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

[SRE](/wiki/SRE)において、[SLO](/wiki/SLO)と現在の[SLI](/wiki/SLI)の値の差のこと。
この分だけ品質を下げられるということなので、その余剰資産を使って新機能の開発などのリスクを取ることができる。

エラーバジェット

[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

メジャーな[暗号通貨](/wiki/暗号通貨)の一種。[チューリング完全](/wiki/チューリング完全)なスクリプトに対応し、[スマートコントラクト](/wiki/スマートコントラクト)を実装するのによく使われている。

基本的にイーサリアム上のスクリプトは[Solidity](/wiki/Solidity)で開発し、[EVM](/wiki/EVM)バイトコードに変換されて実行される。

コアなところは[Bitcoin](/wiki/Bitcoin)と同じで、分散台帳にスクリプトを反映した結果のハッシュ値を[プルーフオブステーク](/wiki/プルーフオブステーク)を使いつつ分散的に検証する。

この仕組みではブロックチェーン外部の情報は使えないように見えるが、主に[Chainlink](/wiki/Chainlink)が提供している[オラクル](/wiki/オラクル)によって外部データが分散台帳に反映されるため問題ない。

昔は[プルーフオブワーク](/wiki/プルーフオブワーク)だったが現在は移行済み。

Ethereum


[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


[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)

マイクロサービスの粒度を大きくするか？小さくするか？もトレードオフである。  
  
粒度を小さくする要因としては以下のようなものがある。  
  
- サービスの範囲と機能  
  - 凝集性が高い状態になっているか？  
- コード変動率  
  - 一部のコードだけ変更頻度が高くないか？  
- スケーラビリティとスループット  
  - 一部だけスケールする必要があるか？  
- 耐障害性  
  - 一部の故障で全体が故障してしまわないか？  
- セキュリティ  
  - 一部だけ高いセキュリティが必要か？  
- 拡張性  
  - どの程度拡張されるか？  
  
粒度を大きくする要因としては以下のようなものがある。  
  
- トランザクション  
  - サービスをまたいだトランザクションが必要か？  
- ワークフローとコレオグラフィ  
  - サービス同士がやりとりする必要はあるか？  
- 共有コード  
  - サービス同士がコード共有の必要はあるか？  
- データ関係  
  - データは分解できるか？

サービスの粒度に関するトレードオフ


昔の人が編み出したノート術。
Atomicなノートをリンクで繋げる。

1. カード1枚につき1アイデアを記入
2.  カードの内容を完結させる
3.  カードは常に他のカードとリンクさせる
4.  カードのリンクが何を意味するかを説明する
5.  自分の言葉を使う
6.  参考文献を残しておく
7.  自分の考えを加える
8.  構造を気にしない
9.  続カードを追加する
10.  アウトラインカードを追加する
11.  カードを削除しない
12.  恐れずにカードを追加する

参考
https://gigazine.net/news/20200604-zettelkasten-note/

Zettelkasten


[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


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

Ripple社が開発している[暗号通貨](/wiki/暗号通貨)。

他の[暗号通貨](/wiki/暗号通貨)と違い、Ripple社が管理している承認者による多数決で合意を取っており、[ブロックチェーン](/wiki/ブロックチェーン)を使っていないという特徴がある。

そのため非中央集権的にはなっていないが、送金に特化しておりそのスピードは非常に早い模様。



[飲んだコーヒー豆リスト](/wiki/飲んだコーヒー豆リスト)

美味いが時間が経つとすぐ酸っぱくなる
香りがめちゃくちゃ良いが酸味が強すぎて味は好みでは無い
ブレンドに少し混ぜて香り高く調整する役割かなあ

エメラルドマウンテン

[Rollup](/wiki/Rollup)手法の一つ。楽観的ロールアップとも呼ばれ、不正なブロックがめったに生成されないという前提の元、不正なブロックがあった場合には後から検証でブロックする方針。

Optimistic_Rollup

[暗号通貨](/wiki/暗号通貨)に関して、[ブロックチェーン](/wiki/ブロックチェーン)上の分散台帳に台帳外のデータを提供する機能のこと。

主に[Chainlink](/wiki/Chainlink)が提供している分散ネットワークを経由して各種外部APIを叩いているらしい。

この辺が詳しかった。

https://www.coindeskjapan.com/92800/

オラクル


[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

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

<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>
無難な味で結構使いやすい 
安いし

モカシダモG4