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

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

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)

[SRE](/wiki/SRE)において、Service Level Objectiveの略で、サービスの質を図る指標の目標値こと。

正常応答率99%を目指そう！と言った時、正常応答率を99%というのがSLO。

[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

分散コンピューティングにおける定理。

ノード間のデータ複製において、以下の3つを同時に満たすことはできない。
- 一貫性 (Consistency)
	- すべてのデータ読み込みにおいて、最新の書き込みデータもしくはエラーのどちらかを受け取る。
- 可用性 (Availability)
	- ノード障害により生存ノードの機能性は損なわれない。つまり、ダウンしていないノードが常に応答を返す。[単一障害点](/wiki/単一障害点)が存在しないことが必要。
- 分断耐性 (Partition-tolerance)
	- システムは任意の通信障害などによるメッセージ損失に対し、継続して動作を行う。通信可能なサーバーが複数のグループに分断されるケース（ネットワーク分断）を指し、1つのハブに全てのサーバーがつながっている場合は、これは発生しない。ただし、そのようなネットワーク設計は[単一障害点](/wiki/単一障害点)をもつことになり、可用性が成立しない。


CAP定理


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

[CLEAN](/wiki/CLEAN)

レガシーコードからの脱却


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


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)

ちょっと豆が細かい気がする

ソルデラマニャーウォッシュ

[暗号通貨](/wiki/暗号通貨)において[オラクル](/wiki/オラクル)を提供する分散ネットワークを実現した企業、およびそのネットワーク名。

51%攻撃


[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

[DevOps Research and Assessment（DORA）](https://cloud.google.com/blog/products/devops-sre/the-2019-accelerate-state-of-devops-elite-performance-productivity-and-scaling)チームが実施した 6 年間の研究から確立されたソフトウェア開発チームのパフォーマンスを示す 以下の4 つの指標のこと。

- **デプロイの頻度** - 組織による正常な本番環境へのリリースの頻度
- **変更のリードタイム** - commit から本番環境稼働までの所要時間
- **変更障害率** - デプロイが原因で本番環境で障害が発生する割合（%）
- **サービス復元時間** - 組織が本番環境での障害から回復するのにかかる時間

参考
https://cloud.google.com/blog/ja/products/gcp/using-the-four-keys-to-measure-your-devops-performance

Four_Keys


[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


[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

<p><a href="/wiki/ZK-SNARK">ZK-SNARK</a>と呼ばれる手法で即座に不正かどうかを検証するような<a href="/wiki/Rollup">Rollup</a>手法のこと。</p>


ZK_Rollup