DatastoreとFirestoreとApp Engineの関連 - Qiita
注意書き この記事は2017年12月の記事です。 現在、Google Cloud FirestoreはUPDATEされて、以下の内容とは異なります。 新しい記事はお待ち下さい！ 記事 Cloud Firestore がBetaで公開されました。 Cloud Firestoreは、Firebase Realtime Databaseの後継に当たるサービスです。 Firebase Realtime DBに存在していたリアルタイム更新やデータベースルール, オフライン機能や、Firebase Authとの連携などを受け継いでいます。 大きく変わったのはバックエンドです。 Firebase Realtime DBは、もともとGoogleが作ったものではなく、Googleが買収したサービスでした。 買収後、FirebaseはAuth, Push通知, Analytics, Remote Config
Firebase RTDB + GCP datastore = Firestoreについて第一印象 - Qiita
ほぼほぼ良いとこ取りやんけ… というわけで まじやばい ぐうぐるの超技術が超手軽に ←まじやばい 真のサーバレス @1amageek さんが言ってて良いなぁと思ったんですが Firebase realtime databaseは本当の意味でのサーバレスなんですね Firebaseでアプリを開発するならClient Side Joinを前提にすること lambdaとかFaaSは結局サーバサイドに過ぎないわけで そこんとこFirebaseは本当にサーバレス 今回のCloud Firestoreはそれを更に普及させるもんだと思います 余談 今更だけど，上の表書きながら，やっぱぐうぐるの超技術はあたまおかしいとおもいましたまる 直接今回の話ではないけど，ぐうぐるの超技術気になるかたは↓ここらへんご参考にー YAPC Asia 2015「Google Cloud Platformの謎テクノロジーを掘
超実践 Cloud Spanner 設計講座
1. 超実践 Cloud Spanner 設計講座 知ってることを全て紹介します！ Proprietary Samir Hammoudi aka サミール クラウドカスタマエンジニア JULY 21, 2017 2. Cloud Spanner とは？ Google のマネージド・スケーラブル・リレーショナルデータベース・サービス 完全マネージドのグローバルスケールで DB サービス1 2 3 4 ゾーン間・リージョン間の自動 synchronous レプリケーション スキーマ、ACID トランザクション、SQL Google内部では、既に５年以上の運用経験 (AdWords, Google Play…) 3. 注意事項：Cloud Spanner ≠ MySQL Cloud Spanner は MySQL の単なる置き換えではない ● スキーマは似てるが、分散データベースのため、MySQ
第1回 一歩進んだMBaas、Firebaseとは？ | gihyo.jp
はじめに 近年、スマホアプリの重要性はますます高まり、新しいサービスのローンチ時にネイティブアプリが提供されるのも普通のことになりました。 このような時代のアプリ開発者には、 サービスをいち早くユーザに届ける機動力 既存のソーシャルメディアとのシームレスな連携 よりリアルタイムで双方向に情報をやりとりできること などが強く求められるようになります。 そんなときに心強い味方となってくれるのがMobile Backend as a Service（MBaas）と呼ばれるクラウドサービスです。 本連載では、最近にわかに注目が集まっているMBaasのひとつであるFirebaseについて、その特徴やメリットを紹介し、実際に動かすことのできるコードを順を追って解説しながら、最終的に実践的なアプリをひとつ開発できるようになることを目指したいと思います。 Firebaseとは Firebaseは2011年
誰でも簡単に超高速なクエリができるBigQueryとは？
この2つの技術は、グーグル独自の技術というわけではない。しかし、ハードウェアから構築している、既存のグーグルのクラウド技術を活用し、パブリックなクラウドサービスとして提供可能なレベルの実装になっている点がGoogle BigQueryの強みとなっている。 BigQueryの特徴 他の類似サービスとの比較 巨大データを処理する技術としては、同じグーグルが使ってきたMapReduceというものがある。MapReduceとBigQueryを比べると、MapReduceが巨大なデータを安定的に処理できるプログラミングモデルであることに対し、BigQueryはアドホックにトライ＆エラーしながらクエリを実行するサービスであることが異なっている。 MapReduceは、非構造化データを、プログラミングモデルを通して扱うことができ、巨大なテーブルの結合や巨大な出力結果のエクスポートも可能である半面、処理時
YouTubeがMySQLをスケールアウトする「Vitess」をオープンソースで公開。Kubernetesに対応
YouTubeがMySQLをスケールアウトする「Vitess」をオープンソースで公開。Kubernetesに対応 Google Cloud Platformのブログに投稿された記事「Scaling MySQL in the cloud with Vitess and Kubernetes」で、Vitessは次のように説明されています。 At YouTube, we went on that journey as we scaled our MySQL deployment, which today handles the metadata for billions of daily video views and 300 hours of new video uploads per minute. To do this, we developed the Vitess platform,
Google BigQueryで今期アニメに関するツイートを分析するぞい！ - Qiita
BigQueryでアニメに関するツイートを分析する アニメツイートを記録したCSVをBigQueryに上げる データ形式を選択する CSV/JSON/AppEngine Backupが選べますが今回はCSVとします。 File Uploadでブラウザからファイルアップロード・・・といきたい所ですがファイルブラウザからのアップロードは10Mバイトに制限されています。 10Mバイト以上のファイルはGoogleのクラウドストレージにファイルをアップロードする必要があります。 Google Cloud Storage にデータを上げる Cloud StorageにBucketsを作成しファイルをアップロードします。 こちらではブラウザから10M以上のファイルのもアップロードできますが、数百Gバイトなどのでかいファイルはブラウザがタイムアウトなどを起こすのでGoogleの用意するツール(gsutil
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