メドピア開発者ブログ

集合知により医療を再発明しようと邁進しているヘルステックリーディングカンパニーのエンジニアブログです。読者に有用な情報発信ができるよう心がけたいので応援のほどよろしくお願いします。

「MedBeer -Rails開発での技術的負債との付き合い方-」を開催しました!

身長体重が変わっていないにも関わらず、5年前より体脂肪率が4.5%増加したエンジニアの村上(@pipopotamasu)です。

本日は9/12(水)に開催したMedBeerというイベントを報告したいと思います。

medpeer.connpass.com

f:id:ec0156hx39:20180921184837j:plain f:id:ec0156hx39:20180921165847j:plain @GINZA SIX 12F 株式会社リンクアンドモチベーション内 イベントスペース

MedBeerとは?

MedBeerとは、年1回くらいのペースでメドピアが主体となって行なっている技術イベントになります。 基本的にRailsに関することをテーマに発表を行い、今回で4回目の開催となりました。

第1回から着々と規模が大きくなっており、前回は約60名、今回は約120名程が参加されました。

また「Beer」という名をつけているので、10種類ほどのビールとそれにおつまみ(今回はからあげエンジニアが参加するということでしたので、日本で初めて外食メニューとして唐揚げを出した三笠会館の唐揚げを用意しました)を用意していました。

MedBeer -Rails開発での技術的負債との付き合い方-

サブタイトルにも書いてある通り、今回のテーマは「Rails開発における技術的負債」です。 このテーマでメドピアからは2名、またClassi株式会社CTOの佐々木さん、クックパッド株式会社の小室さんをお招きし、計4名で上記テーマに沿って発表を行いました。

Rails Good Parts, Bad Parts

まず初めのトップバッターはメドピアの技術顧問、前島真一(@willnet)さんです。

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発表では「負債の増加を防ぐにはどうしたら良いか?」という観点から、Railsで負債の増加を防ぐ方策を提示していただきました。 重要な要素を一部抜粋すると以下のようになります。

  • Railsが用意する便利機能と、要注意な機能の扱い方を知ることで負債を貯めずに開発することができる
  • そのためにはレビューや社内教育などを通してRailsに習熟することが大事

また発表の中では、前島さんの主催するクリーンなRailsのコードを議論するコミュニティ「clean-rails.org」を紹介していただきました。 皆さんもRailsの設計や実装で悩んだ時など、こちらで相談したらいかがでしょうか?

発表資料は以下になります。

小さな成功体験を積み重ねてチームで負債に立ち向かう

2番目は、Classi株式会社でCTOである佐々木 達也(@sasata299)さんに、負債返却についてClassiで行なった事例について発表していただきました。

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負債返却に必要なものは「負債返却のリソース」と「負債返却いけるいけるという気持ち」の2つが必要で、後者を中心に話していただきました。 既存コードの改修のためにモブプロ/ペアプロの導入や、整地部というコードをリファクタリングする活動を設けたりと、とても参考になる事例を含む発表でした(ちなみに整地部はメドピアで取り入れようとする動きがあります)。

発表資料は以下になります。

メドピアにおけるライブラリアップデート

3番目は私、メドピアの村上大和(@pipopotamasu)が発表させていただきました。

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「メドピアにおけるライブラリアップデート」という題の通り、メドピアでどのようにライブラリのアップデートを行なっているかを発表しました。 メドピアではGemをアップデートするためのフローがあり、1ヶ月毎にそのフローに沿ってアップデートを行い、バージョンが最新と乖離しないように(=負債をためない)しています。具体的にどんなフローでアップデートを行なっているのかの説明と、そのフローをJavaScriptのライブラリに適用させようとしていることをメインで話しました。

発表資料は以下になります。

クックパッドの巨大 Rails アプリケーションの改善

最後に発表したのは、クックパッド株式会社の小室 直(@hogelog)さんです。クックパッドの巨大なRailsアプリケーションの改善について発表していただきました。

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お台場プロジェクトというクックパッドの巨大レポジトリの改善プロジェクトのお話がメインでした。「巨大なRailsアプリケーションの改善は計測と可視化から」という言葉通り、CIにかかった時間・アプリのロード時間・コード量・依存Gem数など詳細にデータをとり、改善結果がそれらの数値にどう影響あったかを逐次確認できる という状態にして、プロジェクトメンバーのモチベーション向上やメンバー以外への成果の共有にも繋がるため、とても参考になりました。

発表資料は以下になります。

終わりに

冒頭にも書きましたが、今回のMedBeerは今までで最も規模の大きいのものになりました。 多くの皆さまに参加いただき、他社の事例も知ることができ、実りの多いイベントでした。 また、急遽会場を貸していただき、当日の準備も手伝っていただけたリンクアンドモチベーション社の皆さまも本当にありがとうございました。 様々な人の協力もあり、第4回MedBeerも良いイベントにすることができました。

今回参加された人もされなかった人も、次回のMedBeerでお待ちしてます!!!


(☝︎ ՞ਊ ՞)☝︎是非読者になってください


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