数時間で完全理解！わりとゴツいKubernetesハンズオン！！ - Qiita
社内でKubernetesハンズオンをやってみたのでおすそ分け。 参加者6人からバンバン出てくる質問に答えながらやって、所要時間4時間ほどでした。 SpeakerDeckにも資料を上げています。 https://speakerdeck.com/ktam1219/yaruze-kuberneteshanzuon (2019/07/11追記) 続編書きました！ -> 今度はあんまりゴツくない！？「わりとゴツいKubernetesハンズオン」そのあとに ハンズオンの目標 Kubernetesとお友達になる イメージを掴む 触ってみる(ローカル・EKS・ちょっとGKE) 構築・運用ができるような気分になる 巷にあふれるKubernetesの記事・スライドが理解できるようになる EKSがメインになっているのは、会社の業務でAWSを使うことが多いからです。 純粋にKubernetesを勉強したいだけな
Docker に正式統合された BuildKit の buildctl コマンドで Dockerfileを使わずにコンテナイメージをビルドするハンズオン - Qiita
Docker に正式統合された BuildKit の buildctl コマンドで Dockerfileを使わずにコンテナイメージをビルドするハンズオンGoDocker こんにちはpo3rinです。日本語解説があまりなかったので buildctlコマンドをセットアップを行い、 docker build を使わずに コンテナイメージをビルドする過程を紹介します。OS は Mac OSX を想定してます。 BuildKitとは BuildKitは、命令からイメージレイヤを作成するための操作を行うツールキットです。Buildkit === 次世代 docker build という表現で説明されることも多いですが、Buildkit 自体は Docker とは別物です。そもそも Docker は moby という OSS から作られており、その中の moby/buildkit がイメージレイヤを作成
Docker on AWS: AWSのコンテナ関連サービスの選定例の紹介 | Amazon Web Services
Amazon Web Services ブログ Docker on AWS: AWSのコンテナ関連サービスの選定例の紹介 本記事ではこれからAWS上でDockerコンテナを活用される方向けに、AWSのコンテナ関連サービスのどれを選択すると良いかの一例を紹介します。前提としては、example.com社の技術者Aさんが、自社のWebサービスをAWS上で構築するにあたって構成を決めるために、AWSのソリューションアーキテクト(SA)に相談するという流れの記事になります。AWSのどのサービスを使うかのご参考に是非ご覧ください。※こちらの選定はあくまで一例です。要件によっては選択すべきAWSのサービスが異なる点、予めご了承ください。 Dockerコンテナの基礎については以下をご覧ください。 https://aws.amazon.com/jp/docker/ AWS Black Belt Onlin
RailsのDockerイメージを一番小さくする方法 - Qiita
まずここで、最初rubyのベースを使って2.19GBだったのがalpine-linuxをベースにすることで、1.42GBまで削減出来ました。 やっぱりイメージを変更するのは大きい。 ただ、alpineのイメージ自体は50MBもないのに、 「あ、gccが無い」とか「あ、mysqlの開発者向け入れないと」とかすると、せっかくのサイズがみるみる肥えていって、ちゃんとbundle install可能な頃には、40MB のイメージが 700MBくらいまで増えます。やっぱりビルドにはいろんなものが必要でこれにbundle installしたりyarn installしたりした結果、結局1GBは余裕で超えてしまいました。 さらにダイエット ここからがこの記事の本題です。 イメージが大きいという事は何かしら無駄なファイルがあるので この後、ビルドしたイメージにdocker exec -it コンテナID
DBアクセスで遅くなったテストの実行時間を Docker で 40% 削減した方法 - Qiita
DBのレイヤーを含むエンドツーエンドテストやDBに依存したコンポーネントの自動テストがたくさんあると、全てのテストが終わるまでに長い時間がかかるようになってしまうことがあります。DBのクエリ実行はネットワークIOやディスクIOなどを含んだ高コストな処理だからです。 Docker を少し工夫して使うと、お手軽にテスト中のDBのクエリ実行にかかる時間を削減できます。自動テストが完了するまでの待ち時間を短縮し、開発のフィードバックサイクルをより早く回せるようになります！ MariaDB を用いたプロジェクトの実績では、DBアクセスを伴うテストケースが 153件 ありましたが、この方法によりそのテストスイートのローカル環境での実行時間を約 43% 削減できました（約 145.7s → 約 83.3s）。 どうやって？ Docker で tmpfs を使います。 tmpfs tmpfs とは、ディス
【docker buildのマニアックすぎる狂宴】Container Build Meetup #1に参加してきた #container_build | DevelopersIO
「あぁ、この人たち、すっごい楽しそうにマニアックな話するなぁ」 このイベントに参加しながら、ハマコーずっとそんなことを考えてました。 Container Build Meetup #1 - connpass Docker Buildだけがテーマという、すげぇフォーカスを絞りまくった勉強会だったんですが、絞り方が絶妙だったのか、参加者の熱もアツく質疑応答も盛況だったので、そのレポートをお届けいたします。技術的にも、旬のDocker界隈の話がてんこ盛りで参考になりました。 container buildきたか…!! ( ﾟдﾟ) ｶﾞﾀｯ / ヾ ＿_L| /￣￣￣/＿ ＼/ / 登壇者一覧 タイトル スピーカー Better Docker Image 登壇者はおりさの(@orisano)さん。 良いDockerイメージを作るには２つのアプローチがある。 どのように速くするか どのよう
BuildKitによる高速でセキュアなイメージビルド
PostgreSQLをKubernetes上で活用するためのOperator紹介！（Cloud Native Database Meetup #3 発表資料）
「コンテナジャーニー」〜明日から速攻始めるAWSでのコンテナ運用〜 #cmdevio2018 ｜ DevelopersIO
アプリケーションのコンテナ化には様々なメリットがありますが、実際に本番環境に導入するには従来のアプリケーションの考え方とは違う部分もあり、簡単にはいきません。その辛さを乗り越えて「もっと多くの人にコンテナを活用してもらいたい」という想いを、このセッションに込めました。 「コンテナ導入ってどこからやったらいいんやろう…」 Amazon ECSがリリースされてから、早4年。Docker自体の進歩が目覚ましく、周辺のオーケストレーションツールや関連するOSSなども目を見張るような勢いで進化しています。以前は開発環境での利用が主流だったコンテナも、今では本番環境での採用事例も増えてきました。さらに、Fargateの東京リージョンリリースやEKSの一般公開など、話題には事欠きません。 アプリケーションのコンテナ化には様々なメリットがありますが、実際に本番環境に導入するには従来のアプリケーションの考え
Do you really need Docker or Kubernetes in your system? - DEV Community 👩💻👨💻
Do you really need Docker or Kubernetes in your system? Abstract From several years ago, Docker has given us the very strong ecosystem that makes your code work on pretty much everywhere with the essential components in one minimized unit just like a physical "container". As for Kubernetes, it gave a very congregative platform not just for the operating environment integrated with the containerize
コンテナのセキュリティを
中身から理解しよう / inside-out-container-and-its-security - Speaker Deck
＠九州セキュリティカンファレンス 2018 https://kyusec.student-kyushu.org/ 本スライドは、udzuraと [mrtc0](https://speakerdeck.com/mrtc0) の共著です。 はてなブックマーク数は mrtc0 と折半です。
コンテナのデザインパターンを学べる論文「Design patterns for container-based distributed systems」を読んだ - kakakakakku blog
2016年に USENIX Conference で発表された論文「Design patterns for container-based distributed systems」を読んだ．タイトルの通り，コンテナのデザインパターンがまとまっていて，これからコンテナ設計をする人も，既にコンテナを運用している人も，デザインパターンを学べるのは価値があると思う．一部ミスリードをしているかもしれない． Design patterns for container-based distributed systems 論文も公開されている． https://static.googleusercontent.com/media/research.google.com/ja//pubs/archive/45406.pdf パターン一覧 Single-container management pattern
AmazonRDS(MySQL), ElastiCache(Redis)と互換性のある環境をKubernetesに構築
AmazonRDS(MySQL), ElastiCache(Redis)と互換性のある環境をKubernetesに構築MySQLRediskubernetes はじめに AWSのマネージドサービスを活用してプログラム開発を行う時に、コスト面などを考慮しDevelop環境をlocalで用意する場合があります。 今回は、localのKubernetes環境上に、Amazon RDS, Amazon ElastiCacheと互換性のあるPodを作成します。 Amazon RDS の互換性のある MySQLのバージョン Aurora : 5.6.10a MySQL : 5.6.27 など Amazon ElastiCache Redis : 4.0.10 MySQL 事前準備 MySQLスキーマファイル作成のために、DockerImage起動 mkdir ~/sqldump docker run
ソフト開発への危機感が足りない、Jenkins開発者川口氏が警鐘
キャンペーンは11/10締切！ ＞＞詳しくは 日経クロステック有料会員になると… ・専門雑誌7誌の記事が読み放題 ・注目テーマのデジタルムックが読める ・雑誌PDFを月100pダウンロード
Docker Compose利用者から見た Kubernetes 開発環境構築入門 / introduction to kubernetes for docker compose user
Docker Compose利用者から見た Kubernetes 開発環境構築入門 / introduction to kubernetes for docker compose user
Docker + IntelliJ で楽に実行環境を構築する - Qiita
以前から、IntelliJにはDockerを扱うDocker integrationプラグインが存在しましたが、久しぶりに触ったら随分扱いやすくなっていました。 ちょうどHaskellの実行環境を構築する必要があったので、導入してHaskellで"Hello world"するまで、手順をまとめてみます。 ソフトウェア バージョン IntelliJ community edition 2017.3 docker for mac 18.03.1-ce-mac65 Docker integration の導入 Preferences > Plugins > Install JetBrains plugin を開き、docker integrationと入力すると、対象が表示されます。 インストール済みなのでボタンが表示されませんが、右側のウィンドウに"Install"ボタンがあるので導入します。
機械学習を勉強するときはDockerを使うと便利 - あさのひとりごと
いまお仕事の関係で、機械学習の教科書的な書籍を読んだりオンライン講座を受講したりしながらサンプルやチュートリアルを動かして勉強しています。 機械学習を勉強するときは、Pythonの環境を構築し、JupyterNotebookを使って、実際に手と頭を動かしながら行うのが効率的です。が、アルゴリズムの理論そのものの理解がすでにしんどい上、過学習対策のための正則化、汎化性能の評価、クロスバリデーション、不均衡データや少ないデータはどうすればいいか、などなどいちいち難しいことを数多く勉強しなければなりません。 その上、、、、機械学習での学習は、1度やれば終わり！ではなく、パラメータチューニングしたり、データを増やしたり加工したりしながら、繰り返しなんども行う必要があります。一見ビジネス寄り＆アカデミックな雰囲気を醸し出していますが、実際のところは、非常に泥臭い作業のオンパレードです。 が、、、、、
個人開発環境をvagrantで建てるべきか、dockerで建てるべきか - Qiita
ローカルPCに個人開発環境を建てたいけど、母艦は汚したくないものです。 そうすると、だいたいの場合vagrant(virtualbox)かdockerかの2択になると思います。 この使い分けにいつも迷うのでどうするべきかの指針を考えてみました。 お断り: 以下は個人の見解であって、所属先の見解ではありません。 カーネルに依存する操作を行いたい場合 dockerの場合、いじれるカーネルパラメータが限られています。 特定バージョンのカーネルの環境を用意する必要がある場合や、カーネルパラメータに特殊な設定が必要な環境では仮想マシンの方である必要があります。 内部で生成されたデータの保全を行いたい場合 dockerの場合、ふとした操作（docker killやdocker build、docker rm(i)など）でデータコンテナの中身が消えてしまうことがあります。 仮想マシンのイメージであれば、
Dockerでデプロイ、60ノードまでスケールアウト、Sparkで分析 テラバイト・クラスの集計処理もあっさり返すdashDB LocalでDWHを構築する - はてなニュース
日本アイ・ビー・エム（以下、日本IBM）の「IBM dashDB Local」は、プライベートクラウド/ハイブリッドクラウドに最適な構成を持つデータウェアハウス（DWH）向けの製品である。Dockerコンテナとしてデプロイ、スケールアウト（規模拡大）でき、データ量や処理負荷の急増に柔軟に対応できる。インメモリの列指向データベースと並列処理により検索処理を高速に実行する。システムの成長に柔軟に対応できるライセンス体系を備えている。 構成はITジャーナリストの星 暁雄です。記事の最後にはプレゼントのお知らせもあります。 （※この記事は、日本アイ・ビー・エム株式会社提供によるPR記事です） ▽ IBM dashDB Local - ハイブリッド・データウェアハウスを実現する Software-Defined DWH - Japan プライベートクラウド上でソフトウェアで定義されたスケーラブルなデ
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AWS CodeBuild で Docker 18.09 が使えるようになったので BuildKit をためしてみた
忙しい人の5分で分かるDocker 2017年春Ver
