Kubernetes Meetup Tokyo #40 https://k8sjp.connpass.com/event/206303/
ローカルマシンにコンテナとKubernetes環境などを構築する「Podman Desktop 1.5」リリース。導入設定が容易に、コマンドパレットも使いやすく Red Hatは、GUIでDockerコンテナやKubernetesの操作を可能にするオープンソースのデスクトップアプリケーション「Podman Desktop 1.5」のリリースを発表しました。Windows、Mac、Linuxに対応します。 #Podman Desktop 1.5 is here, offering faster onboarding with guided setup and configuration and deeper insights with an expanded summary tab for #Kubernetes pods. Check out these features and more
こんにちは、スタディサプリ ENGLISH SREグループの大島です。 オンライン英語学習サービスであるスタディサプリ ENGLISHは2015年10月のリリース1)当時は英語サプリという名前でリリースしていましたから5年が経ち、おかげさまでサービスを拡充させることができています。リリース当初からインフラにはコンテナを採用し、長い間AWSのコンテナオーケストレーションサービスのAmazon Elastic Container Service(以下、ECS)で運用してきましたが、この度ECSからAmazon Elastic Kubernetes Service(以下、EKS)に移行しました。 今回の記事では、その歴史の変遷となぜEKSにしたのかというところを書いていきたいと思います。 コンテナと歩んできた5年間 まず、ECSからEKSに移行しようと思ったきっかけの前に、インフラの歴史を少し振
DockerCon 2021 にあわせて、ひさびさに開催された「Docker Meetup Tokyo」 DockerConの振り返りのほか、Docker 20.10の新機能や、大幅に新しくなったDocker Composeについてお知らせします。ゴリラ氏からは、Docker Composeの概要について発表がありました。 Docker CLIに梱包された新しいdocker compose ゴリラ氏:「新しいDocker Compose」と題して発表します。よろしくお願いします。 軽く自己紹介をします。ゴリラと申します。好きなものはGo、Vim、Dockerとかで、最近はちょっとDenoにハマっています。趣味はVimのプラグインだったり、Goを使ったCLIだったり、開発が多いです。あとは興味がある分野の勉強だったり、記事を書いたりです。最近はジムに行っていて、ムキムキな体を目指しています。
当記事は みずほリサーチ&テクノロジーズ × G-gen エンジニアコラボレーション企画 で執筆されたものです。 G-gen の佐々木です。当記事では、Google Cloud (旧称 GCP) でマネージドな Kubernetes クラスタを使用することができる Google Kubernetes Engine (GKE) を解説します。Amazon Elastic Kubernetes Service (EKS) や Azure Kubernetes Service (AKS)など、kubenetes をマネージドに提供するサービスは存在しますが GKE はそれらの中でもよい評判を耳にします。例えばマスターノードの料金が不要、起動が早いといった具合です。GKE は Google Cloud 採択の理由たりえるサービスのため、優先的に仕様を調査することにしました。 Google Kube
「Elastic Cloud on Kubernetes」が正式版に。ElasticsearchやKibanaなどをKubernetes環境にデプロイ、Operatorにより運用も容易に Elasticは、ElasticsearchやKibanaなどをKubernetes対応としてパッケージングした「Elastic Cloud on Kubernetes」を正式版としてリリースしたことを発表しました。 We're proud to announce that #ElasticCloud on #Kubernetes (ECK) is now generally available! With ECK, users have a seamless way to deploy, manage, and operate the #ElasticStack on Kubernetes. Learn
Twitterフォロー&条件付きツイートで「バリーくんぬいぐるみ」を抽選で20名にプレゼント! 応募期間は2019/11/29~2019/12/31まで。詳細はこちらをご覧ください。 今すぐツイートするならこちら→ フォローもお忘れなく! 【IIJ 2019 TECHアドベントカレンダー 12/12(木)の記事です】 久しぶりに書きました。 どうもこんばんわ。九州支社で働くとみです。お久しぶりです。 実は2016年に一つ記事を投稿したのですが、実に3年半経過した今になってアドベントカレンダーの話が聞こえてきたので、久方ぶりに書いてみることにしました。 当時はこんな記事なんかを書いてたわけですが、この記事を書いてから3年間色々あったので、その中の一つを書いてみようかなと思います。 3年間で覚えたことを並べてみる 2016年当時はTHE ON-PREMISEと言われてもおかしくないような、どイ
ただ、サーチリストがこうなっているのは利便性のためだけではなく、もっと切実な理由があります。 サーチリストとndots DNSの一般的な名前解決のルールとして、こんな風に覚えている方もいるかもしれません。 名前にピリオドが含まれていたら、FQDNとみなしてサーチリストを参照せずに名前解決を行う 名前にピリオドが含まれていなければ、サーチリストのドメインを末尾に連結して名前解決する 例えば、こんな具合です。 $ ping myhost # ピリオドが含まれていないため、myhost.example.comが名前解決される PING myhost.example.com (192.168.0.1) 56(84) バイトのデータ 64 バイト応答 送信元 myhost.example.com (192.168.0.1): icmp_seq=1 ttl=57 時間=12.4ミリ秒 $ ping w
As someone makes more money, expenses once considered luxuries can suddenly become seen as necessities: It’s called lifestyle creep. In the world of software development, we can suffer from a similar affliction: stack creep. Where hardware limitations once restricted developers to a minimalist approach, increased processing power, memory, and storage have led many down a more maximalist path. It’s
こんにちは、ぐるなびのインフラを担当している飯田です。 私の所属するグループでは、ぐるなび全体のサイトインフラの構築や運用を行っています。 私自身は、新卒で入社して今年で四年目となります。現在は、ぐるなび全体の仮想基盤やコンテナ基盤の運用、IaCなどを主に担当しています 。 今回は、我々が開発し提供している社内システムをコンテナ化し、そこでどういう技術に取り組んでいるかという話をしたいと思います。 インフラが提供する社内システムとは ぐるなびでは、サーバの払い出しやミドルウェアの設定変更などが発生する度にインフラへ依頼し、それに対してインフラが対応するフローをとっています。 このフローだと間接工数が増え、サービスの開発スピードが遅くなるなどの課題がありました。 そのため、開発効率やスピードの向上のため一部のオペレーションに対してGUI化やAPI化を実施し、社内システムとして提供しています。
まだ機能的に足りないところもあるが、頑張ったら使える感覚だった。 githubにもfeedbackが送れる所があれば送ろうと思う。 circleciでやっていたことはざっくり書くと以下。 test系 golangのbuild/lint/test helm chartのlint helm templateで吐き出されたyamlのlint build系(only master) base imageのbuild & push k8s上で動かすprod imageのbuild & push deploy系(only master) GKE上にhelm secrets upgrade これをgithub actionsに移行した際にcircleciとの差分を感じた機能は以下。 slack通知 自分のリポジトリでは未実装、デフォルトは失敗するとメール通知が来る 未確認だが多分いろいろな人がbeta向
TLDR 開発体験が良くなると CI のコストも減る 不必要なジョブ実行を減らし、割れ窓を直すことから始めると良い Self-hosted runners ではクラウドコスト最適化の一般的なプラクティスも併用する GitHub Actions のコスト構造 GitHub-hosted runners GitHub が提供するインフラを利用する。一般的なクラウドより高めの料金設定になっている 1分単位で課金される。ジョブの実行時間が数秒間でも1分間で課金されるので注意 Public repository は無料、Private repository は従量課金になっている Organization 内で利用料金が合算されて翌月請求される。Organization Owner なら請求レポート (CSV) をダウンロードできる Self-hosted runners GitHub では課金され
これは何 Kubernetes クラスタ管理者とアプリケーション開発者が分業しているプロジェクトで,開発者が必ずしも Kubernetes に詳しくない場合を想定し,開発時に使いそうな kubectl のコマンドをまとめたものです。 クラスタ管理者から開発者にこのドキュメントを適宜改変して渡し,開発者がある程度自立して操作できるようになることで,管理者への問い合わせ負荷を減らすのが狙いです。 場合によってはハンズオンで講座を開いてもよいでしょう。 ドキュメント案 ここでは Amazon EKS でクラスタを構築する場合の例を示します。 別のインフラに構築している場合は適宜書き換えてください。 事前準備 インストール kubectl AWS CLI AWS 環境設定 AWS CLI からアカウントを操作できるような設定方法を書きましょう。 コンテキスト作成 操作する対象の Kubernete
こんにちはあんどう(@t_andou)です。 今回はKubernetesを使って並列処理させた記録です。 まだ「とりあえずそれっぽく動くまで試してみた」という段階で、kubernetesを理解できてはいないので自分用のメモを公開しているという認識でご覧ください。 間違っている部分や、よりスマートなやり方がありましたらご指摘いただけると幸いです。 この記事の概要 機械学習に使う特徴量の作成で1週間かかりそうな処理を10分くらいで終わらせられないかと考え、GKE(=GoogleのKubernetes環境)を使い試行錯誤した記録です。 今回は一部失敗して完了時間が1.5時間になったものの、設定を上手く出来れば15分程度で終わる見込みです。 対象読者 ・Kubernetesの概要は知っているくらいのレベルの人 ・KubernetesのJobを使った並列処理をしたい人 目次 この記事の概要 対象読者
はじめに 世の中ではGrafana Weekということで、Raspberry Pi 5複数台をクラスタリングしてKubernetesを作成し、Grafanaを載せてみたいと思います。 というのは冗談ですが、最近趣味で安価に常駐プロセスをデプロイできるホスティング環境に悩んでいました。常駐しないなら最近はゼロコールドスタートなV8 Isolateを使ったCloudflare WorkersやDeno Deployが無料枠が大きくいい感じです。 一方常駐プロセスはHerokuの無料プランがなくなりました。AWS AppRunnerは起動時間を人間が稼働している時間のみに絞っても10$はかかります。fly.ioは、Legacy hobby planでCPU-1x 256mb VM 3つと3 GB 永続ボリュームストレージは無料で扱えます。fly.ioはCLIもよくできているので、軽い検証の場合こ
目次 アーキテクチャ フロントエンド・バックエンドアーキテクチャ 分析アーキテクチャ レコメンデーションアーキテクチャ 最後に 「タベリー」は株式会社10Xが提供するパーソナルな献立を推薦するアプリです。iOSとAndroidとWebで提供しています。先日、プレスリリースで「オンライン注文機能リリース」と「2.5億円の第三者割当増資を実施したこと」をお知らせしました。献立作成、献立からの買い物リスト作成、買い物リストをネットスーパーで注文、料理を作るということがタベリー1つでできます。特にこの「オンライン注文機能」はいままでネットスーパーの商品を1つ1つ選択して注文していたものを、自動でカートに追加し注文できるのでとても便利です。 10Xではよりよいチームを目指しメンバーを募っています。エンジニアも募集しています。チームがどのように開発しているかは社長の矢本さんが書いた「10Xなプロダクト
Programming Kubernetesの紹介 「Programming Kubernetes」はO’Reilly社から出版されているKuberntesのアーキテクチャやCustom Controllerの実装、Custom API Serverの実装などについて掘り下げている本です。 Kubernetesのハイレベルアーキテクチャに触れている本は、日本語でもいくつかありますが、ソースベースのローレベルアーキテクチャで触れている本は本書しかないのではないかと思います(私が知らないだけかもしれません)。 著者は元Red Hat → AWSのDeveloper AdvocateのMichael HausenblasさんとRed Hatのprincipal engineerのStefan Schimanskiさんです。 www.oreilly.com 2019/07/21に購入し、2019/
こんにちは。ABEJAのインフラ管理してる村主 @rwle1221 です。 本ブログは Datadog Advent Calendar 2019 の8日目です。 今日は ABEJA Platform というプロダクトで、なぜ Prometheus から Datadog に変えたのか。というお話したいと思います。 一人の方でも採用基準の参考になればと思います。 第一フェーズ:実は元々Datadogを使っていた 実は Prometheus の前は Datadog を使っていました。 なぜ Datadog を使っていたかというと、Za○bix や Na○ios などは古い思想なので使う気になれなかったという単純な理由です。 ただ、 Datadog は $18/host という値段で 当初は数十台だったので数万円ほど発生していました。やはり少し高いなという印象です。 第二フェーズ:Promethe
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