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アフリカにおけるアジャイルの未来 - その課題と進展
アフリカ大陸におけるアジャイルの採用は、困難な課題と挫折に直面していることから、他の大陸に比較して遅れている。しかしながら、プロダクト開発における協調的アプローチがより生産的かつ価値重視の結果につながるという事実を、ハイテクスタートアップやSME、大企業が認識することによって、これからの20年間は、この若い大陸に大きな期待が持てるものになるだろう。
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自己不信やインポスタ症候群から脱却し、テクノロジにおける多様性のメリットを見出すまで
Charu Bansal氏は、自身が非技術的なバックグラウンドを持っていることから、そのキャリアにおいて、自分がセキュリティに関する価値を提供できないのではないかと不安を持つ、インポスタ(詐欺師)症候群に度々陥っている。The Diana Initiative 2021で行った講演の中で氏は、非技術系のキャリアから情報セキュリティの分野に転向したことによる多様な観点を持つことが、困難なセキュリティ問題を解決する上でいかに役に立ったか、という話をした。
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テスト戦略によってデプロイメント作業の完成度とプロダクト品質を向上する
テスト戦略の実践は、運用環境への"プッシュ・アンド・プレイ(push and pray)"デプロイメントから、継続的かつ確信を持って行うデプロイメントへの移行を支援する。さまざまなイネーブラ(enabler)を備えたフレームワークにマッピングすることにより、テストという強力なセーフティネットの下で、運用への移行に先立ってプロダクト全体の品質メトリクスを調整することが可能になるのだ。
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情報漏洩の定量化によってシステムを保護する
情報漏洩は、外部から参照可能な情報を機密情報に関連付けられる場合に発生する。パスワードや医療診断、場所、財務データなど、我々の世界を支える情報の多くには、エラーメッセージや電力消費パターンといった、それら機密情報のヒントを与えるような、さまざまな種類の情報が存在している。
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マインドフルネスによって技術者のプロフェッショナルキャリアを拡大する
ソフトウエア開発の生産性を高めるには、集中力に注意し、継続することが必要だ。特にロックダウン期間において、技術者たちはストレスや集中力の欠如、その他の精神的な問題に直面しており、それに伴う注意力やモチベーション低下に苛まれている。技術者がプロフェッショナルとしてのキャリアを広げていくための方法のひとつが、テストとマインドフルネスを組み合わせることだ。
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MLOps: 機械学習システムの継続的デリバリー
機械学習モデルの開発、導入、生産性の維持は、多くの困難を伴う複雑で反復的なプロセスだ。MLOpsとは、MLモデル、特にMLシステムの開発にシステムの運用を組み合わせることを意味する。MLOpsを機能させるには、データサイエンスの反復と探索コンポーネントと、より線形のソフトウェアエンジニアリングコンポーネントとのバランスをとる必要がある。
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外部ITプロバイダがDevOpsプラクティスを採用するには
ITサプライヤは、プロダクト開発に実験的アプローチを採用して、小さなプロダクト増分を運用環境で検証するという、小規模バッチで作業することにより、"you build it, you run it"というマントラに従うことができる。サプライヤはクライアントの目標が何であるかを見つけなければならない。そして、コラボレーション開発を行うためには、それをサプライヤ自身の目標にしなくてはならないのだ。
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DevOpsの4つのキーメトリクスの計測から学んだこと - 改善すべき領域の特定
ITの4つのキーメトリクスの計測は、企業のソフトウェアデリバリプロセスのパフォーマンスを評価するための手段である。これらのメトリクスを継続的に監視することが、投資対象を判断する上での一助となり、パフォーマンス改善への指標になる。
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チームヘルスアセスメントの促進
チームの健全性と幸福を調査し、話し合うためのヘルスアセスメントがある。Gwenno Haf Hughes氏によると、チームに独自のヘルスチェックを作成してもらい、チェック対象のチームのヘルスがどのように見えるかを理解するのは良いことだ。私たちはファシリテーターとして、チームが何をどのように改善するかの決定を支援する。
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分散型DevOpsチーム：ノンストップデリバリーの実現
連絡を取り合い、分散したチームとして団結することは、多くの人が直面する課題だ。共有バックログからストーリーを割り当てることで、分散チームがノンストップデリバリを行うことができるようになる。そして、チームのすべてのメンバーに、必要に応じてコードを本番環境に昇格させたり、昇格を取り消したりする権限を与えた。同じような、あるいは重複するマイクロサービスが作成されないように、アーキテクチャに注意する必要がある。
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IT運用のための人工知能(AI) - その概要
IT運用における人工知能(AIOps)の活用は、ディープラーニング、データストリーム処理、ドメイン知識に由来する高度な手法を組み合わせ、内外のソースから取得したインフラストラクチャデータを分析することによって、運用を自動化し、異常(通常と異なるシステム挙動)がサービス品質に影響を与える前に検出しようというものである。
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Covid-19からDevOpsが学んだこと
パンデミックへの対応は、人々がハイブリッドな環境において、いかに生産性を確保し続けられるかを示してみせた。それはすべて、2020年3月以降に私たちが学んだものだ。世界中に分散した人たちにも包括的かつ生産的な業務が可能であることを、たくさんの組織が実証してみせたのだ。
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分散DevOpsチーム: デジタルコネクションチームのサポート
グローバルに分散したチーム内でデジタルコネクションを確立するために、組織はチームメンバにコラボレーションツールと視覚化ボードを備えた追加のモニターの両方を提供した。オンラインチャットとホワイトボードを使用したコラボレーションは、ボードをチームのニーズに合わせる調整のため、当初��課題があった。
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テスタは製品定義にどのように貢献できるのか
製品の定義と設計にテスタのフィードバックを活かすことは、ビジネスのための価値ある行動だ。組織のニーズに耳を傾け、ビジネスの目標を理解し、さまざまなスキルやプラクティスを駆使してテストプロセスをカスタマイズする作業は、プロダクトがまだ"机上の空論"である時からテスタが始められるひとつの方法である。
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開発者がE2Eテストを書くことで得たもの
開発者がe2eテストを書くことによって、テスト可能なコードの記述、迅速なフィードバックの提供、バグの回避が可能になる。Wixでは、同社のプロジェクトマネージャ、開発者、QAエンジニアを対象に、QAのみによるテストから開発者によるe2eテストに移行することによって、QAの左シフト(上流への移行)とデリバリ速度の向上を実現した。