GitHub - hexops/dockerfile: Dockerfile best-practices for writing production-worthy Docker images.
Writing production-worthy Dockerfiles is, unfortunately, not as simple as you would imagine. Most Docker images in the wild fail here, and even professionals often[1] get[2] this[3] wrong[4]. This repository has best-practices for writing Dockerfiles that I (@slimsag) have quite painfully learned over the years both from my personal projects and from my work @sourcegraph. This is all guidance, not
Pipenv と Docker を使った開発環境のベストプラクティス - kawasin73のブログ
イテレーションの速さがあなたの生産性を左右する。どうも、かわしんです。生産性の高いプログラマって１つ１つの試行が素早い（自動化しているかツールを使っている）ためにものすごいスピードで開発できていると思うんですよね。 さて、最近 Python で開発をしているのですが、世の中の Docker と Pipenv の開発環境を調べてもろくなものがなかったので、自分でテンプレートを作りました。いわゆる「俺の考える最強の Pipenv + Docker 開発環境」というやつです。 リポジトリはこちらになります。 github.com 特徴としては、以下の2つが大きいです。 pipenv install をコンテナ起動時に行うため、docker イメージを作り直す必要がない pipenv shell 相当の仮想環境のアクティベートを自動で行う なぜ Docker + Pipenv なのか Docker
CoreOS 入門 - Qiita
CoreOS は Alex Polvi が設立した会社であり、OS、新しい Linux Distribution である。OSS で公開されている。 Polvi 氏といえば Rackspace に 買収された CloudKick を立ち上げ、その後も Rackspace 働いていたクラウドの専門家とも言えるだろう。 その Polvi 氏以外にも Googler や Linux 関連の人材、アドバイザーに Linux の stable branch のメンテナ を迎えるなど、Linux に関する知識がかなり豊富なメンバーが集まっている。 その彼らが作っているのが CoreOS である。 CoreOS は Google や Facebook などの環境を参考にしており、柔軟にスケールし、さらにはインフラ構築その もののプロセス自体も効率よく合理的に行えるよう設計されている。 また運用、管理（セ
Docker 19.03新機能 (root権限不要化、GPU対応強化、CLIプラグイン…)
NTTの須田です。2019年7月23日に公開された、Docker 19.03の新機能をお伝えします。2018年11月8日にリリースされたDocker 18.09以来、8ヶ月ぶりのリリースです。 root権限不要化従来のDockerは、ホストのroot権限でデーモン(dockerd)を動作させる必要があったため、脆弱性や設定ミスを突かれると、ホストのroot権限を奪われる恐れがありました。 Docker 19.03では、非rootユーザでデーモンを実行できるようになりました(Rootlessモード)。 Rootlessモードを有効化することで、万一Dockerに脆弱性や設定ミスがあっても、攻撃者にホストのroot権限を奪取されることを防ぐことが出来ます。ただし、現時点ではcgroupを利用できないなどの制約があります。 RootlessモードのDockerは， curl -fsSL http
Dockerでデバッグ対象のコンテナにツールを入れずにtcpdump/straceなどを使うワンライナー - Qiita
はじめに Dockerであんなコンテナやこんなコンテナを動かしてると、なんかうまく動かなくて、デバッグのためにtcpdumpとかstraceなどのツールが使いたくなることが稀によくあります。 そんな時、デバッグ対象のコンテナ内にツールを一時的にインストールしちゃうというのが、まぁ簡単で分かりやすいんですが、デバッグ対象のコンテナを汚すのはできれば避けたいところです。 Dockerのコンテナの分離というのは、結局のところLinuxのリソースの名前空間の分離であるので、逆に同じ名前空間を共有すれば、デバッグ用に立てた隣のコンテナから、デバッグ対象のコンテナのネットワークやプロセスの状態を観察することも可能です。 また、docker buildはDockerfileを標準入力から受け取ることもできるので、ワンライナーにしてデバッグ用のコンテナをシュッと呼び出せるようにしてみました。 TL;DR
3分でできる！最高のDockerfileを書いたあとにやるべき1つのこと - Qiita
概要 Dockerfileを書くためのベストプラクティスを読んで、ベストプラクティスなDockerfileを作った/作りたい人が対象です。 そのDockerfileで大丈夫かを3分でチェックできるツールをつくりました。Hadolintのような、単なるDockerfileのLinterではなく、ビルドしたイメージの中身まで細かく分析します。 通常のLinterでは原理的に不可能な、ベースイメージに存在している危険性も含めて調べることができます。 ←GitHubのStarもらえると嬉しいです。 Dockleの内部で使われているツールはTrivy, Vulsなどと同じなので、そのあたりを踏まえて、動作原理を別記事にまとめました。 人を震えさせるツール｢Dockle｣の仕組みを解説 なお、DockerHubで人気のコンテナに対して試した結果をサイトにして公開しています。操作方法もふくめて、別記事に
RootlessモードでDockerをより安全にする [DockerCon発表レポート]
NTTの須田です．Moby (≒Docker)，BuildKit，containerdなど，コンテナ関連のオープンソースソフトウェアのメンテナ (開発委員．コミッタとも．)を務めています．また，Docker Meetup Tokyoの企画・運営も行っています． 2019年4月29日～5月2日にかけて， Docker公式のカンファレンスである DockerCon が サンフランシスコにて開催されました． Dockerをより安全に使うための技術「Rootlessモード」に関して発表してきましたので，紹介します． RootlessモードとはRootlessモードは，Dockerデーモン及びコンテナを，非rootユーザで実行する技術です．Rootlessモードを用いることにより，万一Dockerに脆弱性や設定ミスがあっても，攻撃者にホストのroot権限を奪取されることを防ぐことが出来ます． 須田は
![RootlessモードでDockerをより安全にする [DockerCon発表レポート]](https://cdn-ak-scissors.b.st-hatena.com/image/square/8edaab8c00507a5f7a67fc792241d0540db596d3/height=288;version=1;width=512/https%3A%2F%2Fmiro.medium.com%2Fv2%2Fresize%3Afit%3A638%2F0%2AEJxWr4P_uyg5UFm1)
Quarkus: コンテナ上で Java アプリを高速起動する新しい手法のご紹介
Docker 環境上で Java のアプリを起動するのは遅いと思っていらっしゃる方は必見!! どうぞ下記の内容をご参照いただき、どうぞお試しください！！ 先日、Red Hat から Quarkus (https://quarkus.io) という新しい技術が発表されました。こちらを実際に試して見ましたが、想定通りというか、まさにこれを待っていた！！という技術でした。今後、私の中で注目の技術の一つになりそうです。もし、Docker/k8s 上で Java アプリを動かす方は、こちらの方法をご覧いただき、ぜひ試しください。 Quarkus を簡単にご説明すると、Java のソースコードを GraalVM を利用して Linux の Native バイナリを作成し、その Linux バイナリをコンテナ上で起動することにより、今まで Java アプリの課題であった起動時間を大幅に短縮することができ
爆速で Docker コンテナにデータ分析環境を生成するテンプレート を作りました - Qiita
機械学習の実験における悩みの一つに実験の再現性があります。再現性は実験を共同研究者に引き継いたり、ソフトウェアエンジニアにモデルをデプロイしてもらう時に問題になります。残念ながら、機械学習で利用するライブラリは数も多く、アップデートも頻繁に行われます。そのため動作する開発環境を維持、共有するのは難しい問題と言えます。 そこでデータサイエンティストが実験結果を他人に引き継ぐことを容易にするテンプレート、Cookiecutter Docker Science を作ってみました。このテンプレートは機械学習の実験環境を Docker コンテナ上に爆速で構築できます。仮想環境なのでライブラリ群の不足やバージョンの不一致に悩まされず実験結果を確実にシェアできます。 また Docker でコンテナを作ったり、削除したり設定したりといった作業の煩雑さを低減するための機能を提供しています。そのため、データサ
DockerコンテナでPython3、Jupyterの入ったデータ分析環境を作成 - Hello, Data Science
背景 データ分析コンペに参加した時に、爆速で Docker コンテナにデータ分析環境を生成するテンプレート を作りましたを参考に、DockerコンテナにJupyter notebookが使える環境構築をしたのでその手順についてまとめました。めちゃくちゃ早く環境構築ができるのと、Dockerコンテナを利用することで環境の再現性が出る等のメリットがあります。 プロジェクトディレクトリ作成 cookiecutterのインストール $ pip install cookiecutter プロジェクトディレクトリの作成 $ cookiecutter git@github.com:docker-science/cookiecutter-docker-science.git project_name [project_name]: xxxxxxxxxx project_slug [national_par
CoreOS とその関連技術に関するここ半年間の私の活動まとめ
00-README.md CoreOS とその関連技術に関するここ半年間の私の活動まとめ はじめに 最近、社内で私が「何者で何をしているのか見えないので可視化して欲しい」という案件が出ているらしいので、ヘコヘコと徒然なるままに書いていきたいと思うのであります。 社内向けというだけでなく社外の人にも発信出来る内容に、との仕様も要求され、社外向けには出来るだけ旬なネタで、かつ、社内向けにはそれを理解する上で必要な関連する技術を個々に触れながら基礎知識が無くても理解出来るように、との追加仕様も提示されております。 で、何をネタにしてどのように書けばいいのか迷った訳ですが、自分が実際にやって来た内容である CoreOS であればそこそこ旬であるし、それをおさらいしつつ、関連技術も Docker、Omaha、systemd、BtrFS、Golang、etcd、Kubernetes 等々多岐にわたるの
Docker 公式のセキュリティ診断ツール「Docker Bench for Security」を試した - kakakakakku blog
最近 Docker 関連のセキュリティツールを調査する機会があり，今回は「Docker Bench for Security」を試したログを残しておく．「Docker Bench for Security」は Docker から公式に提供されているセキュリティ診断ツールで，具体的には「CIS Docker Community Edition Benchmark v1.1.0」をサポートしている． github.com コンテナ実行 「Docker Bench for Security」を実行する方法は複数ある．1番簡単なのはコンテナを実行する方法で，Docker イメージ「docker/docker-bench-security」が Docker Hub に公開されている． https://hub.docker.com/r/docker/docker-bench-security 注意点と
Kubernetesがいかに自動化の考え方を変えたか? | SOTA
先日Japan Container Days v18.12の基調講演で話をさせていただく機会があった．内容としてはMercari のMicroservices Platformの基盤として「なぜ」Kubernetesを選択したか？ついて現状や今後の展望を踏まえて紹介をした． Microservices Platform on Kubernetes at Mercari 「なぜ」の回答としては，CRDやAdmission webhookといった拡張機構を使うことで今後起こりうる様々なWorkloadに特化したPaaSや抽象化レイヤーを書いていけるExtensibilityの高さとそのBuilding BlockとしてのEcosystemの強さを挙げた． このトークのExtensibilityの文脈で話したくて時間がなかったのが「Kubernetesがいかに我々の自動化に対する考え方を変えたか
Kubernetes の dev 環境 では skaffold + kustomize が超便利な話。〜 CI/CD を考えてみた 〜 - ぽぽぽぽーんのネットワークとOSS
Kubernetes の CD （継続的デリバリー）の話です。 Kubernetes って便利だなって思う反面、いちいちコンテナのイメージをビルドしたりプッシュしたり Kubetenetes へデプロイしたりするのが非常に面倒になってきました。みんなそうですよね。Dev 環境だけでも簡単にデプロイ環境作れないかなと思って色々試してみました。 ちなみに Kubernetes の基礎知識が足りてないな、知識ちゃんと保管したいな・・・って人は以下の参考書がオススメです。 かなり詳細にそして網羅されているので、これ一冊読んでおけば大丈夫です。電子書籍版もあります。 Kubernetes完全ガイド (impress top gear) 作者: 青山真也出版社/メーカー: インプレス発売日: 2018/09/21メディア: 単行本（ソフトカバー）この商品を含むブログを見る skaffold について
Best practices for writing Dockerfiles | Docker Documentation
Docker overview Get started Overview Quick hands-on guides What is a container?Run a containerRun Docker Hub imagesRun multi-container applicationsPersist container dataAccess a local folderContainerize your applicationPublish your image Getting started guide Part 1: OverviewPart 2: Containerize an applicationPart 3: Update the applicationPart 4: Share the applicationPart 5: Persist the DBPart 6:
AWS SageMaker上でMobileNet SSDのモデルを学習する - Taste of Tech Topics
皆さんこんにちは。@Ssk1029Takashiです 最近、AWSのSageMakerがいくつかアップデートがありました。個人的にはPyTorchのサポートがアツいですね。 さて、今回はSageMaker上で公式がサポートされていないアルゴリズムを学習する場合に、どのような方法があるのかを紹介していきます。 モデルはMobileNet SSDを題材として見ていきましょう。 SDK？コンテナ？ SageMaker上で自前のモデルを作成する方法は２つあります。 SageMaker Python SDKを使う 自作のDockerコンテナを利用する 1の方法は、各フレームワークごとにSageMaker上で学習するためのスクリプト仕様が決まっていて、その仕様に沿って書けば学習・推論ができるようになっています。 例えばTensorflowであれば以下のページに仕様が載っています。 docs.aws.a
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Dockerfile を書くためのベストプラクティス解説編
コンテナ運用のベスト プラクティス | Cloud アーキテクチャ センター | Google Cloud
docker-node/docs/BestPractices.md at main · nodejs/docker-node
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