
Site Reliability Engineeringの略で運用と開発のバランスをとって信頼性を担保していく方法論のこと。

[DevOps](/wiki/DevOps)の実装とも言われる。

[Google](/wiki/Google)が提唱したり[Googleのソフトウェアエンジニアリング](/wiki/Googleのソフトウェアエンジニアリング)で触れられたりしている。

基本的な用語
- [SLI](/wiki/SLI)
- [SLO](/wiki/SLO)
- [SLA](/wiki/SLA)
- [エラーバジェット](/wiki/エラーバジェット)
- [トイル](/wiki/トイル)
- [オンコール](/wiki/オンコール)
- [50%ルール](/wiki/50%ルール)

[SRE](/wiki/SRE)において、Service Level Indicatorの略で、サービスの質を図る指標のこと。

正常応答率99%を目指そう！と言った時、正常応答率がSLI。

開発者の生産性をどう捉えるかについてのヒントを与えてくれるフレームワーク。  

著者の一人であるNicole Forsgren氏は、[LeanとDevOpsの科学](/wiki/LeanとDevOpsの科学)の著者の一人でもあり、氏が2021年にGitHub、ビクトリア大学、Microsoft Researchのメンバーと共に発表した論文[The SPACE of Developer Productivity](https://queue.acm.org/detail.cfm?id=3454124)で提唱されている。

- Satisfaction and well being
	- 開発者が自分の仕事、チーム、ツール、文化にどれだけ満足しているか
- Performance
	- 開発者が書いたコードは、想定されたことを確実に実行したか？
- Activity
	- 業務を遂行する過程で完了した行動やアウトプットの数
- Communication and collaboration
	- メンバーやチームがどのようにコミュニケーションをとり、協力し合うか
- Efficiency and flow
	- 個人であれシステムであれ、中断や遅延を最小限に抑えて作業を進める、完了する能力

参考
https://zenn.dev/loglass/articles/28c565a875e9bd

SPACEフレームワーク


メインの[暗号通貨](/wiki/暗号通貨)の[ブロックチェーン](/wiki/ブロックチェーン)と連携する目的で作られた別の[ブロックチェーン](/wiki/ブロックチェーン)のこと。

サイドチェーン


[コンセンサスアルゴリズム](/wiki/コンセンサスアルゴリズム)の一種。

[プルーフオブワーク](/wiki/プルーフオブワーク)が計算量で信頼を得るのに対し、こちらは[暗号通貨](/wiki/暗号通貨)の保有量で信頼を得る。

その[暗号通貨](/wiki/暗号通貨)に[51%攻撃](/wiki/51%攻撃)をするためには51%の通貨が必要だが、当然クラックされた通貨は暴落するため、攻撃する経済的理由が無くなる、というのがプルーフオブステークの理屈。

プルーフオブステーク


可能な限りチームメンバーに仕事を移譲し、自身はチームメンバーが円滑に仕事をすることができるように仕えるというやり方



サーバントリーダーシップ

[暗号通貨](/wiki/暗号通貨)の取引所で最近日本にも正式に参入してきた。

[Binance_Smart_Chain](/wiki/Binance_Smart_Chain)を運営している。

Binance

同じ資産の2つの取引所の評価額の差を使って儲ける取引手法のこと。

アービトラージ


[VAE](/wiki/VAE)的なやつ

入力 -> エンコーダー -> 潜在空間 -> デコーダー -> 出力

という形のやつ

エンコーダーデコーダーモデル


[ソフトウェアアーキテクチャ・ハードパーツ](/wiki/ソフトウェアアーキテクチャ・ハードパーツ)

マイクロサービスの粒度を大きくするか？小さくするか？もトレードオフである。  
  
粒度を小さくする要因としては以下のようなものがある。  
  
- サービスの範囲と機能  
  - 凝集性が高い状態になっているか？  
- コード変動率  
  - 一部のコードだけ変更頻度が高くないか？  
- スケーラビリティとスループット  
  - 一部だけスケールする必要があるか？  
- 耐障害性  
  - 一部の故障で全体が故障してしまわないか？  
- セキュリティ  
  - 一部だけ高いセキュリティが必要か？  
- 拡張性  
  - どの程度拡張されるか？  
  
粒度を大きくする要因としては以下のようなものがある。  
  
- トランザクション  
  - サービスをまたいだトランザクションが必要か？  
- ワークフローとコレオグラフィ  
  - サービス同士がやりとりする必要はあるか？  
- 共有コード  
  - サービス同士がコード共有の必要はあるか？  
- データ関係  
  - データは分解できるか？

サービスの粒度に関するトレードオフ

グラフとは
- [頂点](/wiki/頂点)集合
- [頂点](/wiki/頂点)の組 ([辺](/wiki/辺)) の集合
の組である。

グラフ


[グラフ理論](/wiki/グラフ理論)における[グラフ](/wiki/グラフ)の定義から、[頂点](/wiki/頂点)の組の集合。


[ソフトウェア見積もり_人月の暗黙知を解き明かす](/wiki/ソフトウェア見積もり_人月の暗黙知を解き明かす)の内容が書かれている。

## 第1部 見積もりの考え方  
### 第1章 見積もりとは  
  
- 「見積もり」「ターゲット」「コミットメント」の違いを意識する  
  - 見積もり：そのままの意味  
    - 「この機能の実装は何人日」  
  - ターゲット：実現したいビジネス上の目標  
    - 「何日までにこの機能を提供したい」  
  - コミットメント：機能を一定のレベルで期日までに納品するという約束  
    - 「何日までにこの機能を提供します」  
- 見積もりと計画の違いを意識する  
  - 見積もりは正確性が重要  
  - 計画は結果が重要  
  - 偉い人にターゲットを達成するための計画を聞かれているのに見積もりを単に答えてはいけない  
    - 「このプロジェクトは何人月？期限は３ヶ月なんだ」  
    - 「見積もってみたところ５ヶ月かかります」  
    - 「ふざけるな！」  
  - 開発と期日どちらが優先かどうか尋ねる  
- 良い見積もりとは偉い人の意思決定に寄与する見積もりのこと  
  
### 第2章 見積もり能力のチェック  
  
- 直感で「90％確か」な見積もりは、実際には「30%確か」  
  - なので直感で90%とか言ってはいけない  
- 見積もりなんて幅があって当然。無理に狭めようとしない  
  
### 第3章 正確な見積もりの価値  
  
- 意図的に過小に見積もることはすべきではない  
  - 過大見積もりよりも深刻な被害が起きる  
  - では過大にすれば良いかというとそうでもなく、それなりに大きくしてあとは計画とコントロールで対処せよ  
  
### 第4章 見積もり誤差はなぜ起きる？  
  
- 見積もり期間を増やしても見積もりの不確実性は上がらない  
  - プロジェクト自体があやふやなのではどんなに頑張っても上がらない  
  - 見積もり期間を増やすのではなく、要件定義や設計を固めることでしか上がらない  
- 休暇、病欠、トレーニング、ミーティング等は必ず発生する。そのためのゆとりをもたせる  
- 開発者の見積もりはすでに必ず楽観的であるので削ってはいけない  
- 見積もりに「コントロールノブ」を持たせてはいけない  
  - コントロールノブとは見積もりに入れる主観的判断のこと  
  - 見積もりの客観性と共に正確性も落ちる  
- 即興の見積もりはしない  
  - たった15分の見積もりでさえもっと正確になる  
  
## 第2部 見積もりの技法の基礎  
  
### 第7章 数えて、計算して、判断する  
  
- できるときはまず何かを数える  
- 数えられない場合にのみ計算する  
- 計算すらしないのは最終手段  
  
### 第9章 専門家の判断  
  
- タスクで分解して見積もるときは長くても2日程度の粒度にする  
  
  
## 感想  
  
「技術者の見積もりは常に楽観的」というのはその通りだと思った。  
幅がある見積もりの中で最小の部分を提出する傾向があるような気がしているし、  
実際過小に見積もる圧力があるということも書かれていた。  
  
一方で、数えるだけの方がよほど正確に見積もれるというのは不思議だった。さすがにコード行数で数えるのはどうかと思うが。  
  
過去の開発にかかった工数と関連データの保存および可視化が出来ていないと不可能な手法ではあるので、これらの重要性はかなり高い。  
  
生産性向上とか言っておいて生産性を測る指標を可視化していないなんてことがザラにある状態では正確な見積もりなんて望めないということかもしれない。

見積もり


与えられた命題が真であることを、それ以外の情報を与えずに証明すること。

ゼロ知識証明

機械学習

<p>以下の様にプログラミングすること</p>
<ul>
<li>問題を小さな塊に分解し、それらを縫い合わせる</li>
<li>最初に実装してしまうと全体が見えなくなる</li>
</ul>
<p>対義語は<a href="/wiki/%E3%82%A2%E3%82%A6%E3%83%88%E3%82%B5%E3%82%A4%E3%83%89%E3%82%A4%E3%83%B3%E3%83%97%E3%83%AD%E3%82%B0%E3%83%A9%E3%83%9F%E3%83%B3%E3%82%B0">アウトサイドインプログラミング</a></p>
<p><span class="embed-block zenn-embedded zenn-embedded-card"><iframe id="zenn-embedded__8b2535bfd1428" src="https://embed.zenn.studio/card#zenn-embedded__8b2535bfd1428" data-content="https%3A%2F%2Fwww.oreilly.co.jp%2Fbooks%2F9784873118864%2F" frameborder="0" scrolling="no" loading="lazy"></iframe></span><a href="https://www.oreilly.co.jp/books/9784873118864/" style="display:none" target="_blank" rel="nofollow noopener noreferrer">https://www.oreilly.co.jp/books/9784873118864/</a></p>


インサイドアウトプログラミング