Search

Tato práce se zabývá možnostmi použití NoSQL databáze MongoDB jako úložiště pro data, která jsou v Google App Engine SDK ukládána databázovými stuby - rozhraními pro simulaci produkčního databázového prostředí v Google App Engine. Existující stuby nejsou optimalizovány pro větší zátěž a při větším množství uložených dat značně zpomalují vývoj a testování celé aplikace. Práce analyzuje vlastnosti MongoDB a platformy Google App Engine se zaměřením na datové úložiště Google Datastore. Předmětem další analýzy je rozhraní pro implementaci databázových stubů v SDK. Výsledkem práce je návrh a implementace nového výkonnějšího stubu využívajícího MongoDB, který je plně integrovatelný do Google App Engine SDK., In this thesis, there are discussed use-cases of NoSQL database MongoDB implemented as a datastore for user data, which is stored by Datastore stubs in Google App Engine SDK. Existing stubs are not very well optimized for higher load; they significantly slow down application development and testing if there is a need to store larger data sets in these storages. The analysis is focused on features of MongoDB, Google App Engine NoSQL Datastore and interfaces for data manipulation in SDK - Datastore Service Stub API. As a result, there was designed and implemented new datastore stub, which is supposed to solve problems of existing stubs. New stub uses MongoDB as a database layer for storing testing data and it is fully integrated into Google App Engine SDK.

Práce se zabývá návrhem a implementací webové hry, kterou může hrát více hráčů přes síť internet. Stěžejním prvkem hry je budování ekonomiky, hráči však spolu mohou i spolupracovat (obchodování) a hrát proti sobě (souboje). Pro perzistentní úložiště postupu je použita NoSQL databáze, kde v práci je popsán její návrh a implementace. Mimo reálných hráčů se ve hře vyskytují agenti/boti, kteří hru hrají automatizovaně pomocí stavových automatů vygenerovaných genetickými algoritmy. V práci je popsán princip návrhu a fungování jak genetických algoritmů, tak samotných stavových automatů., Thesis describes design and implementation of a web browser game, which can be played by multiple players via the internet. The main goal is to manage the economy, although players can cooperate (trading) or play against each other (battles). NoSQL database is used for persistent storage of progress, which is also described in the thesis. Apart from human players there are also agents/bots, which play the game autonomously via state machines generated by genetic algorithms. Paper describes design and functionality of either the genetic algorithms, but also the state machines.

Tato práce se zabývá možnostmi použití NoSQL databáze MongoDB jako úložiště pro data, která jsou v Google App Engine SDK ukládána databázovými stuby - rozhraními pro simulaci produkčního databázového prostředí v Google App Engine. Existující stuby nejsou optimalizovány pro větší zátěž a při větším množství uložených dat značně zpomalují vývoj a testování celé aplikace. Práce analyzuje vlastnosti MongoDB a platformy Google App Engine se zaměřením na datové úložiště Google Datastore. Předmětem další analýzy je rozhraní pro implementaci databázových stubů v SDK. Výsledkem práce je návrh a implementace nového výkonnějšího stubu využívajícího MongoDB, který je plně integrovatelný do Google App Engine SDK., In this thesis, there are discussed use-cases of NoSQL database MongoDB implemented as a datastore for user data, which is stored by Datastore stubs in Google App Engine SDK. Existing stubs are not very well optimized for higher load; they significantly slow down application development and testing if there is a need to store larger data sets in these storages. The analysis is focused on features of MongoDB, Google App Engine NoSQL Datastore and interfaces for data manipulation in SDK - Datastore Service Stub API. As a result, there was designed and implemented new datastore stub, which is supposed to solve problems of existing stubs. New stub uses MongoDB as a database layer for storing testing data and it is fully integrated into Google App Engine SDK.

Práce se zabývá návrhem a implementací webové hry, kterou může hrát více hráčů přes síť internet. Stěžejním prvkem hry je budování ekonomiky, hráči však spolu mohou i spolupracovat (obchodování) a hrát proti sobě (souboje). Pro perzistentní úložiště postupu je použita NoSQL databáze, kde v práci je popsán její návrh a implementace. Mimo reálných hráčů se ve hře vyskytují agenti/boti, kteří hru hrají automatizovaně pomocí stavových automatů vygenerovaných genetickými algoritmy. V práci je popsán princip návrhu a fungování jak genetických algoritmů, tak samotných stavových automatů., Thesis describes design and implementation of a web browser game, which can be played by multiple players via the internet. The main goal is to manage the economy, although players can cooperate (trading) or play against each other (battles). NoSQL database is used for persistent storage of progress, which is also described in the thesis. Apart from human players there are also agents/bots, which play the game autonomously via state machines generated by genetic algorithms. Paper describes design and functionality of either the genetic algorithms, but also the state machines.

Tato práce se zabývá možnostmi použití NoSQL databáze MongoDB jako úložiště pro data, která jsou v Google App Engine SDK ukládána databázovými stuby - rozhraními pro simulaci produkčního databázového prostředí v Google App Engine. Existující stuby nejsou optimalizovány pro větší zátěž a při větším množství uložených dat značně zpomalují vývoj a testování celé aplikace. Práce analyzuje vlastnosti MongoDB a platformy Google App Engine se zaměřením na datové úložiště Google Datastore. Předmětem další analýzy je rozhraní pro implementaci databázových stubů v SDK. Výsledkem práce je návrh a implementace nového výkonnějšího stubu využívajícího MongoDB, který je plně integrovatelný do Google App Engine SDK., In this thesis, there are discussed use-cases of NoSQL database MongoDB implemented as a datastore for user data, which is stored by Datastore stubs in Google App Engine SDK. Existing stubs are not very well optimized for higher load; they significantly slow down application development and testing if there is a need to store larger data sets in these storages. The analysis is focused on features of MongoDB, Google App Engine NoSQL Datastore and interfaces for data manipulation in SDK - Datastore Service Stub API. As a result, there was designed and implemented new datastore stub, which is supposed to solve problems of existing stubs. New stub uses MongoDB as a database layer for storing testing data and it is fully integrated into Google App Engine SDK.

Práce se zabývá návrhem a implementací webové hry, kterou může hrát více hráčů přes síť internet. Stěžejním prvkem hry je budování ekonomiky, hráči však spolu mohou i spolupracovat (obchodování) a hrát proti sobě (souboje). Pro perzistentní úložiště postupu je použita NoSQL databáze, kde v práci je popsán její návrh a implementace. Mimo reálných hráčů se ve hře vyskytují agenti/boti, kteří hru hrají automatizovaně pomocí stavových automatů vygenerovaných genetickými algoritmy. V práci je popsán princip návrhu a fungování jak genetických algoritmů, tak samotných stavových automatů., Thesis describes design and implementation of a web browser game, which can be played by multiple players via the internet. The main goal is to manage the economy, although players can cooperate (trading) or play against each other (battles). NoSQL database is used for persistent storage of progress, which is also described in the thesis. Apart from human players there are also agents/bots, which play the game autonomously via state machines generated by genetic algorithms. Paper describes design and functionality of either the genetic algorithms, but also the state machines.

Tato práce se zabývá možnostmi použití NoSQL databáze MongoDB jako úložiště pro data, která jsou v Google App Engine SDK ukládána databázovými stuby - rozhraními pro simulaci produkčního databázového prostředí v Google App Engine. Existující stuby nejsou optimalizovány pro větší zátěž a při větším množství uložených dat značně zpomalují vývoj a testování celé aplikace. Práce analyzuje vlastnosti MongoDB a platformy Google App Engine se zaměřením na datové úložiště Google Datastore. Předmětem další analýzy je rozhraní pro implementaci databázových stubů v SDK. Výsledkem práce je návrh a implementace nového výkonnějšího stubu využívajícího MongoDB, který je plně integrovatelný do Google App Engine SDK., In this thesis, there are discussed use-cases of NoSQL database MongoDB implemented as a datastore for user data, which is stored by Datastore stubs in Google App Engine SDK. Existing stubs are not very well optimized for higher load; they significantly slow down application development and testing if there is a need to store larger data sets in these storages. The analysis is focused on features of MongoDB, Google App Engine NoSQL Datastore and interfaces for data manipulation in SDK - Datastore Service Stub API. As a result, there was designed and implemented new datastore stub, which is supposed to solve problems of existing stubs. New stub uses MongoDB as a database layer for storing testing data and it is fully integrated into Google App Engine SDK.

Práce se zabývá návrhem a implementací webové hry, kterou může hrát více hráčů přes síť internet. Stěžejním prvkem hry je budování ekonomiky, hráči však spolu mohou i spolupracovat (obchodování) a hrát proti sobě (souboje). Pro perzistentní úložiště postupu je použita NoSQL databáze, kde v práci je popsán její návrh a implementace. Mimo reálných hráčů se ve hře vyskytují agenti/boti, kteří hru hrají automatizovaně pomocí stavových automatů vygenerovaných genetickými algoritmy. V práci je popsán princip návrhu a fungování jak genetických algoritmů, tak samotných stavových automatů., Thesis describes design and implementation of a web browser game, which can be played by multiple players via the internet. The main goal is to manage the economy, although players can cooperate (trading) or play against each other (battles). NoSQL database is used for persistent storage of progress, which is also described in the thesis. Apart from human players there are also agents/bots, which play the game autonomously via state machines generated by genetic algorithms. Paper describes design and functionality of either the genetic algorithms, but also the state machines.

Tato práce se zabývá možnostmi použití NoSQL databáze MongoDB jako úložiště pro data, která jsou v Google App Engine SDK ukládána databázovými stuby - rozhraními pro simulaci produkčního databázového prostředí v Google App Engine. Existující stuby nejsou optimalizovány pro větší zátěž a při větším množství uložených dat značně zpomalují vývoj a testování celé aplikace. Práce analyzuje vlastnosti MongoDB a platformy Google App Engine se zaměřením na datové úložiště Google Datastore. Předmětem další analýzy je rozhraní pro implementaci databázových stubů v SDK. Výsledkem práce je návrh a implementace nového výkonnějšího stubu využívajícího MongoDB, který je plně integrovatelný do Google App Engine SDK., In this thesis, there are discussed use-cases of NoSQL database MongoDB implemented as a datastore for user data, which is stored by Datastore stubs in Google App Engine SDK. Existing stubs are not very well optimized for higher load; they significantly slow down application development and testing if there is a need to store larger data sets in these storages. The analysis is focused on features of MongoDB, Google App Engine NoSQL Datastore and interfaces for data manipulation in SDK - Datastore Service Stub API. As a result, there was designed and implemented new datastore stub, which is supposed to solve problems of existing stubs. New stub uses MongoDB as a database layer for storing testing data and it is fully integrated into Google App Engine SDK.

Tato práce se zabývá možnostmi použití NoSQL databáze MongoDB jako úložiště pro data, která jsou v Google App Engine SDK ukládána databázovými stuby - rozhraními pro simulaci produkčního databázového prostředí v Google App Engine. Existující stuby nejsou optimalizovány pro větší zátěž a při větším množství uložených dat značně zpomalují vývoj a testování celé aplikace. Práce analyzuje vlastnosti MongoDB a platformy Google App Engine se zaměřením na datové úložiště Google Datastore. Předmětem další analýzy je rozhraní pro implementaci databázových stubů v SDK. Výsledkem práce je návrh a implementace nového výkonnějšího stubu využívajícího MongoDB, který je plně integrovatelný do Google App Engine SDK., In this thesis, there are discussed use-cases of NoSQL database MongoDB implemented as a datastore for user data, which is stored by Datastore stubs in Google App Engine SDK. Existing stubs are not very well optimized for higher load; they significantly slow down application development and testing if there is a need to store larger data sets in these storages. The analysis is focused on features of MongoDB, Google App Engine NoSQL Datastore and interfaces for data manipulation in SDK - Datastore Service Stub API. As a result, there was designed and implemented new datastore stub, which is supposed to solve problems of existing stubs. New stub uses MongoDB as a database layer for storing testing data and it is fully integrated into Google App Engine SDK.