くても2日程度の粒度にする  
  
  
## 感想  
  
「技術者の見積もりは常に楽観的」というのはその通りだと思った。  
幅がある見積もりの中で最小の部分を提出する傾向があるような気がしているし、  
実際過小に見積もる圧力があるということも書かれていた。  
  
一方で、数えるだけの方がよほど正確に見積もれるというのは不思議だった。さすがにコード行数で数えるのはどうかと思うが。  
  
過去の開発にかかった工数と関連データの保存および可視化が出来ていないと不可能な手法ではあるので、これらの重要性はかなり高い。  
  
生産性向上とか言っておいて生産性を測る指標を可視化していないなんてことがザラにある状態では正確な見積もりなんて望めないということかもしれない。

見積もり


[飲んだコーヒー豆リスト](/wiki/飲んだコーヒー豆リスト)

無難な味で結構使いやすい
安いし

モカシダモG4

<p>以下のようにプログラミングを行うこと</p>
<ul>
<li>コンシューマの観点で機能を設計する</li>
<li>サービスが何をやっているかを示す名前をつける</li>
<li>どう動くかは隠す</li>
</ul>
<p>対義語は<a href="/wiki/%E3%82%A4%E3%83%B3%E3%82%B5%E3%82%A4%E3%83%89%E3%82%A2%E3%82%A6%E3%83%88%E3%83%97%E3%83%AD%E3%82%B0%E3%83%A9%E3%83%9F%E3%83%B3%E3%82%B0">インサイドアウトプログラミング</a></p>
<p><span class="embed-block zenn-embedded zenn-embedded-card"><iframe id="zenn-embedded__6dbee90add90b" src="https://embed.zenn.studio/card#zenn-embedded__6dbee90add90b" data-content="https%3A%2F%2Fwww.oreilly.co.jp%2Fbooks%2F9784873118864%2F" frameborder="0" scrolling="no" loading="lazy"></iframe></span><a href="https://www.oreilly.co.jp/books/9784873118864/" style="display:none" target="_blank" rel="nofollow noopener noreferrer">https://www.oreilly.co.jp/books/9784873118864/</a></p>


アウトサイドインプログラミング