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datastoreの検索結果1 - 9 件 / 9件

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datastoreに関するエントリは9件あります。 cloudfrontawsandroid などが関連タグです。 人気エントリには 『Introducing Amazon CloudFront KeyValueStore: A low-latency datastore for CloudFront Functions | Amazon Web Services』などがあります。
  • 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

      Introducing Amazon CloudFront KeyValueStore: A low-latency datastore for CloudFront Functions | Amazon Web Services
    • 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

        Cloud Datastoreの日時範囲指定について
      • Cloud DatastoreのTTL(プレビュー22/9/29)を試してみた

        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

          Cloud DatastoreのTTL(プレビュー22/9/29)を試してみた
        • GCP x GO x Datastore x BigQuery でレコメンドAPIを作成 - Qiita

          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

            GCP x GO x Datastore x BigQuery でレコメンドAPIを作成 - Qiita
          • [Android]DataStore + tinkで文字列を暗号化して保存する

            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
            • 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

                DataStore and testing
              • GitHub - pubkey/client-side-databases: An implementation of the exact same app in Firestore, AWS Datastore, PouchDB, RxDB and WatermelonDB

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                  GitHub - pubkey/client-side-databases: An implementation of the exact same app in Firestore, AWS Datastore, PouchDB, RxDB and WatermelonDB
                • 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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                  • Datastore(Firestore)から10億エンティティ消した話

                    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

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