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)

[SRE](/wiki/SRE)において繰り返しで何も生み出さない作業のこと。

トイルを削減していき人が運用できる状態に保つことがSREの目標の一つ。

トイル

[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。

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

[SRE](/wiki/SRE)においてアラートが鳴ったら対応するべく電話などを手元に置いておく状態のこと。最悪。

オンコール


https://mickindex.sakura.ne.jp/schlick/schlick_MV_jp.html

ある命題が立てられているとき、この命題が有意味であるか無意味であるかという問いを立てるとしたならば、その命題が有意味であるための条件が問われている。
命題が有意味であるとはそれが検証可能であるということだ……という考え方が、意味の検証理論

意味の検証理論

[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

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。


機械学習


アプリ開発とかでチュートリアル的にスライドが何枚か出てくるやつのこと

語源は知らない

ウォークスルー


[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)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


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


セラミックを使ったヒーターのこと。
即暖性に優れるが[カーボンヒーター](/wiki/カーボンヒーター)よりも電気代が高い。

セラミックヒーター


https://www.oreilly.co.jp/books/9784814400065/

[アーキテクチャデシジョンレコード](/wiki/アーキテクチャデシジョンレコード)

[アーキテクチャ量子](/wiki/アーキテクチャ量子)

[アーキテクチャの分解に関するトレードオフ](/wiki/アーキテクチャの分解に関するトレードオフ)

[分散データアクセスに関するトレードオフ](/wiki/分散データアクセスに関するトレードオフ)

[業務データの分解に関するトレードオフ](/wiki/業務データの分解に関するトレードオフ)

[サービスの粒度に関するトレードオフ](/wiki/サービスの粒度に関するトレードオフ)

[トランザクショナルサーガ](/wiki/トランザクショナルサーガ)

[コントラクトに関するトレードオフ](/wiki/コントラクト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


[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

<p><a href="/wiki/%E9%A0%82%E7%82%B9">頂点</a>の列であり、各<a href="/wiki/%E9%A0%82%E7%82%B9">頂点</a>とその次の<a href="/wiki/%E9%A0%82%E7%82%B9">頂点</a>との間に<a href="/wiki/%E8%BE%BA">辺</a>が存在するようなもののこと。</p>


道