Christoph Tornau

Artikel-Schlagworte: „Cloud“

Seit nunmehr einigen Jahren betreibt Google ein Produkt namens „Google App Engine“. Dabei handelt es sich um ein PaaS Cloud Produkt (Platform as a Service) in dem gerade in Mode gekommenen Cloud-Bereich. Google bietet hier eine Möglichkeit an, sowohl Python, J2EE wie auch Go-Programme als Webanwendungen zu deployen. Dahinter steht nicht nur ein Container z.B. für Servlets und JSPs, sondern auch die nötige Infrastruktur in der Datenhaltungsschicht, ein MemoryCache, Cronjobs oder entsprechende dauernd laufende Instanzen wie eine Taskqueue werden einem angeboten. Das gute an diesem Service ist, dass Google ein tägliches Start-Quota verschenkt, so dass sich die App Engine ohne Risiko ausprobieren lässt.

Dasselbe habe ich getan, um Java-Applikationen zu deployen. Google stellt an dieser Stelle ein relativ komforables Plugin für Eclipse bereit, mit welchem sich die Applikationen sowohl lokal testen lassen als auch direkt per Mausklick in die Cloud hochladen lassen. Dies sieht in Eclipse Juno 4.2 so aus (um den Screenshot zu vergrößern, bitte auf das Bild klicken):

Der Funktionsumfang ist sehr umfangreich. So lassen sich nicht nur JSPs oder Servlets wie standardmäßig entwickeln, sondern es sind sogar JDO oder gar JPA Features vorhanden. Um eine möglichst kleine Applikation zu testen, wurde eine Testapplikation geschrieben, die zunächst nur Dummyeinträge in den lokalen Big-Table-Storage von Google einfügt, von dem Google ein Gigabyte Freivolumen verschenkt.

Was bei einer Belastung dieser Applikation auffällt, ist, dass das Freivolumen doch nicht so hoch ist, wie eigentlich angenommen, sondern dass relativ schnell einem die Freianfragen an die Big-Table-Datenbank ausgehen. Es bietet sich dann ein Bild wie das folgende in der Quota-Übersicht von Google:

Auch ein Lesen lässt schnell den Quota auf Null schrumpfen (hier mit einer größeren Datenbank, die über mehrere Wochen angelegt worden ist):

Interessanterweise tun sich beim Schreiben von Datensätzen sowohl der veraltete Master/Slave-Store wie auch der High Replication Store nicht viel. Beide sind ungefähr zum gleichen Moment Over-Quota. Die Master/Slave-Engine erreicht das Quota in einem Test bei 3179 Datenbankanfragen, die High Replication nach 3189. Selbstverständlich lässt sich hier dem eingeschränkten Quota mit Geld Abhilfe schaffen.

Abhilfe von dem Bigtable-Problem schafft das Google Cloud SQL Angebot, welches eine SQL-Datenbank für den Entwickler bereit stellt. Auf diese kann direkt aus der Google App Engine zugegriffen werden. Leider ist diese Datenbanklösung auf einen relativ hohen Tagespreis umgestellt worden.

Man merkt, dass sich die Google Cloud Lösungen für kleinere nicht so häufig besuchte Projekte sehr gut eignen, vor allen Dingen, wenn es wenig Datenbankabfragen gibt. Wird dieses Produkt jedoch für größere Webseiten eingesetzt, so kann dies relativ schnell sehr teurer werden.

Große Pluspunkte sammelt die Engine in ihrer Stabilität und Standardkonformität ein. Wenn Sie dabei sind, ein Projekt starten zu wollen, so können Sie getrost mit der Google App Engine anfangen und hierauf entwickeln. Sobald die Zeit kommt, wo Sie aus der App Engine heraus wachsen, können Sie sich entscheiden, diese entweder weiter zu nutzen und einen höheren Preis zu bezahlen und dafür jedoch auch ihre Features wie die Lastverteilung und die Einsparung der Serveradministration zu nutzen, oder Sie können auf ein eigenes Serversystem umziehen. Google App Engine ermöglicht es Ihnen sowohl in der Bigtable-Variante wie auch in der Google Cloud SQL-Variante Ihre Daten jederzeit in und aus der Cloud zu portieren.

Für mich ein sehr gelungenes Produkt für Start-Up-Projekte. Ich werde weiter dabei bleiben.