- http://atnd.org/event/E0006125/0
- appengine ja night #21 のまとめ - Togetterまとめ
- appengine ja night #21が終わりました! - スティルハウスの書庫
めもったことを書いておきます。
GAEで使えるぞ!!SPDYとその実践
- 資料→spdy
- 関連→SPDY - The Chromium Projects, こてさきAjax:SPDY - livedoor Blog(ブログ), Wakachi demo
- 導入
- SPDY
- TLS
- SPDYの2つのレイヤー
- Framing LayerとHTTP Layer
- つまり、HTTPだけではなく、その他のプロトコルでも使えます
- バイナリに圧縮されてレスポンスされます。
- サーバプッシュ
- chatではありません。そのような用途では使わない方が良いです。
- ダウンロードのスピードを上げるためにやっています。
- 通常はHTMLファイルを1度リクエストし、レスポンスを貰ってからHTMLの中のリソースを順次リクエストしていきます。
- SPDYでは、最初のリクエストのレスポンスのHTMLの中のリソースをサーバ側から送り付けます。送られてきたリソースはブラウザがキャッシュするので、順次リクエストをせずともキャッシュを表示するので高速です。
- どうやって使うの?
- Tips的な
- 大きいファイルはやめた方がよい
- 暗号化されて送られるので、暗号化復号化のコストがかかることになります。
- CDNはダメっぽい
- 大きいファイルはやめた方がよい
- 注意!
- SPDYだと遅くなるケースもある
- Kindle Fireでエンハンスモードがなんやかんや
- なので、単純にやればいいってものではないです
- GoogleMapはSPDY対応だが、画像はやっていません←嘘でした、やってました
- Twitterもアイコンとかの画像はやってないらしい(AmazonS3だから?)
- 使ってみながらベストプラクティスを見つけていってください
- Tool
- SPDY indicator
- net-internals
- Speed Tracer
- まとめ
- 最高のUXを最良のコストで
- 取り敢えず使ってみてください
- Q&A
- その他
数十億件をインデックスなしで数秒で全検索できるGoogle BigQueryってどんな仕組み?
-
- What is BigQuery? - Google BigQuery — Google Cloud Platform
- Google内ではもとからビッグデータを扱っています。
- 社内のデータを検索したい!
- 社内データの集計をしたい!が出来る
- MapReduceでは間に合わないので、BigQueryでやることが多いです。
- 使ってみる
- 何がいいの?
- 後からデータを解析したくなった場合、データベースにインデックスがないことが多いです。
- 結局はハードウェアを高いお金をかけて良くするしか対応方法がありません。
- BigQueryは世界最大の分散コンピューティング環境なので、高いお金を自分ではらう必要はありません。
- Wikipediaのデータであれば月に$4くらいで乗せられますし、1Queryで数セント〜です。
- オンプレミスでハードを用意すると億の世界
- Google AppEngineからCloudStorageへの転送料は無料です。
- ただし、大きい結果は返せません。数値はわかりませんが、1GBでも無理です。
- アドホックな分析を行いたい場合には向いています
- 後からデータを解析したくなった場合、データベースにインデックスがないことが多いです。
- どうやって使うの?
- MapReduceとの使い分け
- 速さの秘訣
- ダッシュボード
- ダッシュボード機能はありません
- BIME | SAAS Business Intelligence (Cloud BI)こんな感じで作ってください
- Q&A
- 表形式(CSV)じゃないとだめですか?
- ダメです
- 表形式(CSV)じゃないとだめですか?
BigQuery + Google Apps Script
資料→https://docs.google.com/file/d/0BwzWIlBMCiR9d3E3b1NIZHNLY0U/edit
- Google Apps Scriptって?
- 使います
- BigQueryのAPIは2分類
- デモの作りについて
- GoogleStorageは自前
- CSVアップロードは自前
- Documentが見当たらない
- どんな用途?
- 今までは解析するつもりはなかったけど取得して貯めておいたデータでやると良いです
- APIの無料枠があります。100GBくらいなら大丈夫っぽいです
App Engine Search API で嵐を見逃さない方法
写真共有アプリのバックエンドサーバー
資料→写真共有アプリのバックエンドサーバー
写真共有アプリ→http://cotto.jp/
- Instagramみたいなアプリのバックエンドを作りました
- SNSでフォローしている人にだけ写真を公開する機能がある。
- なので、画像のアクセスに認証が必要である
- SNSでフォローしている人にだけ写真を公開する機能がある。
- 課金節約のために
- Frontendでキャッシュします
- パブリックなものはここでキャッシュすればstaticサーバのようになるので良いです
- Memcacheでキャッシュします
- プライベートな認証が必要なものはここでキャッシュします
- Frontendでキャッシュします
- Twitterのタイムラインのようなものの再現は大変でした
- リアルタイムだとフォローしている人のKeyを取ってきて、そのKeyで検索してソートしてなどしないとダメです
- TaskQuereでやります。
- フォローしている人のタイムラインにTaskQuereで突っ込みます
- TaskQuereで一度に大量にたるのは良くないです。
- リトライすることもあるので、リトライで沢山の処理が行われる
- 細かい単位でやって、次のTaskQuereを作るのが良いです
- 作者: ビープラウド
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