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Introducing Amazon CloudFront KeyValueStore: A low-latency datastore for CloudFront Functions | Amazon Web Services
AWS News Blog Introducing Amazon CloudFront KeyValueStore: A low-latency datastore for CloudFront Functions December 12, 2023: Post updated to clarify that when a CloudFront function changes the uri value, it doesn’t change the cache behavior for the request or the origin that an origin request is sent to. Amazon CloudFront allows you to securely deliver static and dynamic content with low latency
GitHub - valkey-io/valkey: A flexible distributed key-value datastore that is optimized for caching and other realtime workloads.
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Now Available: Amazon ElastiCache Global Datastore for Redis | Amazon Web Services
AWS News Blog Now Available: Amazon ElastiCache Global Datastore for Redis In-memory data stores are widely used for application scalability, and developers have long appreciated their benefits for storing frequently accessed data, whether volatile or persistent. Systems like Redis help decouple databases and backends from incoming traffic, shedding most of the traffic that would had otherwise rea
Cloud Datastoreの日時範囲指定について
こんにちは。GMOアドマーケティングのH.Tと申します。 最近Cloud Datastoreを触った際日時範囲指定の必要があるスキーマ設計について 公式ドキュメントに記載のあるベストプラクティスを試したのでご紹介したいと思います。 Datastoreの概要 まず、Cloud Datastoreの簡単な紹介ですが以下の通りです。 公式ドキュメント[Datastore の概要] Datastore は、自動スケーリングと高性能を実現し、アプリケーション開発を簡素化するように構築された NoSQL ドキュメント データベースです。 インデックスの注意事項 Cloud Datastoreの特徴は色々ありますがその一つに Datastoreのデータをうまくシャーディングさせるためには連続した値を持つプロパティにインデックスを張ってはいけないという注意事項があります。 公式ドキュメント[Cloud D
Prefer Storing Data with Jetpack DataStore
Posted by Florina Muntenescu, Android Developer Advocate, Rohit Sathyanarayana, Software Engineer Welcome Jetpack DataStore, now in alpha - a new and improved data storage solution aimed at replacing SharedPreferences. Built on Kotlin coroutines and Flow, DataStore provides two different implementations: Proto DataStore, that lets you store typed objects (backed by protocol buffers) and Preference
こんにちは。GMOアドマーケティングのH.Tと申します。 Cloud DatastoreのTTL(プレビュー)を試してみたのでご紹介したいと思います。 TTL(Time To Live)はざっくり言うと有効期限(TTL)ポリシーを設定することで有効期限が過ぎたエンティティをGCP側で自動で削除してくれる機能になります。 自分が担当しているプロジェクトでCloud Datastoreを導入してそろそろ一年になり古いデータの削除を検討していたのでとても有難くGAが楽しみな機能です。 実際有効期限をテストしてどんな挙動になったか以下に説明します。 先に公式ドキュメントをご覧になりたい方はこちら 1. テスト用エンティティを作成 「ttl_test」という種類を用意し一つのエンティティを作成しました。 プロパティは2つ用意し、それぞれname(文字列)、created_at(タイムスタンプ)としま
はじめに この記事は、Android Advent Calendar 2020の15日目の記事です。 本記事では、AndroidX DataStoreを、Protocol Buffersを利用せず、Kotlin Serializationと組み合わせ使う方法を紹介します。 Google公式の紹介記事 (2020-04-20 追記) DataStoreをKotlin Serializationと組み合わせて使う方法について、Android Developersの以下の記事でも紹介されています。 Using DataStore With Kotlin Serialization 日本語版: Android Developers Japan Blog: DataStore と Kotlin のシリアル化を併用する 要約 AndroidX Proto DataStoreは、必ずしもProtocol
はじめに 注意： GCPを利用するため、費用が発生します。この記事を再現される場合は「お支払い」＞「予算のアラート」から請求額に対するアラート通知を設定することをお勧めします。 概要 BigQuery ML Matrix Factorizationでレコメンドエンジを実装し、レコメンドリスト（ユーザ x アイテム）を作成してDatastoreに登録します。K8s上に実装したAPIサーバーからユーザIDをキーにレコメンドリストを取得するレコメンドAPIを実装します。 GCPの学習のため、Cloud Buildを使ってCI/CDのパイプラインを構築してBuildとDeployプロセスの自動化も試します。 システム構成 目次 レコメンドエンジンを実装してDatastoreにレコメンドリストを登録 BigQuery ML でレコメンドエンジンを実装 Datastoreにレコメンドリストを登録 Go
はじめに GCPのCloud Firestore Datastoreモードを使用してサーバレスのWebサービスPocを実現しました。 その際に、FirebaseのCloud FirestoreとGCPのCloud Firestoreがネットで情報が混在していた為、その部分についてまとめてみました。 何か間違っている場合、また意見があれば募集中です Cloud Firestoreの概要 GCPのCloud Firestoreは2019年2月1日に正式リリースされた、FirebaseとGCPからのモバイル、Web、サーバー開発に対応した柔軟でスケーラブルな NoSQL クラウド データベースです。 まとめると、Firebase の技術をベースにして、Google Cloud Platform に統合されたサービスです。 Cloud Firestoreには2種類のネイティブモードとDatasto
はじめに 何らかの文字列を暗号化して保存したい事ありますよね？ 上記の用途で使えるものとしてAndroidXではEncryptedSharedPreferencesが提供されていますが、 現在、SharedPreferencesよりもDataStoreが推奨されている 1年近くEncryptedSharedPreferencesは新バージョンがリリースされておらず、今後のサポートが心配 stableな1.0.0のEncryptedSharedPreferencesはAndroid6.0以上でしか使えない alphaな1.1.0であればAndroid5.0でも使えるが、alpha版も1年近く更新が無いので今から採用するのは不安がある という事で、DataStoreを使いつつ文字列を暗号化/復号化する方針で検討をおこないました。 どうやって暗号化・復号化をおこなうか？ 結論から言うと、Goog
![[Android]DataStore + tinkで文字列を暗号化して保存する](https://cdn-ak-scissors.b.st-hatena.com/image/square/e165c97e969cd0e63d4f267f8c7e1c75d70da217/height=288;version=1;width=512/https%3A%2F%2Fres.cloudinary.com%2Fzenn%2Fimage%2Fupload%2Fs--7Jy1fyt1--%2Fc_fit%252Cg_north_west%252Cl_text%3Anotosansjp-medium.otf_55%3A%25255BAndroid%25255DDataStore%252520%25252B%252520tink%2525E3%252581%2525A7%2525E6%252596%252587%2525E5%2525AD%252597%2525E5%252588%252597%2525E3%252582%252592%2525E6%25259A%252597%2525E5%25258F%2525B7%2525E5%25258C%252596%2525E3%252581%252597%2525E3%252581%2525A6%2525E4%2525BF%25259D%2525E5%2525AD%252598%2525E3%252581%252599%2525E3%252582%25258B%252Cw_1010%252Cx_90%252Cy_100%2Fg_south_west%252Cl_text%3Anotosansjp-medium.otf_37%3Atomoya0x00%252Cx_203%252Cy_121%2Fg_south_west%252Ch_90%252Cl_fetch%3AaHR0cHM6Ly9saDMuZ29vZ2xldXNlcmNvbnRlbnQuY29tL2EtL0FPaDE0R2pLSmZTeEllemNmSTR4RmdLN09KTVlYNXlJTkZoM3pfZ1Vjb3FHeEE9czI1MC1j%252Cr_max%252Cw_90%252Cx_87%252Cy_95%2Fv1627283836%2Fdefault%2Fog-base-w1200-v2.png)
GAE/Go 2nd generationでDatastoreのmutationを使う上でトランザクションに気をつけろ！ - Qiita
GAE/Go 2nd generationでDatastoreのmutationを使う上でトランザクションに気をつけろ！GoGAEdatastoreFirestoreGoogleCloud 僕は普段GAE/Goで開発をしているのですが、自社でdatastoreの機能をまとめたライブラリを作ることになって、GoDocを読んでいるときに初めて知ったのですが、datastoreにMutationがあるのをしりました！ それでMutationの使い方や使い所の記事を探したのですが、SpannerのMutationの記事と公式ドキュメントしか出て来なかったので、自分で記事を書くことにしました！ Mutationとは？ 自分が探した限り、datastoreのmutationに関する説明は書いていなかったので、何とも言えないんですけど、 Insert, Update, Upsert, Deleteを一括
ここからが本題。DataStoreを使うAPIを作ります。今回はサンプルなのでほぼデフォルト設定ですが、以下の項目を指定する点がポイントです。 Do you want to configure advanced settings for the GraphQL API →Yes, I want to make some additional changes. Configure conflict detection? →Yes Select the default resolution strategy →Auto Merge amplify add api ? Please select from one of the below mentioned services: GraphQL ? Provide API name: chatapp ? Choose the default au
DataStore and testing
In this final post of our Jetpack DataStore series, we will be covering how to test your DataStore successfully. Testing DataStoreEvery good story needs good testing! To wrap up our series, we will go over how to approach testing your DataStore. Again, we’ll be referring to the Preferences codelab as a starting point. However, keep in mind you can use this material for setting up Proto DataStore t
Firestore (in Datastore mode) のトランザクションの挙動を試してみる - Qiita
（本記事は今年の夏頃に某勉強会で発表した内容の焼き直しです。参加者の方が読むとかなりの部分重複があると思いますがご容赦下さい🙇♂️） はじめに 旧Cloud Datastore（以降、旧Datastoreと記します）を長く使ってきましたが、そろそろFirestore in Datastore mode（以降Firestoreと記します）に真面目に取り組もうと重い腰を上げることにしました。 Firestoreの仕様はDatastoreとほぼ変わらないですが、主にトランザクション周りに大きな変更があります。 本記事ではFirestoreのトランザクションの挙動を実際にプログラムを動かしていろいろ検証してみます。 なお、本記事ではnative modeについては扱いません。 ただ、おそらくトランザクション周りの挙動はほぼ共通なのではと思っている（違っていたらごめんなさい）ので、参考にはなるか
GitHub - pubkey/client-side-databases: An implementation of the exact same app in Firestore, AWS Datastore, PouchDB, RxDB and WatermelonDB
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PCのCドライブ(システムドライブ)の空き容量が減った時に、原因を調べると「DataStore.edb」ファイルのサイズが異常に大きくなっているケースがあります。 また、DataStore.edbに関する処理がディスクアクセスを占有してPCの動作が重くなるケースもあります。 上記の場合、DataStore.edbが何のファイルなのか、削除しても良いのか疑問に思う方も多いと思います。 今回は、Windows10の「DataStore.edb」の概要とファイルサイズが大きくなった時の対処法を紹介します。 DataStore.edbとはDataStore.edbとは、Windows Update関連のファイルで、Windows Updateの実行の履歴を記録するログファイルです。 DataStore.edbは、保留中の更新プログラムがある場合に、Windows Updateによって読み込まれます
GitHub - diffgram/diffgram: The AI Datastore for Schemas, BLOBs, and Predictions. Use with your apps or integrate built-in Human Supervision, Data Workflow, and UI Catalog to get the most value out of your AI Data.
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テラーノベルの typer (@tomoemon) です。 今回はDatastoreからSpannerへ移行するにあたっての大詰めの1ステップ、不要になったデータを削除する話です。 関連エントリ:【Cloud Spanner】無停止で安全に漸進的にDatastoreからSpannerへの移行を行う データベースにおける「10億エンティティ（10億行）」のデータというのは、ペタバイトクラスを扱っている企業の人からすると大したことのないサイズですが、個人や小規模サービスを扱っている人からするとわりと大きいサイズです。 また、データベース製品の特性を理解した上で作業を行わないと、本番環境の別の処理に悪影響を与えてしまったり、思っても見ないほどの長時間の処理が続いてしまうといった問題も起こりうるサイズでもあります。 テラーノベルでは2022年の初頭まではDatastoreをメインのデータベースとし
公開日：2020-03-17 前回 は Amplify DataStore をスタンドアロンで使用しました。 シンプルなインターフェースで使用できるデータストアであることが分かったと思います。 しかし、Amplify DataStore をスタンドアロンで使用するだけでは、その魅力の一割にも満たないです。 Amplify DataStore はネットワーク接続が利用可能であれば AWS AppSync を使用してデータを透過的に同期します。 Amplify DataStore はデータを自動的にバージョン管理し、AppSync を使用してクラウド上で競合の検出と解決を行います。 ネットワーク接続がオフラインになっても Amplify DataStore はローカルのみで機能し続けます。 そして、ネットワークが復旧すれば、アプリケーションは自動的にバックエンドに再接続し、データを同期して
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Cloud DatastoreのTTL(プレビュー22/9/29)を試してみた
Jetpack DataStoreをProtobufではなくKotlin Serializationで使用する
GCP x GO x Datastore x BigQuery でレコメンドAPIを作成 - Qiita
GCPのCloud FirestoreのネイティブモードとDatastoreモードの違い - Qiita
[Android]DataStore + tinkで文字列を暗号化して保存する
Amplify DataStoreを使ったチャットアプリサンプル - Qiita
削除できる？DataStore.edbファイルが重い時の対処方法 – Windows10
Datastore(Firestore)から10億エンティティ消した話
すべてが Amplify DataStore になる - アールスリーインスティテュート ｜R3 Institute
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