Google App Engine互換のオープンソース実装「CapeDwarf」公開。GoogleとRed Hatが共同で － Publickey
Google App Engine互換のオープンソース実装「CapeDwarf」公開。GoogleとRed Hatが共同で Google App Engineと互換性のあるミドルウェアをJBOSS Application Server上で実現するオープンソースのソフトウェア「CapeDwarf」が公開されました。 これまでGoogle App Engineに対応したアプリケーションはほかのプラットフォームでは実行できませんでしたが、CapeDwarfを利用することでオンプレミスやプライベートクラウドでもGoogle App Engineのアプリケーションを実行できるようになります。 App Engineの本物のテストツールでテスト CapeDwarfの開発は、Google Cloud PlatformのチームとRed HatのJBOSSチームが協力して行いました。特にGoogleからはGo
Blogging Platform for Hackers
Host your own static website using free services. This article is a recipe for: building your website with Jekyll hosting your own static website on Heroku’s free plan; using Google’s App Engine as a CDN, for better responsiveness; keeping Heroku’s free dyno alive, by using a GAE cron job; having a very responsive, scalable and secure blog, with ultimate; control and simplicity, for zero bucks per
Django nonrelプロジェクト終了 - C9 tech
Django-nonrelプロジェクトが終了した。 DjangoでリレーショナルDBではないデータベースをサポートする目的で立ち上げられたプロジェクトだ。もっぱらGAEでBigTableベースのDjangoをサポートするためのプロジェクトと言った方がただしいだろう。 GAEはバージョン1.6となり料金体制も含めて比較的大きな変更が実施された。Pythonベースも2.5から2.7へ移管し、Djangoも0.96から1.2へと変更された。今回のプロジェクト終了宣言はこれらの変更に対して追従しているさなかの出来事だった。 PythonベースのGAEに対するアプローチはいろいろとあるが、ここで再度注目が集まるのは「Kay-Framework」だろう。現在2.7への対応は進行中であり、おおよその対応は済んだようだ。 実際に私も使っているが、Djangoの移植ではなく、「GAEでDjangoライク」と
新しいオープンソースプロジェクト：Troois
昨日Trooisという新しいオープンソースプロジェクトをリリースしました。Google App Engineで動作するAmazon S3のクローンです。 Amazon S3はファイルを書きこんだり、読み込んだりするアプリケーションにすごく便利です。とくに： ・クラウドの複数のノードで動作しているアプリケーション（この場合はファイルシステムを使えません） ・Heroku（クラウドPaaS）を使ってる場合。Herokuのファイルシステムはリードオンリーであり、Herokuのデータベースは費用が高いリソースです。 しかしAmazon S3は有料です。安価ですが、無料の選択肢があれば、下記の場合にメリットがあります： ・請求書などの複雑性を減らしたい。 ・ランニングコストをゼロにしたい。例：非営利プロジェクト ・莫大な支払いのリスクを避けたい。有料サービスの場合、プログラムエラーや意図的犯行で莫大
Google App Engine — Password-less Login with OAuth2
Send feedback Python on Google App Engine Stay organized with collections Save and categorize content based on your preferences. App Engine offers you a choice between two Python language environments. Both environments have the same code-centric developer workflow, scale quickly and efficiently to handle increasing demand, and enable you to use Google’s proven serving technology to build your web
Google Appsのカレンダーを企業でも使いやすくする拡張サービス、日本技芸が提供開始
写真●日本技芸が提供を開始したGoogle Apps for BusinessのGoogleカレンダーを拡張するサービス「rakumoカレンダー2011 日本技芸は2011年4月4日、米Googleのビジネス向けクラウドサービスGoogle Apps for Businessのカレンダー機能「Googleカレンダー」を、企業ユーザーがグループカレンダーとして使いやすくするためのクラウド型の拡張サービス「rakumoカレンダー2011」（写真）の提供を開始した。価格は1ユーザー当たり月額105円。 Google Apps for Businessでは、Googleカレンダーを使って社員同士がスケジュールを手軽に共有できるようになっている。しかし、多くの社員がスケジュールを共有しようとすると、狭い時間軸上に多数のスケジュールが重なって並ぶ形になり、閲覧性がかなり低下する。色分け表示の柔軟性など
［Google App Engine編］画面設計で制約を避ける
クラウドコンピューティングサービスは、従来にない拡張性を持ち、好きなときに好きなだけのリソースを使えるシステム基盤を提供するものです。しかし、その特性を生かすには、クラウド事業者ごとに異なる設計のルールを守らなければなりません。 そこで本連載は、米Googleのサービス「Google App Engine」に焦点を当て、その「デザインパターン」について解説をします。ここでは、クラウドサービスの特性を生かしたり、制約を回避したりするための設計ノウハウをデザインパターンと呼んでいます。 今回解説する設計ノウハウを「デザインパターン」と呼ぶことに、違和感を持つ読者もいるかもしれません。「これこそクラウド設計のデザインパターンだ」と言えるものは、今後さまざまな知見が集まって確立していくのだと思います。現在はその知見が少しずつたまってきている段階でしょう。今回の連載が、そうした知見の一つになってほし
Google App Engineでcookieを取り扱う: PYTHONメモ
かなりめんどくさい。 まずは有効期限(expires)の設定 import datetime expires_date = datetime.datetime.utcnow() + datetime.timedelta(365) expires = expires_date.strftime("%d %b %Y %H:%M:%S GMT") 設定したexpiresを元にcookieを保存 self.response.headers.add_header( 'Set-Cookie', 'key=value; expires='+expires) 最後にcookieの取り出し self.request.cookies.get('key', '')
App Engine ã§ã® Google Data API ã®å©ç¨ - Google App Engine - Google Code
Python æ¦è¦ CGI ç°å¢ ãã¼ã¿ã®æ ¼ç´ æ¦è¦ ã¨ã³ãã£ãã£ã¨ã¢ãã« ãã¼ã¿ã®ä½æãåå¾ãåé¤ ãã¼ã¨ã¨ã³ãã£ã㣠ã°ã«ã¼ã ã¯ã¨ãªã¨ã¤ã³ããã¯ã¹ ãã©ã³ã¶ã¯ã·ã§ã³ åã¨ãããã㣠ã¯ã©ã¹ GQL ãªãã¡ã¬ã³ã¹ ãªãã¡ã¬ã³ã¹ Model Expando PolyModel Property Query GqlQuery ãã¼ é¢æ° ä¾å¤ ãµã¼ãã¹ Memcache æ¦è¦ Memcache ã®
グーグル、データセンターの障害にも耐えるApp Engineの新データストアを発表。Paxosを採用
グーグルは1月6日、Google App EngineのデータストアとしてPaxos algorithmによるデータセンター間のデータ同期を採用し、可用性を大幅に向上させた新データストア「High Replication Datastore」を追加したと、ブログのエントリ「App Engine 1.4.1 をリリースしました - High Replication Datastore の紹介」で明らかにしました。 App Engine 1.4.1 をリリースしました - High Replication Datastore の紹介 - Google Japan Developer Relations Blog 複数のデータセンターにまたがったレプリケーションを行うことで、特定のデータセンターに障害が発生した場合でもほとんどの場合で問題なく動作するとのことです。 可用性は高まるが書き込みは遅く
App Engine 1.4.1 をリリースしました - High Replication Datastore の紹介
.app 1 .dev 1 #11WeeksOfAndroid 13 #11WeeksOfAndroid Android TV 1 #Android11 3 #DevFest16 1 #DevFest17 1 #DevFest18 1 #DevFest19 1 #DevFest20 1 #DevFest21 1 #DevFest22 1 #DevFest23 1 #hack4jp 3 11 weeks of Android 2 A MESSAGE FROM OUR CEO 1 A/B Testing 1 A4A 4 Accelerator 6 Accessibility 1 accuracy 1 Actions on Google 16 Activation Atlas 1 address validation API 1 Addy Osmani 1 ADK 2 AdMob 32 Ads
GAE Testbed — GAE Testbed v0.12 documentation
Introduction¶ Writing web apps for Google App Engine is becoming really really easy. The App Engine team is releasing new things to make developing and deploying applications as easy as clicking “Deploy” on the SDK Console. However building test suites for your applications is a little bit tricky when you get into testing that you’re using the API correctly. This is where GAE Testbed comes in. Wha
Google App Engineでの検索パターン - 市中弾き語りの刑
id:higayasuo さんにTwitter上でいろいろ教わったので、メモ。 検索条件が複雑な場合 業務アプリなどでよく見かける、複雑（不特定）な条件で、かつ、特定の並び順でデータを抽出するような場合のパターンです。 例えば、 データを抽出する条件が 「場所」「日時」「部署」「担当者」...と複数あったとして、 それぞれの項目が、 ユーザーによって指定されたり、されなかったりした場合、ソートがあるために、 入力、未入力の組み合わせの数だけ複合インデックスが必要ですが、 （Datastoreではフィルターとソートのプロパティが異なると複合インデックスが必要です。） これを全て静的に（事前に）定義するのは非現実的です。 で、id:higayasuo さんのアドバイス adhokなqueryはeq filterだけqueryで実行してnot_eqやsortはin-memoryでやるのが最も簡単
GAE/Python で データストアのタイムアウトを設定する « Stop Making Sense
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