Spring BootをGoogle App Engineスタンダード環境にデプロイする
個人的にGoogle Cloud Platformをいろいろ試してみようと思い、よく使っているSpring BootでApp Engineへデプロイしてみました。 いろいろ試行錯誤しましたが、Githubで公開されているgetting-start-javaリポジトリ内のspringboot-appengine-standardがほぼそのまま動きました。 Google Cloud Platformに用意されているドキュメントは情報が古く、コマンドが変わったりしていますが、こちらのGithubにあるサンプルはほぼ最新に保たれているようです。 ローカル環境 Windows 10 Pro Spring Tool Suite 3.9.5 Oracle JDK 8u181 Google cloud SDK 210.0.0 app-engine-java 1.9.64 手順 ログインやプロジェクトの設定
GAE アプリを Cloud Bulid で CI/CD して Slackbot でトラフィック移行する！
みなさんは GAE 使ってますか？デプロイはどうしてますか？？ 私は最近まで手動でデプロイ先のプロジェクトを切り替え、手動でデプロイをしていました。その方が温かみのあるアプリケーションに仕上がるかと思い・・・ 冗談はさておき、今回は簡単な GAE のサンプルアプリを GCP プロダクトを用いて CI/CD する方法について解説していきます！平成も終わったことですし、手動でのデプロイも終わらせましょう！ GAE アプリを作成してデプロイしてみよう！ GAE とは GAE は GCP の中でも最も歴史のある PaaS です。コードを書いてデプロイするだけで、 Google の管理する強固なインフラ上でアプリを動かせることや、急激なトラフィックの増加にも柔軟に対応し、スケールしてくれるところが魅力です。今回は GAE の Standard Environment (SE) 上に Go で書いた簡
RDBを使わない究極のマルチテナント
先日、SmartHRさんのDB移行の話が話題になりました。 これは、「つらくないマルチテナンシーをどのように実現したか」という生々しくインパクトのあるプレゼンでした。 ただ、個人的にはちょっと引っ掛かるところがありました。そもそもテナント毎にテーブルを作成するという設計に無理があったのではないかと思ったからです。Citus Cloudで解決できたそうなので結果オーライではあるのですが。 マルチテナントでDBを分けたくなる気持ちはわかります。②のパターンですね。 それは、顧客データを全て一つのDBに混ぜてしまうのはデータ混濁のリスクがあるのでDBの機能・ユーザーでデータを分離したいというのがその理由なのだろうと思います。 ですが、本当にDBを分ける必要があるかはよく考える必要があると思います。なぜなら、テナントごとに1 つのDBをサポートするという状態はマルチテナンシーが回避しようとしている
nuxt.js + firebase (cloud functions) で最小構成SSR | 丸ノ内テックブログ
フロントエンド front end バックエンド back end アプリ開発 app インフラ infra その他 other データドリブン data driven タグ一覧 Ajax（1） Android（20） Apache（2） AR（2） benchmark（1） BigQuery（2） browsersync（1） C4（1） CakePHP（1） CentOS7（1） CI（1） CMS（3） CoreNFC（1） CraftAR（1） CSS（1） DeepLab（2） Dmitry Stogov（1） ECMAScript（1） ECMAScript6（1） ElePHPant（1） Facebook（3） FFmpeg（1） firebase（1） fluentd（1） Framework（1） GD（2） gif（2） Git（1） GLSL（5） Google A
Google Cloud Buildとは一体何者なのか - DeNA Testing Blog
こんにちは。SWETの加瀬（@Kesin11）です。 Google Cloud Next ’18でGoogleのCI/CDサービスとしてGoogle Cloud Build（以後GCBと略します）というものが発表されました。 https://cloud.google.com/cloud-build/ https://www.youtube.com/watch?v=iyGHW4UQ_Ts CI/CDサービスを追っているものとして、これは要チェック！ ということで、GCBを軽く使ってみて分かった特徴をCircleCIと比較してまとめてみました。 最初にまとめを書いてしまうと、GCBはCI/CDとして見るとCircleCIと比べてまだまだ扱いづらいところがあります。一方で、従量課金制のフルマネージドなビルドサービスというCircleCIとは違った使い方もできるところが特徴と言えます。 GCBの特
マイクロサービスにおける決済トランザクション管理 | メルカリエンジニアリング
この記事はMERPAY TECH OPENNESS MONTHの15日目の記事です。 こんにちは。メルペイのPayment PlatformチームでPaymentServiceの開発を担当するエンジニアの @foghost です。 メルペイではマイクロサービスのアーキテクチャで決済システムを開発しています。その中でPaymentServiceは決済トランザクション管理の基盤サービスとして、下位層のサービス（外部サービスも含め）が提供する各種決済手段を利用して、上位層のサービス（メルカリ、NFC，コード払いなど）に必要な決済フローを共通APIとして提供しています。PaymentServiceが提供する決済処理に複数のサービスを跨いでお金の動きを正確に管理する必要があるので、作り始めた頃から決済トランザクション管理を最も重要な課題として、サービスを跨いでもデータの整合性が取れる仕組みを作ってき
GoogleAppEngineスタンダード環境のPython3サポートはもう少し話題になっていいと思う - Qiita
お知らせ タイトルの通りですが、2018年7月にGoogleAppEngineスタンダード環境におけるPython3.7サポートがアナウンスされました。（まだベータですが） https://cloudplatform.googleblog.com/2018/07/bringing-the-best-of-serverless-to-you.html 長らくPython2系のみのサポートだったため個人的には非常に喜ばしいニュースでしたが、特に話題になっていないようなので、念のためこちらでもお知らせしておきます。 伝えたかったことは以上なのですが、AppEngineは少しサービスとして分かりにくいところもあり、「スタンダード環境って何？」といった疑問もあるかと思いますので、AppEngineについてPythonとの関連を中心に簡単に説明したいと思います。 また、今回サポートされたPython3
Spanner - Qiita
これまで多くのトランザクションの要素技術を説明してきた。 Googleの公開している論文Spanner: Google's Globally-Distributed Database は公開当初、要求される専門技術の多さからよくわからないと言っている人が多かったが、これまでに説明した要素技術をベースにすると理解しやすい。 Spannerとは 複数のデータセンターに跨ってデータベースの内容を複製し続ける事で高い可用性を実現するという構想は数多くあった。 しかしそれらの分散データベースは実用的な速度を実現しようとすると、データモデルがただのRDBより単純化して使いにくかったりトランザクションをサポートしなかったりと、アプリケーションの一貫性を実現するのが難しい。 現にGoogleの社内でもBigtableなどを用いたアプリケーションは複数あるものの、それぞれでそのデータモデルの上で無理やりトラ
API デザイン : URL には名前と識別子のどちらを使うべきか | Google Cloud 公式ブログ
ウェブ API の設計に携わっている方であれば、API で使う URL のスタイルに統一的な考え方がないことも、選択した URL スタイルが API の使いやすさや寿命に大きな影響を与えることも、よくご存じでしょう。Google Cloud の Apigee チームは、社内だけでなくお客様とも協力しながら、API の設計について長く検討を行ってきました。本稿では、私たちが設計の現場で実際に使用している URL のデザイン パターンと、それを使う理由についてシェアしたいと思います。 著名なウェブ API をご覧になれば、いくつかの異なる URL パターンがあることに気づかれるはずです。次に示すのは、極端に異なる考え方に基づいた 2 つのスタイルの具体例です。 https://ebank.com/accounts/a49a9762-3790-4b4f-adbf-4577a35b1df7 htt
SmartHR が定期メンテナンスを始めた理由とやめる理由 - SmartHR Tech Blog
SmartHR のソフトウェアエンジニア ぷりんたい です。SmartHR には2017年2月に入社しました。 この記事は SmartHR 長時間のサービス停止を伴うシステムメンテナンスのお知らせ によせて書かれたものです。 ご挨拶 SmartHR では、昨年の6月より週2日という頻度で夜間のサービス停止を行ってきました。まずは、この運用形態を選択したことによりご利用中のお客様にはご不便をおかけしたことをお詫び申し上げます。 今日のクラウドサービスでは、無停止運用が当たり前といった風潮もありますが、なぜ SmartHR が停止メンテナンス運用を選択したのか、今後のサービス提供においてどのようなことを重視していくのかを技術者としての立場からご説明させて頂きます。 SmartHR の開発初期とマルチテナント問題 SmartHR は2015年2月に開発が始まり、同年11月にサービスインしました。
railsdmでマルチテナント・ウェブアプリの話をしました - Islands in the byte stream
railsdm.github.io 発表：「マルチテナント・ウェブアプリケーションの実践」 一文でまとめると「HTTPのリクエストごと、あるいはjobの実行ごとにストレージの名前空間違うから気をつけような！！」ってのを常に意識する必要がありますって話でした。 なおElasticsearchのnamespacing v2はまさに先週の話なのですが、遅くなったというのは勘違いでした。 というのも少しだけ日付けをずらしてfuzzy searchの実験もしており、それがパフォーマンスに悪影響を与えていたようです。fuzzy searchはノイズが増えるので結局無効にすることにしたため、トータルではnamepsacing v2はnamespacing v1よりパフォーマンスがよくなっています。 またブコメでも指摘されているように、テナント横断のことをやり始めるとまたいろいろと新しい課題がでてくると思
マルチテナントアーキテクチャについて - コンポツさん
SaaSシステムを開発しているみなさま、お元気でしょうか。 SaaSシステムというといわゆるWebサービスよりももう少しBtoBの雰囲気が漂ってまいります。 SaaSシステムでは契約者（ここではテナントと呼ぶ）が複数いて、テナント毎に複数のログインユーザーやロールが存在するのが一般的です。そして当然ながらテナント毎のデータは漏洩・混濁が許されない高いセキュリティが求められます。 SaaSシステムの構築はスケーラビリティにおいても100テナント程度から始まりゆくゆくは数千、数万テナントまで少なくとも線形にスケールするアーキテクチャを開発当初から求められ、さらに突発的な大規模テナントも問題なく吸収したいという要求があります。 その要求を満たす設計・開発・保守・運用をやっていくのは当然ながら簡単ではありません。 というわけで今日はマルチテナントアーキテクチャのお話です。 世に出る情報がとっても少
アラートループ事件の被疑者２名に対する起訴猶予処分を受けて | 横浜パーク法律事務所
インターネット掲示板に，真実は，特定の文字などが表示され続けるだけであり，ブラウザを閉じれば終了するプログラムのリンクを掲載しただけであるのに，兵庫県警が，これを「不正なプログラムに誘導するリンクを貼り付けた」と問題視して，平成３１年３月に捜索差押を強制的に行い，神戸地方検察庁に送検し，被疑者として扱われた成人男性２名の方々につき，検察官は，令和元年５月２２日付で，今回の件をそれぞれ不起訴処分としました。 これら２名の方々が，今後裁判にかけられ，無罪立証の負担を強いられる煩を事実上避けることができたことは一安心です。 しかしながら，検察官の処分は，不起訴処分のうち，「起訴猶予処分」でした。これは，犯罪の嫌疑がありかつ訴訟条件が具備していても，被疑者の境遇や犯罪の軽重，犯罪後の状況などから検察官の裁量によって公訴提起を差し控えるというものです。 今回の事案で兵庫県警が，不正指令電磁的記録供用
最新の研究結果: アカウントの不正利用を防止する基本的な方法とその効果
メディア関係者向けお問い合わせ先 メールでのお問い合わせ: pr-jp@google.com メディア関係者以外からのお問い合わせにはお答えいたしかねます。 その他すべてのお問い合わせにつきましては、ヘルプセンターをご覧ください。
VSCodeのRemote Development機能が革命的な話。 - Crieit
背景 今月始めにMicrosoftからRemote Development Extension Pack. というのが発表された。簡単に言うと、VSCodeでコードを書くOSとプラグインが実行されるOSを別にすることが出来る。 よくあるパターンで、「MacでNokogiriがビルドできません」「WindowsでESLintを実行するにはどうしたら良いですか」みたいな質問がある。 最終的にサービスを公開するときにはどうせLinux使うのに、開発するときしか使わない別のOSで同じものを動かす苦労って無駄だよなあ、と思っていた。 じゃあ最初からLinuxで開発すればいいかというと、最近の高度化したWeb開発はIDEの支援なしに実行することが困難で、RubyだったらRuboCop、JavaScriptだったらPrettierやESLintで文法チェックしてもらわないと人類にはついていけない。これら
Removal of jessie-updates and jessie-backports from Debian mirrors – Lucas Nussbaum's Blog
If you are still running jessie you probably noticed that the jessie-updates and jessie-backports suites have been removed from mirrors, because you got those error messages: W: Failed to fetch http://ftp.debian.org/debian/dists/jessie-updates/main/binary-amd64/Packages 404 Not Found [IP: 130.89.148.12 80] W: Failed to fetch http://ftp.debian.org/debian/dists/jessie-backports/main/binary-amd64/Pac
平成31年度東京大学学部入学式 祝辞 | 東京大学 (上野千鶴子 - 認定NPO法人 ウィメンズ アクション ネットワーク理事長)
平成31年度東京大学学部入学式 祝辞 ご入学おめでとうございます。あなたたちは激烈な競争を勝ち抜いてこの場に来ることができました。 女子学生の置かれている現実 その選抜試験が公正なものであることをあなたたちは疑っておられないと思います。もし不公正であれば、怒りが湧くでしょう。が、しかし、昨年、東京医科大不正入試問題が発覚し、女子学生と浪人生に差別があることが判明しました。文科省が全国81の医科大・医学部の全数調査を実施したところ、女子学生の入りにくさ、すなわち女子学生の合格率に対する男子学生の合格率は平均1.2倍と出ました。問題の東医大は1.29、最高が順天堂大の1.67、上位には昭和大、日本大、慶応大などの私学が並んでいます。1.0よりも低い、すなわち女子学生の方が入りやすい大学には鳥取大、島根大、徳島大、弘前大などの地方国立大医学部が並んでいます。ちなみに東京大学理科3類は1.03、平
Googleが大量の機械学習用データベースを無料公開してた - Qiita
個人用メモです。 機械学習は素材集めがとても大変です。 でもこの素材集め、実は無理してやらなくても、元から良質な無料データベースがあったようなのです。 URLはこちら YouTube8-M https://research.google.com/youtube8m/explore.html 提供されているサービスは以下の通り 800万個の動画 19億個のフレーム 4800個の分類 使い方はExploreから画像セットを探し、ダウンロードするだけ。 他の方法も見つけた open images dataset 「すごい神だな」と思ったのは これもう完成されてますよね もちろんこの認識前の画像もセットでダウンロードできます。 Youtube-８Mとは、画像数を取るか、精度で取るか、という違いでしょうか。 他にも良い素材集を教えていただきました （はてなブックマーク情報 @sek_165 さん ）
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