
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)

[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


[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。


[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


[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


[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)

通信、整合性、調整についてそれぞれ2パターンあり、組み合わせると合計8パターンのサーガ (アーキテクチャの大別) がある。

| パターン名       | 通信  | 整合性   | 調整         | 結合度   | 複雑さ   | 応答性/可用性 | スケーラビリティ |  
|-------------|-----|-------|------------|-------|-------|---------|----------|  
| エピックサーガ     | 同期  | アトミック | オーケストレーション | とても高い | 低い    | 低い      | とても低い    |  
| 伝言ゲームサーガ    | 同期  | アトミック | コレオグラフィ    | 高い    | 高い    | 低い      | 低い       |  
| おとぎ話サーガ     | 同期  | 結果整合性 | オーケストレーション | 高い    | とても低い | 中程度     | 高い       |  
| 時間旅行サーガ     | 同期  | 結果整合性 | コレオグラフィ    | 中程度   | 低い    | 中程度     | 低い       |  
| ファンタジーサーガ   | 非同期 | アトミック | オーケストレーション | 高い    | 高い    | 低い      | 低い       |  
| ホラーストーリーサーガ | 非同期 | アトミック | コレオグラフィ    | 中程度   | とても高い | 低い      | 中程度      |  
| パラレルサーガ     | 非同期 | 結果整合性 | オーケストレーション | 低い    | 低い    | 高い      | 高い       |  
| アンソロジーサーガ   | 非同期 | 結果整合性 | コレオグラフィ    | とても低い | 高い    | 高い      | とても高い    |

トランザクショナルサーガ


[Bitcoin](/wiki/Bitcoin)の論文を公開した人物。匿名であり誰なのかはわかっていない。

サトシナカモト


[飲んだコーヒー豆リスト](/wiki/飲んだコーヒー豆リスト)

まあ普通
リピートはしないかなあってくらい
[コロンビアスプレモ](/wiki/コロンビアスプレモ)よりも下だった

ニカラグアリンダビスタ農園


そのコンポーネントに障害が発生したらその障害がシステム全体に波及してしまう様なコンポーネントのこと。

Single Point Of Failureで略してSPOFとも言う。

システムを[グラフ理論](/wiki/グラフ理論)の[連結グラフ](/wiki/連結グラフ)だと思うと、単一障害点は[切断点](/wiki/切断点)であり、システム全体の[連結度](/wiki/連結度)は1である。

単一障害点


[機械学習](/wiki/機械学習)においては[中間層](/wiki/中間層)の変数のこととほぼ同義

中間層はだいたい入力より次元が低く、その次元で入力の特徴を捉えるようにチューニングするので、入力の特徴だけを捉えたものになる

関連：[潜在空間](/wiki/潜在空間)

潜在変数


モノリスからサービスベースアーキテクチャを経てマイクロサービスへ移行していくためのやり方のうちの一つで、以下の様な手法。

- まずは[リファクタリング](/wiki/リファクタリング)し、モジュールを分けていく。
- 分けられたモジュールをサービスに切り出す。

[戦術的フォーク](/wiki/戦術的フォーク)と比べて以下の様なメリットがある。

- 不要なコードは生まれない
- ロジックが綺麗になる

コンポーネントベース分解


https://www.oreilly.co.jp/books/9784873118864/

[CLEAN](/wiki/CLEAN)

レガシーコードからの脱却


[飲んだコーヒー豆リスト](/wiki/飲んだコーヒー豆リスト)
比較的すっきり目でブラックでも飲める。香りは強いというわけではない。とはいえ[エイジドマンデリン](/wiki/エイジドマンデリン)と比べると少しブラックに向かない。苦味よりも酸味や甘さが強めなので。
悪くはないがこれを買うなら[エイジドマンデリン](/wiki/エイジドマンデリン)を買う。


コスタリカエルアルコン


[飲んだコーヒー豆リスト](/wiki/飲んだコーヒー豆リスト)
かなり香りが良く酸味が強い印象がある。[エイジドマンデリン](/wiki/エイジドマンデリン)と比べるとブラックには全然向かず、砂糖やミルクと一緒に飲むと良い。
その前提であればリピしたいレベル。

ホンジュラスパトリアルカ


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

拡散モデル
<a href="/wiki/%E3%82%A8%E3%83%B3%E3%82%B3%E3%83%BC%E3%83%80%E3%83%BC%E3%83%87%E3%82%B3%E3%83%BC%E3%83%80%E3%83%BC%E3%83%A2%E3%83%87%E3%83%AB">エンコーダーデコーダーモデル</a>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<a href="/wiki/VAE">VAE</a>

Diffusionモデル