[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

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)

[SRE](/wiki/SRE)において、[SLO](/wiki/SLO)と現在の[SLI](/wiki/SLI)の値の差のこと。
この分だけ品質を下げられるということなので、その余剰資産を使って新機能の開発などのリスクを取ることができる。

エラーバジェット


以下のようにプログラミングを行うこと

- コンシューマの観点で機能を設計する  
- サービスが何をやっているかを示す名前をつける  
- どう動くかは隠す

対義語は[インサイドアウトプログラミング](/wiki/インサイドアウトプログラミング)

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

アウトサイドインプログラミング


[飲んだコーヒー豆リスト](/wiki/飲んだコーヒー豆リスト)

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


[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)

マイクロサービスの粒度を大きくするか？小さくするか？もトレードオフである。  
  
粒度を小さくする要因としては以下のようなものがある。  
  
- サービスの範囲と機能  
  - 凝集性が高い状態になっているか？  
- コード変動率  
  - 一部のコードだけ変更頻度が高くないか？  
- スケーラビリティとスループット  
  - 一部だけスケールする必要があるか？  
- 耐障害性  
  - 一部の故障で全体が故障してしまわないか？  
- セキュリティ  
  - 一部だけ高いセキュリティが必要か？  
- 拡張性  
  - どの程度拡張されるか？  
  
粒度を大きくする要因としては以下のようなものがある。  
  
- トランザクション  
  - サービスをまたいだトランザクションが必要か？  
- ワークフローとコレオグラフィ  
  - サービス同士がやりとりする必要はあるか？  
- 共有コード  
  - サービス同士がコード共有の必要はあるか？  
- データ関係  
  - データは分解できるか？

サービスの粒度に関するトレードオフ


[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


[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

以下の様にプログラミングすること

- 問題を小さな塊に分解し、それらを縫い合わせる  
- 最初に実装してしまうと全体が見えなくなる

対義語は[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)

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

インサイドアウトプログラミング

Ripple社が開発している[暗号通貨](/wiki/暗号通貨)。

他の[暗号通貨](/wiki/暗号通貨)と違い、Ripple社が管理している承認者による多数決で合意を取っており、[ブロックチェーン](/wiki/ブロックチェーン)を使っていないという特徴がある。

そのため非中央集権的にはなっていないが、送金に特化しておりそのスピードは非常に早い模様。


機械学習

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

[グラフ](/wiki/グラフ)に関する数学の理論のこと。

グラフ理論

タングステンフィラメントを「花巻」状にコイリングし、ハロゲンガスとともに石英管に封入したヒーターのこと。
暖かいが、[カーボンヒーター](/wiki/カーボンヒーター)や[石英管ヒーター](/wiki/石英管ヒーター)よりもさらに電気代が高い。

ハロゲンヒーター


[連結グラフ](/wiki/連結グラフ)ではない[グラフ](/wiki/グラフ)のこと。

非連結グラフ

<a href="/wiki/%E6%9A%97%E5%8F%B7%E9%80%9A%E8%B2%A8">暗号通貨</a>であり、<a href="/wiki/%E3%82%B9%E3%83%86%E3%83%BC%E3%83%96%E3%83%AB%E3%82%B3%E3%82%A4%E3%83%B3">ステーブルコイン</a>の一種。
Tether Limited社が米ドルを担保に発行している。
シンボルはUSDT