[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。

[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


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


[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)で定義されている概念。

アーキテクトの問題はそれぞれユニークなため、ベストプラクティスが存在しない。  

だからこそ「ハード」パーツである。  

- 難しい問題  
- 堅い、システムの土台となる部分

ハードパーツ

グラフとは
- [頂点](/wiki/頂点)集合
- [頂点](/wiki/頂点)の組 ([辺](/wiki/辺)) の集合
の組である。

グラフ


[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)

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

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


[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


[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)の[Ethereum](/wiki/Ethereum)版。

ライデンネットワーク

機械学習


[エイジドマンデリン](/wiki/エイジドマンデリン)とは違うのかな？

マンデリン


[飲んだコーヒー豆リスト](/wiki/飲んだコーヒー豆リスト)
ちょっと味薄めかも？

コロンビアスプレモ


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。

- まるっと別アプリケーションとしてコピーして立て、それぞれ1部の機能しか使っていない状態にする。  
- その後、不要な機能をリファクタリングによって削除していく。

戦術的フォーク


飲んだコーヒー豆を記録しておく

- [カルディリッチブレンド](/wiki/カルディリッチブレンド)
- [エイジドマンデリン](/wiki/エイジドマンデリン)
- [コスタリカエルアルコン](/wiki/コスタリカエルアルコン)
- [ホンジュラスパトリアルカ](/wiki/ホンジュラスパトリアルカ)
- [コスタリカフィデルス](/wiki/コスタリカフィデルス)
- [珈琲問屋冬のブレンド雪灯り](/wiki/珈琲問屋冬のブレンド雪灯り)
- [モカシダモG4](/wiki/モカシダモG4)
- [ニカラグアリンダビスタ農園](/wiki/ニカラグアリンダビスタ農園)
- [ブラジルショコラ](/wiki/ブラジルショコラ)
- [コロンビアスプレモ](/wiki/コロンビアスプレモ)
- [エメラルドマウンテン](/wiki/エメラルドマウンテン)
- [クリスタルマウンテン](/wiki/クリスタルマウンテン)
- [ソルデラマニャーナウォッシュド](/wiki/ソルデラマニャーナウォッシュド)
- [キリマンジャロAA](/wiki/キリマンジャロAA)

飲んだコーヒー豆リスト

開発者の生産性をどう捉えるかについてのヒントを与えてくれるフレームワーク。  

著者の一人であるNicole Forsgren氏は、[LeanとDevOpsの科学](/wiki/LeanとDevOpsの科学)の著者の一人でもあり、氏が2021年にGitHub、ビクトリア大学、Microsoft Researchのメンバーと共に発表した論文[The SPACE of Developer Productivity](https://queue.acm.org/detail.cfm?id=3454124)で提唱されている。

- Satisfaction and well being
	- 開発者が自分の仕事、チーム、ツール、文化にどれだけ満足しているか
- Performance
	- 開発者が書いたコードは、想定されたことを確実に実行したか？
- Activity
	- 業務を遂行する過程で完了した行動やアウトプットの数
- Communication and collaboration
	- メンバーやチームがどのようにコミュニケーションをとり、協力し合うか
- Efficiency and flow
	- 個人であれシステムであれ、中断や遅延を最小限に抑えて作業を進める、完了する能力

参考
https://zenn.dev/loglass/articles/28c565a875e9bd

SPACEフレームワーク

<p><a href="/wiki/%E9%A3%B2%E3%82%93%E3%81%A0%E3%82%B3%E3%83%BC%E3%83%92%E3%83%BC%E8%B1%86%E3%83%AA%E3%82%B9%E3%83%88">飲んだコーヒー豆リスト</a><br />
フルーティー感あるのであんまり<br />
すごい嫌いとかでもない</p>
