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

正常応答率99%を目指そう！と言った時、正常応答率を99%というのがSLO。

[SRE](/wiki/SRE)において、[SLO](/wiki/SLO)と現在の[SLI](/wiki/SLI)の値の差のこと。
この分だけ品質を下げられるということなので、その余剰資産を使って新機能の開発などのリスクを取ることができる。

エラーバジェット

[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。


https://ja.m.wikipedia.org/wiki/マトロイド

[貪欲法](/wiki/貪欲法)で最適化できる性質を持つ集合のこと

- [空集合](/wiki/空集合)を含む
- [部分集合](/wiki/部分集合)は必ず含まれる
- 小さいものから大きいものへの遷移が可能

これであれば[貪欲法](/wiki/貪欲法)の[局所解](/wiki/局所解)が[最適解](/wiki/最適解)と一緒になるのでで解ける

[グラフ](/wiki/グラフ)の[辺](/wiki/辺)集合における[森](/wiki/森)の集合とかがマトロイドになるので、つまり[最小全域木問題](/wiki/最小全域木問題)が解けることになる

そういうマトロイドのことを[グラフマトロイド](/wiki/グラフマトロイド)とか[閉路マトロイド](/wiki/閉路マトロイド)とかいう

閉路マトロイドの[基](/wiki/基)は[全域木](/wiki/全域木)になる

マトロイド


[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


[飲んだコーヒー豆リスト](/wiki/飲んだコーヒー豆リスト)
ちょっと味薄めかも？

コロンビアスプレモ


[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

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


[Bitcoin](/wiki/Bitcoin)等の[暗号通貨](/wiki/暗号通貨)に使われている[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)の一つ、およびそこで計算される値。

具体的には、与えられたデータに対して、加えるとハッシュ値の先頭数十桁が0になるような値のこと、およびそれを計算する行為。

プルーフオブワーク


[Bitcoin](/wiki/Bitcoin)の[L2ソリューション](/wiki/L2ソリューション)の一つ。

送金の問題を解決するため、事前にライトニングネットワーク上に[Bitcoin](/wiki/Bitcoin)をチャージし、その残高をライトニングネットワーク上でP2Pでやりとりするような仕組み。

送金はライトニングネットワーク内で仲介でき、送金者は新しくP2Pネットワークを繋げなくて済む一方、仲介者は手数料を受け取れる。

参考

https://coinpost.jp/?p=355637

ライトニングネットワーク

[サトシナカモト](/wiki/サトシナカモト)によって公開された以下の論文の仕組みによって分散的に運用されている世界で最初の[暗号通貨](/wiki/暗号通貨)。

https://bitcoin.org/bitcoin.pdf

論文の日本語訳

https://www.kk-kernel.co.jp/qgis/HALTAK/FEBupload/nakamotosatoshi-paper.pdf

ざっくり言えば「誰が誰にいくら渡した」という事実が記録された台帳データを、[プルーフオブワーク](/wiki/プルーフオブワーク)を付けて[ブロックチェーン](/wiki/ブロックチェーン)として繋げて記録することで、最も長いチェーンを信頼すれば[ビザンチン合意](/wiki/ビザンチン合意)ができる、という仕組み。

[チューリング完全](/wiki/チューリング完全)ではない等の欠点はあるが、一応簡易なスクリプトが使えるため、[スマートコントラクト](/wiki/スマートコントラクト)も作れるらしい。

この動画がわかりやすすぎた。

https://youtu.be/o-xhOBn4S60


Bitcoin


[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)

アーキテクチャの決定に関する文書。

少なくとも以下について書くと良い。

- タイトル
- ステータス (Status)
	- What is the status, such as proposed, accepted, rejected, deprecated, superseded, etc.?
- 文脈 (Context)
	- What is the issue that we're seeing that is motivating this decision or change?
- 決定 (Decision)
	- What is the change that we're proposing and/or doing?
- 結果 (Consequence)
	- What becomes easier or more difficult to do because of this change?

参考
https://adr.github.io
https://github.com/joelparkerhenderson/architecture-decision-record/blob/main/templates/decision-record-template-by-michael-nygard/index.md

アーキテクチャデシジョンレコード


[潜在変数](/wiki/潜在変数)がある空間

潜在空間


[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

分散コンピューティングにおける定理。

ノード間のデータ複製において、以下の3つを同時に満たすことはできない。
- 一貫性 (Consistency)
	- すべてのデータ読み込みにおいて、最新の書き込みデータもしくはエラーのどちらかを受け取る。
- 可用性 (Availability)
	- ノード障害により生存ノードの機能性は損なわれない。つまり、ダウンしていないノードが常に応答を返す。[単一障害点](/wiki/単一障害点)が存在しないことが必要。
- 分断耐性 (Partition-tolerance)
	- システムは任意の通信障害などによるメッセージ損失に対し、継続して動作を行う。通信可能なサーバーが複数のグループに分断されるケース（ネットワーク分断）を指し、1つのハブに全てのサーバーがつながっている場合は、これは発生しない。ただし、そのようなネットワーク設計は[単一障害点](/wiki/単一障害点)をもつことになり、可用性が成立しない。


CAP定理

<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>
