ローカル開発用サーバーを使用すると、本番環境での App Engine アプリケーションの実行をシミュレートしながら、App Engine バンドル サービスにアクセスできます。 シミュレートされた環境では、システム関数や Python 2 モジュールによるインポート機能の制限など、サンドボックスにある程度制限がありますが、リクエストのタイムアウトや割り当てには制限がありません。 App Engine 用 SDK のライブラリによって提供される Datastore、Memcache、タスクキューなどのサービスを、ローカル開発用サーバーでローカルに実行してシミュレートすることもできます。アプリケーションが開発用サーバーで動作している場合でも、Google API の HTTP エンドポイントを使用して、本番環境のインフラストラクチャに対するリモート API 呼び出しを実行できます。 始める前
Cloud Run CPU 0.08 ~ 8 Core (2nd gen は最小 0.5~) Memory 128 MiB ~ 32 GiB (2nd gen は最小 512MiB~) Deploy App Engine は Deploy (gcloud app deploy) を実行すると Cloud Build が暗黙的に動いて Deploy が行われるが、これがなかなか時間がかかる。 開発環境だと CI でとりあえず main branch に merge されたら、Deploy したりするけど、Deploy を Skip してもよいような時でも CI 回してると Deploy を待つことになって、ちょっとめんどうに感じる。 更にこの仕組みは成果物は Deploy しないと生まれないので、CI と CDを分離しづらい。 Cloud Run は Container Registry a
Helper tool to migrate an App Engine service to a Cloud Run service. Data is never uploaded. All processing is happening client side in your browser. This tool is on GitHub, feel free to report issues. This is not an officially supported Google product. Create a file named service.yaml with the following content: service.yaml: To build and deploy to Cloud Run, run the following command: Contrary t
こんにちは、ソフトウェアエンジニアの yuku です。好きなおでんの種は大根です。 仕事をしていると社内向けに何かしらのサービスを作りたくなることがありますよね。この時面倒なのが認証と認可です。外部に公開されていない社内ネットワークにだけ公開すれば安全ではありますが、外からアクセスするためにいちいち VPN 接続せねばならず面倒です。インターネットからアクセス可能にする場合、画像などコンテンツもセキュアな場所に確実に配置する必要があります。 こんな時 G Suite を使っている会社であれば Cloud IAP を使ってどこからでもアクセス可能な社員向けサービスを簡単に作ることができます。今回の記事では Cloud IAP と、フライウィールで実際に Cloud IAP を使って実装されている社内向けドキュメント共有サービスを紹介します。 Cloud IAP とはCloud IAP (Id
View all articles in the Pipeline API Series. This article will serve as a reminder of the Pipeline UI as much for the writer as for the reader. The Pipeline UI requires the MapMeduce library to be installed. If you are not familiar with MapReduce please refer to the MapReduce API Series of articles. Once MapReduce is installed you will need to add a few indices to index.yaml to properly query for
If you’ve ever used Google App Engine, you know it’s one of the fastest ways to get from idea to working prototype. As long as you conform to the sandbox restrictions, you don’t need to set up servers, install packages, or do any of the tedious DevOps tasks that slow you down. With the introduction of the App Engine Flexible Environment (formerly known as Managed VMs), Google lifted many of the sa
App Engine でアプリケーションを実行するには、App Engine フレキシブル環境または App Engine スタンダード環境を使用します。また、アプリケーションに両方の環境を同時に使用するよう選択することもできます。これにより、お使いのサービスで各環境の個々の利点を活用できるようになります。 App Engine 環境 App Engine は、特に両方の環境を利用することにした場合、マイクロサービス アーキテクチャを使用するように設計されているアプリケーションにとても適しています。次のセクションを通して、どちらの環境がアプリケーションのニーズに適しているかを知り、理解を深めてください。 アプリケーション インスタンスは、次に示すサポートされている言語のランタイム環境を使用して、サンドボックス内で実行されます。 迅速なスケーリングに対処する必要があるアプリケーション。 スタ
この記事はこの記事は Google Cloud Japan Customer Engineer Advent Calendar 2019 の 12日目の記事です。 はじめにGoogle Cloud Platform (GCP) でバッチ処理を起動するための以下のパターンについてご紹介したいと思います。以下、８パターンあげてみました。とはいえ、最後の3つは GCP のバッチスケジューリングという観点からは少し外れますが、バッチの起動時に使われるということでご容赦を。 Cloud Scheduler : フルマネージドな cron ジョブスケジューラです。フルマネージドという点が非常に大きなメリットであり、多くの処理を自動化し実行することが可能です。Google App Engine cron サービス : HTTP GET を利用して、特定の URLを呼び出します。Google AppEng
はじめに 先進サービス開発事業部の山岡です。 Google App Engine(GAE)は所謂PaaSでサーバーやネットワークの管理を気にせずアプリの開発に集中することができます。 最近これに関するホットな話題として2nd Generationへの移行がありますが、色々と情報が飛び交っていたりいつの間にか変更されているものもあり混乱してきましたので自分の整理を兼ねて改めてまとめたいと思います。 GAEの種別 まずGAEには大きく分けてStandard Environment(SE)とFlexible Environment(FE, Flex)の2種類があり、要件に合わせて選択することができます。 SEはGoogleが独自に実装したサンドボック環境で動き、アクセス数に応じて秒単位で次々とインスタンスが立ち上がりトラフィック捌くことができる強力なスケーラビリティが大きな特徴となっています（但
最終更新日：2018/3/6 こんにちは、小西です。 これまで紹介してきたGoogle App Engine(GAE)ですが、無料枠が大きいとはいえ、ちょっと重い処理があるときにリクエストが立て続けに来ると、すぐに2台以上インスタンス起動してしまいます。 インスタンス時間の無料枠は28時間なので、この範囲内で抑えることが重要です。 先月、月間50万PVほどあるサイトをGAEに移行し、1ヶ月ほど無料で運用することができたので、その際にやったことをお伝えします。 PHPで試したものですが、基本的にはPython, Go, Javaの場合も同じはずです。*1 GAEってなんじゃ？という方はまずはこちらをどうぞ： さくっとPHPでサイト作るならGoogle App Engineが最高 - koni blog Node.jsの方は無料で使えないみたいです。詳しくは一番下。 何に課金されるのか 完全無
Elastic Cloud で Kibana を運用しています。Elastic Cloud では、X-Pack が使用できるので、付属の Shield を使って Kibana のログインを管理できます。ただ、これでまた個人で管理するアカウントが増えてしまうんですよね。昨今色々なサービスを利用することが多いので、個人のアカウントだけでもかなりの数を管理しているかと思います。アカウントを１つ作成して共有するにしても、アカウントが増えることには変わりありません。。 できれば、個人で管理するアカウント増やしたくない！ ということで、今回紹介するのは、会社の Google アカウントで Kibana にログインする方法について紹介したいと思います。 （正しくはGoogle アカウントで許可されたユーザーだけ Kibana へアクセスする方法です。） システム構成 ユーザーの認証を担うシステムは、Go
How to Connect Google Analytics with AppEngine (Python) and d3js: Another Heatmap Tutorial In my last post I showed how to connect Google Analytics with R. In this post we will build another heat map. This time with the Google AppEngine (Python) application and connect it to a Google Analytics account. This post will give you a starting point for developing Google Analytics applications in AppEngi
IgoをGoogleAppEngine上で動かしてみた。 URL URLと仕様。 トップ: http://igo-morp.appspot.com/ 形態素解析: http://igo-morp.appspot.com/parse 'text'パラメータに入力テキスト*1をセットしてリクエスト(POST or GET)を投げると、形態素解析結果がUTF-8で返ってくる。 分かち書き: http://igo-morp.appspot.com/wakati 'text'パラメータに入力テキストをセットしてリクエスト(POST or GET)を投げると、分かち書き結果がUTF-8で返ってくる。 形態素解析と分かち書きの結果の書式はmecabコマンドのそれと同様。 $ curl -d text='すもももももももものうち' http://igo-morp.appspot.com/parse すもも
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