[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


https://en.wikipedia.org/wiki/Four-dimensionalism

時間的に連続なことが重要だから、三次元的に全く異なっている物体でも連続してるんじゃね？的な考え

[テセウスの船](/wiki/テセウスの船)とか[スワンプマン](/wiki/スワンプマン)の解決策

四次元主義


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


[頂点](/wiki/頂点)の列であり、各[頂点](/wiki/頂点)とその次の[頂点](/wiki/頂点)との間に[辺](/wiki/辺)が存在するようなもののこと。


[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


https://www.oreilly.co.jp/books/9784873119656/

[サーバントリーダーシップ](/wiki/サーバントリーダーシップ)

[QuANTS](/wiki/QuANTS)

[ビヨンセルール](/wiki/ビヨンセルール)

Googleのソフトウェアエンジニアリング


[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


[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


[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)の一種。

[プルーフオブワーク](/wiki/プルーフオブワーク)が計算量で信頼を得るのに対し、こちらは[暗号通貨](/wiki/暗号通貨)の保有量で信頼を得る。

その[暗号通貨](/wiki/暗号通貨)に[51%攻撃](/wiki/51%攻撃)をするためには51%の通貨が必要だが、当然クラックされた通貨は暴落するため、攻撃する経済的理由が無くなる、というのがプルーフオブステークの理屈。

プルーフオブステーク

メジャーな[暗号通貨](/wiki/暗号通貨)の一種。[チューリング完全](/wiki/チューリング完全)なスクリプトに対応し、[スマートコントラクト](/wiki/スマートコントラクト)を実装するのによく使われている。

基本的にイーサリアム上のスクリプトは[Solidity](/wiki/Solidity)で開発し、[EVM](/wiki/EVM)バイトコードに変換されて実行される。

コアなところは[Bitcoin](/wiki/Bitcoin)と同じで、分散台帳にスクリプトを反映した結果のハッシュ値を[プルーフオブステーク](/wiki/プルーフオブステーク)を使いつつ分散的に検証する。

この仕組みではブロックチェーン外部の情報は使えないように見えるが、主に[Chainlink](/wiki/Chainlink)が提供している[オラクル](/wiki/オラクル)によって外部データが分散台帳に反映されるため問題ない。

昔は[プルーフオブワーク](/wiki/プルーフオブワーク)だったが現在は移行済み。

Ethereum


[Zettelkasten](/wiki/Zettelkasten)をデジタルでやるフレームワークらしい。

基本的には[Zettelkasten](/wiki/Zettelkasten)に従いつつ、以下の要素を加える。

- Map Of Contentsを作る。
	- ノートを繋ぐリンク集のようなノート。
	- ノートが100を超えたあたりから意識する。
- Homeノートを作る。

参考
https://www.linkingyourthinking.com/


Link_Your_Thinking


その[頂点](/wiki/頂点)を除くと[グラフ](/wiki/グラフ)が[非連結グラフ](/wiki/非連結グラフ)になるような[頂点](/wiki/頂点)のこと。

切断点


鉄クロム線を石英管内にフィラメントとして設置したヒーターのこと。
値段は一番安い。
電気代が比較的高めだが、[ハロゲンヒーター](/wiki/ハロゲンヒーター)よりも少し安い。
一方で[ハロゲンヒーター](/wiki/ハロゲンヒーター)よりも暖かくない。

石英管ヒーター

大手取引所の[Binance](/wiki/Binance)が発行している[暗号通貨](/wiki/暗号通貨)。

[Binance_Smart_Chain](/wiki/Binance_Smart_Chain)という[Ethereum](/wiki/Ethereum)互換チェーンで使われる。




[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

開発と運用を分けずに一緒にバランスをとっていい感じにしていこうぜというもの。
具体的な方法論としては<a href="/wiki/CI">CI</a>や<a href="/wiki/CD">CD</a>など。
実装として<a href="/wiki/SRE">SRE</a>がある。

DevOps