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

機械学習


[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


[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

[暗号通貨](/wiki/暗号通貨)の[L2ソリューション](/wiki/L2ソリューション)において、セカンドレイヤーで処理したいくつかのトランザクションをまとめてメインのチェーンに保存するような方式のこと。

大きく分けて以下の2つに分かれる。
- [Optimistic Rollup](/wiki/Optimistic Rollup)
- [ZK_Rollup](/wiki/ZK_Rollup)

Rollup


モノリスからサービスベースアーキテクチャを経てマイクロサービスへ移行していくためのやり方のうちの一つで、以下の様な手法。

- まずは[リファクタリング](/wiki/リファクタリング)し、モジュールを分けていく。
- 分けられたモジュールをサービスに切り出す。

[戦術的フォーク](/wiki/戦術的フォーク)と比べて以下の様なメリットがある。

- 不要なコードは生まれない
- ロジックが綺麗になる

コンポーネントベース分解

[Bitcoin](/wiki/Bitcoin)に代表される、[ブロックチェーン](/wiki/ブロックチェーン)を用いた分散台帳に記載されたデータ残高のこと。

2023年1月時点の上位2位から10位は以下。

- [Ethereum](/wiki/Ethereum)
- [Tether](/wiki/Tether)
- [BNB](/wiki/BNB)
- [XRP](/wiki/XRP)
- [USB_Coin](/wiki/USB_Coin)
- [Binance_USD](/wiki/Binance_USD)
- [Cardano](/wiki/Cardano)
- [Dogecoin](/wiki/Dogecoin)
- [Polygon](/wiki/Polygon)

暗号通貨


[飲んだコーヒー豆リスト](/wiki/飲んだコーヒー豆リスト)

美味いが時間が経つとすぐ酸っぱくなる
香りがめちゃくちゃ良いが酸味が強すぎて味は好みでは無い
ブレンドに少し混ぜて香り高く調整する役割かなあ

エメラルドマウンテン


昔の人が編み出したノート術。
Atomicなノートをリンクで繋げる。

1. カード1枚につき1アイデアを記入
2.  カードの内容を完結させる
3.  カードは常に他のカードとリンクさせる
4.  カードのリンクが何を意味するかを説明する
5.  自分の言葉を使う
6.  参考文献を残しておく
7.  自分の考えを加える
8.  構造を気にしない
9.  続カードを追加する
10.  アウトラインカードを追加する
11.  カードを削除しない
12.  恐れずにカードを追加する

参考
https://gigazine.net/news/20200604-zettelkasten-note/

Zettelkasten


あるデータのハッシュ値を次のデータの先頭に含めることで、連鎖的にデータが繋がりチェーンのようになる。

これにより過去のデータを改竄しようとすると連鎖的にハッシュ値が変わってしまうため、改竄が難しくなる。

ブロックチェーン


[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

裏切り者がいるかもしれない時に、どのように分散的に合意するかという問題。

転じて、間違う可能性のある分散システム上でどのようにデータに合意するか、という問題の基本的なバージョンと考えられる。

かの有名なLamport先生を含む3人が1980年の論文で合意問題として定式化したらしい。

https://dl.acm.org/doi/10.1145/322186.322188

最初の解決策も1982年にLamport先生たちが論文を出した。

https://dl.acm.org/doi/10.1145/357172.357176

この問題は裏切り者が1/3以上いる場合は解決出来ないことが知られている。

この合意が取れるシステムはビザンチン障害耐性 (Byzantine Fault Tolerance) があると言う。

分散システムの問題なので[暗号通貨](/wiki/暗号通貨)でもよく語られる問題である。

ビザンチン合意


[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


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

[CLEAN](/wiki/CLEAN)

レガシーコードからの脱却


[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)

アーキテクチャ量子の定義  
  
> アーキテクチャ量子とは、高度な機能的凝集、高度な静的結合、同期／非同期による動的結合を持つ、独立してデプロイが可能なアーティファクトを指す。アーキテクチャ量子の一般的な例には、あるワークフロー内の整ったマイクロサービスなどがある。  
  
これはすなわち、データベースを共有しているアプリケーションは全て1つのアーキテクチャ量子である。  

アーキテクチャ量子

<p><a href="/wiki/%E6%A9%9F%E6%A2%B0%E5%AD%A6%E7%BF%92">機械学習</a>において入力層でも出力層でもないやつ</p>


中間層