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

正常応答率99%を目指そう！と言った時、正常応答率がSLI。


鉄クロム線を石英管内にフィラメントとして設置したヒーターのこと。
値段は一番安い。
電気代が比較的高めだが、[ハロゲンヒーター](/wiki/ハロゲンヒーター)よりも少し安い。
一方で[ハロゲンヒーター](/wiki/ハロゲンヒーター)よりも暖かくない。

石英管ヒーター


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

[Ethereum](/wiki/Ethereum)の[L2ソリューション](/wiki/L2ソリューション)の一つ。

[Optimistic_Rollup](/wiki/Optimistic_Rollup)を採用したもの。

Optimism


[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

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

機械学習


[飲んだコーヒー豆リスト](/wiki/飲んだコーヒー豆リスト)

無難な味で結構使いやすい
安いし

モカシダモG4


[飲んだコーヒー豆リスト](/wiki/飲んだコーヒー豆リスト)

雑味多め、味薄め
ただし確かに超ビターコーヒーのような風味というか後味が少しある
ミルクを入れたらカフェモカっぽい風味になるかもしれない

ブラジルショコラ


グラフ上の任意の2頂点間に[道](/wiki/道)が存在する[グラフ](/wiki/グラフ)のことである。

連結グラフ


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

[CLEAN](/wiki/CLEAN)

レガシーコードからの脱却


[飲んだコーヒー豆リスト](/wiki/飲んだコーヒー豆リスト)

あんまりだった
さすがに安定している味だったが

珈琲問屋冬のブレンド雪灯り


https://en.wikipedia.org/wiki/Four-dimensionalism

時間的に連続なことが重要だから、三次元的に全く異なっている物体でも連続してるんじゃね？的な考え

[テセウスの船](/wiki/テセウスの船)とか[スワンプマン](/wiki/スワンプマン)の解決策

四次元主義


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

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>可能な限りチームメンバーに仕事を移譲し、自身はチームメンバーが円滑に仕事をすることができるように仕えるというやり方</p>
