Ten years ago, we announced Google App Engine with a simple video and a blog post. It is truly humbling to look back at the strides we have made with App Engine, how it’s changed application development, and inspired our customers to develop on the cloud and build their businesses on our platform. As an early member of the engineering team, there are a few key memories that stand out from the earl
最近勉強を始めたコンテナ技術に関する基礎的な知識をまとめました。 [訂正と注釈] p.27-30: 「Deployment」内の「Version: 1」 => 「Version: 2」 p.37: 「終了コードをから」 => 「終了コードから」 p.39: 「HTTPSが利用できない」=> AWS上では、SSL終端するLBがサポートされています。https://kubernetes.io/docs/concepts/services-networking/service/#ssl-support-on-aws p.40: 「ユーザがingress controllerをmaster上にセットアップする必要」 => master上にセットアップしなければならないという制約はありません。例えばGCEのingress controller(GLBC)はPodとして動作します。https://gi
appengine ja night #35の発表資料です。 http://gcpja.connpass.com/event/44024/Read less
僕の Datastore の記事は Cloud Datastore/AppEngine Datastore 時代のものなので、現在の Firestore の Datastore mode だと一部の内容が正しくないと思うので注意してください。(´・ω・`)— pospome (@pospome) March 24, 2021 Datastoreを使っていて、 ある程度コツとか注意点みたいなものが分かってきたので、 まとめてみました。 継続的に追記していく予定です。 間違っているところがあれば コメント or twitter で教えてください。 Datastoreの entity, kind などの用語は理解している前提です。 ParentKeyに気をつける Go では Filter による OR, IN 検索ができない 文字列に対する LIKE 検索がない 結局どんなクエリが発行できるのか
はじめに 2年前のAdvent Calendarで、GAE/Goのハマったところ(´･ω･`)という記事を書きました。 当時betaだったGAE/Goもその後めでたく正式リリースされ、最近では徐々に大きな会社や案件での採用事例も聞こえるようになってきました。数年前の状況を考えると涙がちょちょぎれる程感慨深いです(ToT) 2年前の記事ではGAEのGo SDKに特化したハマりポイントを紹介しましたが、今回はGAE(Google App Engine)自体のハマりポイントを書こうと思います。最近GAEを使い始めた人も多いかと思いますので参考になれば幸いです。 注：GAE runtime共通の話題を取り上げますが、コード例はGAE/Goで書きます Datastore Index爆発でハマった(´･ω･`) GAE Datastoreではカスタムインデックスを作ることで、通常では行えない条件の検索
Explaining an index structure of Google Cloud Datastore as well as underlying components such as Google File System (Colossus), Bigtable and Megastore. Session video (Japanese) https://youtu.be/H-tZUZGBo60?t=8524 2016/11/08 ver1.0 Published 2016/11/11 ver2.0 Add notes on Spanner 2017/02/09 ver2.1 Fix on Spanner's consistency description.Read less
2016年6月8日の appengine ja night #33 の発表資料です。
プログラミングをする気力が戻るくらいまで回復してきたので、久しぶりにポスト。 新たにアプリケーションを作るにあたってGAE Goを試してみたメモ。最近正式版になったようだ。GAEではPythonを主に使用し、Javaのライブラリを使用したい時に補完的にJavaを使用した経験があるが、Goは初めて。 環境構築 OSX前提。 SDK SDKを公式サイトからダウンロードし、適当なディレクトリに展開。ここではホームディレクトリー直下に置いた。gcloud componentsとは独立しているようで、gcloud components update appなどしてもインストールはできない。 PATHも通しておく。 export PATH=$HOME/go_appengine:$PATH https://cloud.google.com/appengine/downloads#Google_App_E
GAE/Go 事例紹介 公共オープンデータバス配信基盤 Opentrans.it 15:00 28 Feb 2015 Daigo Ikeda Knightso, LLC アジェンダ Opentrans.it紹介 実装概要 2 Opentrans.it紹介 3 Opentrans.itとは 4 Opentrans.itとは 公共バスオープンデータの実証実験基盤 バスの時刻表データを配信(GTFS) バスの現在位置や乗客数をリアルタイム配信(GTFSリアルタイム) 5 実装概要 6 モデル設計 GTFSデータはDatastore(KVS)に保存する。 GTFSの各fileをモデル(Kind)に落とす。 Agency Route Trip Stop StopTime Calendar CalendarDate Shape 7 モデル設計 - ER図 8 エンティティ設計のコツ ある程度の非正規化
Deleted articles cannot be recovered. Draft of this article would be also deleted. Are you sure you want to delete this article? 僕は、ものぐさなのかもしれない。 「監視システムが落ちていて、警報がでなかったら?」「何種類の異なるシステムを運用するのか?」と考えると、自前で監視ステムを運用する気になれない。 ということで、僕のお得意のDatadogを使って、どこまでGCPが監視できるのか探ってみることにす。 Datadogは、GCP パートナーエコシステムのメンバーだった。 [2014/11/04のプレスリリース] "Datadog joins Google Cloud Platform Partner Ecosystem to Monitor Infrastru
Dartアドベントカレンダー ９日め。 社会のピエロ @mogettaです。 本日は最近β版が動き出したManagedVMをDartで動かしてみようと思います。 普段はフロントエンド業で、Unityとかしてる人間なので、穴がおおい記事とは思いますが、補足等いただけると幸いです。 GAEってなに これ読んどきましょ。 https://cloud.google.com/appengine/docs サーバーサイドのインフラをGoogleさんがやってくれるので我々がコードに集中しましょ。 というのがまぁ趣旨です。逆にマイナスな点としては、GAE専用のコードになってしまいがち。というところ。 ManagedVMってなに いままでのGAEはPython,Java,PHP,Goなどの言語がサポートされていましたが、Docker等の技術の躍進により、それ以外の言語でもGAEのサポートを受けつつ開発が行え
［速報］Google App EngineのManaged VMもDocker対応。事実上どんな言語のランタイムも使えるPaaSに Googleは11月4日（日本時間5日）、サンフランシスコでイベント「Google Cloud Platform Live」を開催。同社のPaaS型クラウドサービスであるGoogle App Engineの機能「Managed VM」でのDockerサポートを発表しました。 Google App EngineのManaged VMとは、Google App Engineの環境下で仮想マシンを走らせることで、仮想マシンの面倒をApp Engineが見てくれるというもの。仮想マシンの構成は開発者が自由に行える一方、負荷が高くなったときのスケールアウトやロードバランス、負荷が減ったときのスケールイン、サーバが落ちたときのフェイルオーバーといった運用をすべてクラウドに
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