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k8sの検索結果1 - 17 件 / 17件

  • 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

      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
    • WebAssembly は次世代のコンテナ技術になれるか?

      色々あって WebAssembly の component model を調べていたら、未来が見えた気がしたのでここに書いておきます。 「今の WebAssembly」 とは何か WebAssembly の Web の部分は忘れてください。これは単に JVM version 20xx です。ポータブルなバイナリ仕様です。 実行にあたっては今はホスト言語として JS が使われていますが、実際にはホストがJSである必要すらなく、なんならホストが不要なスタンドアロン環境すらあります。(wasmtime/wasmer) じゃあ WebAssembly は何かというと、サンドボックスで実行される VM の仕様です。比較的高水準なバイナリで、 V8 や Spider Monkey に付属する WebAssembly Runtime や、 Wasmtime や Wasmer といった WebAssemb

        WebAssembly は次世代のコンテナ技術になれるか?
      • GWなのでRaspberry Pi 5複数台をクラスタリングしてGrafana on Kubernetesを構築する | DevelopersIO

        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

          GWなのでRaspberry Pi 5複数台をクラスタリングしてGrafana on Kubernetesを構築する | DevelopersIO
        • Kubernetes使いになるためにPodをつくってみる 『つくって、壊して、直して学ぶ Kubernetes入門』より

          「Kubernetesは難しい」と感じている方におすすめの入門書『つくって、壊して、直して学ぶ Kubernetes入門』(翔泳社)。今回は本書から、実践的な知識を習得する第一歩として、Kubernetesの基礎の基礎であるPodの作り方を解説します。また、本書でどんなことが学べるのかも紹介します。 本記事は『つくって、壊して、直して学ぶ Kubernetes入門』(高橋あおい著、五十嵐綾監修)の「Chapter 3 全体像の説明」と「Chapter 4 アプリケーションをKubernetesクラスタ上につくる」から一部を抜粋したものです。掲載にあたって編集しています。 本書での学習の流れ 本書では3つのパートに分かれています。 ●Part 1:基礎的な知識と環境構築を行います。 ●Part 2:一番ページ数も多く、Kubernetesを扱ううえで大事なことを詰め込んだパートになります。本

            Kubernetes使いになるためにPodをつくってみる 『つくって、壊して、直して学ぶ Kubernetes入門』より
          • N予備校のインフラを Amazon EKS に移行した話 - ドワンゴ教育サービス開発者ブログ

            N予備校のインフラを Amazon EKS に移行した話 はじめまして。ドワンゴの教育事業で SRE エンジニアをしている西永です。 N予備校 では Kubernetes を採用しています。 これまでは Control Planes 含めすべての構成要素を自前で構築し運用していましたが、様々な問題が発生してきたことから Amazon EKS に移行をおこないました。 この記事では、Amazon EKS への移行に取り組んだ事例にについて紹介します。 なぜ移行したのか Kubernetes のバージョンが古い これまでの構成では Kubernetes のバージョンアップが考慮されておらず、Kubernetes を利用した N予備校の提供開始以降バージョンアップができていない状態でした。 そのためバージョン 1.7 を利用し続けていました。 バージョン 1.7 は 2017 年にリリースされ、

              N予備校のインフラを Amazon EKS に移行した話 - ドワンゴ教育サービス開発者ブログ
            • Self-hosted GitHub Actions runners in AWS CodeBuild を試す

              CodeBuild プロジェクトを使用して Webhook を設定し、GitHub ACtions ワークフローの yaml を更新して CodeBuild マシン上でホストされているセルフホストランナーを使用できる GitHub への認証は PAT か OAuth App を使う まとめというかわかったこと ※間違ってることや、こうすればいいよなどがあったらコメントください。 良かった点 セットアップは楽 ephemeral である 起動時間は EC2、Lambda 共に 1 分程度だった 個人的には十分速い マネージドイメージに加えて Docker カスタムイメージを指定可能 jobs.<job_id>.runs-on に -<image>-<image-version>-<instance-size> を追記すると、設定不要で様々なアーキテクチャのイメージを使える jobs.<job

                Self-hosted GitHub Actions runners in AWS CodeBuild を試す
              • 【Kubernetes】未経験から1か月経ったので振り返る - APC 技術ブログ

                こんにちは、クラウド事業部の中根です。 未経験からKubernetesに入門して約1か月が経ったので、振り返りたいと思います! 実務に入る前の予習なので、実務を通した実践的な学習はしていない点はご了承ください。 学習の動機 入門前のレベル感 学習プロセス 入門0~7時間 入門7~32時間 入門32~60時間目 入門60~71時間目 入門71~132時間目 +α できるようになったこと 次のステップ これから入門する方へ おわりに お知らせ 学習の動機 私は中途入社で、案件は決まったのですが、参画まで1か月半ほど待機期間となりました。 クラウドネイティブな案件ということで、この期間を活かしてKubernetesのキャッチアップをすることになりました。 入門前のレベル感 IT業界経験が3年と1か月です。 以下、関係する領域の詳細です。 Kubernetes ほぼ未経験。 OpenShiftをち

                  【Kubernetes】未経験から1か月経ったので振り返る - APC 技術ブログ
                • Megatron-LMとGKEで作るMixtral 8x7Bを語彙拡張継続事前学習 Part1 ~学習コードとモデルの先行公開~ - ABEJA Tech Blog

                  こんにちは!ABEJAでデータサイエンティストをしている大谷です。 ABEJAは国立研究開発法人新エネルギー・産業技術総合開発機構(以下「NEDO」)が公募した「ポスト5G情報通信システム基盤強化研究開発事業/ポスト5G情報通信システムの開発」に当社提案の「LLMの社会実装に向けた特化型モデルの元となる汎化的LLM」が採択されたことを受け、LLMの事前学習を実施しました。 以降、本LLMプロジェクトをGENIAC(Generative AI Accelerator Challenge)と表記します。 開発内容は表題の通り、Mistral社のMIxtral 8x7Bをベースにした日本語の語彙拡張版継続事前学習です。弊社が調べた限り、Megatron-LMでMixtralモデルを継続事前学習するソースコードは2024年4月12日時点(執筆時)では存在していません。 GENIACの計算資源提供の

                    Megatron-LMとGKEで作るMixtral 8x7Bを語彙拡張継続事前学習 Part1 ~学習コードとモデルの先行公開~ - ABEJA Tech Blog
                  • The beginning of the end for Terraform?

                    Source:imgflip.comAs I write this on the 25th of April, I am still reeling from the announcement of IBM’s acquisition of Hashicorp. When I first heard the rumours yesterday, I was concerned about the future of possibly my favourite Infrastructure-as-code (IaC) tool. It has long been obvious that Hashicorp has been struggling to make money, making a $274 million loss in 2023. This undoubtedly led t

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                    • FireLensでログ転送するときは依存関係とHealthcheckを設定しないとログを取りこぼすことがある

                      三行で FireLens を使うことで ECS で稼働するアプリケーションのログ転送を簡単に実装できる しかし、ドキュメントに記載されている設定例をそのまま利用しただけでは実はログの取りこぼしがあった ログの取りこぼしを防ぐためにコンテナ間の依存関係とHealthcheckの設定を行った FireLens とは FireLens を簡単に言うと、「ECS のタスク定義の記述だけで Fluent Bit / Fluentd を使ったログ転送用のサイドカーコンテナが利用できる機能」でしょうか。 FireLens という個別のサービスやソフトウェアが存在するわけでは無いようです。 詳細は以下を参照ください。 症状 私が関わったとあるサービスでは ECS を使ってアプリケーションを稼働させていて、アプリケーションのログは FireLens により Fluent Bit を使ってログ転送を行っていま

                        FireLensでログ転送するときは依存関係とHealthcheckを設定しないとログを取りこぼすことがある
                      • 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 | gihyo.jp

                        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、

                          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 | gihyo.jp
                        • Databricks Container ServiceでTensorRT-LLMを動かしてみた - NTT Communications Engineers' Blog

                          本記事ではDatabricksのDatabricks Container Serviceを用いてNVIDIA社の推論ライブラリであるTensorRT-LLMを実行可能なNotebook環境を構築する方法を紹介します。 目次 目次 はじめに Databricks Container Service NVIDIA TensorRT-LLM 解決したいこと TensorRT-LLM Container Imageの作成 Databricks Containers ベースイメージの変更 Pytorch バージョンの変更 TensorRT-LLMのインストール 動作確認 Databricks環境設定 TensorRT-LLMのインポート Llama2 HF-7b-instruct モデルの変換 TensorRT-LLMの呼び出し まとめ 参考文献 はじめに こんにちは、NTTコミュニケーションズの露

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                          • Kubernetes 1.30、コード名「Uwubernetes」正式リリース、史上最もキュートなロゴのKubernetesリリースに

                            Kubernetes 1.30、コード名「Uwubernetes」正式リリース、史上最もキュートなロゴのKubernetesリリースに Kubernetesはリリースごとにそのリリースを担当するチームがコード名とリリースロゴを決めます。 4月17日にリリースされた最新のKubernetes 1.30は、コード名が「UwU」と「Kubernetes」を組み合わせた「Uwubernetes」と設定されました。 「UwU」は海外で使われる顔文字で、キュートさやハッピーさを表しています(そう言われると、そういう顔に見えてきませんか?)。リリースロゴもキュートなものになっていますね。 というわけで、Kubernetes 1.30では特に目立った新機能があるわけではないのですが、リリースロゴが可愛かったので紹介することにしました:-) Kuberenetes 1.30で安定版になった主な機能 Robu

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                            • ローカル環境からコンテナやKubernetesを操作できるGUIツール「Podman Desktop 1.9」がリリース

                              今回、リリースされたPodman Desktop 1.9では、イメージまたはコンテナのtarアーカイブでの保存/復元が可能になった。また、KubernetesにおいてPodのターミナルに接続できるようになっている。 さらに、navigation APIへのnavigateToAuthenticationメソッドの追加や、extension APIのextensionContextにおけるシークレットの取り扱いの追加、認証セッションリクエストのみを備えた認証プロバイダサインインボタンの追加、WebViewにおけるrevealのサポートが行われるなど、数多くの機能追加・改善が行われた。 そのほか、デーモンレスのコンテナエンジンであるPodman 5.0.1がリリースされ、macOSにおいてQEMUに代わってApple Hypervisorが使われるようになったことから、パフォーマンスが向上する

                                ローカル環境からコンテナやKubernetesを操作できるGUIツール「Podman Desktop 1.9」がリリース
                              • アーキテクチャから読み解くKubernetes~Controllerの仕組み~

                                クラウドで使うコンテナというと、AWSのAmazon ECS、Google Cloud Runなどがある。今回はコンテナオーケストレーションのKubernetesのアーキテクチャについて、スリーシェイク bells17氏が解説する。KubernetesはもともとGoogleが内部で運用していたコンテナ基盤のBorgをベースとしており、Cloud Native Computing Foundation(CNCF)に寄贈されたものだ。認知度からも分かるように、成熟度レベルは「GRADUATED」で成熟が進んだものとなっている。 KubernetesのコアとなるControllerとは? コンテナオーケストレーションツールとして有名なKubernetes。代表的な特徴を挙げるとサービスディスカバリとロードバランシングがある。Serviceリソースを定義することで、多数起動されているコンテナに接続

                                  アーキテクチャから読み解くKubernetes~Controllerの仕組み~
                                • アーキテクチャから読み解くKubernetes~Controllerの仕組み~

                                  Kubernetes Controllerの仕組み 次はKubernetesがどのようにControllerを利用しているのかを見ていこう。 先述したように、コントロールプレーンには「kube-controller-manager」と「cloud-controller-manager」がある。基本は前者でControllerを大量(大抵30〜40個)に実行している。後者はKubernetes実行基盤(クラウド)と何らかの連携するためのControllerになる。例えばクラスタに参加しているワーカーノードにノードのラベルを設定するとか、クラウド側のロードバランサーと連携するなどだ。 前者の「kube-controller-manager」では、実際にどのようなものがあるか見ていこう。Pod関連のControllerには下図のようなものがある。 Pod関連 Controller 例えばKube

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                                  • Dive deep into security management: The Data on EKS Platform | Amazon Web Services

                                    AWS Big Data Blog Dive deep into security management: The Data on EKS Platform The construction of big data applications based on open source software has become increasingly uncomplicated since the advent of projects like Data on EKS, an open source project from AWS to provide blueprints for building data and machine learning (ML) applications on Amazon Elastic Kubernetes Service (Amazon EKS). In

                                      Dive deep into security management: The Data on EKS Platform | Amazon Web Services
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