App Engine/AptanaなどJavaクラウド4つを徹底比較：ユカイ、ツーカイ、カイハツ環境！（5）（1/3 ページ） Javaはクラウド戦国時代に突入！ クラウドコンピューティングのブレイクとともにさまざまなクラウドサービスが提供され始めました。特に、PaaSサービスを提供する「Google App Engine」（以下、GAE）の登場はインパクトを与え、Javaに対応したGAEの類似サービスとして「Stax」「Morph AppSpace」が登場しました。GAEも遅れてJavaサポートを発表したり、統合開発環境を提供していたAptanaが「Aptana Cloud」のJava対応を行うなど、Java対応のクラウドは戦国時代に突入しました。そして、まだ動かすことはできませんが、サン・マイクロシステムズが先日のJavaOneで「Sun Cloud」を発表し、Amazon EC2に近
App Engineで大量のデータを並列処理するフレームワーク ElShard を作っています。batch addとdeleteのサンプルができたので、とりあえずまとめてみます。 ElShardは、入力リストを分割して処理して集約する考え方に基づいています。並列処理はApp EngineのTaskQueueで実現しています。タスク間では10kBのペイロードしかやり取りできないため、データをやり取りする用途には適していません。そのため、実際のデータはDatastoreに格納しておき、キーをタスク間でやり取りすることになります。 現段階では集約をどうやって実現するか未定ですが、キーでソートされるというDatastoreの性質をうまく利用できる気がします。Matcher APIが使えるといいなぁ。 リストを処理する ElShardでは、InputとTaskの2種類のタスクを組み合わせてジョブネッ
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 Guidoがここ数ヶ月関わっているというGoogle App EngineのDatastore Plusについてブログで紹介しています。 App Engine標準のdbモジュールの代替として使われるべく開発されているモジュール。dbモジュールで提供されているKeyやqueryが変更可能(mutable)であるなど，デザイン上の不合理を解決したより明確な設計を採用(Guidoが直したかったんですね)。 またdatastoreへの非同期アクセスを可能にしています。重たいクエリ，相対的に遅い書き込みにかかる時間や，レイテンシを回避できるようになります。datastore非同期への非同期アクセ
GAE for Javaで、Picasa APIにアクセスする方法を調査していました。 画像をメインにするようなサイトをGAEでやると、データストアにデータを置くと無料領域まですぐにいってしまうだろうし、なによりOutgoing Bandwidthを使い果たしてしまう（というか使い果たした…）ので、ファイルやよく使うバイナリデータは外に置いたほうがいいです。そのため、データ置き場としてPicasaを使ってみようかなと思った次第です。 まぁこれといってGAEだからということもないのですが、多少トラブったので、メモ代わりに残しておきます。 Google Data ProtocolにアクセスするためのClient Libraryをダウンロード。こちらより。 Client LibraryのPicasawebServiceでGoogle Loginを行ったところ、エラーが発生した。ぐぐったら原因がわ
これまでずっとなるべく言わないようにしていたのだが、もう平たく／明快に言うことにしました。 １）エンタープライズJavaはもう立ち直れないと思う。 だから、 ２）GAEを勉強してそのままクラウドというバズワードに踊らされる道を真剣に考えてみて欲しい。 これまでは、１）は言わずに、２）だけ言ってきた。で、「クラウド」の中でも、私が知っている「GAEで開発する」ことの楽しさをなるべく具体的に紹介するようにしてきた訳なのであるが、前半も言うことにしました。 その理由は、若い人に早く気づいて欲しいから。年を取ったら駄目、というわけではないが、あるフレームワークになれて、その経験が長くなってくると、進路変更は大変になる。ところが、多くの人が「もはやそのフレームワークは、時代にあっていない」と気づく頃には、そういう「進路変更大変状態」になってしまっていることが多い訳です。 というわけで、明言することに
ご無沙汰しております。 昨日、「Javaソースコードリーディング 第２回」に行って来ました。 今回のターゲットはJUnit。 今までJUnitのソースを読んだことがありませんでしたが、非常に勉強になるコードでした。 一人で読み始めようとすると、どこから手を付けていいのか悩んでしまうことが多いと思いますが、最初に大まかな流れや、主だったクラスがどれで、どんな役割を持っているのかなど、発表者の方のプレゼンを聞いた後にリーディングタイムとなるので、非常にスムーズに読み始めることが出来ました。 kizashi1122さん、backpaper0さん、お疲れ様でした。ありがとうございました。 そもそもソースコードリーディングって言うイベントに参加したのも初めてだったので、とても新鮮でした。 あと、Ruleアノテーションの使い方を知らなかったのですが、ソースリーディングをして初めて分かりました。色々と柔
mixiアプリでユーザのプロフィールやマイミク情報を取得するためにRESTful APIというものがあります 各APIにアクセスするためにはConsumer KeyとSecretを用いた署名（OAuth Signature）をつける必要があり、かなり面倒くさいプログラムを書く必要が出てきてしまいます。 そんなあなたのためにopensocial-java-clientというものが用意されています！！！ ほかにもpython php Ruby版があるようです。 さて、とりあえずwikiを見ながら使ってみようと思ったら既に仕様が変わっているらしい？ので自分で書いてみることにしました。 OpenSocialProvider provider = new OpenSocialProvider(requestTokenUrl, authorizeUrl, accessTokenUrl, restEnd
Slim3 JSON機能の説明(非公式)
(2/7更新) (2/26更新) (12/22更新 @Jsonはフィールド直接指定になりました) Slim3 JSON機能のドキュメントを書き始めました。まだ非公式なものですが、ひと通り書き終わったら公式へのマージを提案する予定です。でも、公式は英語なんですよね。どうしたものか。まぁ、いきなり下手な英語で書くより、まずは日本語でちゃんと書いたほうが良いはず。 というわけで、下記ドキュメントの草案です。若干改行が変ですが、evernoteに書きなぐってexportしたものを貼っつけてるためだと思います。これにあとJSON入出力のカスタマイズ方法を書いて一段落とする予定です。(書きました!) 概要 Slim3のJSON機能は、モデル(@org.slim3.datastore.Modelアノテーションが付加されたクラス)のJSON変換機能を提供します。JSON変換は、org.slim3.data
先日App Engine SDK 1.2.8 for Javaがリリースされました。 公式のリリースノートに記載されていない非常に重要な機能追加がありますので、ここで紹介します。基本的にすべてデータストアのお話です。しかもLow-Level API。 ご指摘いただきまして、ミスリードしそうな個所について修正しました。今後もわかったことがあれば追記していく予定です。 プロダクション環境でカーソルが予想外の動きをしました。このため、開発環境と両方で動くコードに更新しました カーソルの追加 これまでデータストアでページング処理を行う場合には、ページング用のプロパティを用意したり、ページング用のインデックスを用意したりと、様々な力技が提案されてきました。 しかし、今回のアップデートでCursorという「クエリの現在位置を覚えておくオブジェクト」がひっそりと追加されました。これを利用すると簡単にペー
GAEアプリって結構Objectのシリアライズ使うことあるよね？（俺だけ？） 転置インデックスとか、ビュー（クエリの結果をまるごとシリアライズして1エンティティに保持してるやつ）とか、 結構いろいろと使ってるんだけど、微妙に遅いので速くならないかなーと。 Javaの標準シリアライズ以外に、シリアライズのライブラリって色々あるみたいです。 Apache Thrift GoogleのProtocol Buffer http://code.google.com/intl/ja/apis/protocolbuffers/ HadoopのWritable Message Pack http://msgpack.org/ 等 んで、速そうな奴＆簡単に使えそうな奴って事で、 HadoopのWritableと、Message Packを試してみました。 サイズ的には、 Java標準 > HadoopのWr
Scalaのプログラムは，かなりそのままJavaのクラスファイルとなるので，Google App EngineのサーブレットをScalaで書けるんじゃないかと思っていたが，やってみたら，すごく簡単に書けた． 方法は，こちらのサイトを参考．Eclipseのプラグインを使う． 準備 下記の手順で環境をセットアップする． Google App Engine のプラグインをEclipseに導入する． ScalaのプラグインをEclipseに導入する．方法は，こちら． App Engineのプロジェクトを作成する． パッケージエクスプローラのプロジェクト名上で，右クリックでコンテクストメニューを出し，Scala-> Add Scala Natureを選択．これによって，作成したプロジェクトでScalaが使えるようになる． ここまでで，App Engine開発サーバでScalaが実行できるようになる．
GAE/Jですが、突然Deployが不可能になってしまいました。 Deploy失敗時にGoogle Eclipse Plugin が出力したログを見ると、appcfg.pyのrollbackコマンドで幸せになれるという情報が見てとれますが、 Python版をインストールする気は無いので、もうしばらく解決方法を探そうと思います。 Unable to upload: java.io.IOException: Error posting to URL: http://appengine.google.com/api/appversion/create?app_id=xxx&version=1& 409 Conflict Another transaction by user xxx is already in progress for this app and major version. Th
Dubious for App EngineはGAE/Mirah製のオープンソース・ソフトウェア。Java VM（JVM）上で動作するプログラミング言語はJavaに限った話ではない。有名なところではJRubyやJythonなどが存在する。Java VMの持つ堅牢性やパフォーマンスを活かしつつ、スクリプト言語の開発スピードを得られる。 デモアプリケーション これまでJRubyを開発していたリーダー（headius@twitter）が新しくはじめたプロジェクトがMirahだ。そんなMirahを使い、開発されたのがDubious for App Engineだ。 Dubious for App Engineは言わばMirahの実力を知るためのプロジェクトで、Mirahの元になったDubyの色が感じられるプロジェクトだ。Rubyと同じような構文でWebアプリケーションを開発できる。Google A
あんまり他の人と話はできなかったけど、純粋にテーマと発表が為になりました。 @shuji_w6eさんと@quicyさんありがとうございました！ GAE/Jについて(@shuji_w6eさん) spin-up、spin-downについて spin-up アプリケーションの起動にかかる処理のこと。インスタンスの起動時間。何も考えずに作ると結構時間がかかる。 spin-down Google App Engineでは1分以上リクエストがないと強制的にインスタンスが終了する。Googleのサーバのリソースの円滑な割り当てを行うため。 ある程度大きいサービスを提供する場合、随時人がアクセスしリクエスト発生するためspin-upにかかる時間をそれほど考えなくてよいが、 あまりアクセスされないサービスの場合や、人の少ない深夜であったりすると結構spin-upにより待たされてしまい印象が悪くなってしまう。
404 shin1のつぶやき ないわー Not Found
最近ようやくcoffeescriptにもLESSにも慣れてきました。で、そろそろgruntを活用しようかなと先月くらいから使ってみてますが便利です。 *.less →(コンパイル)→ style.css →(圧縮)→ style.min.css *.coffee →(コンパイル)→ *.js →(連結)→ app.js →(圧縮)→ app.min.js *-test.coffee →(コンパイル)→ *-test.js →(連結)→ tests.js app.min.js, tests.jsを読み込んでqunitでテスト index.htmlではapp.min.jsとstyle.min.cssを読み込む こんなかんじの事を簡単にできます。テストもcoffeescriptで書けて良いです。 現在リリースされている grunt v0.3.9 では coffee, less, sqwishに対
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GT Nitro: Car Game Drag Raceは、典型的なカーゲームではありません。これはスピード、パワー、スキル全開のカーレースゲームです。ブレーキは忘れて、これはドラッグレース、ベイビー！古典的なクラシックから未来的なビーストまで、最もクールで速い車とカーレースできます。スティックシフトをマスターし、ニトロを賢く使って競争を打ち破る必要があります。このカーレースゲームはそのリアルな物理学と素晴らしいグラフィックスであなたの心を爆発させます。これまでプレイしたことのないようなものです。 GT Nitroは、リフレックスとタイミングを試すカーレースゲームです。正しい瞬間にギアをシフトし、ガスを思い切り踏む必要があります。また、大物たちと競いつつ、車のチューニングとアップグレードも行わなければなりません。世界中で最高のドライバーと車とカーレースに挑むことになり、ドラッグレースの王冠
GAEのSDKを1.3.3にバージョンアップしたら、データストアの単体テストがコンパイルエラーに! ドキュメントを見ると、どうやらテストケースの書き方が変わったらしい。(1.3.1 - 1.3.2はスルーしていたので、実はずっと前からかもですが) ということで、SDK1.3.0の頃に書いたテストケース作成手順を1.3.3での手順に更新しておきます。ユーティリティクラスが用意されて、以前より少ないコードで済むようになってますよ。 単体テストとは? 単体テストでは、 ローカルでGoogle App Engineのサーバーを起動することなしに、 データストアにアクセスするモジュールのテストを記述できます。 公式なドキュメントはこちら。日本語のドキュメントはまだ更新されていない(2010-05-01 現在)ようなのでご注意。 概要 必要なモジュールをプロジェクトに追加 テストケース内でLocalS
TaskQueueで分散処理した結果をまとめるときは、排他を考慮する必要があります。Datastoreを使う場合なら、単に結果を新規エンティティとして追加したり、エンティティグループの楽観排他を使ったりすればOKです。一方、やっぱりMemcacheでスピーディーに集約したいよ、という場合は、Memcache上で排他を実装する必要があります。以前のエントリにちょろっと書いたMemcacheService#incrementでスピンロックという方法について説明してほしいというコメントをid:miztakaさんよりいただいたので、ここに改めて書きたいと思います。 Memcacheでは排他制御が必要 ご存じのとおり、App Engineはデフォルトで複数のApp Serverによるクラスタが構成されており、またMemcacheサービスはクラスタ全体で共有されるグローバルなキャッシュとして機能します
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