はじめに WSL2（Windows Subsystem for Linux 2）は、Microsoft Windows上でLinuxカーネルを直接実行できるようにする機能です。 この記事ではWSL2環境にDockerを導入しGPUを用いた機械学習環境を構築する手順を紹介します。 構築イメージは以下の図の通りです。NvidiaGPUを搭載したマシンにWSL2環境を構築します。Dockerを用いてコンテナを用意し、CUDAは各コンテナ内のCUDA Toolkitを用いて利用します。 今回開発するPCのスペックは以下の通りです。 Windows 11 Windows version: 22H2 GPU：NVIDIA Geforce RTX 3060 12GB 設定 1. WSL2を有効化 デフォルトではWSL2環境が無効化されている可能性があるので、始めに有効化しておきましょう。 「コントロール
はじめに VSCode + Python + Poetry + Docker(docker-compose)でdev-containerを作成して開発を行っていました。 Dockerを勉強し、イメージの軽量化に関する記事を読んでいると、自分が使っているコンテナイメージのサイズが気になりました。 docker images > REPOSITORY TAG IMAGE ID CREATED SIZE > dev-container latest a9b8e3df9087 2.31GB 2.31GB！？ サーバとしてアプリを動かしていないのにここまで大きいなんて… というわけで勉強も兼ねて、イメージの軽量化に取り組みました。 イメージが軽量であるメリット ストレージの節約 これは言わずもがなだと思います。 限られたリソースを有効に使うことができます。 ビルド時間の短縮 Dockerは環境を作っ
はじめに この記事は、過去100人以上の研修生にDocker Desktopをインストールしてもらった際の 実際のトラブルと対処方法をまとめたものです。 インストール 別記事でまとめています。 インストールのトラブル Docker Desktopインストールでのトラブル内容と対処方法です。 共通 インストールのトラブルは、以下で解決することが多いので、まずは試してみましょう。 WSL2アップデート （Windows11 Homeの場合） Docker Desktop再インストール PC再起動 WSL2アップデート コマンドプロンプトを「管理者として実行」で開く 「wsl --update」、「wsl --shutdown」をコマンドプロンプトで実行する Docker Desktop再インストール 一時データが影響する可能性があるので、削除も行います。 Docker Desktopアンインス
はじめに AWS Lambdaを使ってデプロイするときに、 Dockerイメージを使って、デプロイしたいケースがありました。 すでに、動いているLambdaをLambda Dockerへ変更する際に、 つまずきポイントがあったので、備忘録として、残しておきます Lambdaでコンテナイメージを利用とは？ Lambdaには、通常のLambda(ソースコードのみを記述するタイプ)と Dockerイメージを利用するパターンが存在する ※Dockerイメージは、ECRから参照し、Lambda上で実行が出来る なぜDockerイメージを使うのか？ 通常のLambdaとLambda Dockerには、仕様の一部に違う部分が存在している 今回、Lambda Dockerを利用したいと考えたのは、 通常のLambdaよりも、大きいパッケージを展開できる為 ●Lambda 50 MB (圧縮、直接アップロー
対象者 Docker使いたいけどよくわからない Docker使い始めたけどコマンド言われるがままに打っていてよくわかってない コマンドと動作を図示で理解したい こんな人の理解の一助になれば幸いです。 (前提条件: docker version 26.0.2) Dockerコマンドを可視化してみた 勝手にローカルのPCをmacにしているのはご愛嬌です ※2024/5/16 9時訂正版の画像に差し替え コメントで間違いを指摘していただきありがとうございます🙇 細かいオプションなどは一旦無視してライフサイクルの部分を抜き出してみました。 Docker imageの操作 dockerの肝となるコンテナは、imageから生成します。 そのimageは、 docker hubからpullしてくる dockerfileからbuildする この2択で生成します。 コマンドは、 など、 docker i
どうも GitHub Actions 上で Docker ビルドを行うと時間がかかるなぁと感じていました。 かなり軽量の Go の Web アプリケーションを Docker イメージにしてプッシュするプロセスなのですが、全体で 3 分ほどかかっています。 今回はその速度改善を行ったので、得た知見を記事にしたいと思います。 最終的に、ケース次第では以下のような結果を出すことができました。 ※ケース = go のソースコードのほんの一部を変更してワークフローを実行する。 go.mod など依存関係に変化はない。 go build: 60秒 → 1秒 docker/build-push-action ステップ: 2分30秒 → 30秒 ワークフロー: 3分 → 1分 前提 go build は Dockerfile のステップで行っており、イメージとして以下のような内容になっています。 FROM
はじめに Docker環境でバッチ処理を実装するために、コンテナ内でcronを実行する方法について書きます。 コンテナ内でcronを実行する際は、ホスト側から設定した環境変数を読み込んでいないため、それを読み込むための工夫が必要になります。 今回はスクリプトファイルを作成・実行し、cron実行時前に環境変数を読み込む方法で実装してみました。 また、cronを専用の別コンテナに立てて実行する方法もありますが、今回は別プロセス(php)のコンテナ内にcronをインストールして実行する方法で実装しています。 この方法以外にもcronを実行できる方法はいくつかあると思いますが、１つの例として参考にしていただけると幸いです。 また、不備がありましたら是非ご指摘いただけると幸いです。 環境 Docker Compose version v2.22.0 Docker Image: php version
コンテナイメージなのにブート可能な新技術による「Image mode for Red Hat Enterprise Linux」、Red Hatが発表。レジストリなどのコンテナ関連ツールがそのまま利用可能
コンテナイメージなのにブート可能な新技術による「Image mode for Red Hat Enterprise Linux」、Red Hatが発表。レジストリなどのコンテナ関連ツールがそのまま利用可能 Dockerコンテナで使われるコンテナイメージは、そもそもOSのカーネルなどが含まれていないためそれ単体で実行することはできず、コンテナに対応したOSの上にデプロイすることで実行されます。 このコンテナイメージのフォーマットは業界標準の「OCIコンテナ」（Open Container Initiativeコンテナ）として標準化されていますが、このOCIコンテナのフォーマットを守りつつ、ベアメタルサーバ上でブート可能な「ブータブルコンテナイメージ」の開発が進められています。 ブータブルコンテナイメージとは？ ブータブルコンテナイメージは、カーネルやデーモンなどの単独で実行可能なOSとしての
BuildKit Builder エンジン、Dockerfile 1.4 フロントエンド、 Docker Buildx CLI の新しいバージョンをリリースしました。これらのそれぞれには、多くの新機能が付属しています。 このブログ投稿では、そのうちの1つであるDockerfilesの新しいコピーモードを示し、Dockerfilesでそれを使い始める必要がある理由を説明します。 Dockerfile 1.4 リリースでは、ビルドコンテキストまたは別のステージからファイルをコピーするためのコマンド ADD とコマンドが、 COPY 新しいフラグ '–link' を受け入れるようになりました。このフラグを使用すると、キャッシュ セマンティクスが大幅に向上し、新しい基本イメージの上にビルドを再構築せずに 2 日目の高速リベースを実行できます。 このフラグを使用するには、Dockerfile の先頭
今時のアプリ開発において、コンテナは避けて通れないものになっています。そして数多くあるコンテナ実行環境の中でも、デファクトスタンダードと言えるのがDockerです。そんなDockerのイメージですが、皆さんは正しくビルドできていますか? そのコンテナは無駄に太っていませんか? 効率よく最短時間でビルドできていますか? セキュリティは大丈夫ですか? 今回はDockerfileの書き方をテーマに、「今さら聞けない」Docker入門をお届けします。
みなさん、お久しぶりです。A7です。ここ数か月いろいろと忙しくてなかなか記事を書けてませんでした。 松尾研LLM講座の記事もそのうちだすのでお待ちください そして今もまだ忙しいので、今回の記事もまたぱっとまとめます。笑 自己紹介 データサイエンティストを目指して日々勉強している、慶應義塾大学大学院理工学研究科1年生（2024.05.01時点） 取得資格、コンペ優勝経験など、リアルタイムの情報は👇👇👇をみてね X: @A7_data←普段はXで活動しています。ありがたいことに、フォロワーは6500人を超えました😌 プロフィールページ👇👇👇 X👇👇👇 背景 Kaggleやりたい！ってなってた。 Kaggleはデータサイエンティストなら知らない人はいない、世界一のデータサイエンスコンペティションプラットフォーム。 世界の第一線で働くデータサイエンティストの方も多く参加されてお
ラズパイでLLM 普通にローカル動きました。Raspberry Pi 5です。DockerでOllamaを動かしています。簡単にメモします。 ラズパイのセットアップ 以下でラズパイの基本的なセットアップをします。 Dockerをセットアップします。 Ollamaセットアップ 続いてOllamaをセットアップします。ラズパイでDockerを使えば、以下コマンドを実行するだけでOllamaをインストールできます。 $ docker run -d -v ollama:/root/.ollama -p 11434:11434 --name ollama ollama/ollama
Secure your container build and publish with .NET 8 - .NET Blog
.NET 8 raises the bar for container security for .NET container images and SDK tools. The SDK produces application images that align with industry best practices and standards, by default. We also offer additional security hardening with Chiseled images for an extra layer of protection. dotnet publish will generate a container image for you and configure it as non-root by default. It’s easy with .
ローカルLLMを手軽に楽しむ ローカルLLMを手軽に動かせる方法を知ったので紹介します。今まではLLMやPC環境（GPUの有無）に合わせてDocker環境を構築して動かしていました。 それが、OllamaとOpen WebUIというソフトを組み合わせることで、ChatGPTのように手軽にローカルでLLMを動かすことができます。参考にしたサイトなどは本記事の末尾で紹介します。特にもりしーさんの動画はきっかけになりました（感謝です）。 動かす方法として以下2つを紹介します。 Ollama単体で動かす方法（初心者向け） Ollama + Open WebUIでGUI付きで動かす方法（Dockerが分かる人向け） 初心者でとりあえずLLMを動かすのにチャレンジしたいという人は、1つ目のOllama単体で動かす方法にトライするのがおすすめです。 Dockerとか普段から使っているという人は、1をとば
version: '3.8' services: dynamodb-local: image: amazon/dynamodb-local ports: - "8000:8000" # ローカルポート8000をコンテナの8000ポートにマッピング volumes: - dynamodb-data:/home/dynamodblocal/data # データの永続化 command: "-jar DynamoDBLocal.jar -sharedDb -dbPath ./data" dynamodb-admin: image: aaronshaf/dynamodb-admin environment: DYNAMO_ENDPOINT: http://dynamodb-local:8000 ports: - "8001:8001" # ローカルポート8001をコンテナの8001ポートにマッピン
GitHub - remorses/docker-phobia: Analyze Docker images size
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Google Cloudで実践！ クラウドネイティブな開発 サービスメッシュを活用して、クラウドアプリケーションのオブザーバビリティを高める 本連載は、Google Cloudのアプリ開発とDBプロダクトにおけるスペシャリスト達が、Google Cloudプロダクトを利用した、クラウドネイティブな開発を実践する方法を解説しています。 第6回では、サービスメッシュについて紹介します。 主に対象となる読者は、クラウドを利用してアプリケーションを開発するエンジニア、またはその基盤を構築するエンジニア、サービス開発に携わるプロダクトマネージャーを想定しています。 マイクロサービスアーキテクチャの課題 これまでの連載ではクラウドネイティブなアプリケーションの開発について紹介しました。小さい独立して動作するサービスが連携するマイクロサービスアーキテクチャは、スケーラビリティ、独立した開発の容易さ、
はじめに Docker(compose) での MariaDB 利用方法です。 普段は、PostgreSQLを使うことが大半ではありますが、触ってみました＆書き残しメモです。 確認環境 WSL2(Ubuntu22.04.3 LTS) Docker (24.0.6) Docker Compose (2.4.1) MariaDB (10.11.6-jammy) フォルダ構成 [projectfolder] ├─ compose.yml ├─ Dockerfile ├─ conf.d │ └─ my.cnf └─ initsql └─ 10_sample1.sql services: db: build: context: . ports: # ポート設定 - '3306:3306' environment: # デフォルトのDB MARIADB_DATABASE: defaultdb # デフ
Deploying is pretty much the same experience as with Fly.io. Type one command, watch output scroll by as your Dockerfile is being built, uploaded to a registry, and then pulled down, and then your ENTRYPOINT and CMD are executed on the new container. It is not as pretty (we do pty and ANSI cursor right - kamal simply scrolls), but the end result is the same. I’ll likely build shell aliases (or mor
Meta（Facebook）が開発・公開しているオープンソースの生成AIモデル「Llama」シリーズに、新たな「Llama 3」が2024年4月19日に公開された。 Llamaは、OpenAIのGPT-4や、AnthropicのClaude 3などと異なり、モデルが一般に公開されており、誰でもモデルをダウンロードして、自分のPC/Macなどで、例えインターネットに接続されていなくても利用することが可能だ。 今回リリースされたLlama 3は、8B（80億）パラーメータ、70B（700億パラメータ）の2種類だ。 大型の70Bモデルは、いくつかのベンチマークによれば、OpenAIの最上位モデルであるGPT-4 Turboや、AnthropicのClaude 3の最上位モデルであるOpusには及ばないものの、GPT-3.5やClaude 3 Sonnet、Gemini 1.5 Proよりも優れた
Dockerを使ってMac上にLAMP(Linux + Apache + MySQL + PHP)環境を構築する方法を解説します。 Dockerのインストールがまだの方はこちらをご覧ください。 あわせて読みたい MacにDocker Desktopをインストールする手順 Macにおける開発環境の構築方法のひとつであるDockerをインストールする手順を解説しまーす。 環境 Mac mini (M1, 2020) macOS Sonoma 14.2.1 【Dockerのインストール】… 環境 Mac min (M1, 2020) macOS Sonoma 14.2.1 Docker Desktop 4.27.1 インストールするもの PHP 8.3 Apache 2.4.57 MySQL 8.3 phpMyAdmin 最新版 Docker Composeを使う 今回は、複数のコンテナをまとめ
概要 新しく買ったM3 Macbook Airでdockerを使ってMySQLの環境を構築しようとした際にエラーが出てしまい、少し躓いたので備忘録として残しておきます。 内容 起動させたいコンテナ 今回は、下記yamlファイルのコンテナを起動させようとしました。 version: '3.3' services: mysql: image: mysql:5.7 container_name: db-for-go command: - --character-set-server=utf8mb4 - --collation-server=utf8mb4_unicode_ci - --sql-mode=ONLY_FULL_GROUP_BY,NO_AUTO_CREATE_USER,NO_ENGINE_SUBSTITUTION environment: MYSQL_ROOT_USER: ${ROOT
Docker Desktopの代替となる「Podman Desktop 1.9」リリース。Macでの安定性や性能が大幅に向上したコンテナエンジン「Podman 5.0」を搭載
Red Hatが主導して開発するDocker互換のコンテナエンジンであるPodmanを搭載した、Docker Desktop代替となるGUIツール「Podman Desktop」の最新版「Podman Desktop 1.9」正式版がリリースされました。 Podman Desktopの主な機能 Podman Desktopは、デスクトップアプリケーションのGUIを通じて、コンテナの一覧、検索、実行、終了などの基本的な操作、コンテナイメージのビルド、コンテナレジストリへのコンテナイメージのプッシュやプルなどのライフタイムを通じた管理、ローカルでのKubernetes環境の実現、CPUやストレージの利用量の参照などを手軽に行えるツールです。 さらにDocker Dekstopの拡張機能を取り込むこともできます。 Podman Desktop 1.9の新機能 Podman Desktop 1.9
はじめに 本記事ではレベルアップしたいエンジニアが読んでおくべきQiita記事を紹介します。厳選に厳選を重ねた43記事です。全ての記事を読んでおく必要はありませんが、ちょっとでも「分からないな」「興味あるな」など思ったタイトルがあれば読んでみてください。 次の4種類に分類して紹介しています。参考にしてください。 フロントエンド バックエンド インフラ・Linux周りの知識 その他 それでは、早速紹介していきます！ 弊社Nucoでは、他にも様々なお役立ち記事を公開しています。よかったら、Organizationのページも覗いてみてください。 また、Nucoでは一緒に働く仲間も募集しています！興味をお持ちいただける方は、こちらまで。 フロントエンド まず最初はフロントエンドエンジニアに読んでおくべきとおすすめできるQiita記事を11個選びました！フロントエンドエンジニアとしての基礎が身に付く
雰囲気でDocker Composeを触っている状態から脱するために調べたこと（2023） - Activ8 Tech Blog
エンジニアの岡村です。 自分はサーバーがメインではなく、あまり業務でガッツリ触るわけでもないのですが、最近それなりに活用するようになってきました。しかし、ネット上の日本語情報を読んでいるだけではこれの書き方が正しいのかよく分からない、と悩むことが結構あったため、色々情報を漁ってみました。 この記事は、特に自分が気になった部分の調べた結果を記事に纏めてみたものです。対象読者はdocker-composeを雰囲気でupやdownは叩けるけどComposeファイルの書き方がよく分からんとなってる人です。 Docker Composeの概要とcompose.yaml、Compose Specの関係 compose.yamlの書き方は Compose Specに準拠すればOK Compose Specの場所 推奨のファイル名はcompose.yaml compose.yaml内にバージョンを記述する
Renovateはプロジェクトの依存関係の更新を自動化するツールです。 npmライブラリやGitHub Actions、Dockerイメージのバージョンなどを監視し、ライブラリアップデート用のPRの作成を行います。 Renovateは豊富な構文から柔軟な設定ができますが、プリセットと呼ばれるカスタマイズされた設定集を利用することもできます。 その中でconfig:best-practicesというRenovateが考えるベストプラクティスのプリセットが用意されています。 このプリセットを読み解くことで、Renovateがどのようにライブラリのバージョンを指定し運用するべきか知ることができます。 この記事ではconfig:best-practicesの設定を読み解き、どのようにライブラリの依存関係を扱うかを考えていきます。 config:best-practice で設定されている項目 執筆
GUIと日本語環境が使えるお手軽Docker環境の使い方
おすすめDocker環境 株式会社松尾研究所のからあげ（@karaage0703）です。以前環境構築方法として、Dockerを紹介しました。 上記記事では、Dockerのセットアップから基礎的な使い方までを厚く説明しました。その分、実際のDockerの使いこなしの部分やDockerfile、Docker Composeに関しては、紹介のみにとどまる形になってしまいました。 そのため、本記事では補足として、おすすめのDocker環境を題材に、活用方法に加えてDockerfileとDocker Composeの簡単な説明をしたいと思います。 GUIと日本語環境が使えるDocker環境 以前紹介した記事では、DockerのデメリットとしてGUIを使うケースが苦手と書きましたが、今回はその欠点を補うことができるようなDocker環境を紹介したいと思います。 ベースとなるのはWebtopというソフト
Dockerfileでコンテナの起動時に実行するコマンドを指定するためには、CMD命令を使用します。CMD命令には、以下の2つの書き方があります（今回はCMDを例として取り扱いますが、RUNやENTRYPOINTも同じ）。 shell形式
はじめに こんにちは。私は弊社で企画・運営している、Dot to Dotという個人の同意の元に様々なデータを連携することができる分散型データ連携プラットフォームの開発・保守を担当しています。 Dot to Dotではデータ連携をしたい事業者向けに、データ連携用の通信モジュールを、Spring Bootを使用したJavaアプリケーションとして作成したDockerイメージ形式で配布しています。 昨今ではDockerでアプリケーションを実行するのが当たり前の風潮になりつつありますが、実際に本番で適用する際に必要なチューニングの話はあまり聞かないかと思います。 そこで本記事では、JavaアプリケーションをDockerコンテナで運用する場合に必要な、ヒープのチューニングについて説明します。これからJavaアプリケーションをDockerコンテナ化して運用したい人や、すでに運用中でもヒープチューニングし
Docker 環境を作るなら Ubuntu のクロスプラットフォームな仮想化ツール Multipass を使おう
はじめに Web アプリケーションを開発する際、バックエンドの API サーバーやデータベースなどの複数のマシン環境を1台の PC で動かすことの可能なコンテナツールとして、Docker は広く利用されています。 この便利な Dockerですが、複数人で Web アプリケーションを開発しているチームで各メンバの開発用 PC の OS が異なる状態（例えば、A さんが Windows、B さんが macOS など）で、Docker をローカル環境に直接インストールしていた場合、下記のような不都合が発生します。 Docker のバージョンがメンバ間で統一されていない 😱 コンテナ外で使用必須のツールのインストール方法・バージョンがメンバ間で異なる 😱 コンテナ外で使用必須のシェルスクリプトは OS 毎で（または OS の差異を考慮して）作成する必要がある 😱 以上の問題は、Docker
【Rye + uv + Ruff】Docker で VS Code の Dev Container 上に快適な Python 環境を構築する
0. はじめに 株式会社ディー・エヌ・エーに入社し，MLOps エンジニアをやっている @a5chin です． 本記事では，図 1 の様に VS Code の Dev Container 上に爆速で快適な Python 環境を構築することを目指します． 図 1: Dev Container 上で開発をすると Ruff による自動フォーマット[1]と pre-commit が走る 本記事の内容は全て上記リポジトリで簡単に試すことができるので，ぜひ clone して試して頂けたらと思います↑ Dockerfile 内で，Rye, uv, そして Ruff をインストールする手順を記述することで開発環境を標準化し，異なる環境間での一貫性を担保することができます． 0.1. 事前準備 本記事で作成したリポジトリを動かすためには，Docker Desktop と VS Code のダウンロード，VS
docker-compose.yamlのversionがobsoleteという警告がでるようになったので、不要になっていたのはいつからか調べた - @znz blog
docker compose が最近のバージョンで 'version' is obsolete という警告がでるようになったので、 警告にしたがって単純に削除する前に、いつから意味がないものになっていたのかを調べました。 警告でみつかる情報 警告メッセージで検索すると [BUG] `'version' is obsolete` · Issue #11628 · docker/compose がでてきて、 メッセージ通り今は不要だということがわかります。 しかし、いつから不要だったのかはこの issue からわからなかったので、 さらに調べてみました。 docker compose file format のバージョン https://docs.docker.com/compose/compose-file/compose-versioning/#compatibility-matrix に
こんにちは、SSTでWeb脆弱性診断用のツール(スキャンツール)開発をしている坂本(Twitter, GitHub)です。 先日、Dockerコンテナのinbound/outbound通信をiptablesで制限する方法について調べたので、簡単に紹介していきたいと思います。 動機としてはタイトルに書いた通りSSRF対策を目的としています。 特に内部ネットワーク宛の攻撃を想定し、Dockerコンテナからの private network 宛のoutboundを禁止したい。 でもDockerホスト側ではメールGWなど一部内部NW上のサーバへのoutboundは許可する必要があるので、Dockerコンテナだけに限定したoutboundルールを設定したい・・・そんな状況に対応するにはどうするか調べてみた次第です。 結論から書くと Docker Engine 公式ドキュメントで解説されているとおり
Testcontainersを用いてテスト実行前の docker compose up を無くし、Goで並列テストする | フューチャー技術ブログ
春の入門祭り2024の1記事目です。 はじめにTIG真野です。 Testcontainers を用いて、単体テスト実行前に docker compose up -d 無しで、PostgreSQLにアクセスする単体テストを行う、入門記事です。 恩恵は次のような開発者体感の向上が個人的にあります。 テストを実行するうえで、別プロセスのサービスを起動しておく必要があるといった前提条件を考えなくても済むため、テストを行うビジネスロジックに集中できるdocker compose up -d 打たないだけだが、テストに必要なコンテナを考慮しなくても済む停止し忘れて、別のリポジトリの開発するときに混乱しなくても済む並列テストしやすくなるので、テストの実行速度が向上するGoにおいて、複数のパッケージを同時にテストするとき、 -p 1 で絞らずに済むTestcontainers とはhttps://test
Get started with the latest updates for Dockerfile syntax (v1.7.0) | Docker
Dockerfiles are fundamental tools for developers working with Docker, serving as a blueprint for creating Docker images. These text documents contain all the commands a user could call on the command line to assemble an image. Understanding and effectively utilizing Dockerfiles can significantly streamline the development process, allowing for the automation of image creation and ensuring consiste
Dockerのコンテナやイメージが、どのような技術を使い、実現されているのかについてざっくり解説しています。
ASP.NET Core MVCアプリケーションをLambda Web Adapterを使ってLambda上で動かす
blogger方面から引っ越してきました。Zenn上では初記事です。 社内の勉強会用に小粒なネタができたので記事にまとめました。 きっかけ Lambdaがコンテナイメージをサポートしたことは風の便りには聞いていたのですが、これまで実際に使う機会がありませんでした。10GBのイメージサイズまでサポートしているとのことですが、「Serverlessなんてサイズの小さなプログラムを動かすためのもの。250MBもあれば十分だぜ。」などと思っておりました。ところが、ちょっとしたWebフレームワークにパッケージを追加すると250MBの制限を超えそうになり、サイズを減らすために四苦八苦するケースが出てきました。他に抱えていた課題としては、ローカルの開発環境上でLambdaをデバッグするのはちょっとダルいんですよね。Lambdaに慣れていないチームで開発するときはなおさらです。 そんな中見つけたのが今回の
TerraformとGitHub Actionsで複数のCloud RunをまとめてDevOpsした結果, 開発者体験がいい感じになった話. - Lean Baseball
ざっくり言うと「TerraformとGitHub ActionsでGoogle Cloudなマイクロサービスを丸っとDeployする」という話です. Infrastructure as Code（IaC）は個人開発（趣味開発）でもやっておけ 開発〜テスト〜デプロイまで一貫性を持たせるCI/CDを設計しよう 個人開発（もしくは小規模システム）でどこまでIaCとCI/CDを作り込むかはあなた次第 なお, それなりに長いブログです&専門用語やクラウドサービスの解説は必要最小限なのでそこはご了承ください. あらすじ 突然ですが, 皆さんはどのリポジトリパターンが好きですか? 「ポリレポ（Polyrepo）」パターン - マイクロサービスを構成するアプリケーションやインフラ資材を意味がある単位*1で分割してリポジトリ化する. 「モノレポ（Monorepo）」パターン - アプリケーションもインフラも
はじめに Lambda Web Adapterという、HTTPで動くコンテナに対して仲介してLambdaで動くようにしてくれるツールがあります。 これを使って、Rのplumberをコンテナにして動かしてみました。 以前Lambdaで、plumberのようなRのREST APIを作りましたが、Lambda Web Adapterを使えば、plumberを使えるのでかなり楽です。 概要 Lambda非サポートのRを、Lambda Web Adapterを用いて実行 Webアプリを対象としているので、plumberを使用 参考 やってみた 環境はCloud9のm5.largeを使いました。t3.smallでもできますが、docker buildの時間が(m5.largeであれば)6分程度ですが、(t3.smallだと)10分以上かかります。 ECRへのPUSHまで 過去の記事を参考に、ECRへの
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