スキップしてメイン コンテンツに移動

Google Compute Engineが10%OFFに


嬉しいニュースですね。6ヶ月前の発表どおり、ムーアの法則に従った結果の値下げのようです。

ハードの値段が下がった結果とはいえ、自社でコストカットできた結果を、こんなに早いタイミングでユーザーに還元する企業ってそんなに無いのではないでしょうか。

この調子だと、来年の春にはまた嬉しいニュースが聞けるかもしれませんね。その時はGoogle App Engineも値下げてくれると嬉しいなぁ。

あとは、良いサービス作るだけだ。。。(2回目)

コメント

このブログの人気の投稿

Moduleをdispach.yamlで振り分ける方法

Google App Engineには、アプリケーション内の機能をグループ化できる Modules というしくみがある。Moduleごとに、インスタンスのスペックやスケールのルールが設定できるため、フロントエンドとバックオフィス、バックグラウンドジョブといった用途別にModuleを作成すると良さそうだ。また、どのModuleが使われるかは、URL(パス)で振り分けることができる。今回はその方法のメモ。 Moduleのyamlファイルの作成 今回は、以下の3つのModuleを作ってみる。 ・フロントエンド用(app.yaml) default ・バックオフィス用(back.yaml) ・JOB用(job.yaml) まずは各Moduleのyamlファイルを作成する。 app.yaml application: gcp-memo module: default version: 1 runtime: python27 api_version: 1 threadsafe: true instance_class: F1 (以下省略) admin.yaml application: gcp-memo module: admin version: 1 runtime: python27 api_version: 1 threadsafe: true instance_class: F1 (以下省略) job.yaml application: gcp-memo module: job version: 1 runtime: python27 api_version: 1 threadsafe: true instance_class: B1 basic_scaling: max_instances: 2 idle_timeout: 10m (以下省略) dispatch.yamlファイルの作成 続いて、これらのModuleを振り分けるdispatch.yamlを作成する。今回は、パスが/admin/に一致すればadminモジュールへ、/job/に一致すればjobモジュールが使用されるようにする。dispatch.yamlは、アプリケーションのルートディレクトリに配置する必要がある。Moduleのyamlファイルについては、ルート...

Managed Virtual Machine に望むこと

先日2014年4月22日に行われた、Google Cloud Platformセッションの模様がYoutubeに公開されてた。 地方民はこういうイベントになかなか参加できないので、動画配信はほんとに助かる。ありがたや。。。 動画の中で語られている Managed VM は地味だけど、なにげにすごい機能だと思う。GAEでできなかったほとんどの事がこれで解決できるかもしれない。 ただ、個人的に Managed VMでは、(スケールアウトしなくていいので)固定IPも使えるようになってほしい。なぜなら、Google App Engineで外部のシステムと連携するとき、相手側でIPアドレス制限されている事がある。だから、連携前にあらかじめこちらのIPアドレスを教えておくのだけど、GAEはPaaSなのでその範囲も広いし、いつ変わるかわからない。まぁ、IPアドレス制限という方法自体がすでに時代遅れな感じではあるけど。 ともかく、GAEではそういうシステムと連携する時は、間にGAEでないサーバーを中継させておく必要がある。なので、このためだけにOSやApacheのメンテが発生する。これは、ほんとにアホらしいことだ。もし、Managed VMで固定IPが使えれば、対外部システムとの処理だけそのインスタンスで行えばいいし、中継サーバーも不要になるので、だいぶ楽になるのだ。 Googleさん、よろしくおねがいします。

DatastoreとSerach APIを連携させる

Datastoreでは、複数のフィールドに対して不等式検索(!=や>など)やソートを行う場合、事前にIndexを構築しておく必要がある。しかも全ての検索条件の組み合わせごとにIndexが必要になるので、バックオフィス機能にありがちな複雑な条件での検索を行いたい場合、多くのIndexが必要だ。