機械学習


[飲んだコーヒー豆リスト](/wiki/飲んだコーヒー豆リスト)

雑味多め、味薄め
ただし確かに超ビターコーヒーのような風味というか後味が少しある
ミルクを入れたらカフェモカっぽい風味になるかもしれない

ブラジルショコラ


飲んだコーヒー豆を記録しておく

- [カルディリッチブレンド](/wiki/カルディリッチブレンド)
- [エイジドマンデリン](/wiki/エイジドマンデリン)
- [コスタリカエルアルコン](/wiki/コスタリカエルアルコン)
- [ホンジュラスパトリアルカ](/wiki/ホンジュラスパトリアルカ)
- [コスタリカフィデルス](/wiki/コスタリカフィデルス)
- [珈琲問屋冬のブレンド雪灯り](/wiki/珈琲問屋冬のブレンド雪灯り)
- [モカシダモG4](/wiki/モカシダモG4)
- [ニカラグアリンダビスタ農園](/wiki/ニカラグアリンダビスタ農園)
- [ブラジルショコラ](/wiki/ブラジルショコラ)
- [コロンビアスプレモ](/wiki/コロンビアスプレモ)
- [エメラルドマウンテン](/wiki/エメラルドマウンテン)
- [クリスタルマウンテン](/wiki/クリスタルマウンテン)
- [ソルデラマニャーナウォッシュド](/wiki/ソルデラマニャーナウォッシュド)
- [キリマンジャロAA](/wiki/キリマンジャロAA)

飲んだコーヒー豆リスト

[暗号通貨](/wiki/暗号通貨)に関して、[ブロックチェーン](/wiki/ブロックチェーン)上の分散台帳に台帳外のデータを提供する機能のこと。

主に[Chainlink](/wiki/Chainlink)が提供している分散ネットワークを経由して各種外部APIを叩いているらしい。

この辺が詳しかった。

https://www.coindeskjapan.com/92800/

オラクル

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


[頂点](/wiki/頂点)の列であり、各[頂点](/wiki/頂点)とその次の[頂点](/wiki/頂点)との間に[辺](/wiki/辺)が存在するようなもののこと。


[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)

データベースを分けるか？分けないか？もトレードオフである。  
  
データを分解する要因として以下のようなものがある。  
  
- 変更制御  
  - カラムの変更等の影響が多岐にわたる  
- コネクション管理  
  - 1つのデータベースだけを使うとコネクション数の管理が難しい  
- スケーラビリティ  
  - コネクション数  
  - 容量  
  - スループット  
  - パフォーマンス  
- 耐障害性  
  - 1つのデータベースだけを使うとデータベースが単一障害点となってしまう  
- [アーキテクチャ量子](/wiki/アーキテクチャ量子)
  - 1つのデータベースだけを使うと1つの[アーキテクチャ量子](/wiki/アーキテクチャ量子)となってしまう (つまり独立してデプロイできない、等)  
- データベース種別の最適化  
  - 1つのデータベースだけを使うと1つの保存方法だけしか使えない (つまりデータ特性ごとに最適な選択肢が取れない)  
  
逆に、データを統合する要因としては以下のようなものがある。  
  
- データ関係  
  - 密結合な外部キー等があるか？  
- トランザクション  
  - 単一のトランザクション単位が必要か？  
  
モノリスなデータベースを分解するには5段階のプロセスを踏むと良い。  
  
1. 分析し、ドメインを特定する  
2. ドメインごとにテーブルを割り当て、移動する  
3. コネクションをドメインごとに分離する  
4. スキーマをそれぞれのデータベースに移動する  
5. コネクションを切り替える

業務データの分解に関するトレードオフ


ゴール、シグナル、メトリクスを明確に区別する (GSMフレームワーク)。  
  
- ゴール: 達成するべき目標。  
- シグナル: ゴールを達成したことを知る手段。必ずしも計測可能である必要はない。  
- メトリクス: シグナルの計測可能な代替品。  
  
メトリクスを計測する前に、それを計測した後どう行動するのかを考えるべき。  
  
生産性のゴールにはトレードオフがあるため、一部だけを計測するのはよくない。  
QuANTSのゴールを全て計測することで、網羅的に計測ができる。  
  
| 頭文字 | 英語                           | 日本語      |  
|-----|------------------------------|----------|  
| Qu  | **Qu**ality of the code      | コード品質    |  
| A   | **A**ttention from engineers | エンジニアの注意 |  
| N   | I**n**tellectual complexity  | 知的複雑性    |  
| T   | **T**empo and velocity       | テンポと速度   |  
| S   | **S**atisfaction             | 満足       |  

QuANTS


[飲んだコーヒー豆リスト](/wiki/飲んだコーヒー豆リスト)

まあ普通
リピートはしないかなあってくらい
[コロンビアスプレモ](/wiki/コロンビアスプレモ)よりも下だった

ニカラグアリンダビスタ農園


[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)の定義では

> コードの挙動を変えずに整理された内容に書き直すこと

である。

つまり、最も重要なのは自動テストである。自動テストがないと挙動が変わってないことが担保できないからである。

参考
https://qiita.com/miketako3/items/3085e225a35cdf89cd55

リファクタリング


[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

契約を自動履行するシステムやプログラムのこと。

[Ethereum](/wiki/Ethereum)のような[暗号通貨](/wiki/暗号通貨)では[ブロックチェーン](/wiki/ブロックチェーン)に記された台帳上の金額を動かす[チューリング完全](/wiki/チューリング完全)なプログラムを実装できるため、それを用いてスマートコントラクトも実現されている。



スマートコントラクト


[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)

所有していないデータにサービスが読み取りアクセスするためには様々な方法があり、その間にもトレードオフがある。  
  
- サービス間通信パターン  
  - サービス間がWEB API等で通信してDBを隠蔽する  
- 列スキーマレプリケーションパターン  
  - 非正規化する  
- レプリケーションキャッシュパターン  
  - 分散キャッシュする  
- データドメインパターン  
  - 愚直に一緒にDBを見てしまう

分散データアクセスに関するトレードオフ


[飲んだコーヒー豆リスト](/wiki/飲んだコーヒー豆リスト)

香り高いけど味は好みでは無い
苦味とかが薄い


キリマンジャロAA


[飲んだコーヒー豆リスト](/wiki/飲んだコーヒー豆リスト)
https://www.kaldi.co.jp/ec/pro/disp/1/4515996015083
まあなかなかおいしい。エスプレッソ風味な豆ではあるがドリップコーヒーの味がする。そりゃそう。

カルディリッチブレンド

<p>グラフとは</p>
<ul>
<li><a href="/wiki/%E9%A0%82%E7%82%B9">頂点</a>集合</li>
<li><a href="/wiki/%E9%A0%82%E7%82%B9">頂点</a>の組 (<a href="/wiki/%E8%BE%BA">辺</a>) の集合<br />
の組である。</li>
</ul>
