[SRE](/wiki/SRE)において繰り返しで何も生み出さない作業のこと。

トイルを削減していき人が運用できる状態に保つことがSREの目標の一つ。

トイル

[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。


[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


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


アプリ開発とかでチュートリアル的にスライドが何枚か出てくるやつのこと

語源は知らない

ウォークスルー


[グラフ](/wiki/グラフ)において、最小で何個の頂点を取り除くと[非連結グラフ](/wiki/非連結グラフ)になるか、という数。

連結度


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


グラフ上の任意の2頂点間に[道](/wiki/道)が存在する[グラフ](/wiki/グラフ)のことである。

連結グラフ

[Ethereum](/wiki/Ethereum)に対する[L2ソリューション](/wiki/L2ソリューション)の一つ。

Plasmaチェーンでトランザクションの処理とデータ記録を行い、[マークルツリー](/wiki/マークルツリー)のルートハッシュだけ定期的にルートチェーンに提出することで、ルートチェーンでの計算負担、ストレージ負担を大幅に軽減する仕組み。

Plasma

[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


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

[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


[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


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


[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

<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>
