Programcıların faydalı bulacağı yasalar, teoriler, prensipler ve kalıplar.
Orjinal: 🇺🇸
Çeviriler: 🇮🇩 🇧🇷 🇨🇳 🇩🇪 🇫🇷 🇬🇷 🇮🇹 🇱🇻 🇰🇷 🇷🇺 🇪🇸 🇹🇷 🇯🇵
Bu projeyi sevdiniz mi? Sevdiyseniz projenin sahibine sponsor olabilirsiniz ya da çeviri yapanlara sponsor olabilirsiniz. Ayrıca proje hakkında daha fazla bilgi edinmek için Changelog - Hacker'lara Yasalar adresindeki bu podcast'e göz atın!
- Giriş
- Yasalar
- 90–9–1 Prensibi (1% Kuralı)
- Amdahl Yasası
- Kırık Camlar Teorisi
- Brooks Yasası
- CAP Teorisi (Brewer Teorisi)
- Conway Yasası
- Cunningham Yasası
- Dunbar Sayısı
- Dunning-Kruger Etkisi
- Fitt Yasası
- Gall Yasası
- Goodhart Yasası
- Hanlon'un Usturası
- Hick Yasası (Hick-Hyman Yasası)
- Hofstadter Yasası
- Hutber Yasası
- Hype Döngüsü ve Amara Yasası
- Hyrum Yasası (Arabirimlerin Örtülü Hukuku)
- Kernighan Yasası
- Linus Yasası
- Metcalfe Yasası
- Moore Yasası
- Murphy Yasası / Sod Yasası
- Occam'ın Usturası
- Parkinson Yasası
- Olgunlaşmamış Optimizasyon Etkisi
- Putt Yasası
- Reed Yasası
- Karmaşıklığın Korunması Yasası (Tesler Yasası)
- Demeter Yasası
- Sızdıran Soyutlamalar Yasası
- Eldeki Alet/Enstrüman Yasası
- Önemsizlik Yasası
- Unix Felsefesi
- Spotify Modeli
- İki Pizza Kuralı
- Wadler Yasası
- Wheaton Yasası
- Prensipler
- Tüm Modeller Yanlıştır (George Box Yasası)
- Chesterson Çiti
- Ölü Deniz Etkisi
- Dilbert Prensibi
- Pareto Prensibi (80/20 Kuralı)
- Shirky Prensibi
- Peter Prensibi
- Dayanıklılık Prensibi (Postel Yasası)
- SOLID
- Tek Sorumluluk Prensibi
- Açık/Kapalı Prensibi
- Liskov Yerine Geçme Prensibi
- Arayüz Ayrım Prensibi
- Bağımlılığın Ters Çevrilmesi
- DRY Prensibi
- KISS Prensibi
- YAGNI
- Dağıtık Sistemlerin Yanılgıları
- Ek Kaynaklar
- Çevrimiçi Kaynaklar
- Podcast
- Çeviriler
- İlgili Projeler
- Katkıda Bulunmak İçin
- TODO
İnsanların geliştirme hakkında konuşurken tartıştıkları birçok yasa var. Bu depo, en yaygın olanlardan bazılarının referanslarını ve özetini barındırır. Katkıda bulunmak için PR açıp gönderebilirsiniz!
❗: Bu depo yasaların, prensiplerin ve modellerin bilgi vermek amaçlı açıklamalarını içerir ve hiçbirini savunma amacı gütmez. Bunların hangisinin uygulanıp uygulanmayacağı tamamen tartışma konusudur ve yapılan işe bağlıdır..
Tek tek başlayalım!
90-9-1 prensibi der ki; bir internet topluluğunda (örneğin bir wiki topluluğu) üyelerin �'ı sadece içeriği okur, %9'u içeriği düzenleme ya da düzeltme yapar ve %1'i ise yeni içerik ekler.
Gerçek dünyadan örnekler:
- Dört dijital sağlık sosyal ağlarına ilişkin 2014 yılında yapılan bir araştırma, topluluğun %1'inin gönderilerin s'ünü oluşturduğunu, %9'unun ortalama %'ini ve geri kalan �'ının da ortalama %2'sini oluşturduğunu buldu (Referans).
Ek kaynaklar:
Amdahl Yasası kaynakları artırarak bir hesaplama işleminin olası hızlanma miktarını hesaplayan bir formülü tanımlar. Genellikle paralel işleme hesaplarında kullanılır ve işlemci sayısının artırılmasının programın paralelleştirilebilme kapasitesine bağlı olarak etkisinin doğru şekilde hesaplanmasını sağlar.
En güzel şu örnekle anlatılabilir. Bir programın iki bölümden oluştuğunu düşünelim. Bölüm A sadece tek işlemci ile çalıştırılabilir. Bölüm B ise paralelleştirilebilecek şekilde yazılmış. Bu durumda bu programı çok işlemci ile çalıştırdığımızda Bölüm B'de oluşacak kadar bir kazanım sağlayabiliriz. Bölüm A'da herhangi bir katkı olamayacaktır.
Aşağıdaki diyagram bazı olası hız geliştirmelerine örnekler içeriyor:
(Diyagramın kaynağı: Daniels220 tarafından İngilizce Wikipedia'da, Creative Commons Attribution-Share Alike 3.0 Unported, https://en.wikipedia.org/wiki/File:AmdahlsLaw.svg)
Diyagramdaki örneklerden görüldüğü üzere, eğer bir programın sadece P'si paralelleştirilebiliyorsa 10 işlemciden sonra işlemci eklemek hızda gözle görünür bir artış sağlamıyor ama � paralelleştirilebilen bir programda 1000 işlemciden sonra bile işlemci eklemenin hızı artırdığı gözlenebilir.
Moore Yasasında söylenen artışın azalma eğiliminde olması ve aynı zamanda işlemci hızının artışında da ivme kaybı olması, paralelleştirilebilme özelliğini performans artışında anahtar duruma getirdi. Grafik programlama bu konuda en belirgin örnek. Shader tabanlı modern işleme ile pixel ve fragmanların paralel olarak render edilebilmesi sayesinde modern grafik kartlarında binlerce işlemci çekirdeği olabiliyor.
Ek kaynaklar:
Wikipedia'da Kırık Camlar Teorisi
Kırık Camlar Teorisi, gözle görülebilir suç belirtilerinin (ya da ortamın bakımsızlığının) daha ciddi suçlara (ya da ortamın daha da bozulmasına) yol açtığını göstermektedir.
Bu teori, yazılım geliştirmeye şu şekilde uygulanabilir; düşük kalite kodun (veya Teknik Borcun) varlığı kaliteyi geliştirme çabalarının göz ardı edilebileceği veya önemsenmeyeceği algısına yol açabileceği ve dolayısıyla düşük kalite koda sebep olabileceğidir. Bu etki zamanla kalitenin daha çok azalmasına neden olur.
Ek kaynaklar:
Örnekler:
- Pragmatik Programlama: Yazılım Entropisi
- Kodlama Kabusu: Kırık Camlar Teorisi
- Açık Kaynak: Eğlenceli Programlama - Kırık Camlar Teorisi
Gecikmesi kesinleşmiş projeye yeni insan kaynağı eklemek projeyi daha da geciktirir.
Bu yasa, gecikmiş bir projeyi hızlandırmak için ek insan kaynağı koymanın projeyi daha geciktireceğini iddia ediyor. Brook'a göre bunun gereksiz bir sadeleştirme olduğu kesin. Yeni katılanların adapte edilmesi ve iletişim karmaşası hemen etkisini göstererek hızın yavaşlamasına sebep olur. Ayrıca, yapılacak işlerin birçoğu genellikle daha küçük parçalara bölünemez ve birden fazla kaynak bu işlerin yapılması için kullanılmaz. Bu durum beklenen artışın sağlanmaması ile sonuçlanır.
Meşhur "Dokuz kadın ile 1 ayda doğum sağlanamaz" deyimi bu yasanın en pratik anlatımıdır. Bazı işlerin bölünemediği veya paralelleştirilemediği gerçeğini unutmamak lazım.
'The Mythical Man Month' adlı kitabın ana konularından biri budur.
Ek kaynaklar:
CAP Teoremi (Eric Brewer tarafından tanımlanmıştır) dağıtılmış bir veri deposu için aşağıdaki üç garantiden sadece ikisinin (en fazla) sağlanabileceğini belirtmektedir:
- Tutarlılık: verileri okurken, her istek verinin en son halini alır veya bir hata döndürülür
- Erişilebilirlik: veri okurken, her istek verinin en sonhali olduğunu garanti etmeden hata içermeyen bir yanıt alır
- Parçalara Ayrılma Toleransı: Düğümler arasında belli bir sayıda ağ isteği başarısız olduğunda, sistem beklendiği gibi çalışmaya devam eder
Tartışmanın özü şöyledir. Bir ağ paylaşımının olmayacağını garanti etmek imkansızdır (bkz. Dağıtık Sistemlerin Yanılgıları ). Bu nedenle bir paylaşımlı yapı söz konusu olduğunda, işlemi iptal edebilir (tutarlılığı artırabilir ve kullanılabilirliği azaltabiliriz) veya devam edebiliriz (kullanılabilirliği artırabilir, tutarlılığı azaltabilir).
Teorinin ismi, garanti edilmeye çalışılan kavramların ilk harflerinden (Consistency, Availability, Partition Tolerance) oluşturulmuştur. Bunun ACID ile alakalı olmayan farklı bir tanımı olduğunu bilmenin çok önemli olduğunu unutmayın. Daha güncel olarak, ağın paylaşımlı olmadığı yapılarda (sistem beklendiği çalışmaya devam ederken) gecikmeye ve tutarlılığa bazı kısıtlamalar getiren PACELC teoremi geliştirilmiştir.
Çoğu modern veritabanı platformu, veritabanı kullanıcılarına yüksek düzeyde kullanılabilirlik ('kirli okuma' içerebilir) veya yüksek düzeyde tutarlık (örneğin 'yeterli çoğunlukla onaylanmış yazma') arasında seçim yapma seçeneği sunarak bu teoremi örtük olarak kabul eder.
Gerçek dünyadan örnekler:
- Google Cloud Spanner ve CAP Teorisi - İlk olarak CAP garantilerinin hepsine sahip gibi görünen, ancak kaputun altında bir CP sistemi olan Cloud Spanner'ın nasıl çalıştığının ayrıntıları anlatılıyor.
Ek kaynaklar:
Conway yasası der ki; üretilen sistemler kendilerini üreten organizasyonun teknik sınırlarını yansıtır. Bu yasa daha çok organizasyon değişiklikleri sırasında dikkate alınır. Eğer bir organizasyon birbirinden bağımsız küçük birimlerden oluşuyorsa üretilen yazılımlar da buna uygun olacaktır. Eğer bu organizasyon servis odaklı dikey yapılandırılmışsa, yazılımlar bunu yansıtacaktır.
Ek kaynaklar:
Wikipedia'da Cunningham Yasası
İnternette doğru cevabı almanın en iyi yolu bir soru sormak değil, yanlış cevabı kullanarak aramaktır.
Steven McGeady, Ward Cunningham'ın 1980'lerin başında kendisine tavsiye olarak "İnternette doğru cevabı almanın en iyi yolu, soru sormak değil, yanlış olan cevabı yazmaktır" dediğini aktarıyor. McGeady bunu Cunningham kanunu olarak adlandırdı, ancak Cunningham bu sahipliği bunun "yanlış bir alıntı" olduğunu nitelendirerek reddetti. Her ne kadar orjinalinde Usenet'teki etkileşimlerle ilgili olsa da, yasa diğer çevrimiçi toplulukların nasıl çalıştığını açıklamak için kullanılmıştır (örneğin, Wikipedia, Reddit, Twitter, Facebook).
Ek kaynaklar:
"Dunbar'ın sayısı, bir kişinin istikrarlı bir sosyal ilişkide bulunabileceği kişilerin sayısının kavramsal sınırıdır - bu ilişki bireyin ilişkide olduğu her bir kişinin kim olduğunu ve her bir kişinin diğer bir kişiler ile ilişkisini bildiği ilişkidir." Sayının tam değeri konusunda bir anlaşmazlık vardır. "... Dunbar insanların ancak 150 kişilik ilişkiler istikrarlı bir şekilde bulunabileceğini söylemiş."... Dunbar sayıyı daha sosyal bir bağlam içine koydu, "sayıyı bir barda içki içmeye davet edildiğinizde sıkılmadan ya da utanmadan kabul edebileceğiniz kişi sayısı olarak değerlendirdi". Bu da 100 ile 250 arasındaki bir sayı olarak düşünülebilir.
Kişiler arası insani ilişkilerde olduğu gibi, insanlarla kod arasındaki ilişki de sürüdürülebilmek için çaba gerektirir. Karmaşık projelerle karşılaştığımızda ya da bu projeleri yönetmek sorunda kaldığımızda, projeyi ölçekleyebilmek için eğilimlere, politikalara ve modellenmiş prosedürlere yaslanmaya çalışırız. Dunbar sayısını sadece çalışan sayısı büyüdüğünde değil, takımın harcayacağı emeğin kapsamını belirlerken ya da sistemdeki lojistik ek yükün modellenmesine ve otomatikleştirilmesine yardımcı olmak için takımlara yatırım yaparken de göz önünde bulundurulmalıdır. Bir başka mühendislik bağlamında düşünürsek, bu sayı müşteri destek sisteminde nöbetçi olunurken sorumluluğunu alabileceğiniz proje/ürün sayısını belirlerken de rehber olabilir.
Ek kaynaklar:
Wikipedia'da Dunning-Kruger Etkisi
Eğer bir konuda yetersizseniz, yetersiz olduğunuzu bilemezsiniz...Doğru bir cevap için ihtiyacınız olan yetenekler, doğru cevabın ne olduğunu anlamanız için ihtiyacınız olan yeteneklerdir.
Dunning-Kruger etkisi, David Dunning ve Justin Kruger tarafından 1999'da yapılan bir psikolojik çalışma ve makalede açıklanan teorik bir bilişsel önyargıdır. Çalışma, bir alanda düşük beceri seviyesine sahip kişilerin, o alandaki yeteneklerini muhtemelen abarttığını öne sürüyor. Bu önyargının önerilen nedeni, bir kişinin o alanda çalışabilme kapasitesi hakkında bilinçli bir fikir verebilmesi için o alanın karmaşıklığının yeterince "farkında" olması gerekliliğidir.
Dunning-Kruger etkisi bazen, "Bir kişi bir alanı ne kadar az anlarsa, o alandaki sorunları kolayca çözebileceklerine o kadar çok inanır ve o alanı basit olarak görme olasılıkları daha yüksektir". Bu genel kabul edilebilecek etki, teknolojide de oldukça önemlidir. Teknik olmayan ekip üyeleri veya daha az deneyimli ekip üyeleri gibi bir alana daha az aşina olan kişilerin, bu alandaki bir sorunu çözmek için gereken çabayı küçümseme olasılığının daha yüksek olduğunu gösterir.
Kişi bir alandaki bilgisi ve deneyimi arttıkça, başka bir etkiyle de karşılaşabilir. Bu etki, o alanda çok deneyimli hale geldiklerinden, başkalarının yeteneklerini gözünde büyütme veya kendi yeteneklerini küçümseme eğiliminde olmalarıdır. Her durumda bu etkiler, bilişsel önyargılardır. Herhangi bir önyargıda olduğu gibi, bu ön yargının mevcut olabileceğine dair bir kabullenme, gerçekleşmesinden kaçınmaya yardımcı olmak için genellikle yeterli olacaktır. Bir önyargı farkındalığı olduğunda, bu önyargıları ortadan kaldırmak için sürece daha fazla girdi ve görüş dahil edilebilir. Buna çok yakın başka bir önyargı hayali üstünlük önyargısıdır.
Gerçekten dünyadan örnekler:
- Apple vs. FBI: Why This Anti-Terror Hawk Switched Sides - 2016'da Senatör Lindsey Graham, Apple'ın cihazların şifrelenmesinde bir 'arka kapı' yaratması konusundaki tutumunu değiştirdi. Başlangıçta Graham, Apple'ın potansiyel terörist komplolarını araştırmak için gerekli görülen bir 'arka kapı' oluşturma talebine meydan okumasını eleştirmişti. Bununla birlikte Graham (kendi itirafına göre), alanın teknik karmaşıklığı hakkında daha fazla şey öğrendikçe, bunu olduğundan çok daha basit varsaydığını ve böyle bir arka kapının ciddi olumsuz sonuçları öğrendiğinde fark etti. Bu potansiyel olarak Dunning-Kruger etkisinin bir örneği olarak düşünülebilir. Bir siber güvenlik uzmanı (alana hakim olduğundan) büyük olasılıkla böyle bir arka kapının nasıl kullanılabileceğini hemen anlayacaktır. Meslekten olmayan kişi telefon güvenliğinin fiziksel güvenlikle benzer olduğunu varsayabilir. Kanun yaptırımı ile bir 'ana anahtara' sahip olma uygulamasının mümkün olabilir diye düşünebilir. Ancak bu benzetme, siber güvenlikte modern şifrelemeyi tanımlamak için yeterli değildir.
Fitts yasası, bir hedef alana gitmek için gereken sürenin hesaplanmasında, hedefe olan mesafenin hedefin genişliğine bölünmesinin bir işlevi olduğunu öngörür.
Bu yasanın sonuçları, UX veya UI tasarlanırken etkileşimli öğelerin mümkün olduğunca büyük olması ve kullanıcıların dikkat alanı ile etkileşimli öğe arasındaki mesafenin mümkün olduğunca küçük olması gerektiğini ortaya çıkarır. Bunun tasarım üzerinde sonuçları vardır, örneğin birbirleriyle yakın kullanılan işlevlerin gruplanması gibi.
Ayrıca, ekranın köşeleri için temel kullanıcı arayüzü öğelerinin yerleştirilebileceği 'sihirli köşeler' (bir kullanıcının farelerini kolayca vurabileceği ya da süpürebileceği) kavramını resmileştiriyor. Windows Başlat düğmesi sihirli bir köşede, seçmeyi kolaylaştırıyor ve ilginç bir kontrast olarak, MacOS'un 'pencereyi kapat' düğmesi sihirli bir köşede değil, yanlışlıkla tıklanmayı zorlaştırıyor.
Ek kaynaklar:
Çalışan karmaşık bir sistemin her zaman işe yarayan daha basit bir sistemden evrimleştiği kesinlikle söylenebilir. Başlangıçtan itibaren karmaşık tasarlanmış bir sistemin asla çalışmayacağı ve sonradan da düzeltilemeyeceği kesindir. Çalışan daha basit bir sistem ile başlamanız gerekir.
Gall Yasası der ki; çok karmaşık sistemleri tasarlamaya çalışmak her zaman başarısızlıkla sonuçlanır. Bu tür sistemlerin ilk denemede başarılı olmaları çok nadir görülür ama genellikle basit sistemlerden evrilirler.
En klasik örnek günümüzdeki internettir. Şu an çok karmaşık bir sistemdir. Aslında başlangıçta sadece akademik kurumlar arası içerik paylaşımı olarak tanımlanmıştı. Bu tanımı karşılamada çok başarılı oldu ve zamanla gelişerek bugünkü karmaşık halini aldı.
Ek kaynaklar:
Gözlemlenen herhangi bir istatistiksel düzenlilik, kontrol amaçları için üzerine baskı uygulandığında çökme eğiliminde olacaktır.
Charles Goodhart
Ayrıca şu şekilde de ifade edilir:
Bir ölçüm hedef haline geldiğinde, iyi bir ölçüm olmaktan çıkar.
Marilyn Strathern
Bu yasa, ölçüme dayalı optimizasyonların, ölçüm sonucunun kendisinin anlamsızlaşmasına yol açabileceğini belirtmektedir. Bir prosese kör bir şekilde uygulanan aşırı seçici tedbirler (TPG'ler) çarpık bir etkiye neden olur. İnsanlar, eylemlerinin bütünsel sonuçlarına dikkat etmek yerine belirli metrikleri tatmin etmek için sistemle "oynayarak" yerel olarak optimize etme eğilimindedir.
Gerçek dünyadan örnekler:
- "Assert" olmadan yazılan testler, ölçümün amacının iyi test edilmiş bir yazılım oluşturmak olmasına rağmen sadece kod kapsamı beklentisini karşılar.
- Yazılan satır sayısının gösterdiği geliştirici performans puanı haksız yere şişirilmiş kod tabanına yol açar.
Ek kaynaklar:
- Goodhart Yasası: Yanlış Şeyleri Ölçmek Ahlaksız Davranışları Nasıl Yönlendirir?
- Sorunsuz bir yazılım dünyasında Dilbert
Wikipedia'da Hanlon'un Usturası
Aptallıkla layıkıyla açıklanabilecek bir şeyi, asla kötü niyete bağlamayın.
Robert J. Hanlon
Bu prensip, olumsuz sonuçlara yol açan eylemlerin, çoğunlukla kötü niyetin sonucu olmadığını savunmaktadır. Aksine, olumsuz sonuç daha büyük olasılıkla bu eylemlerin ve/veya etkinin tam olarak anlaşılamamasına bağlıdır.
Karar verme süresi, seçebileceğiniz seçeneklerin sayısı ile logaritmik orantılı olarak büyür.
William Edmund Hick and Ray Hyman
Aşağıdaki denklemde, T karar verme zamanıdır, n seçenek sayısıdır ve b verilerin analizi ile belirlenen bir sabittir.
(Diagramın Kaynağı: Creative Commons Attribution-Share Alike 3.0 Unported, https://en.wikipedia.org/wiki/Hick's_law)
Bu yasa yalnızca seçeneklerin sayısı sıralandığında (örneğin alfabetik olarak) geçerlidir. Bu, temel iki logaritmada ima edilir - bu, karar vericinin aslında bir ikili arama gerçekleştirdiğini ima eder. Seçenekler iyi sıralanmamışsa, deneyler geçen sürenin doğrusal olduğunu gösterir.
Bunun UI tasarımında önemli bir etkisi vardır; kullanıcıların seçenekleri kolayca arayabilmelerini sağlamak daha hızlı karar almayı sağlar.
Hick Yasasında IQ ile reaksiyon süresi arasında Bilgi İşleme Hızı: Gelişimsel Değişim ve İstihbarat Bağlantıları makalesinde bahsedildiği gibi bir korelasyon da gösterilmiştir.
Ek kaynaklar:
Wikipedia'da Hofstadter Yasası
Bir iş her zaman umduğundan daha uzun sürer, Hofstadter yasasını göz önünde bulundursan bile.
(Douglas Hofstadter)
Bu yasayı bir işin ne kadar süreceğini tahminlenirken hatırlatıldığı için duymuş olabilirsiniz. Herkesin kabul ettiği bir gerçek var ki, yazılım geliştirmede en kötü olduğumuz alan işin ne kadar sürede biteceğini tahmin etmektir.
'Gödel, Escher, Bach: An Eternal Golden Braid' adlı kitaptan bir alıntı.
Ek kaynaklar:
İyileştirme, bozulma anlamına da gelir.
Bu yasa der ki; sistemde yapılan bir iyileştirme sistemin diğer taraflarında bozulmaya sebep olabilir ya da başka bozuklukları gizleyebilir, bu da sistemin mevcut durumunun daha da bozulmasına sebep olabilir.
Örneğin, bir servisin cevap verme zamanında bir geliştirme yapılıp hızlandırılırsa bu durum süreçteki diğer aşamalarda kapasite ve çıktı artışına sebep olabilir. Bu da sistemin diğer taraflarını olumsuz etkileyebilir.
Bir teknolojinin kısa vadede oluşacak etkisini abartıp, uzun vadede oluşacak etkisini hafife alıyoruz.
(Roy Amara)
Hype Döngüsü bir teknolojinin zamanla yarattığı heyecan ve gelişiminin görsel olarak sunumudur ve Gartner tarafından ilk olarak oluşturulmuştur. En güzel anlatım aşağıdaki bir görsel ile yapılabilir:
(Resmin Kaynağı: Jeremykemp tarafından İngilizce Wikipeda'da, CC BY-SA 3.0, https://commons.wikimedia.org/w/index.php?curid=10547051)
Kısaca anlatmak gerekirse, bu döngü her yeni teknolojinin ilk zamanlarında teknolojinin kendisi ve olası etkisi üzerinde bir heyecan dalgası oluştuğunu iddia ediyor. Ekipler yeni teknolojiler hemen kullanmaya çalışıyorlar ve genelde kendilerini sonuçtan memnun olmamış bir halde buluyorlar. Bu ya teknolojinin henüz olgunlaşmamış olmasından, ya da uygulamanın tam anlamıyla gerçekleşmemiş olmasından olabilir. Belirli bir süre geçtikten sonra, teknolojinin yeterliliği ve pratik kullanım alanları artar ve ekipler daha üretken olmaya başlar. Roy Amara'nın sözü bu durumu en özlü şekilde toparlıyor diyebiliriz - "Bir teknolojinin kısa vadede oluşacak etkisini abartıp, uzun vadede oluşacak etkisini hafife alıyoruz".
Belli sayıda kullanıcıya ulaştığında, servis sözleşmesinde ne demiş olduğunuzdan bağımsız olarak ürününüzün ya da sisteminizin bütün gözlemlenebilir davranışları artık üçüncü kişilere göre şekillenecektir.
(Hyrum Wright)
Hyrum Yasası göre, eğer bir API'nin oldukça büyük sayılabilecek sayıda kullanıcısı olduğunda, artık bütün sonuçlar ve davranışlar (API sözleşmesinde belirtilmemiş olsalar bile) kullanıcılara göre şekillenecektir. Buna bir örnek olarak bir API'nin tepki süresi olabilir. Daha kapsamlı bir örnek olarak kullanıcıların bir regex ile dönen cevap metninin içinden hatanın tipini ayıkladıkları bir senaryoyu düşünelim. API sözleşmesinde bu cevap metinleri ile ilgili bir şey belirtilmemiş olmasına ve kullanıcıların hata kodunu kullanmalarını belirtilmesine rağmen, cevap metnini değiştirmeniz bazı kullanıcıların metni kullanmalarından dolayı hata ile karşılaşmalarına sebep olacaktır.
Ek kaynaklar:
Kodda hata ayıklama yapmak, o kodun sıfırdan yazılmasından iki kat daha zordur. Dolayısıyla, yazdığın bir kodu hatasız yazdığını düşünüyorsan, tanım olarak o koddaki hatayı ayıklayacak kadar zeki değilsin demektir.
(Brian Kernighan)
Kernighan Yasası adını Brian Kernighan'dan almıştır ve "The Elements of Programming Style" adlı Kernighan ve Plauger tarafından yazılan kitaptaki bir cümleden türetilmiştir:
Herkes hata ayıklamanın kodu sıfırdan yazmaktan iki katı daha zor olduğunu bilir. Dolayısıyla, kodu yazarken bütün zekanızı kullanıp elinizden gelenin en iyisini yaptığınızda o koddaki hatayı daha sonra nasıl ayıklayabilirsiniz?
Abartılı olmakla birlikte, Kernighan Yasası karmaşık kod yerine basit kodun tercih edileceği iddiasını ortaya koymaktadır, çünkü karmaşık kodda ortaya çıkan herhangi bir sorunu ayıklamak maliyetli veya hatta mümkün olmayabilir.
Ek kaynaklar:
Ne kadar çok farklı göz bakarsa, hataların bulunması o kadar kolaylaşır.
Eric S. Raymond
Bu yasa basitçe der ki; bir problemi ne kadar çok kişi görürse, bu kişiler arasında daha önce bu problemle veya benzeriyle karşılaşmış ve çözmüş kişilerin bulunma olasılığının artacaktır.
Başlangıçta açık kaynak geliştirme modellerinin projeler için değerini tanımlamada kullanılmış olsa da, her türlü yazılım projesi için de kabul edilebilir. Ayrıca genel süreçlere de genişletilebilir - daha fazla kod incelemesi, daha fazla statik analiz ve çok disiplinli test süreçleri sorunları daha görünür kılacak ve tanımlanmasını kolaylaştıracaktır.
Daha resmi bir ifade şöyle olabilir;
Olabildiğince çok sayıda beta testçisi ve ortak geliştirici ortamı sağlandığında, hemen hemen her sorun hızlı bir şekilde karakterize edilecek ve daha önce benzer bir sorunla karşılaşmış biri tarafından çözülecektir.
Bu yasa Eric S. Raymond'un "Katedral ve Çarşı" kitabında Linus Torvalds'a ithaf olunmuştur.
Ağ teorisinde, bir sistemin değeri yaklaşık olarak sistemin kullanıcı sayısının karesi ile orantılı olarak büyür.
Bu yasa, bir sistem içindeki muhtemel çift bağlantıların sayısına dayanmaktadır ve Reed Yasası ile yakından ilgilidir. Odlyzko ve diğerleri hem Reed Yasası hem de Metcalfe Yasası'nın insan bilişinin ağ etkileri üzerindeki sınırlarını hesaba katmayarak sistemin değerini abarttığını öne sürerler (Dunbar Sayısı'na bakınız).
Ek kaynaklar;
Entegre devre içerisindeki transistörlerin sayısı yaklaşık olarak iki yılda bir ikiye katlanır.
Çoğu zaman yarı-iletken ve çip teknolojisinin gelişim hızını tahmin etmek için kullanılan Moore yasasının, 1970'lerden 2000'lerin sonlarına doğru oldukça doğru olduğu biliyoruz. Son yıllarda, komponentlerin küçülmesinde fiziksel sınırlara ulaşıldığı için bu tahminlemenin tutmadığını da söyleyebiliriz. Ama paralelleştirmede uzmanlaşılması ve yarı-iletken teknolojilerindeki devrim potansiyelindeki değişiklikler Moore Yasası'nın yakın zamanda tekrar doğrulanacağını tahminler yapabileceğini düşünebiliriz.
Eğer bir işin kötü gitme ihtimali varsa mutlaka kötü gider.
İsmini Edward A. Murphy, Jr'dan alan Murphy Yasası der ki eğer bir işin kötü gitme ihtimali varsa mutlaka kötü gider.
Bu programcılar arasında çok kullanılan bir atasözüdür. Geliştirme yaparken, test ederken ya da canlı sistemlerde çoğunlukla hep beklenmedik sorunlar olur. Bu durum (İngiltere'de yaygın kullanılan) Sod Yasası ile de ilişkilendirilebilir:
Eğer bir işin kötü gitme ihtimali varsa, olabilecek en kötü zamanda kötüye gidecektir.
Bu iki 'yasa' daha çok espri amaçlı kullanılır. Bunun yanında, Doğrulama Önyargısı ve Seçim Tarafgirliği gibi olgular bu yasaların insanlar tarafında çok fazla vurgulanmasına sebep olabilir (işler yolundayken hiçbirşeye dikkat etmeyiz, ama bunun yanında sorunlar yaşanınca her şey göze batmaya başlar ve tartışılır).
Ek kaynaklar:
Wikipedia'da Occam'ın Usturası
Çözümün elemanları sebep olmaksızın çoğaltılmamalıdır.
William of Ockham
Occam'ın usturası, birkaç olası çözüm arasında en olası çözümün, en az sayıda kavram ve varsayımı olan çözüm olduğunu söylüyor. Bu çözüm en basit olandır ve yanlışlıkla ortaya çıkan karmaşıklığa ya da olası olumsuz sonuçlara sebep olmadan sadece verilen sorunu çözer.
Ek kaynaklar;
Örneğin;
Bir iş, daima, bitirilmesi için kendisine ayrılan sürenin hepsini kapsayacak şekilde uzar.
Orijinal bağlamında, bu kanun bürokrasi alanındaki çalışmalara dayanıyordu. Kötümser bir bakış açısıyla yazılım geliştirme girişimleri için de söylenebilir. Şöyle ki ekipler genelde proje bitiş tarihi yaklaşana kadar düşük verimde çalışırlar, bitiş tarihi yaklaştıkça bitirmek için yoğun bir çaba içine girerler ve sonuç olarak aslında bitiş tarihini tutturmuş olurlar.
Bu yasa ile Hofstadter Yasası birleştirilirse, daha kötümser bir yasaya ulaşılır. Bir iş bitirilmesi için harcanması gereken zamanı kapsar ve her zaman gecikir.
Ek kaynaklar:
WikiWikiWeb'de Olgunlaşmamış Optimizasyon Etkisi
Vakti gelmeden yapılan optimizasyon bütün kötülüklerin anasıdır.
Donald Knuth yazdığı Structured Programming With Go To Statements isimli makalede, "Programcılar, programlarının kritik olmayan bölümlerinin hızını düşünerek veya endişelenerek çok fazla zaman harcarlar ve bu bakış açısı ile yaptıkları verimlilik geliştirmelerin hata ayıklama ve bakım yapma aşamalarına çok olumsuz etkileri olur. Kesinlikle bu tarz küçük geliştirmeleri (zamanımızın �'sini harcadığımız) göz ardı etmeliyiz, Vakti gelmeden yapılan optimizasyon bütün kötülüklerin anasıdır gerçeğini unutmamalılıyız. Yine de, geride kalan % 3'teki kritik fırsatları kaçırmamalıyız."
Aslında, olgunlaşmamış optimizasyonu ihtiyacımızın ne olduğunu bilmeden yapılan optimizasyon olarak tanımlayabiliriz (daha basit kelimelerle).
Teknolojide iki tür insan egemendir, yönetmedikleri şeyleri anlayanlar ve anlamadıkları şeyleri yönetenler.
Putt yasasını çoğunlukla Putt sonucu takip eder:
Her teknik hiyerarşi, zaman içinde bir yetkinlik dönüşümü geliştirir.
Bu iki cümle der ki grupların organize olma şekillerindeki seçim kıstasları ve eğilimleri yüzünden bir zaman sonra teknik organizasyonun çalışma seviyelerinde bir grup yetenekli insan varken yönettikleri işin karmaşıklığından ve zorluklarından bihaber bir grup insan da yönetim kademelerini işgal edecektir. Bu durum Peter Prensibi ya da Dilbert Prensibi ile de açıklanabilir.
Bununla birlikte, bunun gibi yasaların çok büyük genellemeler olduğu ve bazı organizasyon türleri için geçerli olabileceği gibi başkaları için geçerli olmayacağı unutulmamalıdır.
Ek kaynaklar:
Büyük ağların, özellikle sosyal ağların kullanımı, ağın boyutuna katlanarak ölçeklenir.
Bu yasa, programın faydasının olası katılımcı veya ikili bağlantı sayısından daha hızlı olan olası alt grup sayısı olarak ölçeklendiği grafik teorisine dayanmaktadır. Odlyzko ve diğerleri, Reed Yasası'nın, insan bilişinin ağ etkileri üzerindeki sınırlarını hesaba katarak sistemin yararını abarttığını öne sürerler; Dunbar Sayısı'na bakınız.
Ek kaynaklar;
Wikipedia'da Karmaşıklığın Korunması Yasası
Bu yasa der ki; her sistemde kesinlikle ayıklanamayacak bir miktarda karmaşıklık vardır.
Bir sistem ve yazılımdaki karmaşıklıkların bazıları dikkatsizlik veya yanlışlıktan ortaya çıkar. Bu kötü kurgulanmış yapının, herhangi bir dikkatsizliğin, ya da problemin kötü modellenmesinin sonucu olabilir. Bu tarz karmaşıklıklar giderilebilir ve sistemden ayıklanabilir. Bunun yanında, bazı karmaşıklıklar sistemin gerçekleridir yani sistemin çözmeye çalıştığı problemin doğası gereği ortaya çıkarlar. Bu tarz karmaşıklıklar sistem içinde farklı yerlere taşınabilirler ama sistemden ayıklanmazlar.
O yasanın farklı bir yansıması olarak şöyle düşünülebilir, eğer bir karmaşıklık esastan geliyorsa ve sistem sadeleştirilerek bile ayıklanamıyorsa, daha karmaşık bir şekilde davranması beklenen kullanıcının tarafına taşınabilir.
Asla yabancılarla konuşma.
"En Az Bilgi İlkesi" olarak da bilinen Demeter Yasası, yazılım tasarımı için, özellikle nesne tabanlı dillerle ilgili bir ilkedir.
Bir yazılım biriminin sadece en yakın işbirlikçileriyle konuşması gerektiğini belirtir. B nesnesine bir referansı olan bir A nesnesi yöntemlerini çağırabilir, ancak B C nesnesine bir referansı varsa, A C yöntemlerini direk çağırmamalıdır. Yani, eğer C bir doThing() yöntemine sahipse, A doğrudan çağırmamalıdır; B.getC().DoThis().
Bu ilkeyi izlemek, değişikliklerin kapsamını sınırlayarak gelecekte değiştirmelerin daha kolay ve daha güvenli olmasını sağlar.
Sızdıran Soyutlamalar Yasası, Joel on Software
Önemsiz sayılmayacak bütün soyutlamalar belli ölçüde sızıntı içerir.
Bu yasa, karmaşık sistemleri sadeleştirmek için kullandığımız soyutlamaların bazı durumlarda soyutlamanın altındaki sistemin öğelerini sorunları ile birlikte sızdırır ve bu da beklenmedik davranışlar ortaya çıkması ile sonuçlanır.
Dosya açma ve okuma işlemlerini örneklemek için kullanabiliriz. Dosya sistemi arayüzleri altta yeralan çekirdek sistemlerinin bir soyutlamasıdır, ki çekirdek sistemleri de aslında manyetik plakalardaki (flash disk ya da SDD) veriyi fiziksel olarak değiştiren işlemlerin soyutlamasıdır. Çoğu durumda, bir dosyayı ikili sistemdeki verilerin akışı olarak soyutlamak işe yarar. Manyetik sürücüler sıralı okuma yapıldığında rastgele erişimli sürücülere göre daha hızlıdır (sayfalama hatalarının artmasından dolayı) ama bu durum SDD sürücülerle karşılaştırmada geçerli değildir. Bu durumun üstesinden gelmek için, detayların altında yatan bilgileri (yani geliştiricinin bilmesi gereken uygulama detaylarını) soyutlamanın sızdırıyor olacağı dikkate alınmalıdır.
Yukarıda verdiğimiz örnek daha fazla soyutlanma göz önünde bulundurulursa daha da karmaşıklaşabilir. Linux işletim sistemi dosyalara bir ağ üzerinden erişilmesine olanak sağlıyor ama bu dosyalar sanki yerel dosyalarmış gibi gösterilir. Bu soyutlama da eğer bir network sorunu olursa sızıntı oluşturur. Eğer bir uygulama geliştirici bu tür dosyaları normal dosyalarmış gibi düşünerek geliştirme yaparsa, ağızda oluşan herhangi bir gecikme ya da sorun çözümü sorunlu hale getirecektir.
Yasa savunmaya çalıştığı durum, herhangi bir soyutlamaya çok fazla güvenmenin alta yatan işlemleri de tam anlamamayla birleşince çözülmeye çalışılan problemin çoğunlukla daha da karmaşıklaşması ile sonuçlanacağıdır.
Ek kaynaklar:
Gerçek dünyadan örnekler:
- Photoshop'taki yavaş açılma problemi: Photoshop bir zamanlar çok yavaş açılırdı, hatta bazen açılması dakikalar sürerdi. Sorunun sebebi program her başlangıçta ön tanımlı yazıcı ile ilgili belli bilgileri çekmeye çalışması olarak gözüküyordu. Eğer yazıcı bir ağ yazıcısıysa açılma daha da uzun sürüyordu. Ağ yazıcılarının yerel yazıcıları gibi soyutlanması kullanıcılara bu kötü deneyimi yaşatmış oldu.
Ben buna alet yasası diyorum ve şu şekilde açıklayabilirim: Küçük bir çocuğa bir çekiç verin, karşılaştığı her şeyin dövülmesi gerektiğini düşünecektir.
Abraham Kaplan
Eğer sahip olduğunuz tek alet çekiç ise, size her şey çivi gibi gelmeye başlayacaktır.
Abraham Maslow
Bu yasa, yazılım dünyasında insanların mümkün olan en iyi araçtan ziyade aşina oldukları araçları kullanma eğiliminde olduklarını öne sürüyor. Tanıdık bir araca bu aşırı bağımlılık, 'altın çekiç' olarak adlandırılan kötü bir yöntemdir (anti-pattern).
Ek kaynaklar:
Wikipedia'da Önemsizlik Yasası
Bu yasa diyor ki, ekipler önemsiz ve kozmetik sorunlara ciddi ve önemli sorunlara göre daha fazla zaman harcarlar.
En çok kullanılan kurgu örnek nükleer enerji reaktörünü onaylayacak olan komitenin reaktörün genel tasarımını onaylama zamanından çok bisiklet parkının tasarımını onaylamak için zaman harcamasıdır. Çok büyük ve karmaşık konularla ilgili o alanda bir eğitime, tecrübeye ve hazırlığa sahip olmadan kayda değer yorum getirmek zordur. İnsanlar genelde değerli katkılar verdiklerinin görülmesini isterler. Dolayısıyla insanlar kolayca katkı verebilecekleri gerekli ve önemli olmasa bile küçük detaylara odaklanma eğilimi gösterirler.
Bu kurgu örnek 'Bike Shedding' diye bir deyimin yaygınlaşmasına sebep olmuştur. Türkçe'deki 'pire için yorgan yakmak' ya da 'attığın taş ürküttüğün kurbağaya değsin' gibi deyimlere benzer.
Unix felsefesi şöyle özetlenebilir; bir yazılım parçası olabildiğince küçük olmalı ve sadece bir işi yapmaya odaklanmalıdır. Bu felsefeye uymak sistemleri büyük, karmaşık ve çok amaçlı programlarla oluşturmak yerine küçük, basit ve iyi tanımlanmış parçalardan daha kolayca oluşturmayı sağlar.
Modern yaklaşımlardan biri olan 'Mikro-service Mimarisi' de bu felsefenin uygulaması olarak düşünülebilir. Çünkü bu mimari ile servislerin küçük, amaç odaklı ve tek bir iş yapacak şekilde geliştirilmesi ve karmaşık yapıların küçük basit bloklar halinde oluşturulması hedefleniyor.
Spotify Modeli Spotify'daki uygulamasından dolayı popüler olmuş ekip ve organizasyon yapıları için yeni bir yaklaşımdır. Model basitçe ekiplerin teknolojilere göre değil de özellikler etrafında organize edilmesidir.
Spotify Modeli kabileler (Tribes), birlikler (Guilds) ve kısımlar (Chapter) gibi organizasyon yapısında kullanılacak öğeleri de yaygın hale getirdi.
Eğer bir ekibi iki pizza ile doyuramıyorsanız, o ekip büyük bir ekiptir.
(Jeff Bezos)
Bu kural, şirketin büyüklüğünden bağımsız olarak, ekiplerin iki pizza ile beslenebilecek kadar küçük olması gerektiğini önermektedir. Jeff Bezos ve Amazon'a atfedilen bu kural, büyük ekiplerin doğası gereği verimsiz olduğunu öne sürüyor. Bu, takım boyutu doğrusal olarak büyüdükçe, insanlar arasındaki bağlantıların katlanarak artmasıyla desteklenmektedir; dolayısıyla koordinasyon ve iletişimin maliyeti de katlanarak artar. Koordinasyon maliyetleri yüksek olarak değerlendirilirse, daha küçük ekipler tercih edilmelidir.
İnsanlar arasındaki bağlantıların sayısını n(n-1)/2 şeklinde tanımlayabiliriz. Burada n insan sayısıdır.
Wadler Yasası, wiki.haskell.org
Herhangi bir programlama dilini tasarlarken, aşağıdaki listedeki herhangi bir özelliği tartışmak için harcanan zaman iki üzeri özelliğin listeki sırası ile doğru orantılıdır.
- Semantik
- Genel sözdizimi
- Sözcük sözdizimi
- Yorumlardaki sözcük sözdizimi (Kısaca semantic için harcanan her bir saat için yorumlardaki sözcük sözdizimi için sekiz saat harcanacaktır.)
Önemsizlik Yasasında öne sürülene benzer olarak, Wadler Yasası yeni bir programlama dili tasarlanırken konunun önemi ile o konu için harcanan zaman ters orantılı olduğunu söylüyor.
Ek kaynaklar:
Öküzlük yapmayın.
Wil Wheaton
Wil Wheaton (Star Trek: The Next Generation, The Big Bang Theory) tarafından oluşturulan bu basit, özlü ve güçlü yasa, profesyonel bir organizasyon içinde uyum ve saygının artmasını amaçlamaktadır. İş arkadaşlarınızla konuşurken, kod incelemeleri yaparken, diğer bakış açılarını öne sürerken, insanları eleştirirken ve genel olarak insanların birbirleriyle olan profesyonel etkileşimlerinin çoğunda uygulanabilir.
Prensiplerin genellikle tasarıma ilişkin rehberlerdir.
Tüm modeller yanlıştır, ancak bazıları kullanışlıdır.
George Box
Bu prensip, tüm sistem modellerinin kusurlu olduğunu, ancak çok fazla kusurlu olmadıkları sürece yararlı olabileceklerini önermektedir. Bu presibin kökleri istatistiğe dayanmaktadır ancak bilimsel ve yazılım modelleri için de geçerlidir.
Çoğu yazılımın temel gereksinimi, bir tür sistemi modellemektir. Modellenen sistemin bir bilgisayar ağı, kütüphane, sosyal bağlantıların grafiği veya herhangi bir sistem olup olmadığına bakılmaksızın, tasarımcının modellemek için uygun bir ayrıntı düzeyine karar vermesi gerekecektir. Aşırı detay, çok fazla karmaşıklığa yol açabilir, çok az detay ise modelin işlevsel olmasını engelleyebilir.
Ek kaynaklar:
Mevcut durumun ardındaki gerekçe anlaşılıncaya kadar reform yapılmamalıdır.
Bu prensibin adı G.K Chesterson'ın yazdığı bir hikayeden geliyor. Bir adam yolun ortasından geçen bir çitle karşılaşır. Belediye başkanına bu işe yaramaz çitin yolunu kestiğinden şikayet eder ve kaldırılmasını ister. Belediye başkanı çitin neden orada olduğunu sorar. Adam bilmediğini söylediğinde, belediye başkanı, "Eğer amacını bilmiyorsan, kesinlikle onu kaldırmana izin vermeyeceğim. Git sebebini öğren ve sonra kaldırılmasına izin verebilirim belki o zaman."
Bu prensip, yazılım mühendisliğinde teknik borç kaldırılırken dikkate alınmalıdır. Bir programın her satırı başlangıçta bir sebepten ötürü birisi tarafından yazılmıştır. İlk etapta kodun neden yazıldığını anlamaya çalışmalısınız. Sadece bunu öğrendikten sonra, kodu çıkarma veya yeniden düzenleme konusunda kendinizden emin olabilirsiniz.
Bruce F. Webster'e göre Ölü Deniz Etkisi
"... [E]n yetenekli ve verimli BT mühendisleri şirketleri terketmeye en yakın olanlardır, [kalıcı olma taraftarı olanlar] ise tortuya (daha az yetenekli ve verimsiz) benzetilebilir"
Bruce F. Webster
"Ölü Deniz Etkisi" bir organizasyonda mühendislerin becerilerinin/yeteneklerinin/verimliliklerinin sıklıkla o organizasyonda harcadıkları zamanla ters orantılı olduğunu söyler.
Genellikle, yüksek vasıflı mühendisler başka yerlerde iş bulması kolay olan ve bunu ilk yapan kişilerdir. Eskimiş veya zayıf becerilere sahip mühendisler, başka bir yerde iş bulmak zor olduğu için şirkette kalma eğilimindedir. Bu, özellikle şirketteki zamanları boyunca artan ücret artışları elde ettikleri takdirde de geçerlidir, çünkü başka bir yerde eşdeğer ücret almaları zor olabilir.
Şirketler, yetersiz çalışanları, iş akışından uzaklaştırmak için sistematik olarak yönetici olmaya teşvik etme eğilimindedir.
Scott Adams
Scott Adams (Dilbert çizgi dizisinin yazarı) Peter prensibinden esinlenerek ortaya atılmış bir yönetim kavramıdır. Dilbert prensibine göre yetenekli olmayan çalışanlar yönetim kadorlarına doğru yükseltilirler ki üretime verecekleri zarar aza indirilsin. Adams bunu ilk olarak 1995'te Wall Street Journal'da yazdığı bir makalede açıkladı daha sonra ise 1996'da yazdığı Dilbert Prensibi adlı kitabında detaylandırdı.
Ek kaynaklar:
Hayattaki çoğu şey eşit dağılmaz.
Pareto Prensibi der ki; çıktıların önemli bir çoğunluğu girdilerin çok azı tarafından oluşturulur:
- Bir yazılımın 80%'i harcanan zamanın 'sinde yazılır (bir başka deyişle, kodun en zor 'lik bölümü harcanan zamanın �'inde yazılır)
- Harcanan eforun 'si sonucun �'ini oluşturur
- Yapılan işin 'si gelirin �'ini oluşturur
- Koddaki hataların 'si sistem sorunlarının �'ini oluşturur
- Özelliklerin 'si hizmetin �'ini oluşturur
1940'lı yıllarda Romanya kökenli Amerikalı mühendis Dr. Joseph Juran, kendisi kalite kontrolün babası olarak nitelendirilir, kalite kontrol sorunlarında Pareto Prensibini kullanmaya başladı.
Bu prensip aynı zamanda 80/20 Kuralı (The Law of the Vital Few and The Principle of Factor Sparsity) olarak da bilinir.
Gerçek dünyadan örnekler:
- 2002'de Microsoft en çok rapor edilen hataların üstten 'sini çözünce kullanıcıların yaşadığı sorunların �'inin çözüldüğünü gözlemlemiş (Referans).
Shirky Prensibi'nin DEtaylı Açıklaması
Kurumlar, çözümü oldukları sorunun devam etmesini sağlamaya çalışırlar.
Clay Shirky
Shirky prensibi, karmaşık yapıların (bir şirketin, bir endüstrinin veya bir teknolojinin) çözdükleri soruna o kadar odaklandığını ve istemeden sorunun kendisini devam ettirebileceğini öne sürüyor. Bu, kasıtlı (bir çözümün sürekli geliştirilmesini haklı çıkaran yeni nüanslar bulmaya çalışan bir şirket) veya kasıtsız (sorunu tamamen çözen veya ortadan kaldıran bir çözümü kabul edememe veya inşa etme konusunda isteksizlik) olabilir.
İlgili bazı sözler ve metinler:
- Upton Sinclair'in ünlü sözü, "Bir insanı, maaşı anlamamasına bağlıyken, bir şeyi anlamasını sağlamak zordur!"
- Clay Christensen's The Innovator's Dilemma
Ek kaynaklar:
Hiyerarşideki insanlar “yetersizlik seviyelerine” göre yükselme eğilimindedir.
Laurence J. Peter
Laurence J. Peter tarafından geliştirilen bir yönetim konsepti olan Peter Prensibi, işlerinde iyi olan kişilerin, artık başarılı olamadıkları bir seviyeye (kendi "yetersizlik seviyelerine") ulaşana kadar terfi ettiğini gözlemlemektedir. Bu durumda şirket içinde çok tecrübeli olduklarından organizasyondan (çok aykırı birşey yapmadıkları sürece) dışlanmazlar ve az sayıda temel beceriye sahip olacakları bir rolde kalmaya devam edecekler, çünkü onları başarılı kılan orijinal becerileri mutlaka bu yeni rolleri için gereken beceriler değildir.
Bu, temelde farklı bir beceri kümesi gerektirdiğinden özellikle kariyerine teknik rollerle başlayan ama sonra kariyer değiştirip diğer mühendisleri yönetmeye başlayan mühendislerle alakalıdır.
Ek kaynaklar:
Wikipedia'da Dayanıklılık Prensibi
Yaptıklarınızda muhafazakar olun, başkalarından kabul ettiğiniz şeyler konusunda liberal olun.
Genellikle sunucu uygulamaları geliştirirken uygulanabilir. Bu prensip der ki; kendi uygulamanızdan dışarıya veri gönderirken kılı kırk yararcasına dikkatli olun ama dışardan veri alırken mümkün olabilecek her durumda veriyi kabul etmeye çalışın.
Bu prensibin amacı dayanıklı sistemlere geliştirmektir ve bu sistemler kötü yapılandırılmış girdileri bile anlayabildikleri durumda işleyebilmeliler. Bunun güvenlik açısından kötü amaçlı ve yeterince kontrol edilmemiş girdileri kabul etmek anlamına gelebileceği için riskli olduğu düşünülebilir. Tabiki bu riskin de göz önünde bulundurulması gerekir.
Uygun olmayan girdilere zaman içinde izin verilmesi, uygulayıcıların yeni özellikler oluştururken bu serbestliğe güvenmesini sağlayacağından en sonunda protokollerin evrimleşme yeteneğini zayıflatabilir.
Ek kaynaklar:
SOLID aşağıdaki beş prensibin baş harflerinden oluşan bir kısaltmadır;
- S: Tek Sorumluluk Prensibi - The Single Responsibility Principle
- O: Açık/Kapalı Prensibi - The Open/Closed Principle
- L: Liskov Yerine Geçme Prensibi - The Liskov Substitution Principle
- I: Arayüz Ayrım Prensibi - The Interface Segregation Principle
- D: Bağımlılığın Ters Çevrilmesi - The Dependency Inversion Principle
Bunları Nesne Tabanlı Proglamlama'nın temel prensipleri olarak değerlendirilebilir ve bu prensiplerin programcılara geliştirilebilir ve desteklenebilir sistemler geliştirmelerinde yardımcı oldukları kesindir.
Wikipedia'da Tek Sorumluluk Prensibi
Her sistem parçasının ya da programlama sınıfının sadece bir sorumluluğu olmalı.
Bu 'SOLID' prensiplerinin ilkidir. Bu prensip der ki her bir sistem parçasının yada programlama sınıfının sadece ama sadece bir sorumluluğu olması gerekir. Daha sade anlatmak gerekirse, bir programdaki sadece bir özelliği etkileyen bir değişiklik sadece o özelliği ilgilendiren parça ya da sınıfta yapılmalı. Örneğin, şifrelerin doğruluğunun kontrolünde bir değiştirme yapılacaksa sadece programın o bölümünde değişiklik yapılmalı.
Teorik olarak, bu prensibe uygun yazılmış kodlar daha sağlam ve değiştirilmesi kolaydır. Sadece tek bir parçanın değiştirildiğine emin olunduğunda değişimi test etmek de kolay olacaktır. Önceki şifre örneğini düşünürsek, şifrenin zorluk seviyesi değiştirildiğinde sadece şifre ilgili bölümlerin etkilenecektir. Birden fazla sorumluluğu olan bir bölümde olan değişikliğin nereleri etkileyeceğini hesaplamak daha zordur.
Ek kaynaklar:
Wikipedia'da Açık/Kapalı Prensibi
Her sistem parçası (sınıf, modül, fonksiyon vs) genişletilmeye (türev alınmaya, miras alınma vs) açık olmalı ama değiştirilmeye (modifiye etme) kapalı olmalı.
Bu 'SOLID' prensiplerinin ikincisidir ve herhangi bir sistem parçasının mevcut davranışının değiştirilememesini ama kullanılarak/türetilerek genişletilebilmesinin gerekliliğini savunur.
Örneğin Markdown formatındaki belgeleri HTML formatına çeviren bir modülü düşünelim. Eğer bu modül kendisi değiştirilmeden yeni bir Markdown formatını da işlemesi sağlanacak şekilde geliştirilebiliyorsa, bu modül genişletilmeye açık demektir. Eğer sonradan değiştirilip Markdown formatı işlemesi ile ilgili geliştirme yapılamıyorsa, bu modül değiştirilmeye kapalı demektir.
Bu prensip nesne-tabanlı programlamaya tam uygundur. Şöyle ki, kendi nesne ve sınıflarımızı miras alınarak geliştirmeye uygun ve değiştirmeye ihtiyaç duymayacak şekilde tasarlarsak ve yazarsak nesne-tabanlı programlamaya tam uygun kod yazmış oluruz.
Ek kaynaklar:
Wikipedia'da Liskov Yerine Geçme Prensibi
Bir sistemde var olan bir özellik kendinden türetilmiş türetilmiş bir özellikle herhangi bir sistemsel soruna sebep olmadan yer değiştirilebilmeli.
'SOLID' prensiplerinin üçüncüsüdür. Bu prensibe göre herhangi bir bileşenin üzerine dayandığı bir özelliği (sınıf vs) o özelliklikten türetilmiş alt özellikle değiştirebilmeliyiz ve bu durumda bir sistem sorununa neden olunmaz ya da alt özelliğin bütün detaylarını bilmeye gerek kalmaz.
Örneğin dosyayı temsil eden bir yapıdan XML verisi okuyan bir metod düşünelim. Eğer bu metod 'dosya' tipini kullanıyorsa, 'dosya' tipinden türeyen bütün tipleri de kullanabilmelidir. Eğer 'dosya' tipi geriye dönük aramayı destekliyorsa ama 'dosya' tipinden türetilmiş 'ağ dosyası' tipi bunu desteklemiyorsa o zaman 'ağ dosyası' tipi bu prensibi ihlal ediyor demektir.
Bu prensip nesne-tabanlı programlamanın bağlı olduğu prensiplerden biridir ve geliştiricilerin kafasını karıştırmamak için sınıf hiyerarşisinin dikkatli tarasarlanması gerektiğini söyler.
Ek kaynaklar:
Wikipedia'da Arayüz Ayrım Prensibi
Hiçbir kullanıcı/müşteri/istemci, kullanmadığı yöntemlere bağlı kalmamalıdır.
'SOLID' prensiplerinin dördüncüsüdür ve bir bileşenin kullanıcılarının, kullanmadığı bir bileşenin işlevlerine bağımlı olmaması gerektiğini belirtir.
Örnek olarak dosyayı temsil eden bir yapıdan XML verisi okuyan bir metod düşünelim. Bu metod sadece dosyadan byte byte veri okumalı ve dosya içinde ileri ya da geri hareket etmeli. Eğer bu method dosya okuma dışında (dosya izinleri değişimi gibi) herhangi bir özellik değişiminden dolayı güncellenmek zorunda kalınıyorsa bu prensip ihlal edilmiş demektir.
Bu prensip de nesne-tabanlı programlama ile direk ilişkilidir. 'interface' yapıları, sınıf hiyerarşileri ve soyut türler farklı bileşenler arası bağımlığı en aza indirmek için kullanılır. Duck typing de bu prensibi uygulamaya yardımcı olur.
Ek kaynaklar:
Wikipedia'da Bağımlılığın Ters Çevrilmesi
Yüksek seviye modülleri, düşük seviye uygulamalarına bağlı olmamalıdır.
'SOLID' prensiplerin beşincisidir. Bu ilke, daha üst seviye bileşenlerinin bağımlılıklarının ayrıntılarını bilmek zorunda olmadıklarını belirtir.
Örnek olarak bir web sitesinden metadata okuyan bir program düşünelim. Bu programın ana bileşeninin web sitesinden içeriği indiren ve metadayı okuyan bileşenlerinden ne yaptığından haberdar olması gerekir. Eğer bu prensibe uyarsak ana bileşenin byte verisi okuyan ve byte verisinden metada çıkaran soyutlamalara bağımlı olması lazım. Ana bileşenin TCP/IP, HTTP ya da HTML hakında bir detaya hakim olmasına gerek yoktur.
Bu prensip olması gereken bağımlığı tersine çevirdiği düşünebileceğinden (isminden dolayı) biraz karmaşık gelebilir. Pratikte, ayrı bir düzenleme bileşeninin, soyut türlerin doğru uygulamalarının kullanılmasını sağlaması gerektiği anlamına gelir (önceki örnekte, bir şey hala meta veri okuyucu bileşenine bir HTTP dosyası indiricisi ve HTML meta etiketi okuyucu sağlamalıdır). Bu prensip aynı zamanda Kontrolün Ters Çevirilmesi ve Bağımlık Enjeksiyonu gibi konularla da bağlantılıdır.
Ek kaynaklar:
Her bilgi parçasının bir sistem içinde tek, açık ve net bir temsiline sahip olması gerekir.
DRY Don't Repeat Yourself yani Kendini Tekrar Etme deyimin kısaltılmasıdır. İlk olarak Andrew Hunt ve Dave Thomas tarafından The Pragmatic Developer kitabında bahsedilmiştir. Bu ilke, geliştiricilere kod tekrarını azaltma ve bilgileri tek bir yerde tutmalarına yardımcı olmayı amaçlamaktadır.
DRY'nin tam tersi WET olacaktır (Write Everything Twice (Her Şeyi İki Kez Yaz) We Enjoy Typing (Yazmayı Seviyoruz)).
Uygulamada, aynı bilgi parçasını iki (veya daha fazla) farklı yerde kullanıyorsanız, DRY'yi bunları tek bir tanede birleştirmek ve istediğiniz / ihtiyaç duyduğunuz yerde tekrar kullanmak için kullanabilirsiniz.
Ek kaynaklar:
Olabildiğince basit ve aptal (Keep it simple, stupid)
KISS prensibi, çoğu sistemin karmaşıklaştırılmak yerine basit tutulması durumunda en iyi şekilde çalışacağını belirtir; bu nedenle sadelik tasarımda kilit bir amaç olmalı ve gereksiz karmaşıklıktan kaçınılmalıdır. Bu 1960’da ABD Donanması’nda çalışan uçak mühendisi Kelly Johnson ile ilişkilendirilen bir cümle.
Prensip, Johnson'ın bir tasarım mühendisleri ekibine bir avuç el aleti teslim etmesinin öyküsüyle en iyi örneklenmiştir, tasarladıkları jet uçağının sahadaki ortalama bir tamirci tarafından yalnızca bu aletlerle mücadele koşullarında tamir edilebilir olması zorunluluğu ile karşı karşıyadır. Bu nedenle, "aptal" kelimesi mühendislerin kendi yeteneklerini değil, işlerin kırılma şekli ile onları tamir etmek için mevcut araçların karmaşıklığı arasındaki ilişkiyi ifade eder.
Ek kaynaklar:
You Aren't Gonna Need It (İhtiyacın olmayacak) deyiminin kısaltmasıdır.
İhtiyaç duyduğunuz şeyleri her zaman ihtiyaç duyduğunuzda geliştirin, onlara ihtiyacınız olacağını düşündüğünüzde değil. (Ron Jeffries) (XP eş-kurucusu and "Extreme Programming Installed" kitabının yazarı)
Bu Aşırı Programlama (XP) ilkesi, geliştiricilerin yalnızca acil gereksinimler için gerekli olan işlevleri yerine getirmeleri gerektiğini ve daha sonra ihtiyaç duyulabilecek işlevleri uygulayarak geleceği tahmin etme girişimlerinden kaçınmalarını önerir.
Bu ilkeye bağlı kalmak, kod tabanındaki kullanılmayan kod miktarının ve hiçbir değer getirmeyen işlevlerde harcanan zamanın ve çabanın azalmasını sağlayacaktır.
Ek kaynaklar:
Wikipedia'da Dağıtık Sistemlerin Yanılgıları
Ağ Tabanlı Sistemlerin Yanılgıları olarak da bilinen yanılgılar dağıtık sistemleri geliştirme sırasında başarısızlıklara yol açabilecek varsayımların (veya inançların) bir listesidir. Varsayımlar:
- Ağ güvenilirdir.
- Gecikme yoktur.
- Bant genişliği sonsuzdur.
- Ağ güvenlidir.
- Topoloji değişmez.
- Sadece bir tane yönetici vardır.
- Taşıma maaliyeti sıfırdır.
- Ağ homojendir.
İlk dört madde 1991'de Bill Joy ve Tom Lyon tarafından listelenmiştir ve ilk önce James Gosling tarafından "Ağ Tabanlı Sistemlerin Yanılgıları" olarak sınıflandırılmıştır. L. Peter Deutsch 5., 6. ve 7. yanılgıları ekledi. 90'lı yılların sonlarında Gosling 8. yanılgıyı ekledi.
Grup Sun Microsystems içinde başlarına gelen olaydan ilham aldı.
Dayanıklı sistemler tasarlarken bu yanılgılar dikkatlice ele alınmalı; bu yanılgılardan herhangi birinin varsayılması, dağıtılmış sistemlerin gerçeklikleri ve karmaşıklıkları ile başa çıkamayan hatalı bir mantığa yol açabilir.
Ek kaynaklar;
- Foraging for the Fallacies of Distributed Computing (Part 1) - Vaidehi Joshi on Medium
- Deutsch's Fallacies, 10 Years After
Bu kavramları ilginç bulduysanız, aşağıdaki kitapların keyfini çıkarabilirsiniz.
- Extreme Programming Installed - Ron Jeffries, Ann Anderson, Chet Hendrikson - Extreme Programming kavramının temel prensiplerini içerir.
- The Mythical Man Month - Frederick P. Brooks Jr. - Yazılım mühendisliği klasiği sayılabilir. Brooks Yasası bu kitabın ana temasıdır.
- Gödel, Escher, Bach: An Eternal Golden Braid - Douglas R. Hofstadter. - Sınıflandırması zor bir kitap. Hofstadter Yasası bu kitaptan alıntıdır.
- Dilbert Prensibi - Scott Adams - Amerikadaki kurumsal hayata mizahi bir yaklaşım, Dilbert Prensibi'nin sahibinden.
- The Peter Principle - Lawrence J. Peter - Daha büyük organizasyonlar ve insan yönetimi zorluklarına mizahi bakış, Peter Prinsibi'nin kaynağı.
- Structure and Interpretation of Computer Programs - Harold Abelson, Gerald Jay Sussman, Julie Sussman - Eğer MIT veya Cmabridge üniversitelerinde bilgisayar bilimleri veya elektrik mühendisliği öğrencisiyseniz, bu kitap programlamaya giriş kitabınızdır. İnsanın hayatını değiştiren bir kitap olarak anılır.
Bazı yararlı kaynaklar ve makaleler.
- CB Insights: Teknolojide Başarıyı Artıran 8 Yasa: Amazon 2 Pizza Kuralı, 80/20 Prensibi, ve Dahası - teknolojide oldukça etkili olan bazı yasaların ilginç bir şekilde yazılması.
Hacker Laws, The Changelog'a konuk oldu, Podcast bölümünü aşağıdaki bağlantıdan dinleyebilirsiniz:
Katkıda bulunan harika insanlar sayesinde Hacker Laws birçok dilde mevcuttur. Lütfen çeviri sahiplerine de sponsor olmayı düşünün!
| Dil | Moderator | Durum |
|---|---|---|
| 🇧🇷 Brasileiro / Brazilian | Leonardo Costa |  |
| 🇨🇳 中文 / Chinese | Steve Xu | Partially complete |
| 🇩🇪 Deutsch / German | Vikto |  |
| 🇫🇷 Français / French | Kevin Bockelandt |  |
| 🇬🇷 ελληνικά / Greek | Panagiotis Gourgaris |  |
| 🇮🇹 Italiano / Italian | Claudio Sparpaglione | Partially complete |
| 🇰🇷 한국어 / Korean | Doughnut | Partially complete |
| 🇱🇻 Latviešu Valoda / Latvian | Arturs Jansons |  |
| 🇷🇺 Русская версия / Russian | Alena Batitskaya | Partially complete |
| 🇪🇸 Castellano / Spanish | Manuel Rubio (Sponsor) | Partially complete |
| 🇹🇷 Türkçe / Turkish | Umut Işık |  |
Eğer var olan bir çeviriyi güncellemek istiyorsanız, bir pull request açmanız yeterli. Eğer yeni bir dil eklemek istiyorsanız, GitLocalize'a giriş yapın ve bir hesap oluşturun, daha sonra o dile yetki istemek için ana repo'da bir issue açın. En kısa zamanda size yetki verilecektir. Çeviri bitince yukarıdaki tabloya da gerekli eklemeyi yapıp pull request açarsanız çok yardımcı olursunuz.
- Tip of the Day - Hergün bir hacker yasası ya da prensibi.
- Hacker Laws CLI - Terminalden yasaları listeleyin ve rastgele bir yasa görüntüleyin!
- Hacker Laws Action - Projenize katkı yapan kişiye sürpriz hediye olsun diye, kişinin açtığı PR isteğine rastgele bir yasa ya da prensibi yorum olarak girer.
Lütfen katkıda bulunun! Bir ekleme veya değişiklik önermek istiyorsanız bir sorun oluşturun veya kendi değişikliklerinizi önermek için bir PR açın.
Lütfen metin, stil ve benzeri gereksinimler için Katkıda Bulunma Kılavuzu'nu okuduğunuzdan emin olun. Lütfen projeyle ilgili tartışmalarda Davranış Kurallarına dikkat edin.
Selam!. Buraya ulaştıysanız, henüz yazmadığım bir konunun bağlantısını tıkladınız, bunun için üzgünüm - ve en kısa zamanda tamamlamaya çalışacağım!
Soru ve önerileriniz için issue açabilirsiniz, ya da katkıda bulunmak isterseniz Pull Request açabilirsiniz.