#技術・運用 1157件

開発に“生産性指標”を持ち込み起こった変化　Four Keysを可視化して分析することで得られたメリット

開発チームの変化を加速させるためには？　“生産性指標の可視化”でエンジニアのパフォーマンスを向上

個人開発で売上を立てるための“ニッチ戦略”　「エンジニアである」強みを活かして、確度の高い成功を

「不具合が出たら全部倒す」は偏った判断　“アジャイルQA”で求められる「必要性を自分で考える」こと

開発チームの立ち上げで見るべきものは何か　方法論ではなく人中心で考える、アジャイル開発のコツ

「無償公開していたからこそ、サブスクで売上が立てられた」　個人開発のオープンソースを元に法人化＆マネタイズ

「リリース遅いし、開発者なのにテストばかりしているな…」　課題解決のために力を入れた、コミュニケーション構築の事前準備

使ってみたい技術を試せる、汚いコードを書くとどんな目に遭うかわかる…　個人開発で得られる“6つの利益”

「ブラウザのみで通話もできるメタバースアプリを開発して」と言われたら？　困難な開発に遭遇した時に意識したい“手持ちの武器を並べる”こと

GitHub Copilotとは？　利用可能な開発環境・導入方法・活用事例を紹介

“新アーキテクチャ導入”における失敗と成果　GMOは何を予測し、何を準備し、何に失敗してきたか？

アプリリリース時に起きた「ログの欠損」と「データの齟齬」　“復旧できない”施策もあるからこそ重要な事前確認

仕様の複雑化、過渡期特有の難解なコード、技術スタックの老朽化…　システムの健全な成長を妨げる要因に対する基本戦略

ログは“エンジニアにしか関係ないもの”ではない　プロダクトに関わる全員の関心度を上げる「共有」の重要性

国別のユーザーニーズにどう応えるか　グローバルプロダクト開発で重要な2つの視点

Azure OpenAIを活用した「社内データや決まりを回答するAIチャットボット」の開発検討　“自分たちにしか出せない価値提供”を目指す、情シスの取り組み

日本発のプロダクトが海外ニーズを掴むには　5割を海外ユーザーが占める「TimeTree」が大事にする指標

越境が簡単なRailsでどのようにモジュラモノリスを実現するか　「境界分け」と「Active Recordの制限」に対する取り組み

成長途中のサービスでモジュラモノリスを選択した2つの理由　人が増えてチームが分断されても生産性を維持するために

決まらないリリース日、属人化、ユーザー価値より優先される開発工数…　少ない工数で成果を上げるための改善

Azure Stack HCI運用におけるつまずき　少ない情報の中でも取り組んだ試行錯誤

OSとドライバーを入れ直し、MTUの再設定も実施　Azure Stack HCI構築のつまずきポイントを乗り越えた“泥臭い”物語

ハイブリッドクラウド時代、AI時代の“理想のインフラ”とは何か　「Data-First」でプラットフォームに求められる要素

便利な機能を作っても、知ってもらわなければ使われない　フィードバックを得るために意識したい「存在感を示す」こと

自社サービスのWeb API提供に潜むリスクとは　「OWASP API Security Top 10」から見る、脅威とその対策

基盤開発中に起きた「認知負荷の増大」と「スプリントレビューの形骸化」　“やりたかった開発”を進めるための、それぞれの対策

GPT-4、Microsoft 365 Copilot、日本語LLM…　2024年も追い続けたい「生成系AI」のおすすめ記事5選

生成AIは脅威か相棒か？　深津貴之氏に聞く、エンジニアと生成AIの付き合い方

「横に割ってダメなら縦に割りましょう」　データベースの“大きな泥だんご“状態解消に向けた垂直分割

変更影響に恐怖しながら扱っていたデータベース　“大きな泥だんご”状態を解消するために水平分割やってみた

「インターネット黎明期から各種ソリューションを導入」　ANAが“戦略的パートナー”としてAkamaiを選ぶ理由とは

プロダクトビジョンをいつ・誰が・どのように設定しているか？　GOの黒澤氏とSmartHRの松栄氏が語る、それぞれの戦略

タイミーはどのようにしてモジュラモノリス化を進めたか　packwerkの導入と、悩んだ2つのポイント

「人間も確率的である」を受容するならLLMも同じ　日進月歩でブレイクスルーし続ける生成AIの本質

Railsでモジュラモノリスを実現する3つの代表的パターン　5つの基準で見たそれぞれの評価

認知負荷は「ワーキングメモリに対する負荷」のこと　認知科学の観点から課題を整理すると“つらい”の輪郭が見えてくる

開発には多大な費用がかかり、維持も困難なLLM 　企業がLLMを活用する上で考えられる2つの方法

「Hasura GraphQL Engine」で爆速開発、複雑なインフラは「Amazon Aurora」「WAF」などで対応

性質の異なるサービスを複数持つからこそ選んだ「マイクロサービス」　相互に与える影響の少なさが、開発を加速してくれた

「画像生成AIを活用したサービス」リリースで得られたTips　学習のやり方と出力の仕方の知見

LLMの出力における問題は「LLMの処理が原因」とは限らない　プロンプト以外に考えられる4つの要因

組織全体の改善サイクルが回っておらず、スピード感もない　LeSSにおける“複数チームが関わる部分がうまくいかない”問題への対応

PoCで終わらせず本番適用するために　“Beyond PoC”しやすいユースケース選定の2つの観点

運転における未知の状況は自然言語で考えて理解する　Turingにおける自動運転モデル開発とW&B活用

レガシーフロントエンドをNext.jsにリプレイス　「開発生産性の向上」を感じさせてくれた5つのこと

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