Crowyのサービス継続が難しい状況になりました。本日よりCrowyをオープンソース化し、サービス継続にご協力いただける方を募集します。
こんにちは。co-meetingの木村です。 いつもCrowyをご利用いただきありがとうございます。 2010年11月にMashup Award 6への出品のために個人で開発を開始したCrowyですが、おかげさまで好評をいただき、今まで2年以上に渡りサービスを提供し、現在では4万人以上のユーザにご利用いただいております。 昨年の8月から9月にかけてTwitter社がAPIおよび利用規約の変更をアナウンスがありましたが、本サービスCrowyも3月5日までに対応する必要があります。これに対応しない場合、APIを継続利用することができず、Crowyのサービスも継続することができなくなってしまいます。 Crowyは、co-meeting社で運用メンテナンスして来ましたが、ここ１年はメインプロダクトであるco-meetingの開発に注力しているため、Crowyに対する追加開発は行うためのリソースを確
サービス終了のお知らせ - NAVER まとめ
サービス終了のお知らせ NAVERまとめは2020年9月30日をもちましてサービス終了いたしました。 約11年間、NAVERまとめをご利用・ご愛顧いただき誠にありがとうございました。
今時のWebエンジニアの入り口としてのGAE - ku-sukeのブログ
本日、GoogleがCloud SQL（MySQLのレンタルみたいなの）の無料版を発表しました。500MB/6ヶ月でGoogle App Engineなどから無料で使えるようです。 さて、それはいいとして最近弊社なども含め、今時の環境って本気だすと複雑化してますよね。OSCで発表された前佛さんのMunin資料を31pと２つ戻って29pを見比べてみてくださいｗ Muninではじめる実践★リソース監視 -俺のサーバがこんなに重いはずがない、を乗り切るために- from Masahito Zembutsu こんなの絶対おかしいよ！！ NoSQLや非同期処理など、様々な新しい技術にチャレンジしたいと思っていても、どこから手を付けよう、、みたいなことってありますよね。Cassandraがいいのかな、Redisがいいのかな？みたいにはてブの着いた記事があれば読んでみるんだけど、インストールとか面倒そう
『01.Google App Engine 最近の動向』
CA Beat エンジニアリーダーのヤマサキです。 デザイナーブログと比べて随分遅れてしまった感のあるエンジニアブログも、 本日ついにスタートすることができました。 これからよろしくお願いします！(｀・ω・´) 最初の記事に何を書くか随分悩んだのですが、 CA Beatのシステムのサーバーサイドをホストする、 Google App Engineの最近の動向について書くことにしました。 App Engineは登場してからもう4年以上経ちます。 登場から今日までの間にApp Engineは進化を続け、 以前はできなかったことも少しずつできるようになってきています。 以前にApp Engineについて調べた方の中には、 今も「○○ができないApp Engine」のイメージのままの方も多いと思いますので、 App Engineの特徴に加えて、最近の状況をまとめてみようと思います。 ○近年弊社で提供
基幹系システムの基本構成とCloud SQLのCRUD処理
1 連載の概要 1.1 本連載の趣旨と概要 基幹系はソーシャル系などに比べて、誤解を招く言い方かもしれませんが保守的な面があり、先端的な機能などの取り込みも遅れがちです。また、実際問題として基幹系ではソーシャルWebなどに比べて、システム機能の要件のハードルが高くなる部分が多いです。しかしそのような基幹系だからこそ、クラウド他Webの先端機能を利用すればどのように変貌・効率化するかを考えてみるのも意味のあることと筆者は考えます。 本稿では8回程度のやや長期の連載を予定しています。内容としては、GoogleのPaaSクラウド（Google App Engine、以後GAE）上でRDBのMySQLを使用できるようにした「Google Cloud SQL」を中心に取り上げますが、その他にもさまざまなツールやサービスと組み合わせた内容にする予定です。 サービスの組み合わせで取り上げる内容としてはW
写真共有アプリのバックエンドサーバー
Introduce Yocto Project Japan and What want to make using Yocto ProjectHiroshi Sakate
Google Cloud SQLとBigtableのコード記述と処理スピードを比較・検討してみる
Java言語からのアクセスで、Cloud SQLではMySQLの動的SQLを使用し、BigtableではLow-Level APIを使用しています。Bigtableアクセス用のAPIとしてはこの他に、日本発のオープンソースフレームワークのSlim3やJDO（Java Data Objects）、JPA（Java Persistence API）などもありますが、アクセスパフォーマンスでは、ここで使用するLow-Level APIか最も優れているはずです。 処理スピード比較 処理スピードの比較は、アイテムマスタのCRUD処理（登録・参照・更新・削除）をそれぞれ同じ画面内容からのアクセスで、Bigtableはクラウド環境で、Cloud SQLではクラウドとローカルの両方で測定を行っています。処理時間の測定では該当のメソッドが呼び出された瞬間から登録などの処理完了直後までの時間を、それぞれの処理
朝日新聞デジタル：グーグル、クラウドの貸し出しサービスを日本で本格展開 - 日刊工業新聞ニュース - デジタル http://www.asahi.com/digital/nikkanko/NKK201203280015.html - 2012年3月28日 16:38 - ウェブ魚拓
・ 05月29日 13時 【重要】Xはtwitter.comではなくx.comでご取得下さい【追記】 ウェブ魚拓をご利用いただき、ありがとうございます。 追記です ...
GAEでPython2.7を使ってthreadsafeを有効にする - よしだ’s diary
なんだか解りづらいからメモ。 目的 本番サーバで、マルチスレッドで動かす。 開発サーバでも動くようにする。（残念ながらシングルスレッド） データストアはHigh Replication datastore必須 Python2.7を使う場合、データストアはHigh Replication datastore(HRD)でなければならない。 Master/Slaveで作られたアプリの場合、HRDに移行する必要がある。 HRDへの移行はこの辺を参照。 Administering Your Datastore (Experimental) - Google App Engine - Google Code http://code.google.com/intl/ja/appengine/docs/adminconsole/datastoreadmin.html webapp2ライブラリ webapp
python から google spreadsheet を DB っぽく使って GAE で動かす + おまけ - glasses factory
仕事効率化やサンプル、自分のメモ書き用など ちょっとした Web アプリケーションを作る際、サーバーを立てたり設定をしたりするのがめんどくさいですよね。 そういう場合僕は google app engine などを使ってサクサクっと作ってしまうことが多いです。 以前から簡単な Web アプリを作る際、DB 代わりとして google スプレッドシートを利用しているという話をちょぼちょぼ色々な所で小耳にはさんでいたわけですが、つい最近仕事上ちょっと必要だったこともあり、 その副産物としてスプレッドシートを DB 代わりにして google app engine 上で稼働するサンプルをちょろちょろっと作ってみました。 下準備 では本題に。 まずはデータを入れ込むためのスプレッドシートを用意します。 API を叩いて作ることもできるのですがその辺については今回割愛します。 気になる
Google App Engineのメール受信で添付ファイルをBlobstoreに格納する < egashira.jp
Last Update: 2011-12-07前回までのエントリのまとめとして、Google App Engine(Python)でメールを受信して、添付ファイルをBlobstoreに格納する方法を紹介します。先日、3つのエントリを書きました。日本語ファイル名の添付ファイルのあるメールをGoogle App Engineで受信するBlobstoreUploadHandlerを使わずにBlobstoreにファイルを書き込むFormでアップロードされたJPEG画像から位置情報を取得する方法これらのエントリは、メールで画像投稿するシステムを作っていて、その断片でした。このエントリでは以下のようなシステムのコードを掲載します。ほとんどが前回までのコードの使い回しなので、説明は、それぞれのエントリを参照してください。ファイルをHTTPでアップロードするアップロードされたファイルのフォーマットが画像で
DoS Protection Service for Python - Google App Engine - Google Code
Overview CGI Environment Storing Data Datastore Overview Entities Queries Transactions Data Modeling GQL Reference Choosing a Datastore Using the High Replication Datastore Metadata Queries Statistics Reference Types and Property Classes GQL Reference Model Expando PolyModel Property Query GqlQuery Metadata Query Key Functions Exceptions Services Blobstore Overview Reference BlobInfo BlobKey BlobR
Google Developer Day 2011 Japan: 「App Engine 最新機能」
.app 1 .dev 1 #11WeeksOfAndroid 13 #11WeeksOfAndroid Android TV 1 #Android11 3 #DevFest16 1 #DevFest17 1 #DevFest18 1 #DevFest19 1 #DevFest20 1 #DevFest21 1 #DevFest22 1 #DevFest23 1 #hack4jp 3 11 weeks of Android 2 A MESSAGE FROM OUR CEO 1 A/B Testing 1 A4A 4 Accelerator 6 Accessibility 1 accuracy 1 Actions on Google 16 Activation Atlas 1 address validation API 1 Addy Osmani 1 ADK 2 AdMob 32 Ads
Google Sites: Sign-in
Not your computer? Use a private browsing window to sign in. Learn more about using Guest mode
グーグル、「Google Cloud SQL」を発表。Google App EngineにMySQLをベースにしたリレーショナルDBを追加
グーグルは同社のクラウドでリレーショナルデータベース機能を利用できるサービス「Google Cloud SQL」を公開しました。Google Labsの扱いで、限定プレビューとなっています。 グーグルはGoogle Cloud SQLを次のように紹介しています。 By offering the capabilities of a MySQL database, the service enables you to easily move your data, applications, and services into and out of the cloud. （略） To ensure that your critical applications and services are always running, Google Cloud SQL replicates data to
GAE/PythonでMemcachedを使ってみた « python練習帳
Memcached使ってみました。単純な例で動作を確認後、python-blog-systemの画像出力部分に適用し、ベンチマークをとりました。 Memcachedとは 分散KVS(キーバリューシステム)の一種です。いわゆるRDB(リレーショナルデータベース)は、スケールアウトに向かない構造をしているために、安いサーバをいっぱい並べても性能がリニアに向上しません。Memcachedでは、トランザクションや、データの耐久性などを保証しないかわりに、大量のデータを、高速にキャッシュすることができます。詳しい説明は本家でどうぞ⇒http://memcached.org/ 概要が知りたければwikipediaがお手軽です。 シンプルな例 まずは、非常にシンプルなコードを書いて動作を確認しました。 初回アクセス: 何も表示されません。 キーweatherに対して何も設定されておらず、Noneが返され
Python と Java で AppEngine アプリを開発してみて - present
はじめに Python と Java でそれぞれ AppEngine アプリを何個か作ってきましたが、AppEngine の利用方針を変更したことだし、このタイミングでそれぞれの開発を振り返ってみます。 Python での開発 フレームワークは AppEngine に特化した Kay Framework を使ってきました。Kay はセッションや認証やフォームやなど機能が豊富。認証バックエンドを変更すれば OAuth も使えます。AppEngine テスト用のクラスも提供してあるので、webapp で開発するよりテストしやすいです。ただ、機能が多すぎて使わないのもありますが。REST API とかね。 小〜中規模のサービスを速攻で作るなら、Python + Kay は申し分ないです。ライブラリを足さなくても必要十分な機能があります。 あと、小さいサービスなら、わざわざ Kay を使わなくても
Google App Engine で動く RSS/Atom フィードアグリゲーターを作った - present
はじめに 先月ぐらいに、ふと、次のようなことを考えました。 はてなダイアリーに書いた記事へのリンクを、手動でわんくまBlogに投稿するの面倒。自動化したいよね。 ↓ Yahoo Pipes 使えばいける？ ↓ ブログ投稿機能ないよ。 ↓ xFruits はどう？ブログ投稿機能あるよ？ ↓ ちゃんと動かない…orz ↓ Plagger は？これならプラグイン作ればいけるっしょ？ ↓ 自鯖持ってないし、持ちたくない。 ↓ Google App Engine (以下 GAE) 使えばよくね？ ↓ Python 版 Plagger の habu があるけど、これ GAE じゃ動かせないよね。 ↓ 探したけど、GAE で動く RSS/Atom フィードアグリゲーター無いね…。 ↓ 手本もあるし、自分で作るか！ というわけで作ってみました GitHub - tnakamura/gpipes: RSS/
リリース、障害情報などのサービスのお知らせ
最新の人気エントリーの配信
j次のブックマーク
k前のブックマーク
lあとで読む
eコメント一覧を開く
oページを開く
開発者にショックなGoogle App Engineの値上げ
https://groups.google.com/forum/#!topic/google-app-engine-japan/xb8a1hcKwRc