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

[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。


そのコンポーネントに障害が発生したらその障害がシステム全体に波及してしまう様なコンポーネントのこと。

Single Point Of Failureで略してSPOFとも言う。

システムを[グラフ理論](/wiki/グラフ理論)の[連結グラフ](/wiki/連結グラフ)だと思うと、単一障害点は[切断点](/wiki/切断点)であり、システム全体の[連結度](/wiki/連結度)は1である。

単一障害点

[ブロックチェーン](/wiki/ブロックチェーン)を用いた[暗号通貨](/wiki/暗号通貨)では、最も長いチェーンが有効とされる。

したがって、その分散ネットワークの全参加者のうち51%の信頼を獲得すれば、1人で最も長いチェーンを繋げることができる。これはつまり自由に台帳に取引履歴を書き込めるということで、そうなったら[暗号通貨](/wiki/暗号通貨)は終わる。

例えば[プルーフオブワーク](/wiki/プルーフオブワーク)では51%の計算リソースが必要で、[プルーフオブステーク](/wiki/プルーフオブステーク)では51%の[暗号通貨](/wiki/暗号通貨)が必要である。

[Bitcoin](/wiki/Bitcoin)等の規模が大きいネットワークでは攻撃はかなり難しいが、規模が小さい[暗号通貨](/wiki/暗号通貨)では実際に起こっている。

実例

https://coinpost.jp/?p=175687

51%攻撃


[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

初期の[暗号通貨](/wiki/暗号通貨)の取引手数料が高騰している課題の解決策として、大きく分けて以下の2種類がある。

- 最適化した新たな[暗号通貨](/wiki/暗号通貨)を開発し、それだけを運用可能にする（適度に連携することも多い。[サイドチェーン](/wiki/サイドチェーン)）。
- 最適化した新たな[暗号通貨](/wiki/暗号通貨)を開発し、その履歴を定期的に既存の[暗号通貨](/wiki/暗号通貨)に書き込む。

この内の後者をセカンドレイヤー (L2) ソリューションと呼び、その新たな暗号通貨をセカンドレイヤー等と呼ぶ。

代表例は[Ethereum](/wiki/Ethereum)に対する[Polygon](/wiki/Polygon)、[Optimism](/wiki/Optimism)、[Plasma](/wiki/Plasma)、[ライデンネットワーク](/wiki/ライデンネットワーク)、[Bitcoin](/wiki/Bitcoin)に対する[ライトニングネットワーク](/wiki/ライトニングネットワーク)等。

L2ソリューション


[ソフトウェア見積もり_人月の暗黙知を解き明かす](/wiki/ソフトウェア見積もり_人月の暗黙知を解き明かす)の内容が書かれている。

## 第1部 見積もりの考え方  
### 第1章 見積もりとは  
  
- 「見積もり」「ターゲット」「コミットメント」の違いを意識する  
  - 見積もり：そのままの意味  
    - 「この機能の実装は何人日」  
  - ターゲット：実現したいビジネス上の目標  
    - 「何日までにこの機能を提供したい」  
  - コミットメント：機能を一定のレベルで期日までに納品するという約束  
    - 「何日までにこの機能を提供します」  
- 見積もりと計画の違いを意識する  
  - 見積もりは正確性が重要  
  - 計画は結果が重要  
  - 偉い人にターゲットを達成するための計画を聞かれているのに見積もりを単に答えてはいけない  
    - 「このプロジェクトは何人月？期限は３ヶ月なんだ」  
    - 「見積もってみたところ５ヶ月かかります」  
    - 「ふざけるな！」  
  - 開発と期日どちらが優先かどうか尋ねる  
- 良い見積もりとは偉い人の意思決定に寄与する見積もりのこと  
  
### 第2章 見積もり能力のチェック  
  
- 直感で「90％確か」な見積もりは、実際には「30%確か」  
  - なので直感で90%とか言ってはいけない  
- 見積もりなんて幅があって当然。無理に狭めようとしない  
  
### 第3章 正確な見積もりの価値  
  
- 意図的に過小に見積もることはすべきではない  
  - 過大見積もりよりも深刻な被害が起きる  
  - では過大にすれば良いかというとそうでもなく、それなりに大きくしてあとは計画とコントロールで対処せよ  
  
### 第4章 見積もり誤差はなぜ起きる？  
  
- 見積もり期間を増やしても見積もりの不確実性は上がらない  
  - プロジェクト自体があやふやなのではどんなに頑張っても上がらない  
  - 見積もり期間を増やすのではなく、要件定義や設計を固めることでしか上がらない  
- 休暇、病欠、トレーニング、ミーティング等は必ず発生する。そのためのゆとりをもたせる  
- 開発者の見積もりはすでに必ず楽観的であるので削ってはいけない  
- 見積もりに「コントロールノブ」を持たせてはいけない  
  - コントロールノブとは見積もりに入れる主観的判断のこと  
  - 見積もりの客観性と共に正確性も落ちる  
- 即興の見積もりはしない  
  - たった15分の見積もりでさえもっと正確になる  
  
## 第2部 見積もりの技法の基礎  
  
### 第7章 数えて、計算して、判断する  
  
- できるときはまず何かを数える  
- 数えられない場合にのみ計算する  
- 計算すらしないのは最終手段  
  
### 第9章 専門家の判断  
  
- タスクで分解して見積もるときは長くても2日程度の粒度にする  
  
  
## 感想  
  
「技術者の見積もりは常に楽観的」というのはその通りだと思った。  
幅がある見積もりの中で最小の部分を提出する傾向があるような気がしているし、  
実際過小に見積もる圧力があるということも書かれていた。  
  
一方で、数えるだけの方がよほど正確に見積もれるというのは不思議だった。さすがにコード行数で数えるのはどうかと思うが。  
  
過去の開発にかかった工数と関連データの保存および可視化が出来ていないと不可能な手法ではあるので、これらの重要性はかなり高い。  
  
生産性向上とか言っておいて生産性を測る指標を可視化していないなんてことがザラにある状態では正確な見積もりなんて望めないということかもしれない。

見積もり


拡散モデル

[エンコーダーデコーダーモデル](/wiki/エンコーダーデコーダーモデル)で、ノイズを混ぜた画像からノイズ無しの画像を推論する訓練をすることで、最終的には無から画像を生成できる

モデルは[VAE](/wiki/VAE)

Diffusion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)

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


[飲んだコーヒー豆リスト](/wiki/飲んだコーヒー豆リスト)
ストレートで飲みやすいと思う。適度に苦味と酸味があり、甘くない感じ。
香りは良いが強いという感じでもない。コクはそこそこ。
総じてバランスが良かった。[カルディリッチブレンド](/wiki/カルディリッチブレンド)よりもさらに使いやすい。とてもリピしたい。

[マンデリン](/wiki/マンデリン)と同じか？

エイジドマンデリン

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。



[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

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


[飲んだコーヒー豆リスト](/wiki/飲んだコーヒー豆リスト)
https://www.kaldi.co.jp/ec/pro/disp/1/4515996015083
まあなかなかおいしい。エスプレッソ風味な豆ではあるがドリップコーヒーの味がする。そりゃそう。

カルディリッチブレンド


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

森