
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)

世界トップの検索サービスを軸に様々なサービスを展開している企業。

もしくはそのサービスの名前。

[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)だったり[SRE](/wiki/SRE)だったりエンジニア界隈に影響を与えることが多すぎる

Google

[万能チューリングマシン](/wiki/万能チューリングマシン)と同じ計算能力を持つこと。

チューリング完全


その[頂点](/wiki/頂点)を除くと[グラフ](/wiki/グラフ)が[非連結グラフ](/wiki/非連結グラフ)になるような[頂点](/wiki/頂点)のこと。

切断点

[暗号通貨](/wiki/暗号通貨)で非中央集権的かつ分散的に合意する方法。

主に[プルーフオブワーク](/wiki/プルーフオブワーク)や[プルーフオブステーク](/wiki/プルーフオブステーク)、もしくはそれらをベースに改良したものが使われている。

コンセンサスアルゴリズム


[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


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

[暗号通貨](/wiki/暗号通貨)の一種で、[Ethereum](/wiki/Ethereum)の[L2ソリューション](/wiki/L2ソリューション)として開発、運用されている。

昔はMATICという名称だったため、トークンの名前は今でもMATICとなっている。

[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)は[プルーフオブステーク](/wiki/プルーフオブステーク)で、他にも様々な違いにより取引速度が速く手数料も安い。

[Rollup](/wiki/Rollup)としては定期的にマークルツリーのルートハッシュを[Ethereum](/wiki/Ethereum)に記録する方式となっているらしく、[サイドチェーン](/wiki/サイドチェーン)とか[Plasma](/wiki/Plasma)感もあるが本家の人いわく[L2ソリューション](/wiki/L2ソリューション)とのこと。

https://www.neweconomy.jp/posts/113665


Polygon


鉄クロム線を石英管内にフィラメントとして設置したヒーターのこと。
値段は一番安い。
電気代が比較的高めだが、[ハロゲンヒーター](/wiki/ハロゲンヒーター)よりも少し安い。
一方で[ハロゲンヒーター](/wiki/ハロゲンヒーター)よりも暖かくない。

石英管ヒーター


[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


https://www.oreilly.co.jp/books/9784873119656/

[サーバントリーダーシップ](/wiki/サーバントリーダーシップ)

[QuANTS](/wiki/QuANTS)

[ビヨンセルール](/wiki/ビヨンセルール)

Googleのソフトウェアエンジニアリング


[Bitcoin](/wiki/Bitcoin)の論文を公開した人物。匿名であり誰なのかはわかっていない。

サトシナカモト


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/


[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、[辺](/wiki/辺)の集合ではない方の集合。

頂点

Ripple社が開発している[暗号通貨](/wiki/暗号通貨)。

他の[暗号通貨](/wiki/暗号通貨)と違い、Ripple社が管理している承認者による多数決で合意を取っており、[ブロックチェーン](/wiki/ブロックチェーン)を使っていないという特徴がある。

そのため非中央集権的にはなっていないが、送金に特化しておりそのスピードは非常に早い模様。


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<p><a href="/wiki/CLEAN">CLEAN</a></p>


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