取引所の[Binance](/wiki/Binance)が運営している手数料が安い[暗号通貨](/wiki/暗号通貨)で、[スマートコントラクト](/wiki/スマートコントラクト)ができるので[DApp](/wiki/DApp)開発に有用。

Binance Smart Chain

[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。

[SRE](/wiki/SRE)においては[トイル](/wiki/トイル)は50%以下を目指すルールがある。

50%ルール

Continuous Integrationで、自動化されたパイプラインで継続的にテストなどでコードをチェックする仕組みのこと。

[CD](/wiki/CD)とセットでCI/CDとか言われる。

[DevOps](/wiki/DevOps)


可能な限りチームメンバーに仕事を移譲し、自身はチームメンバーが円滑に仕事をすることができるように仕えるというやり方



サーバントリーダーシップ

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


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


[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


[飲んだコーヒー豆リスト](/wiki/飲んだコーヒー豆リスト)

なんかあんまり美味しくない
ほげほげマウンテンはあんまり好きじゃ無いのかもしれない
苦味が薄めな感じ

クリスタルマウンテン

## 概要  
  
「ソフトウェアテストをカイゼンする50のアイデア」  
  
http://www.eijipress.co.jp/book/book.php?epcode=2085  
  
[Attribute_Component_Capability](/wiki/Attribute_Component_Capability)

ソフトウェアテストをカイゼンする50のアイデア


[飲んだコーヒー豆リスト](/wiki/飲んだコーヒー豆リスト)

あんまりだった
さすがに安定している味だったが

珈琲問屋冬のブレンド雪灯り


[グラフ理論](/wiki/グラフ理論)における[グラフ](/wiki/グラフ)の定義から、[辺](/wiki/辺)の集合ではない方の集合。

頂点


[グラフ理論](/wiki/グラフ理論)における[グラフ](/wiki/グラフ)の定義から、[頂点](/wiki/頂点)の組の集合。

[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


[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

<p><a href="/wiki/%E3%83%96%E3%83%AD%E3%83%83%E3%82%AF%E3%83%81%E3%82%A7%E3%83%BC%E3%83%B3">ブロックチェーン</a>を使ったアプリでdecenterlized Appの略。</p>
