アジャイル推進者が想う「DevOpsの理由」とそれに取り組む組織の話
DevOpsやアジャイルなんて当たり前、という組織もたくさんありますが、中には必要性を何となく認識しながらも未だ十分な取り組みにはつながっていなかったり、レガシーなやり方や組織の文化に阻まれて、なかなか浸透していない組織も多くあるのではないかと思います。
本セッションでは、社内にアジャイルを推進していく中で得られた気付きをもとに、組織がDevOpsを実現する上で何を考えたらよいか、DevOpsが組織に何をもたらすかを、いくつかの視点で考察していきます。
自分の組織の状況に合わせて、それぞれ違った気づきを得てもらえると嬉しいです。
Outline/Structure of the Talk
- アジャイルになりたい人たち
- ものづくりと価値創出
- プロセスとアーキテクチャ
- 組織とプロダクト
- ”手段”としてのDevOps
Learning Outcome
- 自組織の状態を把握するヒントを得られます。
- なぜDevOpsなのかを再認識する機会を得られます。
- DevOpsをお勧めする際の説明の引き出しを増やすことができます。
Target Audience
アジャイルになりたい人。DevOpsを広めようとしている人。DevOpsの必要性を感じながらも、上手く説明できない人。
schedule Submitted 1 year ago
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Takao Oyobe / Ryutaro YOSHIBA (Ryuzee) - 帰ってきた朝まで生DevOps 〜結局DevOpsとはなんだったのか〜
Takao Oyobeアジャイルモンスター株式会社デンソーRyutaro YOSHIBA (Ryuzee)CTO / Agile CoachAttractor Incschedule 1 year ago
45 Mins
Panel
Beginner
DevOpsという言葉の世界はますます拡がり、様々な○○Opsが生まれました。DevOpsDays Tokyoに集まったプロポーザルを見ても、たくさんのDevOpsがあることがわかります。定義を1つに統一する必要はないですが、自分の中のDevOpsを更新し続けることは大切だと思います。
そこで今回の朝まで生DevOpsは「結局DevOpsとはなんだったのか」をテーマに、定義の話を超えてDevOpsから我々は何を学ぶべきなのかについて考えていきたいと思います。
パネラーは随時追加していく予定です。
また、このパネルディスカッションは飛び込み参加可能なオープンパネルディスカッションです。 -
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Ikuo Suyama - Effective Mob Programming
20 Mins
Talk
Intermediate
モブプログラミングとは...
「同じことを、同じ場所で、同じ時間に、同じコンピューターで」
私たちはモブプログラミング(以下モブプロ)を「デフォルトの働き方」として採用し、一年間ほとんどすべてのタスクをモブプロで実施してきました。
これら自分たちのチームのモブの実践と、様々なチーム、ときには海外でモブプロを経験し、その行動を観察するうち、モブプロを実践するときに共通して見られるいくつかの行動を発見しました。なぜモブプロなのか
書籍「Effective DevOps」によると、DevOpsは4本の柱からなる文化であるとされます。
4本の柱とはすなわち、- コミュニケーション
- アフィニティ
- ツール
- スケーリング「同じことを、同じ場所で」全員で実施するモブプロは、開発チームのコミュニケーションを促進し、そして開発チームを超えてビジネスや運用チームとのアフィニティを高め、信頼を醸成する最良の手段の一つであると言えます。
実際に僕たちのチームでは、モブプロをきっかけにチームのコミュニケーションが改善され、いまでは自己組織化された機能横断的なチームを実現しています。
'効果的な' モブプログラミング
モブプログラミングは「全員で1つのことをやる」という性質から、
「効率的に働く」つまりリソース効率の最大化、単位時間あたりのアウトプット総量の最大化をめざすのではなく、
「効果的に働く」つまりフロー効率を最適化し、単位期間あたりの仕事の成果(Outcome)を最大化するための手段であると言えます。自分たちのモブを観察するうち、成果を出せているときとそうでないときそれぞれに特定の共通した行動が見られることに気が付きました。
これらの行動のうち、良い影響を与えるものを増長し、悪い影響を与えるものを最小化するため、意図的にチーム内でのモブにおける役割を定義しました。
このロールの組み合わせによって、モブにおける「フォーメーション」あるいは「カタ」として名前をつけ、いくつかのカタログを作成しています。本セッションでは僕たちのチームで発見したモブプロの「カタ」を紹介し、カタを通して効果的にモブプロを行う方法について議論します。
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Masaya Taji / Shenyu Zhang - Painless Migration to MicroServices
Masaya TajiWeb EngineerVisional Incubation Inc.Shenyu ZhangDeveloperVisional Incubation Inc.schedule 1 year ago
20 Mins
Talk
Beginner
より大規模なプロダクト開発を推進するにあたり、あるタイミングからチームのスケールアップを視野に入れることが必要とされてきます。
これに伴い、当初スタートアップとして勢いよく開発を開始したプロダクトも、組織のスケーラビリティに対応できるものに「変化」させていくことが必要と捉えています。
一方で、短期的なビジネス要求を実現するため、現在のチームの開発速度を大きく損なうことなく、片や裏では少しずつアーキテクチャを改良していく、という「バランス」の取り方はなかなか難しいと感じています。
本セッションでは、我々が開発するプロダクト「yamory」を成長させる上で直面したマイクロサービス導入、それに伴うインフラ含めたアーキテクチャ構築の生の事例について紹介します。
組織と共にプロダクトも成長させたい!けど糸口がつかめない・・・そんな方の助けとなれば幸いです。
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Yasunobu Kawaguchi - 私が見た海外の現場たち - Microsoft, Target, Menlo Innovations, Hunter Industries で何を学んだか
45 Mins
Talk
Intermediate
2019年に訪問した海外の現場の話を報告します!
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Shinnosuke Yata - MLOpsがどうあるべきなのかを考える
20 Mins
Talk
Beginner
MLOpsには、機械学習プロジェクトをより安定稼働させることが求められていると思います。そのためにあらゆるプロジェクトでモデルのデプロイ自動化やバージョン管理などが行われています。
ただ、モデルの品質を保つための必要十分条件はデプロイ自動化のみでしょうか。そもそも、モデルの品質を担保するのは学習データの質と量で、最初から完璧なデータセットを用意するのは不可能であったり、ユーザーの傾向が日々変わる中で常にデータセットをメンテナンスしていく必要があり、デプロイ自動化のみでそれが為されるわけではないはずです。
つまり、本来はサービスの中で予測に用いられたデータをモデルの学習につなげるサイクルを高速に何度も回せる仕組みがあるべきなのに、自分のプロジェクトも含め、多くの機械学習プロジェクトがなんらかの理由によってそこまでたどり着けていないもしくはその優先度が下がっているのではないかと考えられます。
実際、機械学習はそれ単体で成り立つものではなくソフトウェアの一部として組み込まれることで初めてユーザーに価値を届けることができるため、システムの中でそのサイクルを回せる仕組みを作っていくことは可能です。したがって、MLOpsは機械学習モデルをソフトウェアの一部として考え、モデルのデプロイ自動化やバージョン管理だけでなくシステムの中での学習データ作成の半自動化によって、ソフトウェアとして価値を届けることがあるべき姿なのではないかと考えています。
このセッションでは機械学習プロジェクトとMLOpsがこれからどうあるべきなのかを考え、自分たちのチームで取り組んでいる事例に基づいてお話します。
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Shigeki Shoji - フロントエンド開発のDevOps
20 Mins
Talk
Beginner
2010年頃から、バックエンドではJenkinsやMaven等を使ってそれまでの手順書やシェルスクリプトによるDevOpsから急速に進歩してきました。
それから10年が経過し、モバイル等の通信インフラストラクチャーの進歩、クラウドコンピューティング等、さまざまな進歩とともに、バックエンドだけではなくフロントエンドも大きな変化が起こりつづけていて、フロントエンドにおいてもDevOpsを実践していくことが求められてきています。
このセッションでは、フロントエンドにおけるDevOps実現に向けた活動についてお話します。