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入門 Docker¶ About¶ Dockerの入門からプロダクションで活用するプラクティスについてのドキュメントです。 プロダクションへ導入するために必要なDockerの概要から設計までをなるべく最短経路で学ぶことが目的です。 想定する読者層¶ WebAPIのようなサーバーサイドのプログラミングをしたことがある Dockerをこれからプロダクション環境へ導入してみたいと考えている初学者 Version¶ Docker 18.09.3 docker-compose 1.23.2 必要な環境¶ Docker Hub のアカウント Docker公式レジストリ Play with Docker DockerをWeb上で動かせる環境 Play with Dockerを起動するのに前述のDockerHubアカウントが必要 Docker for Mac(Windows)の場合VMが間に挟まり挙動が異
PyImageSearch You can master Computer Vision, Deep Learning, and OpenCV - PyImageSearch In this tutorial, you will learn how to perform liveness detection with OpenCV. You will create a liveness detector capable of spotting fake faces and performing anti-face spoofing in face recognition systems. A dataset containing real and spoof facial images is crucial for liveness detection. It enables the mo
ProductsProducts What is Snyk? Developer-first security in action
Update (2018-03-22) Since I wrote this document back in 2014, Docker has developed the macvlan network driver. That gives you a supported mechanism for direct connectivity to a local layer 2 network. I’ve written an article about working with the macvlan driver. This article discusses four ways to make a Docker container appear on a local network. These are not suggested as practical solutions, bu
はじめまして、エンジニアリンググループの山口です。9月にjoinし、クラウド型電子カルテ「デジカル」を開発しています(今後「エムスリーデジカル」として本格展開することがプレスリリースで発表されました!)。 今回は、テスト並列化や札束ビンタ以外の方法で、GitLab CIの実行時間を15%短縮した話です。 3行でまとめると GitLab CIのrawログに隠し要素がある 原因の深掘り大事 キャッシュを雑に設定してはいけない 前提: デジカルの開発スタイル デジカルは、 Ruby, Scala, Java, JavaScript と複数の言語を組み合わせてサービスを構成しています。 チームの開発スタイルは以下の通りで、比較的安全に開発が進められるようになっています。 git-flowに近い開発フロー GitLab CIによるビルド、ユニットテスト、静的解析 窓が壊れているのを放置しない (割れ
「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) ガタッ / 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
私たちのプロジェクトではいつも、非常に長い Makefile を使用して、インストールやビルド、テスト、デプロイメントの処理を自動化しています。ターゲット名はほとんど標準化されていますが( make install 、 make deploy )、中には説明が必要なものもあります( make run-dev 、 make restart-api )。そして、詳細なmakeターゲットを追加するほど、それらの処理内容をテキスト形式で大量に記載しなければなりません。私たちのプロジェクトでは通常、このような文書を README ファイルに書いています。 しかしCLI(コマンドラインインタフェース)を用いる場合は、主に自己文書化ツールを使っています。 make と打つだけで、利用可能なコマンドとその説明が一覧表示されたら便利だと思いませんか? それを実現するのは、実はとても簡単です。まずは各ターゲッ
Use multi-stage buildsMulti-stage builds let you reduce the size of your final image, by creating a cleaner separation between the building of your image and the final output. Split your Dockerfile instructions into distinct stages to make sure that the resulting output only contains the files that are needed to run the application. Using multiple stages can also let you build more efficiently by
Docker makes development efficient and predictable Docker takes away repetitive, mundane configuration tasks and is used throughout the development lifecycle for fast, easy and portable application development - desktop and cloud. Docker’s comprehensive end to end platform includes UIs, CLIs, APIs and security that are engineered to work together across the entire application delivery lifecycle. B
Two years with CloudFormation: lessons learned Aug 9, 2018 by Sander Knape It’s been close to two years since I started working with AWS CloudFormation, the Infrastructure as Code solution by and for AWS. With CloudFormation you can describe and provision your entire AWS infrastructure in code. The entire AWS environment I work with is provisioned through CloudFormation - we only have read-only ac
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