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  • 夜のよい睡眠に向けたエンジニアガイド

    マイクロサービスの採用の増加は、アーキテクチャとインフラストラクチャが柔軟で短命になるクラウドへの移行によって加速されていますが、私たちが作成、維持するシステムに日々複雑さを加えています。これは、自律的で完全に権限を与えられたチームによる運用モデルと並行して行われるため、各分散システムでは、独自の技術的アプローチ、言語、サービスが複雑に絡み合っています。

  • サーバーレス時代のKubernetesワークロード:アーキテクチャ、プラットフォーム、トレンド

    マイクロサービスアーキテクチャがクラウドネイティブアーキテクチャにどのように進化したかを調べましょう。Kubernetesや、サービスメッシュ、サーバーレスフレームワークで提供される抽象化と組み合わせによって多くのインフラストラクチャの問題が生まれました。さらに、サーバーレスエコシステムは、標準およびオープンパッケージ、ランタイム、イベントフォーマットを探求することで進化しています。

  • アジャイルこそが問題なのか

    "アジャイル"は今や、ありとあらゆる意味を持っています。そしてそれは、何の意味もないのと同義です。多くの組織はアジャイルに疲れており、問題の一部は"アジャイル産業複合体(Agile Industrial Complex)"にあります。アジャイリストは基本に帰り、アジャイル憲章と12の原則の持つ簡明さを取り戻さなくてはなりません。"Heart of Agile"と"Modern Agiile"はその一例であり、シンプルなフレームワークです。社会科学からも、学ぶ���きことがたくさんあります。

  • パイプライン駆動型組織 - 真の継続的デリバリの実現

    多くの組織は、継続的インテグレーションまたは継続的デリバリを実装しようとしますが、そのプロセスで行き詰まります。パイプラインの間に存在する人間のボトルネックが多すぎるためです。より良い意思決定を行うようにパイプラインを指導し、人間の判断をパイプラインにオフロードすることで、パイプラインに本番までの意思決定を行わせ、真の継続的デリバリメカニズムを作成することができます。

  • アジャイルチームに対するメトリックの重要性

    この記事では、全体的なパフォーマンスを向上させ、メンバーが継続的に自己改善を目指すチームにとって重要なアジャイルメトリックの重要性を概説します。そこでは、チームメンバーがこれらの指標を民主的に同意し、管理する必要があることを強調しています。また、合意されたメトリックに対するパフォーマンスを経時的に追跡するツールで何を見ていくべきかをアドバイスします。

  • Java InfoQトレンドレポート - 2019年7月

    InfoQ Javaトレンドレポートは、テクノロジーの採用の概要と、2019年のJavaおよびJVM関連の領域の進化についてのコメントを提供します。主な進展として、Java 13のリリース、非HotSpot JVMの台頭、GraalVMの進化、およびJavaマイクロサービスフレームワークの景色の変化があります。

  • スクラムとトヨタ生産システム、超強力なチームの構築

    トヨタ生産システムをナレッジ構築システムとして、どのように使うことで、優れたスクラムチームを開発して優れた結果を得るために取り組むべき学習トピックを明らかにするかを説明します。

  • Java 11でコンパイルせずに単一ファイルプログラムを実行する

    Java SE 11以降、プログラミング言語の歴史の中で初めて、Javaコードを含むスクリプトをコンパイルせずに直接実行できるようになりました。Java 11ソース実行機能により、Javaでスクリプトを記述し、*inxコマンドラインから直接実行することができます。

  • アジャイルマニュフェスト:ソフトウェアアーキテクトの視点

    ソフトウェアアーキテクトの役割と責任はアジャイルソフトウェア開発のためのマニフェストの価値と矛盾していると見えますが、優れたアーキテクトはアジャイル開発チームをサポートするテクニックを見つけています。

  • WebAssemblyとBlazor: 何十年の問題を解決する

    Blazorと呼ばれるフレームワークは、ブラウザーで実行できRazorと呼ばれる「ビューエンジン」テンプレートシステムを利用するため、.NET開発者があきらめていたシナリオを実現できる。それは開発者がクライアントサイドのコードをC#でかけるだけでなく、.NET Standard DLLをプラグインなしでブラウザー上で実行できる。これはWebAssemblyとBlazorの物語である。

  • Redis StreamsとApache Spark Structured Streamingを使用したリアルタイムデータ処理

    Apache Spark 2.0で導入されたStructured Streamingは、ストリーミングデータのためのSQLライクなインターフェースを提供します。Redis Streamsによって、Redisがストリーミングデータを複数のプロデューサとコンシューマの間で消費、保持、配信することができるようになります。この記事では、著者のRoshan Kumar氏が、RedisおよびApache Spark Streamingテクノロジを使用してストリーミングデータをリアルタイムで処理する方法について説明します。

  • 「ローコード」の様々な特徴

    ローコードの宣伝文句として、どのようにして「シチズンディベロッパー」がコーディングする必要なしにエンタープライズアプリケーションを作成できるかがよく語られていますが、一方でこれらのプラットフォームはプロの開発者にとって重要な役割を果たすことができます。

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