FastAPIは、pythonのWEB APIを作成するための非同期のframeworkで容易に高性能なAPIを作成できるということです。 Web Framework Benchmarks Tutorialなどを参考に試してみます。 0.前提条件 Windows10(WSL2)にUbuntu 20.04がインストールされているものとします。 Python, pipはインストール済であるものとします。 環境は以下のとおり category value
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最近、パーフェクトRuby on Railsの増補改訂版をリリースさせていただいた身なので、久しぶりにRailsについて書いてみようと思う。 まあ、書籍の宣伝みたいなものです。 数日前に、noteというサービスでWebフロント側に投稿者のIPアドレスが露出するという漏洩事故が起きました。これがどれぐらい問題かは一旦置いておいて、何故こういうことになるのか、そしてRailsでよく使われるdeviseという認証機構作成ライブラリのより良い使い方について話をしていきます。 (noteがRailsを使っているか、ここで話をするdeviseを採用しているかは定かではないので、ここから先の話はその事故とは直接関係ありません。Railsだったとしても恐らく使ってないか変な使い方してると思うんですが、理由は後述) 何故こんなことが起きるのか そもそも、フロント側に何故IPアドレスを送ってんだ、という話です
最近APIサーバ用途でRailsアプリを1個つくったので振り返る。 概要 接続元はiOSやAndroidアプリとか、Webブラウザとか、別のWebアプリケーションとか。1ホストあたり秒間数百リクエスト、平均応答時間10msぐらい。Rails 4.1.0.rc2、Unicorn、Nginxを使ってる。正直Railsは全部入りで重いイメージがあったので何となく平均50ms以内程度であれば良いところだろうと思ってたけど、意外と速い。多分そもそもサーバの性能が良いんだと思う。実装時に気を付けたことは普段の開発と特に変わりない。いつもは大勢でワイワイ開発するものに少し手を加えるということが多いんだけど、今回は珍しく自分一人でつくったから目が行き届いてたのかもしれない。DBへの問合せの効率に気を配るとか、Rubyでの処理の無駄を省くとか、アプリケーションのプロセスに無駄なコードを読み込ませないとか、計
Elastic Stackの紹介とOpenStackでの活用事例(Searchlightなど) - OpenStack最新情報セミナー 2016年5月VirtualTech Japan Inc.
「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
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