この記事はニーリーアドベントカレンダー2024の19日目 その1の記事です。 こんにちは、ニーリーでQA/SETをしている宮内です。 今年の10月に入社し、現在3ヶ月目になります。 アドベントカレンダーに何を書こうか迷いましたが、入社後の最初のメインタスクであるE2Eテスト自動化について携わるのが人生で3回目となるので、過去の経験を振り返りながら意気込みを書きたいと思います！ 自己紹介 私は新卒から11年間IT業界で働いており、8年間は開発エンジニア、その後3年間はQAエンジニアとして活動してきました。なぜ開発からQAへ転身したのかについては、また別の機会にお話します（入社エントリーより先にアドベントカレンダーを書いてしまいましたが笑）。 ニーリーでは、開発経験を活かしたくQA/SETというポジションで入社しました。 ただ、SETというポジションの必要性は事業やプロダクトの状況による部分も
プロジェクト新規参入者のリードタイム短縮の観点から見る、品質の高いコードとアーキテクチャを保つメリット
https://x.com/HighWiz/status/1817197569099051158 マリーアントワネット「検証機がないなら，本番環境を使えばいいじゃない。」 これに対し，日本のITエンジニアたちは激おこである。 そして大半が本番環境でテストをするのはけからんという話に終始している。これが日本の姿である。 まるでオライリーの「オブザーバビリティエンジニアリング」で書かれていた本番環境をガラスの城として扱っているパターンそのものって感じがある。 https://netflixtechblog.com/tagged/chaos-engineering 一方，Netflixのようなグローバル大企業はすべからく本番環境でテストを行っている。 彼らは惑星規模の計算資源とその上で稼働する大規模なマイクロサービスを運用しているので，事実上，本番環境と同等の検証環境を作ることができない。 さら
はじめに この記事の内容 この記事は上記記事で作成したデータベースに接続するテストの仕組みを運用した際に発生した問題点とそれに対する分析、解決策の案をまとめた記事です。 データベースに接続するテストの詳細な内容は上記記事を参照していただければと思うのですが、作った仕組みの概要としては データベースに接続するJUnitTestをCIで実行するしくみ です。 これによって私が開発しているプロダクトのテストの仕組みの全体像は以下のようになりました。 CIで実行されるJUnitTest（Javaプロセスのみ）の実行基盤 CIで実行されるJUnitTest（データベースにアクセスする）の実行基盤 機能開発時に開発者が作成し協力会社の打鍵者の方に依頼するファンクショナルテスト これは自動E2Eテスト等でカバーできるものも含まれており、そういった仕組みも整備しなければいけないという課題認識があります。
この記事はTLS/SSLを実装してみたいという人が増えるといいな！という気持ちで書いています。実装の詳細は別記事で書こうかと思います。 数年前からいつかTLS/SSLのプロトコルをPHPで実装したいと思い、まずは本で知識を得ようかとラムダノートの「プロフェッショナルSSL/TLS」や 「徹底解剖TLS1.3」を買って読んでみましたが、なかなか頭に入らずに読んでは寝てしまうというパターンに。 やはり自分でTLSを実装してみないとなと思ってたところに、PHPカンファレンス福岡2024で hanhan1978 さんの「PHPでデータベースを作ってみた」を見て大いに刺激をもらい、ついにTLS実装に着手できました。 speakerdeck.com この資料は本当によくて名言の宝庫です。たとえば、 「まじめに作ろうとすると大変な努力が必要になる。もっと迂闊につくりたい」 「不格好でもいいので、動く完成
「君子危うきに近寄らず」という言葉は、賢明な人は危険を避けるという意味を持ちます。 アンチパターンを知り、それを回避するのは第一歩 準備を怠ると動いてるシステムがアンチパターンとなる。 準備とは、データを集め、テストを繰り返すことから。 新しいことへの果敢なチャレンジをわすれずに。ときには、AW…
長瀬 正志 @yobikooyaji 授業で全くノートを取らない生徒がいて、それでも翌週の確認テストできっちり満点決めるわ発問には答えるわで、どうやってんのか聞いてみたら「授業中は理解と記憶のインプットに集中して授業終わったら一気に紙にアウトプット（再現）する」んだって。納得。
こちらはTimee Advent Calendar 2023 シリーズ1の25日目の記事になります。 昨日は @tomoyuki_HAYAKAWA による Swift Concurrency AsyncStreamを使ってみる #Swift - Qiita でした。 タイミーでバックエンドエンジニアをしている id:euglena1215 です。 メリークリスマス🎄 みなさんの手元にはプレゼントは届いているでしょうか。 Ruby の世界では Ruby コミッターサンタさんがクリスマスプレゼントとして新しい Ruby バージョンをリリースしてくれます。 今年は Ruby 3.3 ですね。個人的には 3.3 の YJIT がどれだけ速くなるのか楽しみです。 また、新しいバージョンのリリースにはアップグレードがつきものです。アップグレードせずには新しいバージョンの恩恵を受けることはできません。
Googleは「Pixel」シリーズのスマートフォンを所有するユーザーに対し、デバイスが正しく動作しているかを自己診断できるツールを提供開始した。現時点では米国、英国、カナダ、オーストラリア、および欧州の国または地域が対象だ。 電話アプリで「*#*#7287#*#*」とダイヤルすると、スマートフォンの「Pixel Diagnostics」モードが直ちに起動する。フル診断（テスト項目は全部で31件）を実行するオプションが一番上にあり、テスト項目を個別に実行するためのセクションがその下に並んでいる。 すべてのPixelスマートフォンで利用できるこのアプリでは、デバイスのさまざまな点について、正しく動作していることを確認するためのテストを提供している。外観、センサー、接続性、カメラ、オーディオ、画面、「その他」のセクションがあり、それぞれのセクションがさらに細かい項目に分かれていて、ユーザーが問
この記事は、Magic Moment Advent Calendar 2023 19日目の記事です。 こんにちは、 Magic Moment の一人だけ QAE の yano です。 一人だけの QAE が GUI を用いた E2E 自動テスト(以降、自動テストと表記)を書いて運用していくことは、自動テストの新規作成やメンテナンスを行うには限界がありますし、他の QA 活動が進まなくなるという問題が出てきてしまいます。 そこで今回は QAE ではなく開発メンバが主体となって自動テストの運用をできるように仕組みを整える必要がありました。 本記事では自動テストを開発メンバに布教していく際に感じた5つの壁と、壁に対して打ち込んできた楔について書かせていただこうと思います。 1の壁 : 何のための自動テストか分からない ユニットテストはあるけど自動テストはないという現場ですと、漠然と自動テストもあ
昨今、継続的にプロダクト開発していくことが主流となり、Four Keysなどの開発パフォーマンスを測る指標なども出てきており開発生産性を向上させることが注目されています。 しかし、かつての開発現場では今では信じられないような開発生産性を爆下げするようなことをやっていました。 この記事では10年以上前に私が経験した開発生産性を爆下げする事例を書いていこうと思います。 (私が体験したことをベースに書いているので10年前は全てがこうだったということではないのでご留意ください ) 修正前のコードはコメントアウトで残す 当時、ウォーターフォールで開発していました。 ウォーターフォールでは開発工程とテスト工程が分かれています。 開発工程で一通りコーディングして、テスト工程で動作確認を行いバグを潰します。 問題はここからです。 とある現場では、テスト工程でバグを直すときにコードを破壊的に直すのではなく、
インターネットでサービスを利用を行う際、自身がロボットでないことを証明するために「CAPTCHA(Completely Automated Public Turing test to tell Computers and Humans Apart)」というテストを要求されることがあります。CAPTCHAについて調査を行ったカリフォルニア大学の研究チームによる実験で、CAPTCHAテストの解読速度や正答率は人間よりもボットの方が優れていることが判明しました。 [2307.12108] An Empirical Study & Evaluation of Modern CAPTCHAs https://doi.org/10.48550/arXiv.2307.12108 So much for CAPTCHA – bots can do them quicker than humans • Th
濱中裕明 @Ototo_ 実は昔、とある大学（勤務校の兵庫教育大学ではないです。名前は伏せます）で『数学』の授業の非常勤を数年したことがあるのですが、内容はほぼ算数でした。 その初回でプレテストとして（状況把握のために）いくつか問題を出して、そのうちの一つが「1000円の2割引はいくらですか」という問題でした。 濱中裕明 @Ototo_ そのプレテストの解答の中には、 「1000−2＝998円」 「1000÷2＝500円」 他にも 「2割＝0.2である。よって 1000÷0.2＝5000円」 という解答もあった。楽しい。 プレテストを返却するときに言ったんです。 「割引き、っていうから、割り算か引き算だと思ってるみたいだけど、掛け算だよ」（どよめき） 濱中裕明 @Ototo_ そのあと色々ありましたが、割合というものを理解せずに大人になると、こういう風になるんだなぁ、というのを目の当たりに
フリーランスのWebエンジニアの仕事を探す上で、いつも考えていたことをつらつらと書いてみます。 特に「単価」についての考え方について書きます。 前回（鬼のようにバズった。読んでくれた方感謝です…！） 単価に「正解」はない最初に触れておきたいのは、単価に正解はないということ。 時給1500円で凄腕エンジニアが雇われていようが、時給5万円で素人が雇われていようが、依頼主とエンジニアが満足しているのならそれで良い。 逆に「俺はXXができるから時給8000円であるべきだ！」とか「エンジニアに払う給料なんて年300万円でいいだろ」とか、そういう一方的な思い込みは「それってあなたの感想ですよね？」でしかなく、他人に強制するものではない。 「お互いが合意した単価が正解である」という考えをベースにお金の話を考えると上手くいくと思う。 関連して「こんな低単価で依頼してくるなんてふざけてる！！！」みたいな怒り
Red Hat Linuxの開発者であるリチャード・M・W・ジョーンズ氏が、Linux v6.4の起動時にハングアップするバグがあることに気づき、Linuxを29万2612回も再起動するテストを行ったそうです。 I booted Linux 292,612 times | Richard WM Jones https://rwmj.wordpress.com/2023/06/14/i-booted-linux-292612-times/ Dev Boots Linux 292,612 Times to Find Intel, AMD Kernel Bug | Tom's Hardware https://www.tomshardware.com/news/dev-boots-linux-292612-times-for-1-in-1000-kernel-bug ジョーンズ氏が起動時のハング
Copilot をオープンベータ直後から長く使っていて、また補助的に ChatGPT も使いながらコードを書いていて、なんとなくコツがわかるようになってきた。 自分は生成モデルのことは表面的な理解しかしてない。雑にバックプロパゲーションの実装の写経したり、Transformer の解説とかは読んだが、にわかの域を出ていない。 あくまで利用者として生成モデルから吸い出したプラクティスになる。 基本的に TypeScript と Rust での経験が元になっているが、他の言語にも適用できる話ではあると思う。自分は TypeScript はかなり得意だが、 Rust はあんまり書けるわけではなく、Rust の学習で ChatGPT を頼ろうとして失敗しているというステージ。 Copilot / ChatGPT とどう付き合うか まず、前提として ChatGPT も Copilot も、コード生成
みなさん、こんにちは！プロダクト開発部の西原です。 現在、JMDCが保有している医療ビッグデータを活用して生活者や医療に新しい価値を提供する新規プロダクト開発チームのバックエンドを担当しております。 皆さんは普段プロダクト開発の際にパフォーマンステストはどのツールを使用していますでしょうか。私が所属する新規プロダクト開発のパフォーマンステストでは「Ddosify」というツールを使用しました。 今回はこちらの基本的な使い方についてご紹介致します。 Ddosifyとは Ddosifyは、Goで書かれたパフォーマンステストツールになります。 JSONファイルを使用してシナリオを作成することができます。シナリオを定義することで、異なるリクエストパス、ヘッダー、ボディを持つ複雑なテストケースを作成できます。 加えてDdosifyはDdosify Engine、Ddosify Self-Hosted、
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