[ブロックチェーン](/wiki/ブロックチェーン)を使ったアプリでdecenterlized Appの略。



DApp


Variational Auto Encoder
変分オートエンコーダ

入力を[潜在変数](/wiki/潜在変数)に良い感じにするやつ

https://ai-kenkyujo.com/term/what-is-vae/
https://zero2one.jp/ai-word/variational-autoencoder/


[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)

アーキテクチャの分解には[コンポーネントベース分解](/wiki/コンポーネントベース分解)と[戦術的フォーク](/wiki/戦術的フォーク)という2種類のやり方があり、それぞれメリットとデメリットがある。

[戦術的フォーク](/wiki/戦術的フォーク)は[コンポーネントベース分解](/wiki/コンポーネントベース分解)と比べて以下のような特徴がある。

- メリット
  - 事前の分析が不要なので作業開始が早い
  - コードは抽出するより消す方が簡単 (と書かれていたが本当か？)
- デメリット
    - 不要なコードを消す努力が必要
    - ロジックは汚いまま

アーキテクチャの分解に関するトレードオフ

以下の様にプログラミングすること

- 問題を小さな塊に分解し、それらを縫い合わせる  
- 最初に実装してしまうと全体が見えなくなる

対義語は[アウトサイドインプログラミング](/wiki/アウトサイドインプログラミング)

https://www.oreilly.co.jp/books/9784873118864/

インサイドアウトプログラミング


[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


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

[DevOps Research and Assessment（DORA）](https://cloud.google.com/blog/products/devops-sre/the-2019-accelerate-state-of-devops-elite-performance-productivity-and-scaling)チームが実施した 6 年間の研究から確立されたソフトウェア開発チームのパフォーマンスを示す 以下の4 つの指標のこと。

- **デプロイの頻度** - 組織による正常な本番環境へのリリースの頻度
- **変更のリードタイム** - commit から本番環境稼働までの所要時間
- **変更障害率** - デプロイが原因で本番環境で障害が発生する割合（%）
- **サービス復元時間** - 組織が本番環境での障害から回復するのにかかる時間

参考
https://cloud.google.com/blog/ja/products/gcp/using-the-four-keys-to-measure-your-devops-performance

Four_Keys


計算モデルの一種で、同時期に提唱されていた他の計算モデルと同等の[計算可能性](/wiki/計算可能性)だった。

そのため、チャーチ＝チューリングのテーゼによってこれを計算可能であることの定義としよう、ということが提唱された。

チューリングマシン


[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。


[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。

Zero Knowledge - Succinct Non-interactive Argument of Knowledgeの略。

[ゼロ知識証明](/wiki/ゼロ知識証明)を用いて承認者が証明者に問いを出すことなく承認作業を短時間かつ少ない計算量で行うことができる手法のこと。

ZK-SNARK


[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)

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

タングステンフィラメントを「花巻」状にコイリングし、ハロゲンガスとともに石英管に封入したヒーターのこと。
暖かいが、[カーボンヒーター](/wiki/カーボンヒーター)や[石英管ヒーター](/wiki/石英管ヒーター)よりもさらに電気代が高い。

ハロゲンヒーター


https://mickindex.sakura.ne.jp/schlick/schlick_MV_jp.html

ある命題が立てられているとき、この命題が有意味であるか無意味であるかという問いを立てるとしたならば、その命題が有意味であるための条件が問われている。
命題が有意味であるとはそれが検証可能であるということだ……という考え方が、意味の検証理論

意味の検証理論

<p><span class="embed-block zenn-embedded zenn-embedded-card"><iframe id="zenn-embedded__9caa75090849c" src="https://embed.zenn.studio/card#zenn-embedded__9caa75090849c" data-content="https%3A%2F%2Fwww.amazon.co.jp%2F%25E3%2582%25BD%25E3%2583%2595%25E3%2583%2588%25E3%2582%25A6%25E3%2582%25A7%25E3%2582%25A2%25E8%25A6%258B%25E7%25A9%258D%25E3%2582%258A-%25E4%25BA%25BA%25E6%259C%2588%25E3%2581%25AE%25E6%259A%2597%25E9%25BB%2599%25E7%259F%25A5%25E3%2582%2592%25E8%25A7%25A3%25E3%2581%258D%25E6%2598%258E%25E3%2581%258B%25E3%2581%2599-%25E3%2582%25B9%25E3%2583%2586%25E3%2582%25A3%25E3%2583%25BC%25E3%2583%2596-%25E3%2583%259E%25E3%2582%25B3%25E3%2583%258D%25E3%2583%25AB-ebook%2Fdp%2FB00KR96M6K" frameborder="0" scrolling="no" loading="lazy"></iframe></span><a href="https://www.amazon.co.jp/%E3%82%BD%E3%83%95%E3%83%88%E3%82%A6%E3%82%A7%E3%82%A2%E8%A6%8B%E7%A9%8D%E3%82%8A-%E4%BA%BA%E6%9C%88%E3%81%AE%E6%9A%97%E9%BB%99%E7%9F%A5%E3%82%92%E8%A7%A3%E3%81%8D%E6%98%8E%E3%81%8B%E3%81%99-%E3%82%B9%E3%83%86%E3%82%A3%E3%83%BC%E3%83%96-%E3%83%9E%E3%82%B3%E3%83%8D%E3%83%AB-ebook/dp/B00KR96M6K" style="display:none" target="_blank" rel="nofollow noopener noreferrer">https://www.amazon.co.jp/ソフトウェア見積り-人月の暗黙知を解き明かす-スティーブ-マコネル-ebook/dp/B00KR96M6K</a></p>
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