Google、「App Engine flexible environment」正式版に。自由にコンテナを持ち込んで運用を任せる。Node/Ruby/Javaなど、ASP.NET Coreも
Google、「App Engine flexible environment」正式版に。自由にコンテナを持ち込んで運用を任せる。Node/Ruby/Javaなど、ASP.NET Coreも GoogleはGoogle App Engineで提供している「App Engine flexible environment」が正式版になったことを発表しました。 App Engine flexible environmentは、もともと「Managed VM」と呼ばれていたもので、App Engineの環境の下で仮想マシンを走らせることにより、開発者はアプリケーションの仮想マシンイメージを持ち込むと、あとは負荷に応じたスケールやフェイルオーバーといった運用の面倒をApp Engineが見てくれるというものです。 Managed VMは2014年にDocker対応となり、Dockerコンテナのイメー
［速報］Google App EngineのManaged VMもDocker対応。事実上どんな言語のランタイムも使えるPaaSに
［速報］Google App EngineのManaged VMもDocker対応。事実上どんな言語のランタイムも使えるPaaSに Googleは11月4日（日本時間5日）、サンフランシスコでイベント「Google Cloud Platform Live」を開催。同社のPaaS型クラウドサービスであるGoogle App Engineの機能「Managed VM」でのDockerサポートを発表しました。 Google App EngineのManaged VMとは、Google App Engineの環境下で仮想マシンを走らせることで、仮想マシンの面倒をApp Engineが見てくれるというもの。仮想マシンの構成は開発者が自由に行える一方、負荷が高くなったときのスケールアウトやロードバランス、負荷が減ったときのスケールイン、サーバが落ちたときのフェイルオーバーといった運用をすべてクラウドに
google appengine に関してひと言
ここ数日、Twitter上で appengine に関する発言をたくさん目にする。それを見る限り、「注目をされてはいるが、手を出しかねている人が多い」というのが現状だろう。そこで、私からもひと言。 App Engine は純粋なソフトウェア・エンジニアにとっての天国 私自身、色々な開発環境を試して来たが、私のようにプログラミングが大好きで、新しい言語や環境を学ぶのが楽しくて仕方が無いエンジニアにとっては、「App Engineは天国」というのが正直な感想。SQLやRailsのように一見開発効率を良くしてはくれるが、直感的に実行効率とかが把握できない「補助輪付きプログラミング」と違い、App Engine上でのプログラミングは、ちょっと手を抜くとすぐに実行効率の悪さとして跳ね返ってくる「一輪車プログラミング」。 新しい言語を学ぶのが苦ならApp Engineは避けた方が良い 現時点で、Pyt
Google App Engineを使ったMapReduce·Appengine Mapreduce MOONGIFT
Appengine MapreduceはGoogle App Engine用Python製のオープンソース・ソフトウェア。Googleの基礎技術の一つであるMapReduce。膨大な文字列やデータを細かく細分化し、無数のコンピュータ上で並列処理させることで高速なシステムを実現する仕組みだ。 実行画面 MapReduceはAmazon Webサービスにも真似されており（Amazon Elastic MapReduce）、有益さが分かっている。だが、どう使えば良いかが今ひとつ実感できないかも知れない。そこでMapReduceを手軽に試せるシステムとして開発されたのがAppengine Mapreduceだ。 Appengine MapreduceはGooglerが開発したソフトウェアで、Google App Engine上で動作する。テキストなどを分散化処理することができる。管理画面から処理を
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
Google App Engine上のベスト・プラクティス、その１: Datastore
Google App Engine上でアプリを作りはじめて約二ヶ月。いろいろと分かって来たこともあるので、自分へのメモも含めてまとめてみる。まずは、Datastoreの話から。 なによりも大切なのはデータベースの設計 あたりまえと言えばあたりまえの話だが、App Engine上でアプリを作る上でもっとも大切なこと（＝頭を使うべきところ）は、データベースの設計である。特にリレーショナル・データベース（RDB）上でのアプリ作りに慣れた人には、大きな「発想の転換」が必要なので、ここは注意が必要。 特に絶対にやっては行けないのは、 将来RDB上へ移行できるようにレイヤーを作って、その上にアプリを作る RDB上に作ったアプリをデータモデルを大幅に変更せずにApp Engine上に移植する RDBを前提に設計されたフレームワークをApp Engine上に載せて、その上にアプリを作る など。App En
Google App Engineを使って無料でサイトを立ち上げる方法 - EC studio 技術ブログ
Googleが提供する、Google App Engineというサービスを知っていますか？ Amazon EC2などと同じで、Googleが用意するクラウドサーバー環境で アプリケーション開発ができるというサービスです。 (レンタルサーバーのようなもの) その大きな特徴は、なんといっても月間500万PV相当まで"無料"ということです。 ※有料で制限を拡張することも可能 ※2011/09/07 注 Google App Engineの新料金体系が発表されました。 新料金体系では無料で使える枠が大幅に削減されています。 この記事の無料での使用制限に関する記述は、新料金体系では 正しくありませんのでご注意ください。 「App Engine は無料で始めることができます。最大 500 MB の永続性ストレージに加え、月間約 500 万ページ ビューに対応できる十分な CPU と帯域幅を、すべてのア
Google App Engineで開発するスケールするアプリケーション（前編）
はじめに ｢人類が使うすべての情報を集め整理する｣ この壮大なミッションを掲げ設立されたGoogleは、そのミッションを遂行するべく、マシン・ネットワークなどのインフラ環境に莫大な金額を投資し、独自の技術を開発し続けています。Googleは検索エンジンだけにとどまらず、Gmail、Google Calendar、Google Maps、Google Analystics、Youtube、Google Apps、Google Earthなど、いまや全世界のユーザーが使用するサービスをリリースしており、その扱うデータ量、アクセス数は天文学的な数になることが予想されます。Googleはそれらのデータ量、アクセス数を高速にさばき、なおかつ耐障害性の高いスケーラブルな大規模分散システムを構築しています。 そんな中、2008年4月にGoogle App Engineがリリースされました。Googleが
連載: IBM Watson Workspace #鬼わか アプリケーション開発: 第 7 回: IBM Watson Workspace で AI を利用したアプリ連携の実現 #鬼わか 解説（前編）
Curl＋JRuby＋Google App EngineでTwitter風アプリを作る ～ローカル環境構築編～
はじめに Twitterは140文字以下の短いメッセージをつぶやきあうシンプルなサービスです。新しいコミニュケーションの形として利用している人も増えてきました。 Google App Engine（以下 GAE）についてはご存知の方が多いと思います、Googleが提供するクラウド環境で、ある規模までのアプリなら無料で使えます。また、GAEは単なるサーバ環境の提供ではなくスケーラビリティと信頼性が得られるアプリケーションの実行環境です。しかし使える機能やデータ管理の方式はGoogleの提供するSDKに従う必要があります。 GAEは2009年4月からは、Pythonに加えJavaがサポートされるようになりました。本連載の第1回目でふれたように、Rubyの処理系にはまつもと氏の作った処理系（MRIと呼ばれます）以外にも、Javaで作られた JRuby という処理系があります。JRuby はJav
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