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熱脳しゃちょのブログ

おせっかい焼SE兼プログラマ兼……の辛い日々と、思う事なぞ

80年前の日本もそうだし、今の日本だって変わらん。

何が言いたいかって言うと、

「システム会社も、最新のマネージドサービス、プロダクトを投入することを目的としている」

保守、運用を全く考えていない。

その人員、費用を全く考えていない。

 

「Snowflakeが速いらしいから使いたい」

「マルチクラウドをやりたい」

「みんなk8s使ってるから使いたい」

 

それでメンテ対象の種類を増やして、補給(保守)部隊の運用どうすんねん?、と。

どこを押したら何が起こるか、一個一個はその場その場で説明できても、何百、何千とピタゴラスイッチした時何が起こるか?

 

事故は〜起きるもーのーさー w

 

何かあるたびに「気をつけてオペレーションする」「二人で実行する」

現場猫2人でやって、何になるんだ?

 

1 個障害が起きるたびに検知する仕組みを1 個追加する。

目の前の障害のこと(と報告書)しか視野に入ってないから、1ヶ月前に起こった障害の対策と、今日起こった障害の対策の間の整合性とか、全く考えられてない、考えられない。

遅延信管地雷がい〜っ個。

遅延信管地雷がに〜個。

遅延信管地雷がさ〜ん個。

引き継ぎしてから炸裂する。

 

根本的な対策を仕込む能力がないから、障害通知が増える一方。

真夜中に通知で叩き起こされ、

「データ確認しました。問題ありません」

それが続くと

「その障害通知は問題ない通知」

「その障害通知も問題ない通知」

意味もなく叩き起こされ、通知文面見て寝直すエンジニア。

何もしてないのに疲労が溜まる。

ストレスも溜まる。

そのうち、実は重大障害が発生しているのに、

「問題ありません」

で放置して、翌朝、地獄が広がる。

 

こんなもんでしょ? 今時のWebサービスって。

 

んなわきゃぁない。

 

おいらの関わるプロダクトで、こんなこと起こったこと、一度もない。

現場に入る前にこうなってても、早期に改善する。

障害を発生させそうな時は早期にユーザーにエラー返すし、一回失敗してもリトライするし。

1処理1処理、そういう仕組みを仕込んでいくんじゃなく、フレームワーク的に展開する。

もちろん、この対策法だと、ちょっと余分に時間がかかる。

けど「こうかは ばつぐんだ!」。

 

兵站(運用)まで考えるのが、戦略(設計)。

 

ふ〜ん?

この人の部署が「何か変える」ってのをテーマにして研究してるとかいうことじゃねーの?

その成果を測定しようとした時「お前らなにやってんねん?」って話だろ?

典型的な「手段が目的に変わってる事例」ってだけのような気がするがなぁ。

モノリスサービスをマイクロサービスにリライトして、実行速度もメンテ効率も爆下げして昇進した後、引き継いだエンジニアが地獄を見る、みたいなツイート(だっけ?)見たような気がするけど、それになりそうな気しかしねぇ。

マイクロソフトは、テストガバガバで大障害連発して、慌ててテスターを大量雇用した記憶を忘れたんかなぁ?

最近のWindowsUpdateの阿鼻叫喚地獄もそうだけど、「お前ら正気か?」としか。

これ、この人の部門が主導して招いたんじゃねーの? って気がしてる。

 

「AI で変換」的なのって、99%うまく行ってても1%で死ぬし、量が莫大な分、致命的なミスが紛れ込むのはほぼ確実だろうし、それを事前に潰し切るの、無理じゃねーかな?

AI使って毎月100万行を超えるコードを書けるようになれば?

それ、チェックしなきゃいけないんだよな。

なんていうか「ムーンショットだ!」って盛り上がってるけど、「萎えるぜぇ」としか。

これさ、混乱を引き起こしてプロジェクト終了してくれればまだマシで、リリース後あちこちで悲鳴が上がる未来が一番可能性が高いんよな。

MEって知ってる? 

Rustを使えば魔法のようにシステムを構築できるわけじゃなく、Rustを使っても地獄みたいな、拡張困難なシステムはいくらでも作れるからなぁ……。

 

ところで、コードの何%がAIで〜、ってあちこちから発表されてるけど、これって生のAIコードをプロダクトに取り込んでいるんじゃなく、AIの出力をあーでもないこーでもないと生身のエンジニアがかなりの手間ひまかけてリライトしてるのを指してると思っているんだが、違うのか?

であるとしたら、処理したコード行数とかを評価指標にしたら、何が起こるか?

 

楽しいことが起こるぞー www

 

開発者はMacに逃げとけよ w

 

使えない & 儲からない。

 

普通に能力がある人は自力でやるし、できない人は出力結果を正しく評価できない。

やると時間とか金がかかることを任せるという使い方はあるけど、修正調整が面倒。

って、帯襷。

 

大構造ではほとんど役に立たず、抽象構造は全く理解できず。

プログラムでは、指摘するたびに修正してくるけど、できないエンジニアが叱責されないように山のように言い訳を並べて、小手先の修正かましてくる。どこかの段階で騙し切れたら勝ち。みたいに行動しているように見える。

そういうエンジニアは山のように見てきたという点では変わらんのかもしれんが、複数の人格があって切り貼りされているような、思わぬところに思わぬ落とし穴が掘られてる感がして、生身のできないエンジニア以上に厄介。

シーンの頭と最後で衣装が微妙に違ってたりとかって気にならない向きには使えるかもしれないけど、厳密性が必要なところでお気楽に使うとか正気か? とは思う(まぁ、プロダクトに参考書横目に思い込みを込めて組んだプログラムを投入するのが平気な連中に言っても理解できないかもしれんが)。

基本的に省力化 ≒ 経費節減のために使われる。

例えば映像系で、お金なくてでかいセット組めないからグリーンバックで3Dモデリング。

の3Dモデリングでもお金がかかりすぎるから生成AIで。

システム系だと、人手が足りないから生成AIで。

ってことやろ?

ここにお金がガンガン積み上がっていくというイメージは、ないんだよな。

 

いや、DXでー。って勢力もあるかもしれないけど、多分、標準的な分析指標は標準機能として取り込むとか、手の込んだことをしようとしたらそれができるDSLを設計するとか、の方が理にかなってる、ってなると思う。

安定しないし、作った後の保守が大変になるし、モデルロックインによって後からペイペイっとお金を巻き上げられることになる。

 

AIバブルは、そう遠くなく弾ける。


目の前の現実を分析する能力。

HowToを捻り出す思考法。

自分の能力を磨くしか、結局ないと思う。

そこをタイパだコスパだって、安物買いの銭失いの典型例になるだろう。


いつの時代だって、自分の手元に残るのは、自分の能力だ。