Continuous Integrationで、自動化されたパイプラインで継続的にテストなどでコードをチェックする仕組みのこと。

[CD](/wiki/CD)とセットでCI/CDとか言われる。

[DevOps](/wiki/DevOps)


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)


[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

[暗号通貨](/wiki/暗号通貨)において[オラクル](/wiki/オラクル)を提供する分散ネットワークを実現した企業、およびそのネットワーク名。

51%攻撃


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/


[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)

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


[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


[飲んだコーヒー豆リスト](/wiki/飲んだコーヒー豆リスト)
比較的すっきり目でブラックでも飲める。香りは強いというわけではない。とはいえ[エイジドマンデリン](/wiki/エイジドマンデリン)と比べると少しブラックに向かない。苦味よりも酸味や甘さが強めなので。
悪くはないがこれを買うなら[エイジドマンデリン](/wiki/エイジドマンデリン)を買う。


コスタリカエルアルコン


[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

大手取引所の[Binance](/wiki/Binance)が発行している[暗号通貨](/wiki/暗号通貨)。

[Binance_Smart_Chain](/wiki/Binance_Smart_Chain)という[Ethereum](/wiki/Ethereum)互換チェーンで使われる。




[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

カーボンを使ったヒーターのこと。
電気代が[ハロゲンヒーター](/wiki/ハロゲンヒーター)より安く、遠赤外線が2倍出るため電力効率に優れる。

カーボンヒーター

[暗号通貨](/wiki/暗号通貨)であり、[ステーブルコイン](/wiki/ステーブルコイン)の一種。

Tether Limited社が米ドルを担保に発行している。

シンボルはUSDT

Tether


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

<p>いかなる<a href="/wiki/%E3%83%81%E3%83%A5%E3%83%BC%E3%83%AA%E3%83%B3%E3%82%B0%E3%83%9E%E3%82%B7%E3%83%B3">チューリングマシン</a>もエミュレートできる<a href="/wiki/%E3%83%81%E3%83%A5%E3%83%BC%E3%83%AA%E3%83%B3%E3%82%B0%E3%83%9E%E3%82%B7%E3%83%B3">チューリングマシン</a>のこと</p>


万能チューリングマシン