[SRE](/wiki/SRE)において、Service Level Objectiveの略で、サービスの質を図る指標の目標値こと。

正常応答率99%を目指そう！と言った時、正常応答率を99%というのがSLO。


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)

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


与えられた命題が真であることを、それ以外の情報を与えずに証明すること。

ゼロ知識証明


飲んだコーヒー豆を記録しておく

- [カルディリッチブレンド](/wiki/カルディリッチブレンド)
- [エイジドマンデリン](/wiki/エイジドマンデリン)
- [コスタリカエルアルコン](/wiki/コスタリカエルアルコン)
- [ホンジュラスパトリアルカ](/wiki/ホンジュラスパトリアルカ)
- [コスタリカフィデルス](/wiki/コスタリカフィデルス)
- [珈琲問屋冬のブレンド雪灯り](/wiki/珈琲問屋冬のブレンド雪灯り)
- [モカシダモG4](/wiki/モカシダモG4)
- [ニカラグアリンダビスタ農園](/wiki/ニカラグアリンダビスタ農園)
- [ブラジルショコラ](/wiki/ブラジルショコラ)
- [コロンビアスプレモ](/wiki/コロンビアスプレモ)
- [エメラルドマウンテン](/wiki/エメラルドマウンテン)
- [クリスタルマウンテン](/wiki/クリスタルマウンテン)
- [ソルデラマニャーナウォッシュド](/wiki/ソルデラマニャーナウォッシュド)
- [キリマンジャロAA](/wiki/キリマンジャロAA)

飲んだコーヒー豆リスト


セラミックを使ったヒーターのこと。
即暖性に優れるが[カーボンヒーター](/wiki/カーボンヒーター)よりも電気代が高い。

セラミックヒーター


[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)

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


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


[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


うまくカプセル化されたソフトウェアは[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)することによって得られる。  
  
「知らぬが仏」という言葉はソフトウェアにおいては常に真である。 

CLEANなコードを目指すべき。

- C: Cohesive (凝集性)  
- L: Loosely coupled (疎結合)  
- E: Encapsulated (カプセル化)  
- A: Assertive (断定的)  
- N: Nonredundant (非冗長)


CLEAN


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

[暗号通貨](/wiki/暗号通貨)に関して、[ブロックチェーン](/wiki/ブロックチェーン)上の分散台帳に台帳外のデータを提供する機能のこと。

主に[Chainlink](/wiki/Chainlink)が提供している分散ネットワークを経由して各種外部APIを叩いているらしい。

この辺が詳しかった。

https://www.coindeskjapan.com/92800/

オラクル


[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)で定義されている概念。

アーキテクトの問題はそれぞれユニークなため、ベストプラクティスが存在しない。  

だからこそ「ハード」パーツである。  

- 難しい問題  
- 堅い、システムの土台となる部分

ハードパーツ

[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

<p><a href="/wiki/%E3%82%B0%E3%83%A9%E3%83%95%E7%90%86%E8%AB%96">グラフ理論</a>における<a href="/wiki/%E3%82%B0%E3%83%A9%E3%83%95">グラフ</a>の定義から、<a href="/wiki/%E8%BE%BA">辺</a>の集合ではない方の集合。</p>


頂点