![無理に受注を増やすと「悪いお客さん」の連鎖が起こる](https://cdn-ak-scissors.b.st-hatena.com/image/square/eab5d7ccc5fc23db1ec475dbce64fa63e63fb982/height=288;version=1;width=512/https%3A%2F%2Fxtech.nikkei.com%2Fit%2Fatcl%2Fcolumn%2F17%2F030300065%2F041100008%2Ftopm.jpg%3F20220512)
1.テスト書かなくていいので、工数減らしてください。 ソフトを作る以上、なんらかのテストは必要です。実行して結果を見るとか、ブラウザで表示するとか。その確認を楽にするためにテストを書くのに、テストを書かないからといって工数が大幅に減るわけではありません。そして、いざバグが発生したりすると、切り分けのために工数が必要になり、「テストが無い部分のチェックの必要」や「不安」がエンジニアのモチベーションを削って行きます。 結局のところ、「バグが発生しないことを前提に」スケジュールが組まれるだけです。 2.とりあえず動けばいいです。 とりあえず動いたとして、特定の条件で発生する致命的なバグを許してくれるのか許してくれないのか、要求側の胸三寸です。実験レベルと商用レベルでは考慮すべき障害のレベルや影響範囲が異なるのですから、何を求めるのか明確にしないと、ソフトウェアは動きません。なぜなら、コンピュータ
David Starr 著。 David Starr は、Scrum.org のチーフ ソフトウェア クラフトマンであり、ソフトウェア開発という専門職の能力を向上させることに注力しています。 彼は、オンライン テクニカル コミュニティである ElegantCode.com の設立者でもあります。 2012 年 7 月 スクラム フレームワーク特有のリーン品質と、リーン思考を使用してスクラム チームの生産性を向上させるために役立つさまざまな方法について考察します。 対象 Team Foundation Server Overview Seeing Scrum Through the Lean Lens Toward Leaner Scrum Conclusion アジャイル ソフトウェア開発に関する現在の議論では、ソフトウェアの開発活動を計画、監視、実行するための 3 つのツールとして、スク
本格入門シリーズjQuery本格入門 ~JavaScript開発・デザイン効率化の基礎からAjax・QUnitまで 2012年1月10日紙版発売 沖林正紀 著 B5変形判/520ページ 定価3,630円(本体3,300円+税10%) ISBN 978-4-7741-4892-2 ただいま弊社在庫はございません。 Amazon 楽天ブックス ヨドバシ.com 本書のサポートページサンプルファイルのダウンロードや正誤表など この本の概要 JavaScriptで効率的に開発・デザインするために欠かせない定番ライブラリの基礎から応用まで1冊でマスター。要素の指定,属性値とプロパティといった初歩知識から, 見栄えのよいデザインを手軽に実現するjQuery UI 新しく追加されたDeferredオブジェクトの使い方 jQueryテンプレートプラグイン 2種類のAjax セキュリティへの配慮 QUnit
2002年、当時設立したばかりの会社に入り、何もない状態から、コンテンツとシステムを作り続け8年が経った。日々、試行錯誤しながら、それなりに会社も大きくなり、まだ、大成功とは言えないけど、それなりにうまくやってきたつもりだ。 しかしながら、その8年という短くはない時間の中で、色々な課題や問題が発生し、その時々正しい選択をしてきたつもりだったけど、反省点も多い。もう一度スタートアップに参加するとしたら、やり直したいところや、もっと早くこうしていれば良かったというところがたくさんある。 そんなわけで、次の挑戦のときに忘れないように、また、もしかして誰かの参考くらいになればと思い、メモっておくことにした。1 まず、反省点の前に、何をやっているのかというのを簡単に。 ビジネスとしては、英語e-learningのWebサービス(ネットを使った英語のお勉強)をASPな形で、企業や大学などに提供している
ビジネスデータを分析するビジネスインテリジェンス(BI)分野の新たなプラットフォームとして注目されているHadoop。Hadoopでは、どのようなデータ分析が可能なのでしょうか? 現在、Hadoopビジネスの牽引役であるClouderaのJeff Hammerbracher氏が、Hadoopでデータ分析が可能なビジネス上の課題を示した「10 Common Hadoop-able problems」(Hadoop化可能な10の一般的課題)と題したプレゼンテーションを公開しています。 Hadoopにとって得意な処理とは、複雑で複数のデータソースからなる大量のデータの分析であり、それをバッチ処理の並列実行によって実現することです。 従来は、データがあまりに複雑だったり膨大だっために、計算時間やコストなどの理由で実現が難しかった処理でも、Hadoopによる低コスト化、計算時間の短縮、高い柔軟性など
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