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Introducing Amazon CloudFront KeyValueStore: A low-latency datastore for CloudFront Functions | Amazon Web Services
AWS News Blog Introducing Amazon CloudFront KeyValueStore: A low-latency datastore for CloudFront Functions Amazon CloudFront allows you to securely deliver static and dynamic content with low latency and high transfer speeds. With CloudFront Functions, you can perform latency-sensitive customizations for millions of requests per second. For example, you can use CloudFront Functions to modify head
GitHub - valkey-io/valkey: A new project to resume development on the formerly open-source Redis project. We're calling it Valkey, since it's a twist on the key-value datastore.
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こんにちは、GMOアドマーケティングのmizkichです。 アドテクなマイクロサービスをGCPのKubernetesで運用しています。 Alpine Linux 上のRubyにはライブラリなどに欠けがあるらしく、Google Cloud Datastoreがまともに動作しません。 「require ‘google/cloud/datastore’」の行を書いただけでSegmentation Faultが発生し、コンパイルエラーになります。 この問題を解決したので、方法を共有します。 失敗例 GCP公式に書かれている書き方だと失敗します。
App Engine を布教したくて Go + Datastore の開発環境を Docker Compose でシュッと立ち上げた話 - Qiita
App Engine を布教したくて Go + Datastore の開発環境を Docker Compose でシュッと立ち上げた話GoAppEnginedatastoredocker-compose 最新1の Google App Engine Goランタイムの開発環境を Docker Compose で簡単に構築してみた話。 あるいはリーズナブルにサーバーを運用できる App Engine を布教する話。 TR;DR; 環境構築 https://github.com/pistatium/appgengine-go112-datastore-docker-compose 動くサンプルはこちら。 docker-compose up -d で開発環境が立ち上がります。 プロジェクトのテンプレートにするなりご自由に。 App Engine + Datastore の構成 非常に安価でのサーバ
Amplify DataStore – GraphQL でオフラインアプリの開発を簡素化 | Amazon Web Services
Amazon Web Services ブログ Amplify DataStore – GraphQL でオフラインアプリの開発を簡素化 オープンソースの Amplify Framework は、ウェブおよびモバイル開発者がクラウドベースのサービスを簡単にプロビジョニングおよびアクセスできるようにするコマンドラインツールおよびライブラリです。たとえば、モバイルアプリケーション用に GraphQL API を作成したければ、開発マシンで amplify add api を使用してバックエンド API を設定します。いくつかの質問に答えた後、amplify push と入力して、クラウドで AWS AppSync API バックエンドを作成します。Amplify はコードを生成し、アプリが新しく作成された API に簡単にアクセスできるようにします。Amplify は Angular、Reac
Now Available: Amazon ElastiCache Global Datastore for Redis | Amazon Web Services
AWS News Blog Now Available: Amazon ElastiCache Global Datastore for Redis In-memory data stores are widely used for application scalability, and developers have long appreciated their benefits for storing frequently accessed data, whether volatile or persistent. Systems like Redis help decouple databases and backends from incoming traffic, shedding most of the traffic that would had otherwise rea
Cloud Datastoreの日時範囲指定について
こんにちは。GMOアドマーケティングのH.Tと申します。 最近Cloud Datastoreを触った際日時範囲指定の必要があるスキーマ設計について 公式ドキュメントに記載のあるベストプラクティスを試したのでご紹介したいと思います。 Datastoreの概要 まず、Cloud Datastoreの簡単な紹介ですが以下の通りです。 公式ドキュメント[Datastore の概要] Datastore は、自動スケーリングと高性能を実現し、アプリケーション開発を簡素化するように構築された NoSQL ドキュメント データベースです。 インデックスの注意事項 Cloud Datastoreの特徴は色々ありますがその一つに Datastoreのデータをうまくシャーディングさせるためには連続した値を持つプロパティにインデックスを張ってはいけないという注意事項があります。 公式ドキュメント[Cloud D
Prefer Storing Data with Jetpack DataStore
Posted by Florina Muntenescu, Android Developer Advocate, Rohit Sathyanarayana, Software Engineer Welcome Jetpack DataStore, now in alpha - a new and improved data storage solution aimed at replacing SharedPreferences. Built on Kotlin coroutines and Flow, DataStore provides two different implementations: Proto DataStore, that lets you store typed objects (backed by protocol buffers) and Preference
こんにちは。GMOアドマーケティングのH.Tと申します。 Cloud DatastoreのTTL(プレビュー)を試してみたのでご紹介したいと思います。 TTL(Time To Live)はざっくり言うと有効期限(TTL)ポリシーを設定することで有効期限が過ぎたエンティティをGCP側で自動で削除してくれる機能になります。 自分が担当しているプロジェクトでCloud Datastoreを導入してそろそろ一年になり古いデータの削除を検討していたのでとても有難くGAが楽しみな機能です。 実際有効期限をテストしてどんな挙動になったか以下に説明します。 先に公式ドキュメントをご覧になりたい方はこちら 1. テスト用エンティティを作成 「ttl_test」という種類を用意し一つのエンティティを作成しました。 プロパティは2つ用意し、それぞれname(文字列)、created_at(タイムスタンプ)としま
はじめに この記事は、Android Advent Calendar 2020の15日目の記事です。 本記事では、AndroidX DataStoreを、Protocol Buffersを利用せず、Kotlin Serializationと組み合わせ使う方法を紹介します。 Google公式の紹介記事 (2020-04-20 追記) DataStoreをKotlin Serializationと組み合わせて使う方法について、Android Developersの以下の記事でも紹介されています。 Using DataStore With Kotlin Serialization 日本語版: Android Developers Japan Blog: DataStore と Kotlin のシリアル化を併用する 要約 AndroidX Proto DataStoreは、必ずしもProtocol
はじめに 注意： GCPを利用するため、費用が発生します。この記事を再現される場合は「お支払い」＞「予算のアラート」から請求額に対するアラート通知を設定することをお勧めします。 概要 BigQuery ML Matrix Factorizationでレコメンドエンジを実装し、レコメンドリスト（ユーザ x アイテム）を作成してDatastoreに登録します。K8s上に実装したAPIサーバーからユーザIDをキーにレコメンドリストを取得するレコメンドAPIを実装します。 GCPの学習のため、Cloud Buildを使ってCI/CDのパイプラインを構築してBuildとDeployプロセスの自動化も試します。 システム構成 目次 レコメンドエンジンを実装してDatastoreにレコメンドリストを登録 BigQuery ML でレコメンドエンジンを実装 Datastoreにレコメンドリストを登録 Go
はじめに GCPのCloud Firestore Datastoreモードを使用してサーバレスのWebサービスPocを実現しました。 その際に、FirebaseのCloud FirestoreとGCPのCloud Firestoreがネットで情報が混在していた為、その部分についてまとめてみました。 何か間違っている場合、また意見があれば募集中です Cloud Firestoreの概要 GCPのCloud Firestoreは2019年2月1日に正式リリースされた、FirebaseとGCPからのモバイル、Web、サーバー開発に対応した柔軟でスケーラブルな NoSQL クラウド データベースです。 まとめると、Firebase の技術をベースにして、Google Cloud Platform に統合されたサービスです。 Cloud Firestoreには2種類のネイティブモードとDatasto
【速報】デバイスのデータストア向けの新機能「Amplify DataStore」が公開されました！ #reinvent | DevelopersIO
Amplify DataStore re:Invent 2019期間中に、Amplifyの新機能「Amplify DataStore」が発表されました！現在、JavaScript版はリリース済み、iOS / Android版はプレビューにて試すことができます。 Introducing the Amplify DataStore, a persistent storage engine that synchronizes data between apps and the cloud Amplify DataStore – Simplify Development of Offline Apps with GraphQL | AWS News Blog クエリ検索可能な形でデバイス上にデータを格納することができる機能です。Web, IoT, iOS, Android, ReactNative
Angular + Amplify DataStoreを試してみる #reinvent | DevelopersIO
どうも！大阪オフィスの西村祐二です。 この記事はAngular Advent Calendar 2019の16日目の記事です。 re:Invent 2019期間中に、Amplifyの新機能「Amplify DataStore」が発表されました！今回は、この機能をAngularで試してみたいと思います。 「Amplify DataStore」を使うことによってデバイスやブラウザのストレージを使ったオフライン対応などが簡単にできたり、開発者はローカルのデータを扱うような感覚で、簡単に分散されたデータを扱うことができます。 速報記事は下記になります。Amplify DataStoreの説明は下記を参照ください。 【速報】デバイスのデータストア向けの新機能「Amplify DataStore」が公開されました！ #reinvent https://aws-amplify.github.io/doc
AWS Ampliy の DataStore を使ったら AppSync のデータアクセスがめちゃくちゃ楽になった - Qiita
概要 AWS Amplify Advent Calendar 2019、23日目は 今年のre:Inventで発表されたAmplifyのDataStoreについてです。本記事ではサンプルコードの実装にReactを用いていますが、基本的な考え方はVueなどの他のフレームワークでも同じです。 想定読者 Amplify 使ったことがある AppSync 使ったことがある Amplify DataStore の概要 まずは簡単に DataStore についておさらいします。DataStore は AWS AppSync に接続するための新たなインターフェースです。DataStore は以下のような特徴を持ちます。 1. クラウドへのデータ同期、及び競合検知 端末のネットワーク状況(オンライン or オフライン)を検知して、端末がオンラインになったら自動的にローカルデータをクラウドに同期し、データの
はじめに 何らかの文字列を暗号化して保存したい事ありますよね？ 上記の用途で使えるものとしてAndroidXではEncryptedSharedPreferencesが提供されていますが、 現在、SharedPreferencesよりもDataStoreが推奨されている 1年近くEncryptedSharedPreferencesは新バージョンがリリースされておらず、今後のサポートが心配 stableな1.0.0のEncryptedSharedPreferencesはAndroid6.0以上でしか使えない alphaな1.1.0であればAndroid5.0でも使えるが、alpha版も1年近く更新が無いので今から採用するのは不安がある という事で、DataStoreを使いつつ文字列を暗号化/復号化する方針で検討をおこないました。 どうやって暗号化・復号化をおこなうか？ 結論から言うと、Goog
![[Android]DataStore + tinkで文字列を暗号化して保存する](https://cdn-ak-scissors.b.st-hatena.com/image/square/e165c97e969cd0e63d4f267f8c7e1c75d70da217/height=288;version=1;width=512/https%3A%2F%2Fres.cloudinary.com%2Fzenn%2Fimage%2Fupload%2Fs--7Jy1fyt1--%2Fc_fit%252Cg_north_west%252Cl_text%3Anotosansjp-medium.otf_55%3A%25255BAndroid%25255DDataStore%252520%25252B%252520tink%2525E3%252581%2525A7%2525E6%252596%252587%2525E5%2525AD%252597%2525E5%252588%252597%2525E3%252582%252592%2525E6%25259A%252597%2525E5%25258F%2525B7%2525E5%25258C%252596%2525E3%252581%252597%2525E3%252581%2525A6%2525E4%2525BF%25259D%2525E5%2525AD%252598%2525E3%252581%252599%2525E3%252582%25258B%252Cw_1010%252Cx_90%252Cy_100%2Fg_south_west%252Cl_text%3Anotosansjp-medium.otf_37%3Atomoya0x00%252Cx_203%252Cy_121%2Fg_south_west%252Ch_90%252Cl_fetch%3AaHR0cHM6Ly9saDMuZ29vZ2xldXNlcmNvbnRlbnQuY29tL2EtL0FPaDE0R2pLSmZTeEllemNmSTR4RmdLN09KTVlYNXlJTkZoM3pfZ1Vjb3FHeEE9czI1MC1j%252Cr_max%252Cw_90%252Cx_87%252Cy_95%2Fv1627283836%2Fdefault%2Fog-base-w1200-v2.png)
GAE/Go 2nd generationでDatastoreのmutationを使う上でトランザクションに気をつけろ！ - Qiita
GAE/Go 2nd generationでDatastoreのmutationを使う上でトランザクションに気をつけろ！GoGAEdatastoreFirestoreGoogleCloud 僕は普段GAE/Goで開発をしているのですが、自社でdatastoreの機能をまとめたライブラリを作ることになって、GoDocを読んでいるときに初めて知ったのですが、datastoreにMutationがあるのをしりました！ それでMutationの使い方や使い所の記事を探したのですが、SpannerのMutationの記事と公式ドキュメントしか出て来なかったので、自分で記事を書くことにしました！ Mutationとは？ 自分が探した限り、datastoreのmutationに関する説明は書いていなかったので、何とも言えないんですけど、 Insert, Update, Upsert, Deleteを一括
DataStore and testing
In this final post of our Jetpack DataStore series, we will be covering how to test your DataStore successfully. Testing DataStoreEvery good story needs good testing! To wrap up our series, we will go over how to approach testing your DataStore. Again, we’ll be referring to the Preferences codelab as a starting point. However, keep in mind you can use this material for setting up Proto DataStore t
ここからが本題。DataStoreを使うAPIを作ります。今回はサンプルなのでほぼデフォルト設定ですが、以下の項目を指定する点がポイントです。 Do you want to configure advanced settings for the GraphQL API →Yes, I want to make some additional changes. Configure conflict detection? →Yes Select the default resolution strategy →Auto Merge amplify add api ? Please select from one of the below mentioned services: GraphQL ? Provide API name: chatapp ? Choose the default au
Firestore (in Datastore mode) のトランザクションの挙動を試してみる - Qiita
（本記事は今年の夏頃に某勉強会で発表した内容の焼き直しです。参加者の方が読むとかなりの部分重複があると思いますがご容赦下さい🙇♂️） はじめに 旧Cloud Datastore（以降、旧Datastoreと記します）を長く使ってきましたが、そろそろFirestore in Datastore mode（以降Firestoreと記します）に真面目に取り組もうと重い腰を上げることにしました。 Firestoreの仕様はDatastoreとほぼ変わらないですが、主にトランザクション周りに大きな変更があります。 本記事ではFirestoreのトランザクションの挙動を実際にプログラムを動かしていろいろ検証してみます。 なお、本記事ではnative modeについては扱いません。 ただ、おそらくトランザクション周りの挙動はほぼ共通なのではと思っている（違っていたらごめんなさい）ので、参考にはなるか
Amazon CloudFront announces CloudFront KeyValueStore, a globally managed key value datastore
Amazon CloudFront announces general availability of CloudFront KeyValueStore, a global, low-latency, key value datastore. KeyValueStore allows you to retrieve key value data from within CloudFront Functions making functions more customizable by allowing independent data updates. The key value data is available across all CloudFront edge locations and provides a highly efficient, in-memory, key-val
GitHub - pubkey/client-side-databases: An implementation of the exact same app in Firestore, AWS Datastore, PouchDB, RxDB and WatermelonDB
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Google Cloud Datastoreを利用したサーバーをFlaskでつくる [GAE] - simon's note
前回はじめてのFlaskアプリをGoogle App Engineで作ったわけですが、今回はデータベースを利用したアプリを作ります。 HTTPリクエストを受けて値を保存したり返したりするRESTサーバーをGoogle Cloud Datastoreで作ってみましょう。 ▷HTTPリクエストの構造については知っているものとします。 前回同様、使うのはFlask。Google App Engine（以下GAE）でホストしています。 Google Cloud Datastoreとは Google Cloud Platformでの準備 アプリをつくっていく 前回作ったmain.py ライブラリをimportする データベースを定義する パスを定義する 新しいデータの保存 データの取り出し データの更新 出来上がったコード テストする GCPコンソールからデータベースをみてみる まとめ Google
![Google Cloud Datastoreを利用したサーバーをFlaskでつくる [GAE] - simon's note](https://cdn-ak-scissors.b.st-hatena.com/image/square/834f77705f161adbe60e8df453e2594d03b1c026/height=288;version=1;width=512/https%3A%2F%2Fcdn-ak.f.st-hatena.com%2Fimages%2Ffotolife%2Fs%2Fsimonsnote%2F20180530%2F20180530231056.png)
PCのCドライブ(システムドライブ)の空き容量が減った時に、原因を調べると「DataStore.edb」ファイルのサイズが異常に大きくなっているケースがあります。 また、DataStore.edbに関する処理がディスクアクセスを占有してPCの動作が重くなるケースもあります。 上記の場合、DataStore.edbが何のファイルなのか、削除しても良いのか疑問に思う方も多いと思います。 今回は、Windows10の「DataStore.edb」の概要とファイルサイズが大きくなった時の対処法を紹介します。 DataStore.edbとはDataStore.edbとは、Windows Update関連のファイルで、Windows Updateの実行の履歴を記録するログファイルです。 DataStore.edbは、保留中の更新プログラムがある場合に、Windows Updateによって読み込まれます
GitHub - diffgram/diffgram: The AI Datastore for Schemas, BLOBs, and Predictions. Use with your apps or integrate built-in Human Supervision, Data Workflow, and UI Catalog to get the most value out of your AI Data.
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テラーノベルの typer (@tomoemon) です。 今回はDatastoreからSpannerへ移行するにあたっての大詰めの1ステップ、不要になったデータを削除する話です。 関連エントリ:【Cloud Spanner】無停止で安全に漸進的にDatastoreからSpannerへの移行を行う データベースにおける「10億エンティティ（10億行）」のデータというのは、ペタバイトクラスを扱っている企業の人からすると大したことのないサイズですが、個人や小規模サービスを扱っている人からするとわりと大きいサイズです。 また、データベース製品の特性を理解した上で作業を行わないと、本番環境の別の処理に悪影響を与えてしまったり、思っても見ないほどの長時間の処理が続いてしまうといった問題も起こりうるサイズでもあります。 テラーノベルでは2022年の初頭まではDatastoreをメインのデータベースとし
前回 は Amplify DataStore をスタンドアロンで使用しました。 シンプルなインターフェースで使用できるデータストアであることが分かったと思います。 しかし、Amplify DataStore をスタンドアロンで使用するだけでは、その魅力の一割にも満たないです。 Amplify DataStore はネットワーク接続が利用可能であれば AWS AppSync を使用してデータを透過的に同期します。 Amplify DataStore はデータを自動的にバージョン管理し、AppSync を使用してクラウド上で競合の検出と解決を行います。 ネットワーク接続がオフラインになっても Amplify DataStore はローカルのみで機能し続けます。 そして、ネットワークが復旧すれば、アプリケーションは自動的にバックエンドに再接続し、データを同期して、競合がある場合は解決してくれ
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Alpine Linux上のRubyでGoogle Cloud Datastoreを使うとクラッシュする件
Cloud DatastoreのTTL(プレビュー22/9/29)を試してみた
Jetpack DataStoreをProtobufではなくKotlin Serializationで使用する
GCP x GO x Datastore x BigQuery でレコメンドAPIを作成 - Qiita
GCPのCloud FirestoreのネイティブモードとDatastoreモードの違い - Qiita
[Android]DataStore + tinkで文字列を暗号化して保存する
Amplify DataStoreを使ったチャットアプリサンプル - Qiita
削除できる？DataStore.edbファイルが重い時の対処方法 – Windows10
Datastore(Firestore)から10億エンティティ消した話
すべてが Amplify DataStore になる - アールスリーインスティテュート ｜R3 Institute
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