33.Google Cloud Datastoreを試してみた 概要編 (1/3)
・33.Google Cloud Datastoreを試してみた 概要編 (1/3) ・37.Google Cloud Datastoreを試してみた GCE編 (2/3) ・38.Google Cloud Datastoreを試してみた その他環境編 (3/3) Ryo Yamasaki(@vierjp)です。 Google I/O 2013で発表された「Google Cloud Datastore」について調べたので、 今回から三回に分けて書いていこうと思います。 第1回は概要や仕組み、注意点についてです。 今回は以前に書いた「Blog @vierjp : 27.Google I/Oで発表されたGoogle Cloud Platformの新機能」と重なっている部分がいくらかあります。 ◯概要 ・App EngineのDatastoreが単独で利用可能になる これまでAppEngine上
29.Google App Engine for PHPでWordPressを動かしてみた
Ryo Yamasaki(@vierjp)です。 前回「28.Google App Engine for PHP (GAE/PHP) を早速試してみた」というエントリーを書きましたが、 公式ドキュメントに「Running WordPress」という項目があったのでこちらも試してみました。 せっかく日本人が試すのだから、ということでWordpressも日本語版にしてみました。 ※後述しますがかなり厳しい問題が一点未解決です ※ 2013/6/14追記 この問題を解決するWordPress用プラグインが公開されました。 Blog @vierjp : 36.Google App Engine for PHP上でWordPressを運用するためのプラグインが登場 ◯構築手順 基本的に公式ドキュメントの通りです。 ・WordPress 日本語版をダウンロードする WordPress › 日本語 今回
17.Appstats(Java)でRPCのコストと処理時間を調べてみよう
Ryo Yamasaki(@vierjp)です。 2/13に開催された appengine ja night#23 の前半のセッションで @proppy氏によるDatastoreを中心としたAppEngineのパターンについての説明がされました。 その中でDatastoreへのアクセスやURLFetchに要した時間等、 RPCのコストや実行時間を計測するための仕組み「Appstats」について紹介されていました。 Appstatsはシステムのパフォーマンス向上や課金額を下げるために使える プロファイリングツールです。 私は以前に少し使った事があったのですが、 認識しているより細かい情報ーを参照できる事がわかったので、改めて試してみました。 セッション中に「Java版のAppstatsはこんなに細かい情報が出なかった気がする」とtweetしましたが・・・ すみません、試したらちゃんと細かい情
25.Google App Engine/Java 1.7.7でiPhoneにPush通知してみた
◯Google App Engineは1.7.7から外向きのSocke通信をサポート Google App Engine 1.7.7から外向きのSocket通信がサポートされました。 それに伴い、 AppEngineから直接APNSサーバーと通信してiOSにPush通知を送信することもできるようになりました。 これまではAppEngineのアプリからAPNSサーバーにPush通知を送信するためには、 別の環境(EC2やElastic Beanstalkなど)に踏み台にするWebアプリを配置して、 以下のような構成にする必要がありました。 AppEngine → [httpsで通信] → 踏み台のWebアプリ →[Socket通信]→ APNSサーバー これはAppEngineから外部サーバーに対する接続が制限されていたためで、 AppEngineから外部のサーバーに対して許可されているht
23.BigQueryの新機能 (2013/03/15)
BigQuery gets big new features to make data analysis even easier - Google Developers Blog 待望の新機能「Big JOIN」を始め、BigQueryに新しい機能が追加されました。 Big JOINについて試したのと、他の機能も少し読んでみたのでブログに書いてみます。 ◯Big JOINとは Big QueryではこれまでもテーブルのJOINをすることはできたのですが、 JOINするテーブルのサイズに制限がありました。 (クエリのメインのテーブルのサイズには元々制限は無いので、JOIN相手のテーブルに制限があるという感じ) データ集計においてJOINを必要とする頻度は高く、 これまではBigQueryを使う際にこの制限を回避するための対応が必要でした。 具体的には、 1.JOIN対象のテーブルをサブクエリ
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