Googleappengineのpythonで一番無料枠を超えやすいリソースは、ndbのデータストア読み取り操作。読み取りは5万回まで無料で、それを超えると10万回当たり0.06ドルかかる。ただしキーの取り出しだけの操作は無料。

無料枠の5万回は、思ったより少ない。大きなデータを扱うとすぐに無料枠を使いきってしまう。そこで、いろいろ工夫してデータの読み取り回数を減らすようにした。

一番効果があったのは、ソートなどをすることがないデータを、一個づつデータベースに入れずに、すべてをまとめてリスト化や辞書にして1つの場所に入れ直した方法。1個ずつデータを入れておいて10万件取り出すと、それだけで無料枠をオーバーするけれど、まとめて入れておけば読み取り回数は1回ですむ。

ndbへ入れるときは、pickleを使いリストなどをシリアライズして入れ、取り出すときは逆に戻してあげてデータを利用する。

以前は無料枠を超えていたものが、これで無料枠内で余裕で収まるようになった。

一人で、燻製を作ってみたのでその時のメモ。
燻製を作るのは初めてで、0から必要な物などを調べて作ったけど、予想以上に美味しく出来た。

準備した物

• 肉は一番作りやすく美味しそうな鶏肉のモモを使った。よくスーパーに売ってある、パック入りのモモ肉。500円くらい。
• 燻製する時に使う、スモーク用のチップは桜の木のチップがいいらしいので桜チップを利用（燻製用桜チップ）。これはホームセンターに燻製用のチップが5種類くらい用意されていたので簡単に用意出来た。これも500円位。そこは小さいホームセンターなんだけど、思ったより燻製する人が多いんだろうか。
• 燻製をするときに使う燃料は、外で燻製をするので、キャンプ用の固形燃料を利用（ニチネン 屋外用トップ　固型燃料）。400円くらいの物を2個。
• 鍋はボロボロになって使っていない鉄なべを利用、あとスモーク時に使う陶器。燻製用の専用のスモーカー（燻製用スモーカー）も3千円とかで売ってありますが、わざわざ買うのは勿体無いので家にあるガラクタで代用しました。

一番迷ったのが、どうやって肉に火を通すかという部分。結局、直接火に当てず、間に鍋を入れて熱風で肉に熱を当てる感じにすると良いみたい。スモークするときは、その鍋の中にアルミホイルを敷いて、チップを置くだけで済む。

調理開始。

• 燻製は、煙で燻す前に、まず塩漬けにしないといけない。まずは鳥のモモ肉に粗塩をまんべんなくまぶして、ジップロックに入れ冷蔵庫に一晩置く。
• このままだと、塩が辛すぎて食べられないので、一晩おいた後に、取り出し水で塩を洗い流し、水を入れたボウルに入れて1時間ほど置く。この塩抜きの時間で塩味が決まるので、確実なのは肉を少し切って、火を通して味見してみるのがいい。今回は1時間塩抜きをしたけど、ほんのちょっと塩辛い気がしたので、あと30分しても良かった気がしてる。
• 塩抜きが終わったら、いよいよ火を使って調理を始める。燻製のやり方にもいろいろあるようだけど、今回は、最初、肉にある程度火が通るまではチップは使わず、ある程度火が通った後に、チップで燻製をすることにした。
• まずは、ある程度深みのある鉄の鍋の上に鉄の網を敷き、そこに肉がひっつきにくいようにオリーブオイルを塗ってから肉を置く。そして、2つのレンガに載せた鉄の鍋を、キャンプ用の固形燃料で熱して、肉の上には鍋のフタをする。イメージとしては、熱風で肉に火を通す感じ。今回は野外でしたけど、室内でも換気扇の近くでやればできた気がする。

• 固形燃料一個で約1時間火が燃え続けるので、一個を使いきるまで熱する。この段階である程度火は通っているけど、見た感じは少し生の部分があるようだった。
• 次にいよいよ燻製開始、鍋の底に落ちた油等を綺麗に掃除して、アルミホイルを敷き、そこに桜チップを手づかみでふた握りくらい入れる。煙ができるだけ充満するように、ちょうど家にあった、陶器製の大きなフタ付きの底が空いた壺みたいな物を鍋の上にかぶせて使った。煙が外に逃げないようにする囲いは、別に大きなアルミ缶でもなんでもいいと思う。熱処理するときに使った鍋だけ使ってもできたと思う。熱処理の時と同じく、レンガの間に固形燃料を入れて、燃え尽きるまで待つ。
• 観察していると、煙がモクモクとフタの隙間から出てきて、いい香りがしてきた。チップは放っておいても自然と熱せられて煙が出てくるので、チップに火をつけたりする必要は無かった。固形燃料が燃え尽きてから中身を取り出してみると、下の写真のようにいい感じに色がついている。

• ちょっとだけ切って味見をしてみるとめちゃくちゃ美味しくてびっくりした。今まで燻製を食べたことはあるんだけど、スモークと塩味の組み合わせは暴力的に美味しい、とこの時初めて気づいた。
• いろいろ調べてみると、この後、さらに一晩冷蔵庫においてから、オリーブオイル等を塗りオーブンで軽く焼いてから食べると美味しいとのこと。実際にこれもやってみたけど、燻製直後の熱々がやっぱりいちばん美味しいように感じた。再度オーブンで焼いて食べても十分に美味しいけど。

グーグルのGAE(appengine)のアプリケーション設定画面でパフォーマンスを設定するスライドバーが2つあるんだけど、そこにある調整用のスライドが各バー1個から2個に増えていた。意味がわからないのでしょうがなく英語のマニュアルを見てみると、これは課金設定をONにした場合のみ出現するらしい。そういえば、この前課金設定をONにした気がする・・。

で調べたところ。

Idle Instancesのバー設定は、
上のバーが最小インスタンス数、下のバーが最大インスタンス数を設定する。1つのインスタンスで1つの仕事をするので、同時に何十個立ち上げると並列でいろんなことができるけど、料金は高くなるという仕組みらしい。最小インスタンス数を調整すると常にインスタンスが動いていることになるので、この設定は課金してないと出来ないという理由がわかった。できるだけコストを下げるには、上のバーはAutomatic、下のバーは1に設定する。これだと最大でもインスタンスは１しか動かず必要ないときには０になる。最小を１に設定してしまうと常に1個立ち上がった状態になる。

Pending Latencyのバー設定は、上の下の違いがよくわからず
とりあえず、Pending Latencyというのは、インスタンスに空きがない時に、どのくらいの時間待つと、新しいインスタンスを立ち上げるか？の設定で下のバーはその待ち時間の最大を設定。なので、最大の15ｓにすると一番コストは低くなるはず。15ｓとAutomaticがすぐ近くにあるからなにか変な感じがするがたぶんこの理解であっているはず・・・。上のバーも時間を長くするほどコストは下がるようなので、

結局設定は

Pending Latency: ( 15.0s – 15.0s )

とした。まだイマイチ使い方がわかっていないので、無料期間（最初300ドル分の無料クーポンを貰えた）の間にいろいろ試しておこう。