Google App Engine を利用した、新規 Web サービスの立ち上げ方TECH PLAY Conference 2017 - クラウド最先端技術 #techplayconf2017 #techplayjp
AppEngineにどんなアプリが向いているのかを知ろう - ひがやすを技術ブログ
AppEngineは、万能なプラットフォームではありません。むしろ、かなり使い道は限定されていると言ってもいいでしょう。 向いていないアプリで使うとかなりはまって、アプリが完成しないリスクがあります。 一方、向いているアプリで使うとこれまでよりかなり費用を節約できたりとか、儲けにつなげることができます。 AppEngineにどのようなアプリが向いているかというと、AppEngineがGoogleの既存のインフラをそのまま利用していることをまず知っておく必要があります。 Googleのインフラは、(極端に単純化すると)大量のデータを多くの人に同時に見せるために最適化されています。 AppEngineも同様で、大量のデータに大量にアクセスがあっても大丈夫なように、BigtableというKVSを使っています。また、自動でスケールアウトするWebのFront Endも既存のインフラをそのまま使って
Google AppEngineについて思うところ
早すぎる最適化オジサン @makotokuwata まずAppEngineがいまいちブレークしないのは、お金を集める仕組みが用意されていないことと、Datastore (Bigtable) の使い方が難しいことの2点だと思う。 2010-11-05 23:11:32 早すぎる最適化オジサン @makotokuwata 1点目の、集金システムについて。AppEngineと比べて、たとえばiPhoneアプリは十分ブレークしているといえるけど、これはやはりiPhoneアプリは販売して収益を出せる可能性があることが大きい。 2010-11-05 23:12:58 早すぎる最適化オジサン @makotokuwata それに比べて、GAEはインフラと開発環境は提供するけど、集金の仕組みは提供できてない。言い方を変えると、無料で使える環境は提供しているけど、収益を上げるための環境は提供できてない。そこが
GAE/Python で HTTPリクエストを並列化 « Stop Making Sense
August 2011 (1) July 2011 (1) June 2011 (2) April 2011 (2) March 2011 (2) February 2011 (2) January 2011 (6) December 2010 (6) November 2010 (5) October 2010 (8) September 2010 (2) August 2010 (3) July 2010 (9) June 2010 (4) March 2010 (1) February 2010 (7) January 2010 (2) はじめに GAE/Python ではスレッドや子プロセス等による並列化が出来ないので、タスクキューを使うのが一般的です。 しかし、URLフェッチについては、非同期リクエストを利用することで、タスクキューを使わずに複数のHTTP通信を同時実行出来ます。
App Engine for Business SLA - Google App Engine - Google Code
Please note that this is a draft of proposed SLA terms only. These proposed terms are not applicable to existing Google products and services in any way. Google reserves the right to modify these SLA terms at any time at its discretion. During the term of the applicable Google App Engine for Business Agreement, Google will make commercially reasonable efforts to keep the Google App Engine for Busi
Slim3をScalaで動かすためのいろいろ - ( ꒪⌓꒪) ゆるよろ日記
「EXILEはクラウド!」 ではなく、appengine ja night #6 Beer Talk : ATNDで発表した内容です。 Slim3をScalaで動かすためのブランクプロジェクトと、ScalaのController/Serviceを生成するSlim3-gen-scalaを作りました。 yuroyoro/slim3-scala-blank · GitHub yuroyoro/slim3-gen-scala · GitHub slim3をscalaで動かしてみたView more presentations from guest16d8e4. 特徴 ScalaでSlim3が動きます。 ScalaのController/Serviceを生成できます。 EntityはJavaで作成しますが、Scalaから問題なく使えます。 テストはSpecsで書けます。( specs - a BDD
appengine ja night #6やりました！ - スティルハウスの書庫の書庫
先週金曜はappengine ja night #6でした。今回はSlim3 1.0.0をリリースされたばかりのひがやすをさんに、前回からひきつづきSlim3のグローバルトランザクション（gtx）についてソースを見ながらの解説をいただきました。またその前に、予備知識としてのgtxの仕組みについて荒川さんから30分ほど解説いただきました。 ＜セッション1＞ 発表者：荒川さん（@ashigeru） テーマ：「図解Global Transaction」 資料：appengine ja night #6 図解Global Transaction ＜セッション2＞ 発表者：ひがやすをさん（@higayasuo） テーマ：「Global Transaction・第2部」 参考ページ：Slim3 1.0.0 Released しげる先生は相変わらず図版（Visioで書いてるそうです）の豊富なわかりやすい
App Engineではどの言語を使えばいいのか - ひがやすを技術ブログ
App Engineで使える言語は基本的にはPythonとJavaです。それでは、どちらを選ぶのが良いのでしょうか。 それ以外の言語の人向けの話は後から出てくるのでしばらくこのままお読みください。 趣味ならば単に好きなものを選ぶだけでいいのですが、仕事で使うためには、長所と短所をきちんと把握した上で選ぶ必要があります。また、ここでの話は言語としての一般的な話ではなくApp Engineで使うとき限定の話としてお読みください。 まず安定度ですが、インフラ部分の安定度は、どちらも基本的に同じです。もしかすると、まったく同じものを使っているのかもしれません。 その上で動くAPIの部分は、インフラと直接結びついている低レベルな部分と低レベルなAPIの上に構築された高レベルな部分とに分けて考える必要があります。 低レベルなAPIはLLAPIと呼ばれたりしますが、安定度は、PythonとJavaも同じ
A recipe for unit testing AppEngine task queues
Categories Android (19) AppEngine (53) Art of Programming (4) BigQuery (2) Business of Software (11) ColdFusion (4) Dart (10) Eclipse (11) Economics (4) Ergonomics (6) GIN / Guice (13) Google Cloud Platform (4) Google Web Toolkit (81) Headsmack (11) IntelliJ (1) Java Data Objects (4) JavaServer Faces (16) Model-View-Presenter (23) PC Tech (20) Photography (4) Teaching (1) Travel (2) Web App Securi
Google App Engine Code Lab for Javaの教材が公開されている - takeborutaのブログ
Google App Engine Code Lab for Javaの教材が公開されてるみたいです。 自分用でまとめる意味でも書いておく。 Google Japan Blog: Google App Engine をはじめてみよう すごい丁寧だなー。これ Preface Chapter 1 Eclipse Plug-in Deployment Chapter 2 Write in Datastore Chapter 3 Read and rewrite Datastore Chapter 4 Authentication with Google Account Chapter 5 Adding Tag to blog / List Property Chapter 6 Comment/SMTP Chapter 7 Cache Chapter 8 URL fetch Chapter 9 I
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Google App Engineで他サービスの認証を用いる·gaema MOONGIFT
gaemaはPython製/Google App Engine用のオープンソース・ソフトウェア。Google App EngineではGoogleの認証システムが容易に使えるようになっている。とは言えOpenIDが多数のサイトで対応している現在、認証としては他のサービスを使いたい場合も多い。 OpenIDでログインするサンプル 類似のサービスとしてはTwitterやFacebookが挙げられるだろう。この手のサービスならば通知も兼ね備えるので、さらに使い勝手が良い場合もありそうだ。そんな多彩な認証ニーズに応えるのがgaemaだ。 gaemaは認証統合ライブラリとも言うべきソフトウェアで、OpenID認証の他、OAuth、Googleアカウント、Facebook、FriendFeed、Twitterといったサービスに対応している。デモ版ではGoogleアカウントに対応したものが試せる。 ログ
Downloading/Exporting App Engine Logs
Although I've been playing with App Engine for quite a few weeks now, I only found out yesterday how I can download the logs from App Engine for parsing locally. There's no export option in the dashboard, nor any option in the Windows launcher. However, you can do this yourself with appcfg.py. If, like me, you've only used the launcher up until now, and never done anything with Python outside of G
#appengine javaでcapability serviceを利用する
capabilityサービスを使用すること自体は、今回作ったモジュール（ProtocolBufferの定義、それを使用するサンプル）をそのままコピーするなどして使えば簡単にできます。このエントリは、普段JavaでAppEngineを使う人も、Pythonコードを読むと色々役に立つよ、というような内容になってますので、そのあたりに興味が無い人は読んでもあんまり面白くないと思います。Java, Pythonの関係だとその逆も言えるんですけどね。AppEngineは今のところJavaとPythonがありますが、どちらかだけじゃなくて両方触っておくのが一番です。AppEngineJavaを深く触っている人にはSDKのpythonコードもよく参照している人が多いです。 本題App Engineのサービスがメンテナンスモードの時に、例えばデータストアが読み込み専用になったりします。この時、データストア
Google App Engine入門：実践編
今週に入って、Tiny Message に続く二つ目の Google App Engine ベースのサービスをリリースした。３日ぐらいで試験的に作った Tiny Message とは異なり、今回のものは、丸二ヶ月間寝る間も惜しんで作った力作である。 米国向けのサービスな上に招待制のSNSなので、ここではサービスそのものは公開しないが、いくつかこだわって作った部分があるので、それについて語ってみようかと思う。 1. 対象となるユーザーの絞り込み FacebookやTwitterのような巨人が存在している中で、それにまっこうから対抗するようなソシアル・ネットワーク・サービスを作ったところで無謀なだけである。そこで、逆に対象にするユーザー層を究極にまで絞り込んで、彼らのライススタイルに徹底的にマッチしたサービスを作ることにより差別化をはかる、という戦略を選択。対象は「LAに住む２０〜３０代の社交
GAE/Jで運用中に発生する例外（と一部対処法） : CB NANASHI管理人ブログ
2010年02月24日22:34 カテゴリGoogle App Engineサイト構築 GAE/Jで運用中に発生する例外（と一部対処法） App Engineでのアプリケーション実行中に私が遭遇した不測の例外やエラーについて、原因と（一部のみですが）対策を書いてみます。 あくまでも個人的な経験に基づくもので、多分に推測を含みますが、多少ともお役に立てば幸いです。例外の種類は随時追加したいと思います。コードの誤りや、よりよい対策などがあれば、お知らせ頂ければ幸いです。 今回記述した例外、エラーの種類 DatastoreTimeoutException ApiProxy$UnknownException ApiProxy$CapabilityDisabledException GCacheException DeadlineExceededException ConcurrentModific
Cursorをつかったページング - hidemonのブログ
1.3.1までは，データストアからの読み出し個数が1000個以下に限られていた．なので，1000個以上のデータを取り出すときに，rangeを使ってやろうとするとうまく動かなかった．というのは，range(990, 1010) とやると，0から1100までのキーをとりだして，その後，990から1010までの中身を取りに行く，という実装なので，0から1100までのキーを取りだすという時点で，落ちてしまうからだ．また，そもそも20個だけ読みたいのに，1100個キーを取りだしてしまうので非効率． これまでの方法 そこでよく知られているテクが，これ．条件式を組み合わせることで，rangeのオフセットを常に0にしたままスキャンする方法．このサンプルはPythonだけど，JDOで書いてもそのまま動く． 1.3.1 ところが，1.3.1になって事情が変わった．1000個の制約が無くなったので，とりあえず性
GAE上でスケールするWebアプリを書くには/サイオステクノロジー松尾さん - uehaj's blog
本エントリは、エントリ「JJUG CCCいってきました」の一つです。セッションのメモ書きです。もとの発表資料: A-3-1.pdf, A-3-2.pdf スケールするために 無駄な繰り返しを避ける 繰り返されるクエリ結果はmemcacheでキャッシュする(読み込みデータのための) 大きなリザルトセットは避ける メモリ上で大量のデータのソートやフィルタはしない。小さくとって、小さく処理。 チューニングのために知っておく方がいい数字 書き込みはコスト高い。ほんとの最低でも1ms。データ量に応じさらに悪化。 読み込みは速い。25micro second。1秒に4GBのスループット。 EntityとKind 実体は「分散ソートアレイ」と呼ばれるもの。多数のマシン上で実行。 EntityはKeyとvalueをもつ。 valueは、プロパティのキー+バリューをずらりとシリアライズして突っ込んでいるだけ
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GitHub - GoogleCloudPlatform/datastore-ndb-python: Client library for use with Google Cloud Datastore from within the Google App Engine Python runtime.
Google Code Archive - Long-term storage for Google Code Project Hosting.