GCP: GAE/Py から、ElasticSearch(GCE上で稼働)を呼び出す -- Python

• GOAL: レコメンドエンジンとしてElasticSearchを立ち上げ＆セットアップする。その後、Google App Engine(GAE)から、ElasticSearchのAPIを呼び出して使う。
  
• POINT
  1.GAEからの外部HTTP（REST API）呼び出しは、POSTで行うこと！　GETは使うな！！
  (GAE/Py27の環境で、requestsを利用して呼び出す場合)
  2.Logstashは、必ず「Ctrl+D」で終了させること！
  Ctrl+Zで終了させていたため、サービスが起動中となりハマりました。
  
• HOW
  1.Martket Placeから、ELK(ElasticSearch+Logstash+Kibana)を起動
  2.Logstashを使って、CSVデータをElasticSearchにロード
  3.GAEから、ElasticSearchに検索クエリーを発行して結果を取得
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  1.Martket Placeから、ELK(ElasticSearch+Logstash+Kibana)を起動
     ・Bitnamiの仮想マシンを選択
     ・手順に沿って、選択をしていくだけ
  
  
  
  
  
  
  
  2.Logstashを使って、CSVデータをElasticSearchにロード
  
  
  3.GAEから、ElasticSearchに検索クエリーを発行して結果を取得

GCP: GAE上にAPI(POST)を作成ーDatastoreの操作(Create) ー Python

• Goal
  GAE(Google App Engine)上にREST　API(メソッドはPOST)を作成する。
  APIが呼び出されたら、GCP(Google Cloud Platform)のDatastoreに新規Entity(レコード)を追加する。言語・環境はPython+flask。
• case
  名前、点数、教科名をjsonでPOSTしたら、GCPのDatastoreに書き込みして、Keyを返信する。
• How
  1:開発環境は、以下でセットアップ
    Ubuntu16.4　＋　Pyenv：Python2.7.13 on GCE
    GCP: Google App Engine上にPython(Flask)アプリを立ち上げる手順
  
  2:ライブラリのセットアップ
    app.yaml に、flaskの記述を追加
    - name: flask
      version: 0.12
  
  3:mainプログラム　と　curl 結果
  
  
  4:Datastoreの結果
  
  
  
• Thanks!