AWS と GCP (GAE) それぞれのリージョン間のレイテンシを計測してみた - Akatsuki Hackers Lab | 株式会社アカツキ（Akatsuki Inc.)
この記事は Akatsuki Advent Calendar 2019 の 9 日目として書きました。 はじめに みなさん、マルチクラウドしてますか！？ 株式会社アカツキでエンジニアをしている @sachaos です。 弊社では各ゲームプロダクトから利用される共通基盤をマイクロサービスとして構築しています。 この共通基盤は Google Cloud Platform (以降 GCP) の Google App Engine (以降 GAE) Standard Environment により運用されています。 現在、ゲームプロダクトでは主に Amazon Web Services (以降 AWS) を利用しているため、ゲームサーバは AWS と 共通基盤は GCP のマルチクラウド構成となっています。 アカツキでは海外向けに提供しているゲームもあります。 日本にゲームサーバがあれば日本のプレ
TL;DR tfstate、アセット管理用 バケットだけは コマンドラインないし GCP コンソールで作成する バージョニングと（過課金防止のための）ライフサイクル設定を追加 Google Cloud Build · GitHub Marketplace をインストールしておき、 ソースリポジトリとGCP のプロジェクトを連携しておく Cloud Build をモジュールとして複数用意して、手元からデプロイ アプリケーションビルド用 terraform apply 用 （すでに手で作成済みだったので）App Engine を terraform import アプリビルド用 CloudBuild を実行して ZIP を作成 google_app_engine_standard_app_version をみながら バージョンを定義して作成済みのアーティファクトからデプロイするように Next
GCP:GAE Python利用時に一時ファイル代わり BytesIO | お名前.com、さくらのVPS等のサーバーでの開発・設定メモ
GAEは実行時にファイルシステムに書き込むことが出来ないけど、コード中でファイル経由操作をしたいことが案外あるので、ちょっと調べてみた。 この場合に便利に使えるのがBytesIOと言うヤツ。 ファイルIO処理のターゲットとして使えて、オンメモリでデータを保持して、Bytesデータとして取り扱いも出来る。 PILで画像を処理してGCSにアップロードするときに、PIL画像をいったん置くのに利用してみた。 import io from PIL import Image from google-cloud import storage bio = io.BytesIO() Image.save(bio, format='JPEG') blob = storage.Blob('filename', bucket) #ファイルオブジェクトとして扱う場合 blob.upload_from_file(bi
はじめに Google Compute Platformに限らず、パブリッククラウドで提供されているPaaS、IaaSサービス。なんとなくは理解しているつもりだけど、実際どれを使った方が良いのか整理できておらず、割となんとなく決めてしまっている気がします。できること、できないことを把握してないとサービスの規模や状況に対して過剰なインフラ環境を構築してしまったり、リソースを割きすぎてるケースもあるんじゃないかと思います。 初学者のため体験的な比較ができませんが、公式ドキュメントなどを参考に自分なりの判断基準をまとめてみようと思います。 概要 GAE（Google App Engine） Google App Engine は、Google のインフラストラクチャ上でアプリケーションを作り、実行できるようにする PaaS （ Platform as a Service : サービスとしてのプラ
CloudTasks 処理時間 宛先がGAEではないHTTPターゲットの場合、10分以内 宛先がGAEスタンダート環境の場合、自動スケーリングで10分以内、手動スケーリングで24時間以内 宛先がGAEフレキシブル環境の場合、60分以内 https://cloud.google.com/tasks/docs/creating-appengine-handlers?hl=ja レスポンスが2xx以外、またはレスポンスがない場合はリトライされる 元々はGAEのタスクキューとして開始されたものが、Cloud Tasksとして独立した形。 だから設定方法としてqueue.yamlとCloud Tasks APIをつかう2種類の方法が残っている。 Cloud Tasks または App Engine を初めて使用する場合は、Cloud Tasks API だけを使用してキューを管理し、queue.ya
・GAEでは特定のサービスを簡易的に停止できない。 ・バージョンがAuto Scaled以外（Manual Scaled,Basic Scaled,GAE Flex）であれば、Cloud Console もしくは gcloudコマンドでバージョンがストップ可能。コマンドは以下URLをみる https://cloud.google.com/sdk/gcloud/reference/app/versions/stop ・なので、全てのバージョンがAuto Scaleではない場合は、バージョンを全てで停止することでサービスへアクセスできなくなる。 停止したらちゃんと有効化しよう。 そうしないと次作った時エラーになる。 gcloud app deploy app.yaml --project xxxxx ERROR: (gcloud.app.deploy) Unable to deploy to
0. フォルダ構成 application_directory └Dockerfile └app.py └app.yaml └requirements.txt 1. Dockerfileを作成する 以下のようなDockerfileを作成する FROM python:3.7 EXPOSE 8080 WORKDIR /app COPY requirements.txt ./requirements.txt RUN pip3 install -r requirements.txt COPY . . CMD streamlit run app.py --server.port 8080 ※最後の行でstreamlit run app.pyとしているので、Pythonで書いたアプリケーションのファイルはapp.pyとなっていることを仮定しています。 2. requirements.txtを作成する
今回は個人で開発したアプリケーションをGoogle cloud platformのApp Engineにデプロイするまでを解説します。 前提 解説にあたって、前提があります。 Reactのアプリをデプロイするので、React寄りの解説になります。(他の言語やフレームワークでもやり方は似ています) すでにデプロイするアプリができていること(途中でもOKです) アプリ自体の作成については解説しません 上記の前提の上で解説していきます。 解説 【STEP1】 GCPのアカウント、プロジェクト、GAEの設定 まずは、準備です。 Google Cloudに登録していない人は、アカウント登録をしましょう。 アカウント登録が済んだらコンソールにログインします。 ログイン後、ダッシュボードのヘッダーの部分にあるロゴの隣にプロジェクトを選択するドロップダウンメニューがあるのでそれを開きます。 すでにFire
「バージョン」という項目が複数の異なるコードをデプロイしてることを確認できる IDをクリックするとそのアプリをブラウザで見た時の内容が確認できる https://cloud.google.com/appengine/docs/standard?hl=ja ここに書いてあるのをみるとGAEは一つしか作成できなさそう。 その上に複数のアプリをデプロイしていれば削除はできそうな気がする。 複数のアプリを作成はできそう https://www.serversus.work/topics/vyly8dwer5uql5ra5xdg/
https://h-memo.com/google-app-engine%e3%81%afip%e3%82%a2%e3%83%89%e3%83%ac%e3%82%b9%e3%81%8c%e5%9b%ba%e5%ae%9a%e3%81%95%e3%82%8c%e3%81%aa%e3%81%84/ こちらの記事でも言われていますが、GAEのIPアドレスはレンジ内で変更することがあります。 FWでレンジではなく、IPアドレス単体で許可していて、変更になったら当然エラーになります。 こういうことはシステムではよくありますし、レンジではなく、ホスト名などで許可してほしいとかもある。 当然、変更の都度連絡なんてしてくれない。 公式ドキュメントにも書いてあるのことなので、それを考慮したシステム構成を組んだほうがいい。
【目的】GAEを使ってみる https://www.topgate.co.jp/gcp05-google-app-engine-run-application ここでやろうと思ったけど、情報があまりなくわかりづらいので、 目的を果たせるやり方を探してみる。 ↓ 【参考サイト】https://blog.apar.jp/web/6912/ 上記でGoogle App Engineを使ってみる リージョンを選ぶ ＞ 言語を選ぶ その後は、SDKのインストール方法とかもでる。 App Engine SDK for PHPをインストールする。 WEBアプリケーションはPHPで作成するため。 gcloud components install app-engine-php 入力。したが、以下のwarningがでた。 Update done! WARNING: There are older versi
【GCP】GAEを停止する - Qiita
チュートリアルにあった以下の方法で試してみた。 ＝＝＝ プロジェクトを無効にする [設定] ページに移動します。 [アプリケーションを無効にする] をクリックします。 このアプリからの課金を停止するにはこれで十分です。アプリとプロジェクトの関係と、それぞれの管理方法について詳しくは、こちらをご覧ください。 プロジェクトを削除する アプリを完全に削除する場合は、[リソースの管理] ページでプロジェクトを削除する必要があります。この操作は元に戻せず、プロジェクト内の他のリソースもすべて破棄されます。 コンソールの左上にあるナビゲーション メニューで [IAM と管理] に移動します。 IAM と管理者 [リソースの管理] をクリックします。 [削除] をクリックします。
【目的】 「【GCP】GAEを使ってみる 1回目」で操作はできたけど、Paasのことをわかっていないのもあり、イメージができなかったので、再度PJを作りなおしてGAEを作ってみた。 【操作】 チュートリアルで作っても、操作をすべて覚えてないので、自分のブログに書き起こして、わからないことは調べたほうがいいと思った。 もう一度プロジェクト作成。 Pythonで作ってチュートリアルとおりでデプロイまで行ける。 PJ作成⇛GAEを構築 このときPythonを選択。 スタンダードかどうかも選択できる。 cloud shelから構築。 1.git clone \ https://github.com/GoogleCloudPlatform/ をやろうとしたら、すでにインストールされていると表示された。 アカウントがt-suzukiなので、PJを変えてもその配下に以前ダウンロードしたものとかが残ってい
【GCP】GAE プロジェクトで複数のサービスを構成する〜1プロジェクトで複数サブドメインを利用する - 第2の人生の構築ログ
GCP の GAE (Google App Engine) では、1つのプロジェクトの中に複数サービスを立ち上げることができます。 ここで書いている「サービス」とは、app.yml で定義し、デプロイした1つ1つのアプリの単位をいっています。 以前以下の記事で書いたアプリの単位ですね。 www.morelife.work 何をやりたいのか dispatch.yaml で定義を行うことでルーティングのオーバーライドができますので、指定された URL に対するサービスをマッピング(特定)することができます。それにより、以下のことができるようになります。 サービス毎に異なる言語を使いたい場合、言語/機能毎にサービスをわけることができます。 こっちのサービスは python で、こっちは Go で、みたいな。 カスタムドメインで1つのプロジェクトに追加できるのは1ドメインだけですが、複数のサービス
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【GCP】GAEに登録したサービスの停止 - Qiita
StreamlitアプリケーションをGCP(GAE)にデプロイする方法 - Qiita
個人開発したアプリをGCP(GAE)にデプロイするまで - Qiita
【GCP】GAEをコンソールから操作する - Qiita
【GCP】GAEのIPアドレスについて - Qiita
【GCP】GAEを使ってみる １回目 - Qiita
【GCP】GAEを使ってみる 2回目 - Qiita