初めてのGoogle+！楽しく使うために最初に知っておきたいこと - べにぢょのらぶこーる
Google+が楽しすぎてブログを更新せずにはいられない！ ここは2年以上ご無沙汰ですが*1、私は元気です！！ 先月末の登場から、業界の話題を一気にさらったGoogle+。 「Google+とは？」「サークルってなに？」等の基本的な解説はほかに譲ります。 ここでは、この10日間、私がGoogle+を使った感想を元に、Google+をすでに使っている人、最近始めたばかりの人に伝えたいことを書きます。 疑問やストレスをクリアにし、「そうなんだ知らなかった＞＜」と失敗する前にGoogle+を知って、一緒に楽しく遊びましょう♪ 本エントリの内容は主に、以下の3点です。 サークルの分類法 Google+に特有の注意点 不便に感じた点、今後への要望 サークルの分類法 〜 lovecallの場合 〜 Google+を使い始めて、最初に悩むのがサークルの振り分けでしょう。 デフォルトでは「友だち」「家族・
New community features for Google Chat and an update on Currents
Join the official community for Google Workspace administrators In the Google Cloud Community, connect with Googlers and other Google Workspace admins like yourself. Participate in product discussions, check out the Community Articles, and learn tips and tricks that will make your work and life easier. Be the first to know what's happening with Google Workspace. ______________ Learn about more Goo
Google App Engine / Python 上での開発で最初から知ってればよかった、ってことをいくつか - Masatomo Nakano Blog
ここ数ヶ月、Google App Engine/Pythonを使い、初めてちょっとしたものを作ってみているのだけど、開発初期から知っておけばよかったなー、と思うノウハウ/tips的なものをずらずらと書いてみる。 基本的な環境設定は、 以前書いた まま。 0. 公式ドキュメントを良く読む 言うまでもなく、だけど、 マニュアル はもちろん、 この辺 の下の読み物も、流し読みだけでもしておいたほうがいい。 datastoreとmodel的なところ 1. key nameを使いこなす key nameは、レコードの作成時に指定できる(RDBでいう)primary keyの別名みたいなもの。primary key自体は自動的で作成されるので開発者が指定できるのはkey nameだけ。 key nameをうまく使うことで、datastoreを使いやすくすることができる。特にdatastore上で"un
グーグルが構築した大規模システムの現実、そしてデザインパターン（1）～MapReduce編
グーグルが「Evolution and Future Directions of Large-Scale Storage and Computation Systems at Google」（グーグルにおける、大規模ストレージとコンピュテーションの進化と将来の方向性）という講演を、6月に行われたACM（米国計算機学会）主催のクラウドコンピューティングのシンポジウム「ACM Symposium on Cloud Computing 2010」で行っています。 グーグルはどのようにして大規模分散システムを構築してきたのか、そして、そこからどのようなことを学んだのかが語られていますし、後半では大規模分散システムのデザインパターンという、非常に興味深いノウハウも公開している、非常に情報量の多い講演です。 その講演の内容を、全部で4つの記事、MapReduce編、BigTable編、教訓編、デザイン
グーグルによるMapReduceサービス「BigQuery」が登場。SQLライクな命令で大規模データ操作
「数兆件のデータも対話的に、高速に分析できる」。グーグルは5月19日にこのような表現で新しいサービス「BigQuery」の登場を紹介するエントリを、ブログにポストしています。 グーグルが公開したBigQueryは、Hadoopやデータウェアハウスなどを用いて多くの企業が行おうとしている大規模データ（いわゆる「Big Data」）の分析を、グーグルのクラウドで可能にします。利用者はGoogle Storage経由で大規模データを転送し、SQLライクな命令によって抽出や分析を行います。 まるでグーグルが大規模データ処理のMapReduceをホスティングし、その機能をサービスとして提供するようなものがBigQueryといえます（ただし公開された「BigQuery」の説明には、内部でMapReduceを利用しているのかどうかの記述はないのため、MapReduce「的」なサービスと表現すべきかもしれ
1つのGmailアカウントでたくさんのメールアドレスを作る方法 | nanapi[ナナピ]
1つのGmailアカウントでたくさんのメールアドレスを作る方法 に関するライフレシピをご紹介します。nanapi [ナナピ]は、みんなで作る暮らしのレシピサイトです。はじめに 最近はフリーメールが充実し、プロバイダから支給されたメールアドレスだけでなく、サブのメールアドレスを簡単に用意できるようになりました。 仕事用・プライベート用・メルマガ受信用…など、用途別にメールアドレスを使い分けている方、結構いるのではないでしょうか。 そんな中で、フリーメールの中でもユーザーの多いGmailを使うと、1つのgmailアドレスを中心に、無限のメールアドレスを使い分ける事ができる事をご存じでしょうか？ この方法を活用すると、用途別にメールアドレスを分けつつ、メールの送受信はGmailに一元化することができ、大変便利です。 秘密は「エイリアス」 これを実現するのは、Gmailの「エイリアス」という機能
Google マップで全国の地下鉄時刻表が見られるようになりました
こんにちは。Google のエンジニアの一生（いっせい）です。 早いもので、2009年度も残すところ1ヶ月を切りました。3月は年度末ということで卒業や決算といった大きな節目となる時期ですが、また、多くの鉄道事業者がダイヤ改正を行う季節でもあります。いつものつもりで駅に向かったら「ダイヤが変わっていて列車を逃してしまった」なんてことにならないよう、お気をつけください。 さて、Google マップでも時刻表を見ることができますが、ご活用いただいていますか？ これまで時刻表を提供している路線は新幹線と東京の地下鉄に限られていましたが、今回、 全国すべての地下鉄に対応しましたのでお知らせいたします。 Google マップの時刻表の特徴は、簡単で直感的に使えることと、選択されたその日の時刻表を表示できることです。たとえば大阪市交通局は、3月14日に地下鉄堺筋線ダイヤ改正を行うと発表しましたが、具体的
Googleの講演会に行ってきました - ROOT MX127
Tech Talk in 関西: Google 日本語入力を支える情報処理技術 （学生向け）のお知らせ (1 月 30 日) ちょうど前回のパターン認識の講義で統計的言語モデルを扱っていたので、これは聞きに行くしかない！と何も考えずに行ってきました。 以下、走り書きメモを若干補完したものです。 私が興味をもった質問に対する回答も該当場所に埋め込みました。 誤りがあれば指摘してくださると有り難いです。 概要紹介 内部設計 IMは複雑（Officeソフト並？） たくさんのコンポーネントからなる これまでの一般的な実装 - As DLL 各アプリにロード アプリ毎にOfficeソフトがくっついているようなもの 辞書は共有リソース 排他制御が必要 （弱点1）クラッシュに弱い IMが落ちるとアプリも落ちる。逆も然り 辞書にアクセス中だった場合辞書も破壊 （弱点2）セキュリティ問題 ログオン時etcで
Googleの愚直さが作る未来を見誤るな - FutureInsight.info
ちょっと最近改めてGoogleってすごいなと思ったので、まぁ、もう聞き飽きたネタかと思いますが、たまにはGoogleの話を。 YouTubeの黒字化は達成済み説 第27夜のポッドキャストでも述べたのですが、YouTubeが単年度で黒字化したのはどうも間違いなさそうです。ネタ元は以下などに列挙されています。 http://it.blog-jiji.com/0001/2009/11/youtube-9a82.html 黒字化の理由ですが、YouTubeにがっつり半透明の広告が設置されるようになったなどの広告の強化に加えて、多くの人々が予想していた動画ビジネスはその配信コストをまかなうことが広告収入からは出来ないといった予測に対して、Googleがあっさりとその上を行ったという点が上げられます。というのも、現状Googleが動画配信に必要な配信コストが劇的に下がっているのです。Googleが海底
グーグルで働いてるけど何か質問ある？ - ブラブラブラウジング
1 ：VIPがお送りします：2010/01/02(土) 01:25:41.74 ID:Ri+0XX8F0 とりあえず何でも答えます。面接、文化、無料ランチ、なんでもどーぞ。 （※以下、上記文字色が>>1さんのレスになります） 3 ：VIPがお送りします：2010/01/02(土) 01:26:16.32 ID:6jqC+ovs0 金銭感覚と進学意欲をなくした天才なんだよね、俺 オープンソースコミュニティでハンドル有名になって、レジュメにそのハンドル書けばとりあえず面接には来れる。 4 ：VIPがお送りします：2010/01/02(土) 01:26:34.16 ID:wQ6pgI0A0 無料ランチについて 日本のランチはオフィスで火を使えないため、ケータリングのビュッフェ形式。四半期に一回、寿司day がある。その時は板前さんがマグロさばくところからやってくれる。 ちなみに食堂の名前は「花の
Bigtableと分散KVS - スティルハウスの書庫の書庫
首藤さんがUNIX managineに「key-valueストアという名前には、キーと値のペア（key-value pair）を格納するデータ格納ソフトウェアというくらいの意味しかない」と書かれていたように、KVSにはRDBのようなベースとなるデータモデルとか定義があるわけじゃありません。むしろRDBへのアンチテーゼとして登場している様々な非リレーショナルなデータストアを象徴するキーワードとして使われるケースが多いと思います（そういった意味でNoSQLっていう表現は的を射てますね）。 なので「Bigtableが分散KVSなのかどうか」という問いは、KVSの定義が曖昧な以上あまり意味のある問いではありませんが、しかし様々なKVS実装とBigtableは何が違うのかを知るきっかけとして気になりました。 古橋さんの分散KVSの使い方より： ここで言うところの分散KVSには、BigTableやCa
Google 工藤拓さん講演「大規模ソフトウェア開発を支えるGoogleのテクノロジー」
NAISTにてMeCabの作者としても有名な工藤拓さんの講演が行われました。Googleの開発体制とそれを支えるツールのお話です。 学校と拓さんの双方からブログへの掲載許可が得られたので、まとめを公開します。この講義はNAISTのソフトウェア開発管理講義の一環です。 iPhoneカメラしかなかったので、画像が荒くて済みません・・・。 会場は大入り！ 工藤拓さん NAIST自然言語処理学講座出身 Googleに入社してから大規模開発やインフラを経験 MeCabを開発 NTTコミュニケーション科学基礎研究所に所属 その後Googleへ 研究より開発寄り Googleでの仕事 日本語のウェブ検索 「もしかして」機能 ダジャレサーチ エイプリルフールネタを1ヶ月かけて実装 何千人もの開発者が単一のソースコードリポジトリの上で開発を行っている 大規模開発をサポートするインフラが不可欠 Mondria
Google，Webアプリ用試験ツール「ratproxy」をオープンソースとして公開
米Googleは米国時間2008年7月1日，Webアプリケーションの安全性を確認できるツール「ratproxy」をオープンソースとして公開した。同社のWebサイトから無償ダウンロード提供している。 同ツールは，これまで同社が社内でWebアプリケーションを試験する際に使っていた。プロキシ・サーバーとして作動し，クロスサイト・スクリプティングに悪用される恐れのあるコードや，情報漏えいにつながる問題などを調べられる。従来のセキュリティ・ツールと違い，意識することなく利用でき，オーバヘッドも小さいという。 ソフトウエア・ライセンスはApache License 2.0。現在のバージョンは「1.51ベータ」。Linux/FreeBSD/Mac OS Xと，Windows向け疑似UNIX環境Cygwin用に開発した。 [GoogleのMichal Zalewski氏によるブログ投稿記事]
グーグルデータセンターの内側--明らかにされた独自性
サンフランシスコ発--先日、Googleの秘密が少しだけ明らかになった。 Googleがデータセンター業務を公開することは滅多にないが、米国時間5月28日、GoogleフェローであるJeff Dean氏が業務の一部を話題に取り上げた。28日に当地で開催された「Google I/O」カンファレンスの超満員の聴衆に対して講演を行ったDean氏は、Googleのインフラがいかに独特かを説明しながら、Googleの秘密を少しだけ明らかにした。 一方、Dean氏は、1800台のサーバで構成されるクラスタは、たいしたものではないというわけではないが、ごくありふれていると考えているようだ。しかし、Googleがそのようなハードウェアを使って、700〜1000台のサーバが使われる一般的な検索クエリに0.5秒以下で応答しているとなれば、話は別だ。 Googleは所有しているサーバの正確な台数を公表していない
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