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チームレベルのアジャイルアンチパターン - なぜ起こるのか、どう対処すべきか
優秀なスクラムマスタやコーチは、チームベースのアンチパターンに対処することができる。例えば、理想的でない結果になる原因は何か、アンチパターンに対処しない場合にはどうなるのか、といったことを説明してくれる。
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フィードバックを解析してユーザから学ぶ
ユーザがフィードバックを容易に提供できて、そのフィードバックを自動収集可能にすれば、より多くのフィードバックを短期間に得られるようになる。AIを導入することにより、大量のフィードバックを解析して洞察を得ることや、トレンドを視覚化することも可能になる。こうして得た情報の共有が、プロダクトの拡張やユーザの抱える問題の解決といったアクションを広範にサポートするのだ。
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ノスタルジアの利点: Linda Rising氏とのQ&A
過去を思い出すことは利益をもたらすことができる。ノスタルジックな反省は私たちをより楽観的にすることができる。振り返りは、私たちの生活に意味と目的があると感じさせ、未来をよりよくナビゲートし、前進するのに役立つ。
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QCon Plus: テクニカルフォークの非テクニカルスキルトラックの概要
Qcon Plusは2020年11月に開催された。トラックの1つは、テクニカルフォーク向けの非テクニカルスキルに焦点を当てていた。eBayのRandy Shoup氏が主催するこのトラックは、チーム内外の効果的なコミュニケーションとコラボレーションに必要な重要な人材スキルの一部に焦点を当てていた。
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QCon Plus: Inclusion & Diversity in Tech トラックのまとめ
QCon Plusは、11月に3週間にわたって開催される。初日のトラックの1つは、テクノロジーにおける包含性と多様性に焦点を当てる。このトラックは、DEIに対する認識を変え、会話を進めるために設計された。3つの講演で、聴衆に具体的なツールや難しい質問を提供し、深い自己探求に招待する。
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安全で迅速なデプロイを世界規模で - QCon Plus Q&A
Uberは、ハイブリッドクラウドモデルを使って、サービスのデプロイメントを自動化した。すべてのサービスを同じロールアウトテクニックとワークフローを使ってデプロイすることにより、デプロイメントの安全性を保証し、問題の軽減を図る。さらに、クラウド間の差異を抽象化することで、任意のプラットフォーム上で動作するサービスの構築が可能になる。
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マイクロサービスでのエンドツーエンドテストの課題
マイクロサービスは、エンドツーエンドの責務を持って自動化されたCI/CDパイプラインを運用する、独立したチームに適���ている。一方で、エンドツーエンドのテストによるソフトウェアの品質保証は、ソフトウェアコンポーネントの迅速な統合とリリースに相反する場合もある。エンドツーエンドのテストがフェールすると、その原因となった問題が解決されるまで、関連するすべてのマイクロサービスのCI/CDパイプラインがブロックされることになるからだ。
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Strangler Fig Patternを使用したマイクロサービスへのモノリスの移行
ScholarPackは、Strangler Fig Patternを使用してモノリスバックエンドから移行した。彼らは、顧客のニーズをターゲットにするために段階的な開発と継続的デリバリーを適用し、その間にモノリスを絞め殺した。
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データサイエンスチームにアジャイルを導入する
アジャイルはデータサイエンスチームの、ステークホルダとのコラボレーション改善と生産性向上に寄与する。優先順位が明確になることで、作業への集中と成果の提供が可能になるのだ。実践する上で重要なのは、アジャイルの旅に同行することによって、データサイエンスチームの賛同を得ることである。
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リモートでの脅威モデリングの促進
ThoughtWorkのJim Gumbley氏は先頃、リモートとオンサイトセッションを促進するテンプレートを使用して、Martinfowler.comで脅威モデリングのガイドを公開した。彼は、ビジネスの利害関係者とともに、各反復内での継続的な脅威モデリングを主張している。Derek Handova氏は、自動化によるセキュリティからの摩擦の除去と、SDLCにおけるセキュリティの焦点の強化についても書いている。
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2021 State of Testing Survey - 参加者募集
2021 State of Testingサーベイの目的は、テスト業務の発展状況に関する洞察を提供し、テストプラクティスの採用やテストに関するトレンドを理解することにある。サーベイは12月を通して実施される。
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BBC Onlineがサーバレス化
先頃の記事で、BBCエンジニアリングチームは、BBC Onlineをクラウドおよびサーバレスデプロイメントに移行するために行われた作業について説明している。BBCのWebサイトの半分がAWS Lambdaでサーバレスによってレンダリングされるようになった。
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移譲でチームをスーパーチャージする方法: QCon London Q＆A
作業を移譲すると、作業をより適切かつ迅速に行うことができる。チームの自律性を高め、学習の機会を生み出す。移譲は自分でタスクを実行することから始まり、他の誰かにそのタスクを引き受けさせることで終了する連続体だ。Brandwatchのエンジニアリング担当副社長であるJames Stanier氏は、QCon London 2020で自己組織化チームに移譲することについて話した。
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機械学習によるテスト失敗の予測
機械学習を使用して、コードの変更に対するテストの動作を予測できる。これらの予測は、チェックイン時に情報を提供することで、開発者へのフィードバック時間を短縮する。Marco Achtziger氏とDr. Gregor Endler氏は、OOP 2020で失敗から学ぶために機械学習をどのように使用しているかを発表した。
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組織レベルのアジャイルにおけるアンチパターン - その理由と対策
アジャイルアンチパターンは、対処を怠ると組織やモラル、品質に影響する可能性がある。最初の重要なステップは、問題点の存在を認識することだ。根本原因の効果的な解析は、組織にアンチパターンが現れた原因の理解や、その原因に対処するために取ることのできるアクションの理解に寄与する。