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エンジニアリングの生産性に最適化されたアプリケーション・セキュリティ
アジャイル・アプリケーション・セキュリティの著者であり、SafeStackの創設者でもあるLaura Bell Main氏は最近、「Decoding Dev Culture 2024」と題したウェビナーを開催し、2024年のセキュリティについて「現場からの視点」を提供した。Bell氏は、自身の経験と SafeStack の 12 か月にわたる調査から、DevSecOps 実践者が SAST やその他のツールへの過度の集中から脱却する必要性について論じた。彼女は、セキュリティプロセスとツールに関連する開発者の経験をよりよく理解することを提唱した。Bell氏は、効果的なセキュリティ・オーナーシップはコミュニケーションの改善を通じて促進され、エンジニアの生産性にプラスの影響を与えることができると説明した。
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ソフトウェアチームにおけるテストの影響
テスターがソフトウェアチームに貢献する方法として、品質ギャップを伝えること、良いテストのために場を整えること、自動化コードを書くことが挙げられる。Maaret Pyhäjärvi氏によれば、私たちはテスターではなく、テスト自体について考える必要があるという。チームメンバー間のコラボレーションやコミュニケーションは、製品やユーザー体験に有益な影響をもたらす。
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QCon London: Trainline社における、マイクロサービスアーキテクチャと技術組織のスケーリング
先日開催されたQCon Londonカンファレンスにて、Trainline社のCTOが、過去5年間における同社のシステム・アーキテクチャと組織構造の進化について講演した。同社は、テクノロジー・プラットフォームの性能と信頼性を向上させることで、市場の変化と顧客からの期待の高まりに応える必要があった。
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ソフトウェア開発における"実験文化"の育成
"実験文化 (Experimentation culture)"とは、新しいことに挑戦し、共に学び、複雑なソフトウェアの問題を解決し、共に価値を創造することである。Terhi Aho氏によると、ソフトウェア組織における実験文化には、強力なマネジメントのサポートと心理的安全性が必要であるという。
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技術的負債を防ぎ、返済する方法：チームと技術リーダー、マネージャーができること
技術リーダー、プロジェクトマネージャー、管理職は、ソフトウェア開発者に多くの時間を与えることで技術的負債を防ぐことができる。さらに、チームがコードを改善できるように、余剰時間やリファクタリングスプリントを計画することができるとNedelcho Nikolov氏は主張する。技術的負債に優先順位をつけるために、開発チームは、今投資すればどれだけの時間を節約できるか、今技術的負債を返済しなければ将来ソフトウェアがどれだけ複雑になるかを示すことができる。
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2024年FinOpsの現状：無駄の削減とAIの導入
FinOps Foundationは先日、エンジニアリング・チームを強化するために支出のオブザーバビリティを活用する企業を代表して2024年のFinOpsの現状調査レポートを発表した。レポートでは「マクロ経済の動向」を反映していると説明されているが、回答者は無駄とコストの削減を最優先事項としている。また、「エンジニアの行動力を高める」という項目は、今回の調査で初めて最優先のトップから転落した。また、AIプロジェクトの財務的な可視性を確保するためのガードレール作成に関するガイダンスを提供し、持続可能性イニシアティブにおけるFinOpsデータの価値を強調している。
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ドメイン主導のアジリティを活用して、特定のビジネスドメインにアジャイルを導入するには
Nikola Bogdanov氏によると、アジャイル変革における真の課題は、ビジネスドメイン（事業領域）の特殊性や業界の制約に適応することであり、アジャイルを理解することが解決すべき問題ではないという。同氏は、アジャイルの採用を可視化し、それを実証的にするためにデザイン思考を活用するドメイン主導のアジリティを発表した。これは、ビジネスの複雑性に対処するためにソフトウェアエンジニアリングで使用される戦術である、ドメイン主導の設計戦略に基づいている。
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大手ハイテク企業のエンジニアリング生産性指標に学ぶ
The Pragmatic Engineer Newsletterの著者であるGergely Orosz氏は最近、Measuring Developer Productivityという記事を発表した。DXのCEOであり、DevExフレームワークの共同開発者であるAbi Noda氏との共著である。この記事では、Noda氏が有名ハイテク企業の幅広い分野で使用されているエンジニアリング・メトリクスを調査した結果を分析している。Noda氏は、DORA やSPACEメトリクスを全面的に採用するのではなく、使用されている指標には多くのコンテキスト固有の定性的・定量的メトリクスが含まれていることを発見した。Noda氏とOrosz氏は、イネーブルメントチームが求める成果から逆算して、そのようなメトリクスを定義するためのガイダンスを提供した。
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ChatGPTを使用してソフトウェア・テストのプラクティスを向上させ、ソフトウェア・デリバリーを支援する
人工知能はソフトウェア・デリバリーを支援し、ソフトウェア・テストの自動化とプロジェクト作業の最適化に利用できる。Dimitar Panayotov氏は、ChatGPTを使ってテストデータを生成し、電子メールテンプレートを作成し、テスト結果に基づいて説明を作成する。これにより、彼は時間を節約し、より生産的になるために投資できる。
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パフォーマンスの高いソフトウェア・チームになるには
高業績ソフトウェアチームを可能にする4大要素は、「目的」、「分散化された意思決定」、「心理的安全性を伴う高い信頼」、「不確実性の受容」である。チームは働き方を実験することでパフォーマンスを向上できる。
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説明可能なAIとインパクト分析による倫理的機械学習
より多くの意思決定が機械によってなされたり、影響を受けたりするようになるにつれ、人工知能の倫理規範の必要性が高まっている。主な疑問は、"作ることはできるが、作るべきか？"である。説明可能なAIは、公平性と説明可能性のチェックとバランスを提供でき、エンジニアはシステムが人々の生活や精神衛生に与える影響を分析ができる。
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DevOpsのレンズを通してオープンソース統合をナビゲートする
オープンソースに対するDevOpsの視点を持つことは、OSSプロジェクトを環境に組み込むのに役立つ。DevOpsエンジニアは、サードパーティとの統合に抵抗がなく、異なるグループ間の壁を取り払い、チームワークを促進するというオープンソースの考え方に合致している。
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安定性とユーザーフレンドリーを両立したUIを作るには
UI構築における重要な課題は、使いやすさと保守性、そして規模や複雑さのバランスを取ることだ。安定し、かつユーザーフレンドリーなUIを作るには、思慮深いコンポーネント設計と一般的な使用経路の理解が必要だ。自動化は、コードベースの効率と一貫性を改善する上で、画期的な変化となりうる。
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感情をうまく扱うことで、コンフリクトに対処する
感情はコンフリクトの核心であり、コンフリクトの始まり、拡大、そして原動力に影響を与える。自分自身の感情を効果的に管理し、他者の感情を理解することは、コンフリクトの結果に大きな影響を与える。取るべき2つのステップは、感情にラベルを付けること、そして、どの感情に焦点を当てたいかを判断し、コントロールすることである。
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ビッグテックはいかにして道を踏み外したか - アカウンタビリティ(説明責任)とリーダーシップ
大手テック企業ではアカウンタビリティが欠如しているように思える。上級職の人間が責任を問われることは稀だ。エンジニアは働きたいカルチャーを意識し、彼らの幸福に気を配るべきだ。一方、企業は人々の最高の仕事をサポートするためにリーダーに投資すべきだ。Andy Walker氏は、QCon London 2023で、大手ハイテク企業がどのように道を踏み外したかについて講演した。