Webサイトのクローリングやスクリーンショット撮影が簡単にできるヘッドレスChromeがGCPに登場
Googleのクラウドである「Google Cloud Platform(GCP)」のサービスの1つである「Google App Engine」が2018年6月にJavaScriptの実行環境であるNode.jsに対応し、それに伴ってさまざまなNode.jsアプリがApp Engineで動作するようになりました。その中の一つに「Puppeteer」というものがあり、このPuppeteerを用いるとGUIを描画しないヘッドレスなChromeを簡単に使うことができ、Webサイトのクローリングやスクリーンショットの撮影などが容易に行えるようになります。 Introducing headless Chrome support in Cloud Functions and App Engine | Google Cloud Blog https://cloud.google.com/blog/pro
AWSとGCPを運用してみてわかったこと | CyberAgent Developers Blog
はじめまして。 アドテクスタジオ インフラエンジニアの村井翔太朗(@Show_murai)です。 本記事は CyberAgent Developers Advent Calendar 2017 の 8 日目の記事となります。 私はアドテクスタジオのインフラ横断組織のCentral Infrastructure Agency(以下CIA)に所属しています。 CIAからアドベントカレンダーには6人参加しているので、 是非他のメンバーの記事も合わせてお読み下さい。 アドテクスタジオではパブリッククラウドのメインストリームの2つである、 Amazon Web Service(以下AWS)とGoogle Cloud Platform(以下GCP)を主に利用しています。 はじめに この記事を書こうかと思ったモチベーションとしては、 アドテクスタジオで利用しているパブリッククラウドとしてAWS、GCPを
GCPとAWSのマルチクラウドで構築する、大規模解析サービスのシステム全体像
大規模解析サービスの構成要素 大規模解析サービスは一般的に、以下の要素から構成されます。 ログ情報等のデータの送信 データの受信 データの保存 保存したデータの解析 解析データの閲覧などができる管理画面の提供 KARTEはユーザのWebアクセスデータをリアルタイムに解析し、アクションまでつなげることができるサービスであり、先ほど説明した5要素は、以下の5種類のコンポーネントによって実現しています。 trackerコンポーネント：エンドユーザで実行されるtracker[1]をエンドユーザに配布するためのコンポーネント trackコンポーネント：エンドユーザからデータを受信するコンポーネント。とくにKARTEでは解析データに基づいてエンドユーザへのアクションを返す役割も持つ dbコンポーネント：解析データなどのさまざまなデータを格納するコンポーネント analyzeコンポーネント：エンドユーザ
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