同じ資産の2つの取引所の評価額の差を使って儲ける取引手法のこと。

アービトラージ

[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

[暗号通貨](/wiki/暗号通貨)の取引所で最近日本にも正式に参入してきた。

[Binance_Smart_Chain](/wiki/Binance_Smart_Chain)を運営している。

Binance

Continuous Deliveryの略で、本番環境までのデプロイを自動化して安定かつ高速にリリースしようぜというやつ。

[CI](/wiki/CI)とセットでCI/CDと呼ばれる。

[DevOps](/wiki/DevOps)

[ブロックチェーン](/wiki/ブロックチェーン)を使ったアプリでdecenterlized Appの略。



DApp

[SRE](/wiki/SRE)においてアラートが鳴ったら対応するべく電話などを手元に置いておく状態のこと。最悪。

オンコール


[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

[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


[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


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

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


いかなる[チューリングマシン](/wiki/チューリングマシン)もエミュレートできる[チューリングマシン](/wiki/チューリングマシン)のこと

万能チューリングマシン


[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


https://mickindex.sakura.ne.jp/schlick/schlick_MV_jp.html

ある命題が立てられているとき、この命題が有意味であるか無意味であるかという問いを立てるとしたならば、その命題が有意味であるための条件が問われている。
命題が有意味であるとはそれが検証可能であるということだ……という考え方が、意味の検証理論

意味の検証理論


[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

<p>大手取引所の<a href="/wiki/Binance">Binance</a>が発行している<a href="/wiki/%E6%9A%97%E5%8F%B7%E9%80%9A%E8%B2%A8">暗号通貨</a>。</p>
<p><a href="/wiki/Binance_Smart_Chain">Binance_Smart_Chain</a>という<a href="/wiki/Ethereum">Ethereum</a>互換チェーンで使われる。</p>


BNB