Oracle Cloud - クラウド戦国時代のゲームメーカー｜ミック
ばおーばおーばおーばおー（法螺貝の音）。 はい、というわけでお約束していたクラウド戦国時代の話だよ。合戦物はいくつになったって男の子は大好きなものさ！ ああ別に女の子も見ていっても大丈夫だよ。グロ画像とか出ないから。いやちょっと出るかな。 クラウドベンダーの市場シェアさて、それでは始めよう。まずはビッグピクチャーをつかむために基礎的な数値から押さえておきたいと思う。ここら辺ができるコンサルっぽいね。クラウドベンダの市場シェアを見てみよう。 2024年1Qのクラウドベンダーの市場シェアこのグラフを見て驚くのは、まずAzureの躍進である。もう来年にはAWSを抜くのではないかという勢いだ。Google Cloudも健闘している。実数ではまだまだだが、伸び率は非常に良い。しかし今日の主役はこの二社ではない（関係はするけど）。シェアで見ると――申し訳ない言い方だが「ゴミ」にしか見えない――Orac
［速報］Google、Amazon Auroraに対抗する高性能DB「AlloyDB for PostgreSQL」発表。通常のPostgreSQLよりOLTPが4倍高速、OLAPが100倍高速と
Google Cloudは開催中のイベント「Google I/O 2022」で、PostgreSQLフル互換の高性能な新データベースサービス「AlloyDB for PostgreSQL」のプレビューリリースを発表しました。 Google Cloudは以前からPostgreSQLのマネージドサービス「Cloud SQL for PostgreSQL」を提供しています。今回発表された「AlloyDB for PostgreSQL」は、Googleのクラウドインフラや機械学習の技術を積極的に投入し、より高性能かつミッションクリティカル向けのデータベースサービスとして構築したものです。 AWSと比較するならば、一般用途向けのデータベースサービスである「Amazon RDS」に対抗するのがGoogle Cloudの「Cloud SQL」であり、データベースをクラウドネイティブなアーキテクチャとして
Google Cloudなんもわからないマンが、Cloud Runの凄さをあれこれ調べてみた | DevelopersIO
この記事はクラスメソッド Google Cloud Advent Calendar 2021の9日目の記事です。 Google Cloud自体ナンもわからないマンが、以前から気になっていたCloud Runをあれこれ動かしながら学んでみた様子をお届けします。もともとAWSのApp Runnerがお気に入りのサービスだったので、それとの機能上の違いも入れています。 （祭） ∧ ∧ Y ( ﾟДﾟ) Φ[_ｿ__ｙ_l〉 Cloud Run祭りﾀﾞﾜｯｼｮｲ |_|＿| し'´Ｊ 注意事項：この記事には両者のサービスの優劣をつける意図は全くありません そもそも、違うプラットフォームに存在するサービスを単独で機能比較して優劣がはっきり出るほど、パブリッククラウドは単純なものではありません。AWSもGoogle Cloudもサービス単体で利用するよりは、そのエコシステムの中でビルディング
Google、ORMが生成するSQLが遅いときの調査を容易にする「sqlcommenter」をオープンソースで公開。Rails、Spring、Djangoなど主要なフレームワークに対応
Google、ORMが生成するSQLが遅いときの調査を容易にする「sqlcommenter」をオープンソースで公開。Rails、Spring、Djangoなど主要なフレームワークに対応 SQL文を直接書かなくとも、自動的にSQL文を生成、実行してくれるORM（Object-Relational Mapper）は、プログラミングを容易にしてくれる技術としてRailsやHibernate、Springなどさまざまなフレームワークなどで活用されています。 一方で、ORMが生成するSQL文はときに複雑に、あるいは非効率なものとなり、データベース処理の遅さにつながることもあります。 このとき、SQL文の生成と実行を明示的にコードとして記述する必要がないというORMの特徴が、なぜデータベース処理が遅くなったのか、どのようなSQL文が生成され、そのどこに原因があるのか、といった調査を難しくている面があり
BigQueryで150万円溶かした人の顔 - Qiita
※ かなり前の記事ですが、未だに引用されるので一応追記しておきます。タイトルと画像がキャッチーなのはちょっと反省していますが、これを見てBigQuery使うのを躊躇している人は多分あまり内容を読んでいないので気にする必要はないです。自分は当時の会社でも今の会社でも個人でも普通にBigQuery使っていて解析用データなどはBigQueryに入れる設計をよくしています。また、アドベントカレンダーだったのでネタっぽく書きましたが事前に想定できる金額です。 ※ 代役：プロ生ちゃん（暮井 慧） 巷のBigQueryの噂と言えば「とにかく安い」「数億行フルスキャンしても早い」などなど。とりわけ料金に関しては保存しておくだけであれば無視できるほど安く、SQLに不慣れなプロデューサーがクエリを実行しても月数ドルで済むなど、賞賛すべき事例は枚挙に暇がありません。 しかし、使い方によってはかなり大きな金額を使
データセンターが「落ちる」ことを想定したグーグルのアーキテクチャ
サーバを安全に運用する施設として構築されるデータセンターですが、グーグルではそのデータセンターですら"落ちる"ことがあると想定してアーキテクチャを構築しています。 米グーグルが今年の5月に行ったイベント「Google I/O」で、同社のGoogle App Engine datastore leadであるRyan Barett氏が行った講演「Transactions Across Datacenters (and Other Weekend Projects)」のビデオがYouTubeで公開されました。 Barett氏は、担当しているGoogle App Engineのデータベースに関してグーグルが「multihoming」（マルチホーミング）と呼ぶ複数のデータセンターを用いた処理を実現している理由として、データセンターが自然災害や停電に見舞われたり、メンテナンスなどによるデータセンターの
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