Google App Engine ã§åçç»åãæä¾ãã - Google App Engine - Google Code
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Fragile Code: Slim3でのUnit Testingで勘違いしていたこと
2010年2月18日木曜日 Slim3でのUnit Testingで勘違いしていたこと Slim3でのUnit Testingで勘違いしていたことをメモしておきます。 以下では、Slim3のAppEngineTesterを使ったUnit Testingを「Slim3でのテスト」と言っています。 ※org.slim3.testerパッケージには、AppEngineTesterのサブクラスとしてControllerTesterとServletTesterもあります。 テストで参照するlocal_db.binSlim3でのデータストアのテストでは、ローカルサーバ環境と同じ "war/WEB-INF/appengine-generated/local_db.bin"ファイル を見ているものと勘違いしていました。 @higayasuoさんにUnit Testingの時は "test/WEB-
Geospatial Queries with Google App Engine using GeoModel - Google Maps API - Google Code
Roman Nurik and Shawn Shen, Google Geo APIs Team December 2009 Two common types of spatial queries used in Maps mash-ups are proximity searches and bounding box queries. Proximity searches return all results within a certain distance of a location. Bounding box queries return all results in a bounding box of four points defined by its four corners. These types of searches are useful in a wide vari
Kay で appstats を使ってみる - Kays daddy
我らが尊敬して止まない Guido が appstats というソフトをアナウンスしていました。GAE の RPC Call を可視化してくれるツールです。パフォーマンスチューニングなどに重宝しそうです。 このツールは二つのパーツから出来ています。記録する部分と ui 部分です。記録の設定をするには二種類の設定方法があります。一つ目は appstats に用意してある Django の middleware を使用するというもの。もう一つは WSGI middleware を設定するという方法です。インストールは前者の方が圧倒的に簡単なので、Django 用 middleware が使えたら嬉しいなあと思い試してみました。
Google App Engine のインスタンス生存時間 - Be an Idealistic Realist
Google App Engine では負荷の状況によってインスタンスの数を自動的に調整してくれるわけですが、数秒アイドルしただけでインスタンスが落とされるのか、数分程度は許されるのか、興味があるところです。 ということで、GAE/J のインスタンスがどの程度保持されるかの簡単な実験をしてみました。 （詳細は付録に参照のこと） 実行結果 アクセスインスタンスの状態 初回初期インスタンス生成 10秒後初期インスタンスのまま 20秒後初期インスタンスのまま 30秒後初期インスタンスのまま 40秒後初期インスタンスのまま 50秒後初期インスタンスのまま 60秒後初期インスタンスのまま 2分後初期インスタンスのまま 3分後初期インスタンスのまま 4分後初期インスタンスのまま 5分後新規インスタンス生成 10分後新規インスタンス生成 上記の結果から、５分という時間が怪しいですね。 ということで、最終
App Stats for Java - hidemonのブログ
これまでPython版にしかなかった App Stats が1.3.2でJavaに導入されたので試してみた． App Statsとは App Stats は各リクエストごとにApp EngineのAPIサービスの利用状況をモニタリングする仕掛け．どのAPIをどれだけ使ったか，個々のAPI呼び出しにどれだけ時間がかかったかを表示してくれる． セットアップ App Statsはそれぞれのアプリケーションに対して設定する必要がある．作業は次の２つ． 統計情報を取得するためのフィルタの設置 取得した情報を表示するためのサーブレットの設置 フィルタの設置 次のフラグメントをWEB-INF/web.xmlに追加する． init-paramでlogMessage を登録しているが，これはログにそのリクエストの参照用IDを表示させるためのもの． <filter> <filter-name>appstats
appengine java night #3に行ってきた。 #appengine #ajn3 - あおうさ＠日記
いやー今回も濃くておもしろかったですね。こんな濃い人が集まるApp Engine勉強会はたぶん日本でここが一番なんじゃないかと思います。 ソースを見るなり質問が飛ぶ飛ぶ！しかも普通の質問じゃないんですよね。裏でクラウドがどういう風になっているかを話したりするそんな勉強会。 今回はグリーの一井さんに会場をお借りしました。一井さん会場提供ありがとうございます。しかも11:30くらいまで付き合ってくれるなんてやさしすぐる。 おしながき 本編 私：実際に作ってわかったApp Engineの困ったところ 竹嵜さん：ぶいてく流 スケーラブルアプリの作り方 LT（Lightning Talk?, Long Talk?) @WdWeaverさん:スケールアウトの真実？ @tmatsuoさん：Kay (Python 版の framework) について id:marblejenkaさん：makeSyncCa
Task Queue Python API Overview - Google App Engine - Google Code
Overview CGI Environment Storing Data Overview Entities and Models Creating, Getting and Deleting Data Keys and Entity Groups Queries and Indexes Transactions Types and Property Classes GQL Reference Reference Model Expando PolyModel Property Query GqlQuery Key Functions Exceptions Services Memcache Overview Using Memcache Reference Client Functions URL Fetch Overview Reference The fetch Function
DataStoreベンチマーク(5)「batch_put/トランザクション」 - urekatのスカンク日記３
batch_putかバラバラputか トランザクションの有無 エンティティの数=1/4/8/32 でapi_ms/cpu_ms/real_msを比較。 008_i_I_01_T_Bの意味は 008: 8プロパティ i : integer I : index有 01 : 1 entities T : txn有 (t:無) B : batch有効 (b:無効) api_ms/cpu_ms/real_msはそれぞれ1エンティティあたり。 http://github.com/takeru/tiny_ds/commit/dbb508bacbc7ed134393a3993530ff9eb99cd3bf api_ms cpu_ms real_ms ----------------------------------------------- (1 entiries.) 008_i_I_01_T_B, 1
【Google App Engine】 1.3.2の機能強化に見る方向性、それから議論のまとめ
App Engine 1.3.2の目についたところ 1.3.2では、URLFetchやTaskQueueの強化がはかられた（非同期URLFetchは1.3.1で対応済） MLより - URLFetch API - We’ve expanded the number of ports you can access with the URLFetch API. You can now access ports 80-90, 440-450, and 1024-65535. - Mail API - We’ve expanded the allowed mail attachments to include common document extensions including .doc, .ppt, and .xls. - Task Queue API - We’ve increased t
The Task Queue Python API - Google App Engine - Google Code
The Task Queue Python API App Engine applications can perform background processing by inserting tasks (modeled as web hooks) into a queue. App Engine will detect the presence of new, ready-to-execute tasks and automatically dispatch them for execution, subject to scheduling criteria. The Task Queue service is currently released as an experimental feature. This means the API and behavior of the se
Big Sky :: Google App Engineでアプリを高速化する3つのtips
Tagtterをリリースして、初期は「CPU Quota」連発してしまい見苦しい状態でした。ごめんなさい。 さて、一時はどうなるかと思いましたが現在は「CPU Quota」も表示される事無く動いています。 今日はこの状況を乗り切る際に行った「Google App Engine」のパフォーマンスチューニングtipsを3つほどご紹介。 webapp.WSGIApplicationのdebugフラグはFalseにすべし いきなり当たり前で申し訳ないですが、実はこのフラグがTrueかFalseかというだけで「CPU Quota」が出る頻度が極度に異なります。 実際に同じ症状の方もいらっしゃる様なので、おそらく間違いありません。 また公開する様なシステムでは、パスワード等も管理される事になるかと思いますが、debug=Trueだとスタックトレースに変数の値が表示されてしまい無茶苦茶危険です。気を付け
GAEで不定期のイベント処理をするならTask Queue
決まった時刻や間隔で定期的に何か処理をしたい場合はCronを使用しますが、直前になるまで時刻が分からなかったり、突発的に発生するイベントの処理にはTask Queueを使います。 Task Queueはプログラム上から実行する時間を指定して登録できるCronに似たシステムです。CronがGETメソッドでパラメータ無しで呼び出されるのに対して、Task Queueは基本的にPOSTメソッドで呼び出され、パラメータも渡すことができます。 ちなみに、Task Queueはまだ実験的なシステムで現在はgoogle.appengine.api.labs.taskqueueというパスになっていますが、正式サービスに昇格する際にgoogle.appengine.api.taskqueueに変わる予定なので注意してください。 呼び出し元がユーザではなくGAEのシステムというだけで、それ以外は普通のCGIと
Google App Engineでよくある質問 - あおうさ＠日記
質問形式でとりあえずApp Engineの情報を整理しようと思います。 サーバの管理コンソールで表示するとログの時刻表示がおかしい？ タイムゾーンがPSTで表示されます。ローカルの時刻にするgreasemonkeyなどがあります。 firefox http://userscripts.org/scripts/show/47857 chrome https://chrome.google.com/extensions/detail/jmgkgfinhcmnheebklldfggdpgkihiha 開発時にローカルで登録したDatastoreのデータはどのようにすれば確認できますか？ http://localhost:8888/_ah/adminからDatastore Viewerにアクセスすればデータ内容の確認ができます。（いま[SDK1.3]は残念なことに編集はできません。) また、/_a
エンティティを２つに分けます - How BuddyPoke Scales on Facebook Using Google App Engine - urekatのスカンク日記３
http://highscalability.com/blog/2010/1/22/how-buddypoke-scales-on-facebook-using-google-app-engine.html エンティティを２つに分けます：メインモデルとサブモデル。 Datastoreのputはもっとも大きなコスト要因なので削減するためにできることはなんでもやりましょう。 メインモデルにはkeyだけでアクセスします。 インデックスは一切作らないし、余計なフィールドも一切保存しないようにします。 getのスピードは速くなり、putにかかる料金は安くなります。 余計なフィールドは時間もお金も無駄にすることになります。 だからUserモデルの「入会日時」フィールドはメインモデルには含めません。 このような頻繁に使わないフィールドはサブモデルに入れておきます。 サブモデルに対してインデックスを作り、
Google App Engine上のベスト・プラクティス、その１: Datastore
Google App Engine上でアプリを作りはじめて約二ヶ月。いろいろと分かって来たこともあるので、自分へのメモも含めてまとめてみる。まずは、Datastoreの話から。 なによりも大切なのはデータベースの設計 あたりまえと言えばあたりまえの話だが、App Engine上でアプリを作る上でもっとも大切なこと（＝頭を使うべきところ）は、データベースの設計である。特にリレーショナル・データベース（RDB）上でのアプリ作りに慣れた人には、大きな「発想の転換」が必要なので、ここは注意が必要。 特に絶対にやっては行けないのは、 将来RDB上へ移行できるようにレイヤーを作って、その上にアプリを作る RDB上に作ったアプリをデータモデルを大幅に変更せずにApp Engine上に移植する RDBを前提に設計されたフレームワークをApp Engine上に載せて、その上にアプリを作る など。App En
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