Google App Engineで開発するスケールするアプリケーション（中編）

Google App EngineとTwitterの連携アプリケーション構築

　本稿の前編では、Webシステムをスケールさせるための一般的な手法や考え方、そしてGoogle App Engineの概要と特徴について説明しました。中編となる本稿ではミニブログサービスのTwitterとGoogle App Engineを連携させるレコメンドアプリケーションの設計について説明し、後編では実装編として実際のソースコードに基づき説明します。

はじめに

　Google App EngineはGoogleのインフラを使用し、開発したアプリケーションをインターネットで公開できるサービスです。Google App Engineの特徴はアクセスや負荷に応じてシステムが自動にスケールする仕組みと、Google独自のスケーラブルなデータベースであるBigtableを使用できることです。BigtableはKey-Value方式のデータベースで、ペタバイト級のデータを扱うことができます。そのようなスケーラブルな環境を使用できるのですから、大量のアクセスや大量のデータを扱うアプリケーションのインフラとしてGoogle App Engineを使用することで、その潜在能力を活かしてみたいところです。

　本稿の前編では、Webシステムをスケールさせるための一般的な手法や考え方、そしてGoogle App Engineの概要と特徴について説明しました。中編となる本稿ではミニブログサービスのTwitterとGoogle App Engineを連携させるレコメンドアプリケーションの設計について説明し、後編では実装編として実際のソースコードに基づき説明します。

対象読者

• Google App Engineに興味がある方
• Webアプリケーション構築の経験がある方
• Googleに興味がある方

必要な環境

本稿のアプリケーションは以下の環境で検証しています。(Google App Engineが2010年1月9日現在、サポートしているpythonのバージョンは2.5です)

• Windows XP
• Google App Engine SDK 1.3.0
• Python 2.5
  

アプリケーション全体の概要

　本稿で紹介するアプリケーションは、Twitterのユーザーで、自分と嗜好が似ているオススメユーザーを表示してくれるレコメンドアプリケーションです。図1にアプリケーション全体の概要を示します。

図1　Twitterレコメンドアプリケーションの概要

　図1に示すようにアプリケーションの処理は、Twitter APIからユーザーデータを取得する処理と、オススメユーザーを画面に表示する処理の2つの部分から構成されます。それぞれの処理の内容については後述します。

Twitterとは

　Twitterは、ミニブログと呼ばれるサービスで、会員同士がつぶやきと呼ばれる140文字以内の投稿をすることでコミュニケーションを図ったり、情報を収集したりすることできるWebサービスで、世界中で多くの人たちが利用しています。

　Twitterでは、サイト内のつぶやき情報などを取得できる手段としてAPIを提供していて、Twitter内のデータを外部のアプリケーションが利用できるような仕組みを用意しています。本稿のアプリケーションもこのTwitter APIにアクセスしてデータを取得し、アプリケーションで使用します。またTwitterでは、気になるユーザーがいたらフォローすることができ、フォローすると、そのユーザーのつぶやきが自分のタイムラインと呼ばれるインターフェイスに表示されるようになります。図2にTwitterのフォローの概念について示しました。

図2　Twitterのフォローの概念

　Twitterでは、自分がフォローしているユーザーのことを「friends」、自分のことをフォローしているユーザーのことを「followers」と言います。本稿のアプリケーションでは「friends」の関係を使用します。