Google App Engineの新料金体系ではMax Idle Instancesの設定が必須
詳しい料金について： http://www.google.com/enterprise/cloud/appengine/pricing.html FAQ： http://googledevjp.blogspot.com/search/label/app%20engine Admin ConsoleのBilling Historyから、新料金体系の見積もりを見ることが出来るようになっています。 これによりTwitterの#gaejaをはじめとして、各地で混乱が生じているようです。 Datastore Ops、Storage、Bandwidthなどは、従来から値上がりはしますが、計算式は大きく変わらず、2倍以下の値上がりなので、個人的には許容できます。 問題は「Frontend Instance Hours」です。 現行では「CPU Time」が意味合いとしては近いです。 ところが、計算方法が
Python のマイクロフレームワーク『Flask』を試してみた - present
今更なんですか… 最近になって、『Flask』という Python のマイクロフレームワークの存在を知りました。フリスクじゃないよ。 ずっと Kay や Django みたいなフルスタックフレームワークを追っていたから、Flask に気付くのが遅れました。…って、これは言い訳ですね。 Flask の一番の特徴 何といっても、URL マッピングをデコレータで指定できるところがステキです。Ruby の Sinatra みたいに手軽に使えます。 さっそく App Engine で Flask 試してみます まず環境構築 Python 用の App Engine SDK をインストールしておくのは必須。あとは、下記 URL から Flask の GAE プロジェクトテンプレートを入手すると手っ取り早いです。 gigq/flasktodo · GitHub 一番単純なサンプル これがフツーに Goo
Google App Engineの新料金体系対策
Google App Engineの料金体系が変わるというのは5月に発表されていたのでいまさらですが、最近になって実際に新料金体系でいくらになるのか確認できるようになりました。 私はGAEはTwitter botや簡単なスクリプトにしか使っていなかったので楽観視していたのですが、新料金体系では無料枠を超えることが分かり、慌てて対策をしました。 旧料金体系と新料金体系の違い 旧料金体系から大きく変わるのが、CPU時間ベースの課金から、インスタンス時間ベースの課金になります。 Google App Engineは、リクエストが増えると自動的にインスタンス数を増やして並列化してくれるのが最大の特長です。リクエストに対する反応が遅くなると自動的にスケールアウトし、暇になればインスタンス数を減らします。 新料金体系では、このインスタンスが動いている数×時間で金額が決まり、無料枠では24.0 28.0
Google App Engineの新料金体系に向けた準備 #gaeja
新料金体系について公開されている情報 2011-05-12: Google App Engine - ついに Preview 卒業です - Google Japan Developer Relations Blog 2011-07-06: App Engine の料金体系変更に関する FAQ - Google Japan Developer Relations Blog 2011-09-02: App Engine アプリケーションのリソースを管理する方法 - Kay's daddy 2011-09-07: App Engine のリソース管理 - TaskQueue の設定 - Kay's daddy 2011-09-09: Google App Engine Blog: A few adjustments to App Engine’s upcoming pricing changes
グーグル、フル機能のMapReduceをGoogle App Engineで提供へ
グーグルは同社のクラウドサービスであるGoogle App Engineで、フル機能のMapReduce機能を提供することが同社のイベントGoogle I/O 2011で明らかにしました。 これまでGoogle App EngineではMapReduceを構成する「Map」「Shuffle」「Ruduce」の3つのうち、Mapperの機能の提供が行われてきました。 Google I/O 2011で行われたセッション「App Engine MapReduce」では、MapReduceを構成するすべての機能の提供が行われることが発表されています。 セッションのポイントを紹介しましょう。 App Engine MapReduce App EngineエンジニアリングチームのMike Aizatsky氏。 MapReduceは数年前にグーグルが開発した処理。社内ではほとんどあらゆるチームがこの処理
サーバー側コーディング不要のGoogle App Engine開発環境「jsonengine」
はじめに 本稿では、JavaやPythonによるサーバー側コーディングを一切必要とせずにGoogle App Engineによる開発を実現するツール「jsonengine」について紹介します。 対象読者 Google App Engineに興味はあるが経験のない方。JavaScriptやActionScriptによるクライアント開発、またはiPhoneやAndroidによるスマートフォン開発の経験のある方。JavaやPythonの開発経験は不要です。 必要な環境 最低動作環境は次のとおりです。 Java SE 5 jsonengineって何？ 「jsonengine」は、JavaやPythonによるサーバー側コーディングを一切必要とせずにGoogle App Engineによる開発を実現するオープンソースのツールです。このツールは、昨年開催された「Mashup Awards 6」において「
TechCrunch | Startup and Technology News
Welcome back to The Interchange! If you want this in your inbox, sign up here. We’ll be taking a break next weekend as Mary Ann and Christine both take much-needed vacations (we didn’t
Google App Engine上で動作するブログエンジン·Micolog MOONGIFT
MicologはPython製Google App Engine用のオープンソース・ソフトウェア。ブログを書く時にはアメーバやはてな、ライブドアブログのようなASPを使ったり、自分でサーバを立てるのが一般的だろう。だがここ最近注目されているのがクラウドを使った方法だ。 ユーザ画面 つまりGoogle App Engineを使ってブログシステムを立てれば、アクセスが増えない限り無料でブログを構築できるようになるのだ。もちろん独自ドメインも使える。そのプラットフォームとして高機能なMicologを紹介しよう。 MicologはWordPressとまではいかないがかなり高機能なブログエンジンとなっている。まずプラグイン機能に対応しており拡張が出来る。さらにテーマ機能によってデザインも変更できる。通常のエントリーの他にページやファイル添付、執筆者管理など様々な機能が盛り込まれている。 管理画面 さ
グーグル、Google App Engineの利用拡大に追いつけていないと告白
この数週間、Google App Engine（GAE）のデータストアは深刻な性能低下に見舞われており、しかも5月25日には45分間の障害も発生している、とグーグルはGoogle App Engine Blogにポストされたエントリ「Datastore Performance Growing Pains」で報告しています。 この原因についてグーグルは、2カ月ごとに25％増のペースでデータストアの利用が拡大していることを挙げており、これを収容するためにデータセンターの拡張やデータセンター間での移動などの対応が行われているが、まだ追いついていないとのこと。 We have put other Datastore projects on hold to dedicate more people to accelerating improvements to Datastore performan
Google App Engineを使ったMapReduce·Appengine Mapreduce MOONGIFT
Appengine MapreduceはGoogle App Engine用Python製のオープンソース・ソフトウェア。Googleの基礎技術の一つであるMapReduce。膨大な文字列やデータを細かく細分化し、無数のコンピュータ上で並列処理させることで高速なシステムを実現する仕組みだ。 実行画面 MapReduceはAmazon Webサービスにも真似されており（Amazon Elastic MapReduce）、有益さが分かっている。だが、どう使えば良いかが今ひとつ実感できないかも知れない。そこでMapReduceを手軽に試せるシステムとして開発されたのがAppengine Mapreduceだ。 Appengine MapreduceはGooglerが開発したソフトウェアで、Google App Engine上で動作する。テキストなどを分散化処理することができる。管理画面から処理を
Google App EngineがSQLデータベースをサポートへ。エンタープライズ向けサービスを拡充
Google App EngineがSQLデータベースをサポートへ。エンタープライズ向けサービスを拡充 グーグルは5月19日（現地時間）に米サンフランシスコで開催されたイベント「Google I/O」の基調講演で、エンタープライズ向けにフォーカスした「Google App Engine for Business」を発表しました。その内容を紹介しましょう（基調講演の内容は、記事「［速報］Google I/Oで発表された4つのポイント：VP8オープンソース化／Chrome Web Store／VMwareとの協業／Google App Engine for Business」をご覧ください）。 基調講演で最後の発表者として壇上に立ったのは、グーグルのKevin Gibbs氏。App Engineがエンタープライズに受け入れられるようにするためには、いくつかのバリアを乗り越えなければならないと語
FlaskならApp EngineのTwitter Botが15行で書ける — TRIVIAL TECHNOLOGIES 2.0
みんなのIoT/みんなのPythonの著者。二子玉近く160平米の庭付き一戸建てに嫁/息子/娘/わんこと暮らしてます。月間1000万PV/150万UUのWebサービス運営中。 免責事項 プライバシーポリシー 関連 : microneを使ったらApp EngineのTwitter botが14行で書けた Flaskというフレームワークを使って，Google App EngineでTwitterのBotを作ってみたら15行で書けてしまった(あと5行短くなるけど，PEP 8というPythonのスタイルガイドを破ることになるのでそこまで短くしない)。 まずはコードを見てもらいましょう。 #coding: utf-8 from random import choice from twython import core from flask import Flask app = Flask(__nam
Google App Engineでランキングやページングを実現する - $koherent->diary
昨日一昨日、Google App Engine (GAE)に関する日本最大の勉強会（だと思う）appengine ja night #7 (ajn7)が行われました。 その中で『ランキング問題』が話題に上がりました。『ランキング問題』とは、何十万件もの点数のデータがあるときに、App Engine上で、「◯点は何位です」と高速に求めることは難しい、という問題です。（◯ページ目を表示、というページングもこれと同じ種類の問題になります。） ajn7では「上位でない限り正確な順位は必要ないのではないか」という話になりましたが、Skiplistを用いた検索アルゴリズムを使えば正確かつ高速に順位を求めることができるのではないかと思い、実装＆検証してみました。 ランキング（順位取得）のデモ 下記ページで順位取得のデモを動かしています。スコア（点数）を入力すると順位と取得にかかった時間が表示されます（時
appengineはRead Committed相当だがcommit()には2つのマイルストーンがあることを忘れてはいけない - あおうさ＠日記
ここに詳しく書いてあることを本エントリは書いているだけですが、重要な内容なので書いておこうと思います。 appengineのトランザクション分離レベルはRead Committedとほぼ同等です。主要なRDBMSの一般的なトランザクション分離レベルということです。しかし、ちょっとした落とし穴があります。 Read Committedとは SELECT文は問い合わせが開始される直前までにコミットされたデータのみで、コミットされていないデータは参照しない。 コミット前のデータを読んだりしないということですね。（ダーティーリードはしない） appengineのcommit()には2つのマイルストーンがある commit()を実行すると下記の2つが順に実行されます。 マイルストーン A (エンティティに対する変更) マイルストーン B (インデックスに対する変更) データを作ってからインデックスを
GAE/J で GoSen を動かして形態素解析 | Altus-Five Labs
Google App Engine Java のアプリを作ってみました。 ちょっと前に検索エンジンの開発に触れる機会があったので、今回の手習いは、形態素解析器を GAE/J で動かすことをテーマにしました。 まずは、下記ページに書かれている 「Eclipse を使用して（または使用せずに）App Engine Java プロジェクトを作成する方法」 にしたがって開発環境を作成します。 http://code.google.com/intl/ja/appengine/docs/java/gettingstarted/introduction.html そして、ひと通りチュートリアルを試して、開発環境に慣れてしまいます。 実は、最初はチュートリアルは試さないで、他に GAE/J を紹介している記事を参考にして、必要なことだけをやろうとしたんですけど、後から考えると、先にチュートリアルを通し
Aral Balkan: Historical Archive — Google App Engine Backup and Restore (Gaebar) released
Do not track! Better is a privacy tool for Safari on iPhone, iPad, and Mac. It protects you from behavioural ads and the companies that track you on the web. Historical content: I wrote this article over 8 years ago on 2008-12-25. You are viewing an archived post from my old WordPress blog. The archive contains over 1,600 articles written over a ten year period. The formatting and contents of the
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Twitter＆Google App Engineで始めるWebプログラミング入門
Google App Engine Anti Patterns
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App Engine Recipe - Mutex using memcache API