世界トップの検索サービスを軸に様々なサービスを展開している企業。

もしくはそのサービスの名前。

[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)だったり[SRE](/wiki/SRE)だったりエンジニア界隈に影響を与えることが多すぎる

Google

[暗号通貨](/wiki/暗号通貨)のうち、法定通貨と1:1での交換ができるもののことを言う。

運営会社が保証したり、[アービトラージ](/wiki/アービトラージ)が起こる仕組みを作ってシステマチックに保証したりしている。

ステーブルコイン

[SRE](/wiki/SRE)においてService Level Agreementの略で、対外的に満たすことを約束している指標のこと。

正常応答率99%を目指そう！と内部的に言うなら[SLO](/wiki/SLO)だが、対外的に約束してしまうとSLAになる。

カーボンを使ったヒーターのこと。
電気代が[ハロゲンヒーター](/wiki/ハロゲンヒーター)より安く、遠赤外線が2倍出るため電力効率に優れる。

カーボンヒーター


[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

[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)

アーキテクチャの分解には[コンポーネントベース分解](/wiki/コンポーネントベース分解)と[戦術的フォーク](/wiki/戦術的フォーク)という2種類のやり方があり、それぞれメリットとデメリットがある。

[戦術的フォーク](/wiki/戦術的フォーク)は[コンポーネントベース分解](/wiki/コンポーネントベース分解)と比べて以下のような特徴がある。

- メリット
  - 事前の分析が不要なので作業開始が早い
  - コードは抽出するより消す方が簡単 (と書かれていたが本当か？)
- デメリット
    - 不要なコードを消す努力が必要
    - ロジックは汚いまま

アーキテクチャの分解に関するトレードオフ

[ブロックチェーン](/wiki/ブロックチェーン)を用いた[暗号通貨](/wiki/暗号通貨)では、最も長いチェーンが有効とされる。

したがって、その分散ネットワークの全参加者のうち51%の信頼を獲得すれば、1人で最も長いチェーンを繋げることができる。これはつまり自由に台帳に取引履歴を書き込めるということで、そうなったら[暗号通貨](/wiki/暗号通貨)は終わる。

例えば[プルーフオブワーク](/wiki/プルーフオブワーク)では51%の計算リソースが必要で、[プルーフオブステーク](/wiki/プルーフオブステーク)では51%の[暗号通貨](/wiki/暗号通貨)が必要である。

[Bitcoin](/wiki/Bitcoin)等の規模が大きいネットワークでは攻撃はかなり難しいが、規模が小さい[暗号通貨](/wiki/暗号通貨)では実際に起こっている。

実例

https://coinpost.jp/?p=175687

51%攻撃

[暗号通貨](/wiki/暗号通貨)の一種で、[Ethereum](/wiki/Ethereum)の[L2ソリューション](/wiki/L2ソリューション)として開発、運用されている。

昔はMATICという名称だったため、トークンの名前は今でもMATICとなっている。

[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)は[プルーフオブステーク](/wiki/プルーフオブステーク)で、他にも様々な違いにより取引速度が速く手数料も安い。

[Rollup](/wiki/Rollup)としては定期的にマークルツリーのルートハッシュを[Ethereum](/wiki/Ethereum)に記録する方式となっているらしく、[サイドチェーン](/wiki/サイドチェーン)とか[Plasma](/wiki/Plasma)感もあるが本家の人いわく[L2ソリューション](/wiki/L2ソリューション)とのこと。

https://www.neweconomy.jp/posts/113665


Polygon

システムのテストすべき重要な箇所を洗い出す手法。

[Google](/wiki/Google)でも使われているらしい。

こちらを参照
https://code.google.com/archive/p/test-analytics/wikis/AccExplained.wiki

Attribute_Component_Capability


[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

[サトシナカモト](/wiki/サトシナカモト)によって公開された以下の論文の仕組みによって分散的に運用されている世界で最初の[暗号通貨](/wiki/暗号通貨)。

https://bitcoin.org/bitcoin.pdf

論文の日本語訳

https://www.kk-kernel.co.jp/qgis/HALTAK/FEBupload/nakamotosatoshi-paper.pdf

ざっくり言えば「誰が誰にいくら渡した」という事実が記録された台帳データを、[プルーフオブワーク](/wiki/プルーフオブワーク)を付けて[ブロックチェーン](/wiki/ブロックチェーン)として繋げて記録することで、最も長いチェーンを信頼すれば[ビザンチン合意](/wiki/ビザンチン合意)ができる、という仕組み。

[チューリング完全](/wiki/チューリング完全)ではない等の欠点はあるが、一応簡易なスクリプトが使えるため、[スマートコントラクト](/wiki/スマートコントラクト)も作れるらしい。

この動画がわかりやすすぎた。

https://youtu.be/o-xhOBn4S60


Bitcoin


[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

裏切り者がいるかもしれない時に、どのように分散的に合意するかという問題。

転じて、間違う可能性のある分散システム上でどのようにデータに合意するか、という問題の基本的なバージョンと考えられる。

かの有名なLamport先生を含む3人が1980年の論文で合意問題として定式化したらしい。

https://dl.acm.org/doi/10.1145/322186.322188

最初の解決策も1982年にLamport先生たちが論文を出した。

https://dl.acm.org/doi/10.1145/357172.357176

この問題は裏切り者が1/3以上いる場合は解決出来ないことが知られている。

この合意が取れるシステムはビザンチン障害耐性 (Byzantine Fault Tolerance) があると言う。

分散システムの問題なので[暗号通貨](/wiki/暗号通貨)でもよく語られる問題である。

ビザンチン合意

<p>以下のようにプログラミングを行うこと</p>
<ul>
<li>コンシューマの観点で機能を設計する</li>
<li>サービスが何をやっているかを示す名前をつける</li>
<li>どう動くかは隠す</li>
</ul>
<p>対義語は<a href="/wiki/%E3%82%A4%E3%83%B3%E3%82%B5%E3%82%A4%E3%83%89%E3%82%A2%E3%82%A6%E3%83%88%E3%83%97%E3%83%AD%E3%82%B0%E3%83%A9%E3%83%9F%E3%83%B3%E3%82%B0">インサイドアウトプログラミング</a></p>
<p><span class="embed-block zenn-embedded zenn-embedded-card"><iframe id="zenn-embedded__bbcb2880fa47" src="https://embed.zenn.studio/card#zenn-embedded__bbcb2880fa47" data-content="https%3A%2F%2Fwww.oreilly.co.jp%2Fbooks%2F9784873118864%2F" frameborder="0" scrolling="no" loading="lazy"></iframe></span><a href="https://www.oreilly.co.jp/books/9784873118864/" style="display:none" target="_blank" rel="nofollow noopener noreferrer">https://www.oreilly.co.jp/books/9784873118864/</a></p>


アウトサイドインプログラミング