Google App Engine *

С помощью сервисов Google Cloud Platform можно создать эффективную масштабируемую систему рекомендаций для интернет-магазина.

На рынке интернет-торговли сложилась интересная ситуация. Хотя общий денежный поток вырос, увеличилось и количество продавцов. Это привело к тому, что доля каждого магазина уменьшилась, а конкуренция между становится все напряженнее. Один из способов увеличить средний размер покупки (а значит, и прибыль) – предлагать покупателям дополнительные товары, которые могут их заинтересовать.

Из этой статьи вы узнаете, как на базе Cloud Platform настроить среду для поддержки базовой системы рекомендаций, которую со временем можно будет доработать и расширить.

В ней описывается решение для сайта агентства по аренде недвижимости, позволяющее подбирать и предлагать рекомендации пользователям.

Кэш глазами «чайника»:


Кэш – это комплексная система. Соответственно, под разными углами результат может лежать как в действительной, так и в мнимой области. Очень важно понимать разницу между тем, что мы ждем и тем, что есть на самом деле.

Давайте прокрутим полный оборот ситуаций.

Tl;dr: добавляя в архитектуру кэш важно явно осознавать, что кэш может быть средством дестабилизации системы под нагрузкой. Смотрите конец статьи.

Вчера получил из Google письмо, в котором говорится:

Добрый день!

Вы получили это сообщение, так как пользуетесь Google Cloud Platform, Firebase или API. Сообщаем Вам об изменении в работе сервисов Google Cloud, которое затронет Ваш аккаунт.

Начиная с 7 декабря 2016 г. сервисы Google Cloud Platform, Firebase и API можно будет использовать в России только в коммерческих целях. В связи с этим 7 декабря 2016 г. тип Вашего аккаунта будет изменен на юридическое лицо вместо физическое лицо.

Тип аккаунта «Юридическое лицо» означает, что Вы используете его в коммерческих целях. Владельцем такого аккаунта может являться коммерческая организация, аффилированное лицо, индивидуальный предприниматель или товарищество.

Мы не будем включать НДС в платежи по Вашему аккаунту, и Вам необходимо будет самостоятельно рассчитывать сумму налога по ставке, установленной в России.

Если Вы используете службы Google Cloud Platform, Firebase и API в некоммерческих целях, Вам следует отказаться от их использования до 7 декабря 2016 г. Для этого нужно отключить оплату для всех проектов. Подробнее об изменениях читайте в Справочном центре.

Если у Вас есть вопросы, обратитесь в службу поддержки Google Cloud или к менеджеру по работе с клиентами.

Cloudwatch Log это сервис AWS в который приложения или Bash скрипты могут отправлять данные в виде строк или JSON, потом их можно найти или построить различные графики средствами того же AWS.

Как то раз у меня возникло желание получить данные из AWS Cloudwatch Log, обработать их особым образом и красиво представить в виде графика. Google Spreadsheet хорошо справляется с визуализацией данных, и ранее для подобных задач я загружал в него данные используя Ruby. Но тот же ruby скрипт нужно где-то хостить и периодически запускать, а все что он будет делать это запрашивать данные из одного API (AWS) и ложить их в другой (Spreadsheet). Хорошо бы, если бы Spreadsheet сам мог бы запрашивать данные, и оказывается он может, используя Google Script. Удивительно, сколько всего на самом деле умеют гугл доки.

Google Script позволяет не только создавать пользовательские функции и макросы используя JavaScript, но и обращаться к внешнему API.
У AWS есть SDK под JavaScript, так что я не ожидал никаких сложностей, но не тут то было. Оказалось, что этот SDK будучи импортированным в проект GS не может найти объект «window» и не работает.

Пришлось почитать API доки и самому реализовать вычисления сигнатуры для запроса. В этом нет ничего технически сложного, просто склеивание строк и вычисление хеша. Поэтому я не вдаюсь в подробности, а просто представляю свое решение на случае если кто-то столкнётся с подобной задачей.

Недавно мне понадобилось организовать почтовый сервис для небольшой фирмы. И я вспомнил про завалявшийся у меня бесплатный аккаунт в Google Apps. К сожалению, основной домен, к которому аккаунт был привязан давно почил в бозе и оказался занят на текущий момент. Благо, к аккаунту были привязаны несколько дополнительных бесплатных доменов, один из которых оказался свободным и я его снова зарегистрировал. И тут передо мной возник вопрос, который вынесен в заголовок. Знакомая ситуация? Если обратиться к справке уважаемого Google, то узнаем, что это сделать невозможно.

Как работает Google Поиск, основные алгоритмы обновлений



В наше время поисковые системы, в частности Google, напоминают «витрину» Интернета и являются наиболее важным каналом распространения информации в цифровом маркетинге. С помощью глобальной рыночной доли, которая составляет более 65% по данным за январь 2016 года, Google явно доминирует в поисковой индустрии. Хотя компания официально не раскрывает степень своего роста, к 2012 году было подтверждено, что их инфраструктура обслуживает около 3 миллиардов поисковых запросов в день.

Некоторое время назад на Хабре была опубликована статья про поиск похожих аккаунтов в Twitter'e. На комментарии автор, к сожалению, не реагировал, потому пришлось изобретать велосипед. Но чтобы не делать уж совсем то же самое, было решено искать похожие аккаунты в Instagram с помощью Google App Engine, да так, чтобы воспользоваться сервисом мог каждый. Так появился instalytics.ru*.

В продолжение серии статей о веб-разработке на Java на платформе Google App Engine / Google Cloud Endpoints рассмотрим сервис для облачного хранения файлов Google Cloud Storage.

В целом схема выглядит следующим образом: сервер на бэкэнде генерирует временную ссылку (адрес) для передачи файла в определенный контейнер (bucket) нашего хранилища, которая на фронтэнде вставляется в форму для передачи файла. Пользователь на указанный адрес посылает POST HTTP-request с одним или несколькими файлами в теле запроса, файлы принимаются и размещаются в хранилище, и HTTP-request вместе с данными о размещенных файлах принимается сервлетом, который обработав информацию о размещенных файлах, возвращает пользователю HTTP response: JSON или text/html, или в общем что пожелаем.

Файлы сохраняются в хранилище, у сервлета есть в распоряжении ключ который дает возможность доступа к файлу, в частности можно выдать файл пользователю с помощью другого сервлета либо создать «статичную» ссылку (https://).
Доступ к хранилищу также доступен через веб-интерфейс, и из командной строки с помощью утилиты gsutil.

В этой статье я хочу немного рассказать о разработке своего проекта — сайта egaxegax.appspot.com.

Поскольку являюсь большим поклонником языка Python, свой сайт я решил создать на популярном фреймворке Django. Чтобы использовать его на бесплатном хостинге appspot.com, адаптировал код для использования NoSQL версии Django и платформы Google App Engine (GAE).

В предыдущих статьях («Google Cloud Endpoints на Java: Руководство. ч. 1», «Google Cloud Endpoints на Java: Руководство. ч. 2 (Frontend)», «Google Cloud Endpoints на Java: Руководство. ч. 3») мы разбирали создание API на Google Cloud Endpoints и фронтенда к нему на AngularJS.

Однако руководство по созданию API было бы неполным без работы с базой данных.

В этой статье мы рассмотрим фреймворк Objectify для работы с встроенной в GAE базой данных App Engine Datastore.

предыдущие части:
Google Cloud Endpoints на Java: Руководство. ч. 1
Google Cloud Endpoints на Java: Руководство. ч. 2 (Frontend)

Работа с версиями

Google App Engine предоставляет возможность загрузить до 10 различных версий приложения.
Одна из них (по умолчанию — первая загруженная) является основной (default) и доступна по основному адресу приложения, и соответственно по адресу собственного домена(ов).

Часть первая: Google Cloud Endpoints на Java: Руководство. ч. 1
Часть третья: Google Cloud Endpoints на Java: Руководство. ч. 3
Часть четвертая: Работа с базой данных в Google App Engine/Google Cloud Endpoints на Java: фреймворк Objectify
Часть пятая: Google Cloud Storage c Java: изображения и другие файлы в облаках

В первой части мы рассмотрели создание проекта на Google Cloud Endpoints с Java, в этой статье речь пойдет о создании фронтенда к нашему API.

В дополнение к инструментам, использовавшимся в первой части, нам понадобится:

AngularJS, и начальное общее представление о том как он работает, опционально Bootstrap или Foundation.

Простейший веб-сервер на локальной машине для тестирования, и сервер для деплоя приложения.

Google Cloud Endpoints — это надстройка над Google App Engine (GAE) для создания API для веб и мобильных приложений, делающая разработку проще и включающую в себя «из коробки» защиту от DoS-атак, OAuth 2.0 аторизацию, веб-интерфейс для тестирования API, SSL, атоматическую масштабируемость (сайт не упадет под хабра-эффектом), а также возможность использования сервисов доступных в Google App Engine (отсылка и прием электронной почты и XMPP-сообщений, загрузка данных из Интернет (URL Fetch service), задачи по расписанию (Task Queues and Scheduled Tasks) и др.)

GAE бесплатен в рамках начальных квот, которые позволяют попробовать и протестировать сервис, и также обеспечить бесплатное функционирование веб-сайта не имеющего больших нагрузок. При исчерпании квот сервис становиться платным.

Идея сервиса в том, что он делает всю или большую часть работы системного администратора, плюс некоторую часть работы программиста. Этот сервис может быть интересен стартапам, так как позволяет малыми силами и в котроткие сроки запустить рабочий проект.

Фреймворк Objectify предоставляет удобные стредства для работы со базой данных встроенной в GAE, а модуль angular-google-gapi для подключения веб-приложения на AngularJS c авторизацией пользователей.

Под катом много картинок и текста, и предполагается, что читатель знаком с Java Servlets.

Google Apps и Microsoft Office 365 — облачные платформы, ориентированные на бизнес. Но здесь и заканчивается сходство, особенно в области демографических характеристик пользователей. Как показывает аналитика BetterCloud, опросивших 1500 ИТ-профессионалов в 53 странах, аудитория Google Apps моложе, и компании, в которых они работают, моложе и меньше. Пользователи Office 365, с другой стороны, чаще являются компаниями, основанными раньше и имеющими более зрелую ИТ-инфраструктуру.

И снова доброе утро для всех пользователей облачных продуктов!

С 18 мая 2015 вычисления и запуск продуктов в Google Compute Engine стали еще выгоднее:

• Снижены цены на облачные инстансы (Google Compute Engine Instance):
• Появился новый тип «вытесняемых» (preemptive) инстансов, которые можно использовать для пакетной обработки данных в течение короткого времени по очень низкой фиксированной цене.

Предлагаю читателям «Хабрахабра» историю о том, как мне удалось повысить свою покупательскую способность в кризисное время при помощи Google Apps Script (GAS). Под катом вы найдете нестандартный пример использования и узнаете о возможностях работы со службами Google Drive и Google Calendar.

Началось все с того, что цена импортируемых товаров в России неуклонно росла вверх. Работая IT-специалистом в крупной ритейл-сети, у меня возникла идея о том, как можно воспользоваться преимуществом наличия доступа к товарной базе, не нарушая установленных правил компании и тем более закона. Наибольший интерес с точки зрения экономии личных денежных средств представляют так называемые «промоакции» (тарифы со скидкой). Необходимо было организовать ежедневную выгрузку «промоакций» на интересующие товары и реализовать возможность своевременного получения уведомлений о наличии скидок на Android-смартфон.

Предистория

Однажды на проекте, написанном на GAE Django, понадобилось реализовать тестирование с помощью Selenium. К сожалению, найти готовый инструмента для этого не удалось. Поиски по просторам интернета не дали положительных результатов.

Увидел статью про $25 от Amazon и вспомнил, недавно было необходимо создать новый апп в GAE и тут увидел, что Google даёт $300 кредит на все сервисы Google Cloud Platform. Надеюсь это сподвигнет к развитию платформы PaaS в целом везде.

Но самое главное, что «Гугл» не отключает при этом бесплатные квоты. Т.е. расход денег идёт только после израсходования квот.

Привет всем!

Перед закрытием Google Reader в 2013-м году захотелось написать что-то свое на эту тему. Чтобы оно собирало новости из RSS и было видно, что читал, а что — нет. Плюс было желание поработать с GAE и Angular. Позднее, после нескольких разочарований в собственных CSS cross-browser скиллах, к этой компании присоединился еще и IonicFramework. То, что в итоге получилось, на мой взгляд, довольно удобно, используется мной ежедневно и, может быть, кому-то тоже пригодится.

Приглашаю под кат всех желающих самостоятельно собрать и запустить на Гугловых серверах свой личный агрегатор новостей.

Предыстория: я, как и многие на Хабрахабре, чертовски люблю слушать музыку. Чаще всего делаю это в ВКонтакте. Иногда уже сфомированный плейлист надоедает — хочется чего-нибудь нового; но так, чтобы не сильно отличалось от того, что уже есть. Для этого на всех сервисах, предоставляющих возможность прослушивания музыки, существуют рекомендации. Признаюсь честно, рекомендации в ВКонтакте меня ужасают. Может кому-то нравится, но у меня тамошний подбор вызывает желание закрыть браузер (ИМХО, конечно). В общем, решил я эту ситуацию для себя исправить и реализовать свои собственные рекомендации с использованием API ВКонтакте и Last.fm. Так как я много слышал и читал про Google App Engine, но никогда его не использовал, решено было приобщиться к этой платформе.

Сразу скажу, что тонкости взаимодействия с API или алгоритм подбора рекомендаций здесь я описывать не буду. Об этом — в следующих статьях, может быть. В данной статье описан только процесс создания, настройки и деплоя приложения на платформе Google App Engine с использованием python и flask.
Об опечатках и неточностях просьба сообщать в личку. Спасибо.