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 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)


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)


[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。


[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)の定義では

> コードの挙動を変えずに整理された内容に書き直すこと

である。

つまり、最も重要なのは自動テストである。自動テストがないと挙動が変わってないことが担保できないからである。

参考
https://qiita.com/miketako3/items/3085e225a35cdf89cd55

リファクタリング


計算モデルの一種で、同時期に提唱されていた他の計算モデルと同等の[計算可能性](/wiki/計算可能性)だった。

そのため、チャーチ＝チューリングのテーゼによってこれを計算可能であることの定義としよう、ということが提唱された。

チューリングマシン

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


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


[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


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

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


[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


[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


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


拡散モデル

[エンコーダーデコーダーモデル](/wiki/エンコーダーデコーダーモデル)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[VAE](/wiki/VAE)

Diffusionモデル

<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__bfdbaa7f07416" src="https://embed.zenn.studio/card#zenn-embedded__bfdbaa7f07416" 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