例えば要件定義の期待値は、上記の計算式に当てはめると (0.5 + 4×1 + 2) / 6 = 1.17時間になります。 類推見積もり 具体例 「Aという機能を持ったシステムを開発するのに、前回は3ヶ月かかった。今回のシステムも機能が似ているので、今回も3ヶ月程度で開発できるだろう。」 特徴 過去の類似プロジェクトのデータに基づいて見積もるため、迅速に概算を出すことができます。 （これ、実はみなさん日常で何気なくやっているのではないでしょうか？？） 注意点 今回のプロジェクトと過去のプロジェクトが完全に同じであるとは限らないため、誤差が生じる可能性があります。 ボトムアップ見積もり 具体例 システム開発プロジェクトの場合 要件定義：1週間 設計：2週間 プログラミング：4週間 テスト：2週間 総合計：9週間 特徴 プロジェクトを細分化して見積もるため、より詳細で正確な見積もりが可能です。
はじめに エンジニアのみなさま、日々の学習本当にお疲れ様です！ また本記事まで足を運んでいただき本当に感謝です。 約3分程度で読めるので最後まで読んでもらえると幸いです。 要件定義関連の記事の投稿をしました。時間あればぜひ読んでみてください。 今回は「非機能要件」の 可用性 性能・拡張性 運用・保守性 移行性 セキュリティ システム環境・エコロジー の6項目について理解を深めてアウトプットしようと思います。 非機能要件｜6項目について 1. 可用性 システムが継続して利用可能な状態を維持する能力を指します。『稼働率』 で表現されます。システムは定期メンテナンスや予期しない障害により、一時的に利用できなくなることがあります。可用性は、稼働している時間と停止から復旧までの時間の割合で決まります。たとえば、Amazonの「Amazon ECS」サービスは 『99.99%』 の稼働率を保証しており
転職をしてはや10ヶ月ほど経ちました。業務で英語を使うようになったので、私もしくは同僚がよく使う英会話のフレーズを紹介します。自分のメモも兼ねています。 私のバックグラウンド エンジニアとして某会社に勤務しております。会社のメンバーは外国の方が多く、状況にもよりますが全体の40~50%くらいは英語でミーティング、Slackでも英語でやり取りすることが多々あります。そんな中で気付きとしてあったのが、同じ表現を使って会話をすることが多いなという点です。ある程度パターンとしていくつかのフレーズを覚えておけばそれなりに業務の会話ができるのでは？と思いこの記事を書いています。なお、以下私の環境については注意してください。 外国の方が多いといっても、ノンネイティブや日本人も多く、英語ができない人に対しても理解がある環境です。（ネイティブ90%以上といった環境とは違う） エンジニア同士の会話が多いので、
僕は2018年にPLEXという会社を立ち上げました。それから５年、メンバーは200人を超え、今期の売上は30億円を見込んでいます。資金調達は今のところしていませんが、新規事業への投資ができるぐらいの利益も出ています。 まだまだ「大成功！」とまではいえませんが、この先の大きな成長を見据えられるぐらいには、安定して伸びてきました。 ただ、僕自身は決してビジネスセンスがあるタイプではありません。実は学生時代も含めると４つほど、「なんとなくいけそう」と感覚で事業を作っては、伸びずに潰してしまったんです。 だからこそ、今回は事業を立ち上げる前に入念な「事前準備」をしました。徹底的にリサーチをして、ビジネスの成功パターンを学んで、仮説を検証する。そのうえで事業を立ち上げた。 その結果気づいたのが、 事業づくりにはちゃんと「やり方」があって、実は誰でもできるレベルまで落とし込める ということです。 起業
大規模言語モデル (LLM) の学習データに含まれない知識（各社の特有の書類など）を踏まえてLLMに回答させる際に最早必須となってきたRAG (Retrieval-Augumented Generation)。 今回はそんなRAGのSurvey論文を元に、RAGの変遷や構成要素、新たに出てきた技術を俯瞰していきます。 Survey論文へのリンクはこちら arxiv.org RAGとは LLMはそれ単体で回答させると、質問によってはハルシネーションや学習時のデータにはなかった情報を生成時に加味できないといった問題から正しくない回答を生成することが多々あります。例えば世間一般に公開されていない自社の就業規則や業務標準についてをChatGPTに質問しても、正しい回答は得られません。 そのような問題への対応としてRAGが使われます。 「LLM単体で適切な回答を生成できないなら、ユーザーの質問を元に
michiはGo 1.22のEnhanced ServeMuxに合わせて設計された設計されたルーティングライブラリです。 以下で試すことができます。 機能 net/httpと100%の互換性 - http.ServerMux, http.Handler and http.HandlerFunc Enhanced http.ServeMux - Go 1.22からHTTP Methodの指定とPathValueの取得ができます。 chiのようなインターフェース - Route, Group, With and chi middlewares 外部パッケージへの依存はありません - 標準packageのみを利用しています 軽量 - コードは160行以下です。 michiはHandlerのセットアップだけをサポートしており、ルーティング機能はhttp.ServeMuxへ委譲します。 パフォーマン
HTMXのCEOに就任したので[1]、記念に記事を書きたいと思います。 HTMXサイトのエッセイ[2]はどれも珠玉の出来で評判ですが、それらを読んでもわかるとおり、HTMXは「Webはこうあるべき」という主義主張のあるライブラリです。その主義主張のかなり初歩的な前提を書きたいと思います。 Reactはなぜだめか、という話です。 21日追記 ちょっと誤解が生じているために書き足しますが、Reactのパフォーマンス(及びそれ以外のこと)への批判というのはHTMX固有のものではありません。SvelteやSolidJSといった新興JSフレームワークやRails等の非JS WEBフレームワーク、SSG開発者たち、それからReact開発者たち自身といった多様なWEB開発者たちに共有されている見方です。この記事の最後の方でReact批判記事のリンク集を引用していますが、そういった多様なバックボーンの人た
www.hageatama.org blog.hatenablog.com 自分の周辺でネットの開通で事故っている人に向けて書いた記事が、2023年のはてなブログで年間3位になっちゃった奴の続編です。引っ越しシーズンでまたアクセスがちょこちょこと伸びてるので今度こそ書き上げるぞ！と思ってたのに、言いたいこと全部書いたら電柱見上げる話で長文になってしまい完結しませんでした……。 前回のような、一般向け想定の妥協はしません。今回は本当の誰得記事なので、拾える枝葉も残しましたし、読みやすさも捨てました。 そもそも私自身、別にネットワークエンジニアどころか、IT業界の人間ですらないので専門的な正しさは保証できません。ぜひフィードバックはほしいし、何ならこの上位互換の記事を書いてください。私が読みたい。 【主張の概要】 光コンセントが元からある物件を選べ フレッツ光回線でプロバイダをいつでも切り替え
概要 あるサンプルコードのベンチマークを測定したところ、期待していたよりも18倍速い結果が出力されました。バイナリを調査してみると、メモリ読み出しの命令が1つ増えるだけでこの性能差が生じていました。さらに調査を進めると、ARMアーキテクチャは連続したメモリへの書き込みを1つにマージし、実行を省略する可能性があることがわかりました。そのため、一般的なベンチマークのように複数回の測定結果を平均化するやり方では、正しい速度を測定できていませんでした。 「パフォーマンスを解釈するのにアーキテクチャの理解が不可欠だった事例」として面白かったのでこの記事を書いてみました。Go言語で説明しますが、言語に依存しない話だと思います。 得られた教訓 バイナリを見ても説明できない性能差は、アーキテクチャの理解によって説明できることがある マイクロベンチマークは、何を計測しているのかを理解した上で実施する必要があ
オンラインゲームを作ろう！と思ったことがある方は、 こちらの講演記事を1度は見たことがあるのではないでしょうか。 www.4gamer.net こちらの講演は、具体例を交えながら非常に分かりやすくオンラインゲームの主な同期方式が説明してあり、 2024年現在でもオンラインゲームの基礎を学ぶ資料として真っ先に名前を上げる最高の資料です。 しかしながら講演は2010年のものであり、オンラインゲームはこの10年余りで進化しています。 この辺りの進化の話を簡単にまとめつつ、オンラインゲームの同期方式の選び方を紹介します。 （上記講演記事の知識/用語を前提としているため、先に上記記事をお読みください。） オンラインゲームの民主化について 技術の話をする前に。 近年、「マルチプレイヤーゲーム」と聞いてオフラインの画面分割ゲームを想像する人はいないと言って良いほど オンラインゲームは民主化されてきました
メッセージパッシングの世界にようこそ。 ここしばらくはアクターモデルばっかりやってるおじさんです。 アクターモデルといえば、多くの方々はAkka/Pekkoを連想すると思います。 pekko.apache.org akka.io が、実はGoでも実践に投入できるレベルのものがいくつかあります。 proto.actor cloud.ergo.services 今回はprotoactor-goを使って、スキャッタ・ギャザー実装の解説をしていきます。 アクターモデル自体の解説はしませんので、 わかっている方 or 興味ある方向けにはなりますのでご了承ください。 スキャッタ・ギャザーって何？ エンタープライズ統合パターンという、 テクノロジーに依存しないソリューションとしてメッセージングを扱ったパターンがあり、 そのうちの一つがこのスキャッタ・ギャザーです。 Enterprise Integrat
こんにちは！ブロックチェーンチームでエンジニアをしている id:dorapon2000 です。最近買ってよかったものは「潮の華 あおさといわしふりかけ」です。 今回は Git の Squash マージについての知見を共有したいと思います。端的に言うと、 チーム開発で Non Fast-Forward マージをやめて Squash マージを採用し、再び Non Fast-Forward マージに戻した経緯の説明です。Squash マージを運用に導入するか考えたことがある方の参考になればと思います。 Squash マージとは マージには 3 種類ありますね。みなさんはトピックブランチを main へマージする際にどのマージ方法を利用していますか？ Fast-Forward マージ git merge --ff-only Non Fast-Forward マージ git merge --no-f
こんにちは、技術部プラットフォームグループのそめやポチです。最近はpng形式の画像をjpeg形式に変換する仕事をしています。 この記事では、私が社内のKubernetesクラスタのお世話をしているときに出会ったトラブルとその解決方法、またトラブルが起こった原因について説明します。トラブルの原因についてはKubernetes, Nginx, Linuxの3つのプロダクトについて、コードリーディングをしながら解説します。 直面した事象 急にKubernetesクラスタ内のNginxコンテナが起動しなくなりました。 GMOペパボが提供しているサービスの一つであるminneでは、検証用のKubernetesクラスタを利用しています。本番環境で使用しているKubernetesクラスタを模倣した、開発・検証のための環境です。そのクラスタ内でトラブルが起きていました。 トラブルの説明をするために、まずこ
モジュラモノリスにおいてトランザクションはどうあるべきなのかについて整理している資料が少ない気付きがあったので「簡易的に」整理しました
OCHaCafe Season4 #4の資料です． デモのソースコード等は
本稿は Gergely Orosz 氏によって書かれた次の記事の日本語翻訳です。著者に翻訳の許可を得て公開しています。 blog.pragmaticengineer.com また本稿は DeepL Pro を使って下訳したものに手を加えています。日本語翻訳の不具合または誤訳については Gergely Orosz 氏ではなく、本稿のコメント欄にお願いします。 著者も機械翻訳を下地にしたやり方に関心をもたれたようです。 The article translated to Japanese: https://t.co/4uynyyhm4E The author was transparent and noted that the article is a modification of an ML-translated article. This person managed to transl
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