基幹系システムの基本構成とCloud SQLのCRUD処理
1 連載の概要 1.1 本連載の趣旨と概要 基幹系はソーシャル系などに比べて、誤解を招く言い方かもしれませんが保守的な面があり、先端的な機能などの取り込みも遅れがちです。また、実際問題として基幹系ではソーシャルWebなどに比べて、システム機能の要件のハードルが高くなる部分が多いです。しかしそのような基幹系だからこそ、クラウド他Webの先端機能を利用すればどのように変貌・効率化するかを考えてみるのも意味のあることと筆者は考えます。 本稿では8回程度のやや長期の連載を予定しています。内容としては、GoogleのPaaSクラウド（Google App Engine、以後GAE）上でRDBのMySQLを使用できるようにした「Google Cloud SQL」を中心に取り上げますが、その他にもさまざまなツールやサービスと組み合わせた内容にする予定です。 サービスの組み合わせで取り上げる内容としてはW
GoogleのDatastoreでキーバリュー型DBを体験
これからは、Google App Engine（以下、App Engine）の環境でデータベースを操作してみましょう。App Engineで使用できるデータベース管理システムは「Datastore（データストア）」と呼ばれます。リレーショナルデータベース管理システム（RDBMS、Relational Database Management System）とは違う、キーバリュー型（Key Value Store、KVS）」のデータベース管理システムです。 Datastoreは、これまで一般的だったRDBMSとは異なる設計思想を持っています。RDBMSのような複雑なフィルタで条件を指定できませんし、トランザクション処理も限定した範囲でしか使用できません。さらにRDBMSでは、一つのレコードに複数のフィールドがありましたが、Datastoreでは基本的に一つのレコードに「Key（キー）」と「Va
クラウドアプリケーション開発をJavaScriptだけで！
対象ユーザ GoogleのPaaS型クラウド「Google App Engine」に興味はあるが経験のない方。JavaScriptやActionScriptによるプログラミング、およびjQueryでの簡単なプログラミング経験のある方。JavaやPythonの開発経験は不要です。 必要な環境 コマンドライン動作環境 Java SE5またはJava SE 6 Eclipse（オプショナルですが強く推奨） 1 クラウド移行の意義 1.1 災害発生時に実証されるクラウドの威力 5年ほど前から米国で構築され始めたクラウドコンピューティングは、日本でも急速にその価値が認識され存在感を高めつつあります。クラウドは東日本大震災への対応と復興/復旧においても、公共Webサイトの複製を構築したり業務システムを復旧させたりするときに、拡張性・可用性・迅速性などがいかんなく発揮されています。もちろん平時での利用で
Googleの巨大分散データストアBigtableとDatastoreを理解する
今回は、米Googleのクラウド環境に存在するデータベースBigtableとDatastoreサービスを紹介します。「巨大分散」という新たなデータベースの地平を切り開くためにどのような工夫をしているか、じっくり見ていきましょう。 「Bigtable」は、Googleの主要なサービスを支える独自の巨大分散データストアです＊1。Bigtableは、2005年4月から本格的な運用（プロダクション利用）が開始されたもので、Googleの検索サービスをはじめ、Gmail、YouTube、Google Maps、Google日本語入力、そしてApp Engineなど、70以上のプロジェクトで利用されています。その規模は、数P（ペタ）バイト～数十Pバイトに達しているでしょう。 Bigtableは、Google検索サービスにおける膨大なコンテンツやインデックスを保持し、高速に検索するための専用データストア
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