全文検索エンジンLuceneをGoogle App Engine/Javaのslim3の上で動かしてみました。indexの作成には、N-gram を使っています。 準備 まずは、Luceneの最新版を取得します。今回は3.0.2を使用しました。 lib/lucene-core contrib/contrib/analyzers/common/lucene-analyzers-3.0.2 の二つのjarファイルをprojectの war/WEB-INF/lib にコピーし、build pathに追加します。 GAE特有の問題に対処 Luceneを使うだけであればjarをいれておけばよいのですが、GAE特有の問題がいくつかあります。 Indexの取り扱い Luceneはindexを保持し、このindexを元に文書を検索します。そのため、このindexをどこにどうやって保存するかが問題となります

GAE アプリを開発しているけど、Python と GAE の両方とも初心者なので、どう実装したらいいのか迷う。そこで、「オープンソースのGAE向けアプリを参考にすればいいじゃないか」と考え、ネットで探してみた。 kay-framework - A web framework made specifically for Google App Engine - Google Project Hosting GAE に特化して開発された Python フレームワーク。 アプリの開発に使ってもいいし、オレオレフレームワーク開発の参考にするのもアリ。 google-app-engine-oil - Yet another web framework on App Engine - Google Project Hosting Ruby on Rails を意識して作られた GAE/Python 向

App Engineで使える言語は基本的にはPythonとJavaです。それでは、どちらを選ぶのが良いのでしょうか。 それ以外の言語の人向けの話は後から出てくるのでしばらくこのままお読みください。 趣味ならば単に好きなものを選ぶだけでいいのですが、仕事で使うためには、長所と短所をきちんと把握した上で選ぶ必要があります。また、ここでの話は言語としての一般的な話ではなくApp Engineで使うとき限定の話としてお読みください。 まず安定度ですが、インフラ部分の安定度は、どちらも基本的に同じです。もしかすると、まったく同じものを使っているのかもしれません。 その上で動くAPIの部分は、インフラと直接結びついている低レベルな部分と低レベルなAPIの上に構築された高レベルな部分とに分けて考える必要があります。 低レベルなAPIはLLAPIと呼ばれたりしますが、安定度は、PythonとJavaも同じ

CodeZine編集部では、現場で活躍するデベロッパーをスターにするためのカンファレンス「Developers Summit」や、エンジニアの生きざまをブーストするためのイベント「Developers Boost」など、さまざまなカンファレンスを企画・運営しています。

実際にエントリーを書いてみて解ったのですが、Google　APP　Engineはかなり巨大になっていて、すべてを網羅しつつ技術的に詳細を解説しようとすると相当な分量になります。逆に言うと、やりたいことができるかどうかを調べるだけで相当な手間がかかるでしょう。 なので、そのあたりを簡単に纏めてみました。 Google　APP　Engineのメリット メリットをざっと並べると次のようになります。 サーバーの設定・運用・構築の手間がかからないこと データベースの分割、レプリケーションに相当するオペレーションが不要。Googleの技術・ノウハウで運用できる メールの送受信が容易 全体的に安価であること 運用の手間がかからないというよりはほぼ手出しができないというのが正しいのですが、安定しており、一番大変なデータベースの分割、レプリケーションといったオペレーションが不要なサーバーを安価に借りられる、

Google　APP　Engineについては初期のころのまとめはあるのですが、Pythonですとリリースからそろそろ2年近くになり内容も大きく様変わりしています。最速マスターシリーズでもGoogle　APP　Engineについてのまとめが無く、そろそろアップデートの必要があると思いまとめてみました。 基本的にwindows環境中心です。 最初に ドキュメントを見るときは必ず英語版を見ましょう。日本語版があるのはありがたいのですが、バージョンとしてはかなり古く、特に歴史の長いPython版では現行の内容とはかなりの隔たりがあります。 Google　APP　EngineのドキュメントのURLは以下のようなパターンになっています。 http://code.google.com/intl/ja/appengine/docs/**** これのうちjaが言語を表すコードになっていますので、これをenに

本稿の前編では、Webシステムをスケールさせるための一般的な手法や考え方、そしてGoogle App Engineの概要と特徴について説明しました。中編となる本稿ではミニブログサービスのTwitterとGoogle App Engineを連携させるレコメンドアプリケーションの設計について説明し、後編では実装編として実際のソースコードに基づき説明します。 はじめに Google App EngineはGoogleのインフラを使用し、開発したアプリケーションをインターネットで公開できるサービスです。Google App Engineの特徴はアクセスや負荷に応じてシステムが自動にスケールする仕組みと、Google独自のスケーラブルなデータベースであるBigtableを使用できることです。BigtableはKey-Value方式のデータベースで、ペタバイト級のデータを扱うことができます。そのような

JMeterで連続アクセスさせつつ、Quotaページのの数字を見る方法で計測。 bbsのやつ以外は「hello!!」と1行出すだけのもの。 bbsの2つはjruby-sinatra＋低レベルAPIでのdatastore読み書き。 結果はこちら。"CPU Time"だけ。単位はreq/CPUh。 jruby-sinatra 59171java + jruby + rack + sinatra python-webapp 373000 python-hello 318058 java-hello 3167700 jruby-hello 68017java + jruby + rack bbs/write 14895java + jruby + rack + sinatra + datastoreWrite bbs/show 16376java + jruby + rack + sinatra

Akira Sasaki @gclue_akira 本日のMIXIモバイルの解析結果。 PV 365,170PV/8時間 Googleへの支払い $5.11。 100円よりももっていってました。バッティングセンターのCPU時間が妙に高くなっているので、明日最適化すればもう少し安くなると思います。 2009-10-28 01:28:00

個人レベルの簡単なWebサイトであれば、レンタルサーバを借りてPHPのCMSを設置して…というのがこれまでのやり方だった。しかし既にそのようなレベルは脱している。Webサイトは無料で立てる時代になってきている。 カテゴリで区分けされたCMS それを叶えるのがGoogle App Engine（GAE）だ。GAE上で動くCMSを使えば無料でWebサイトを稼働できるようになる。 今回紹介するオープンソース・ソフトウェアはGD-cms、GAE Django CMSの略称を持つCMSだ。 GD-cmsはGoogle App Engine上に設置するのでデプロイが簡単にできる。現状ではテーマ機能などはないが、そうした情報はローカルで変更し、アップロードすれば良いだろう。 記事詳細 機能はカテゴリごとのコンテンツ管理、ゲストボード、リンク、広告管理となっている。指定した値がきた時にはリダイレクトさせる