Docker Buildにおけるリードタイム短縮のための3つの改善ポイント | PLAID engineer blogDockerfile効率化のベストプラクティスを、リードタイム(CI/CDの実行時間)を短縮し開発生産性を向上させる為に行うべき事という観点でまとめました。 1.Docker Daemonへの転送ファイル削減 2.Docker Imageのサイズ削減 3.cacheの有効活用
【連載】世界一わかりみが深いコンテナ & Docker入門 〜 その1:コンテナってなに？ 〜 | SIOS Tech. Lab
◆ Live配信スケジュール ◆ サイオステクノロジーでは、Microsoft MVPの武井による「わかりみの深いシリーズ」など、定期的なLive配信を行っています。 ⇒ 詳細スケジュールはこちらから ⇒ 見逃してしまった方はYoutubeチャンネルをご覧ください 【5/21開催】Azure OpenAI ServiceによるRAG実装ガイドを公開しました 生成AIを活用したユースケースで最も一番熱いと言われているRAGの実装ガイドを公開しました。そのガイドの紹介をおこなうイベントです!! https://tech-lab.connpass.com/event/315703/ こんにちは、サイオステクノロジー技術部 武井(Twitter:@noriyukitakei)です。タイトルが少々長いのですが、今回はこれからコンテナ、Docker、Kubernetesを始める人のための、入り口的なブ
Dockerコンテナ内からホストへ`localhost` でアクセスしてみる - Qiita
のっぴきならぬ事情でDockerコンテナ内からホストへlocalhost でアクセスする必要なときに役立ちそうなのでメモ。 Dockerコンテナ内からホストへアクセスするには こちらの記事が参考になりました。 --add-host オプションを利用すればなんとかなりそうです。 Dockerのコンテナの中からホストOS上のプロセスと通信する方法 - Qiita https://qiita.com/Iju/items/badde64d530e6bade382 localhost じゃなくて良いのなら host.docker.internal というDNS名が用意されているので、それを利用すればよさそうです。 ドキュメントによるとMac/Windowsで利用できそうです。 Networking features in Docker Desktop for Windows | Docker Doc
Dockerを体系的に学び直してみた(導入編) - Qiita
1.はじめに 前回「Dockerを体系的に学び直してみた(概要編)」という記事でDockerとは何なのか、どんなメリットがあるのかを書きました。 今回は前回に続き実践編と題して、インストールから簡単な使い方についてを書いていきます。 参考にした書籍は、Docker/Kubernetes 実践コンテナ開発入門です。 私の実行環境は以下です。 ・macOS Mojave 10.14.6 ・Docker version 19.03.4, build 9013bf5 2.Dockerインストール 私の実行環境がmacOSなので、macOSに特化して記載します。WIndows OS でのDockerインストール方法はこちらをご参照ください。 以下サイトにアクセスし、ダウンロードします。(ダウンロードにはDocker IDを取得し、ログインする必要があります。) https://hub.docker.
至高のDockerイメージ生成を求めて -2019年版- - Qiita
この記事は@yugui氏の書いた至高のDockerイメージ生成を求めてに感謝しつつ、記事が投稿された当時には無かったさまざまな事情を組み込んで再度まとめたものである。 良いDockerイメージ 良いDockerイメージとは何だろうか。Dockerの利点は次のようなものだから、それを活かすイメージが良いものであるに違いない。 ビルドしたイメージはどこでも動く 適切にインストールされ、設定されたアプリケーションをそのままどこにでも持っていける。 コンテナ同士が干渉し合うことはないので、任意のイメージを互いに配慮することなく柔軟に配備し実行できる 必要のないサービスがコンテナ内で走っていないので、セキュリティの向上に資する イメージの転送が効率的である ベースイメージ部分は一度送ればいちいち再転送する必要がないので、ベースイメージを共有する複数のイメージを効率的に転送できる 標準のレジストリAP
JVMのヒープサイズとコンテナ時代のチューニング | Folioscope
最近 JVM のヒープ領域とパラメータ、そしてコンテナの関係について調べてました。 案外まとまった情報が少なかったので簡単にまとめました。 Java のヒープサイズを設定 まずは Java のヒープサイズについて簡単なおさらいです。 本番環境で Java アプリケーションを運用する上で、JVM のヒープサイズを決定するのは非常に大事なポイントです。 ヒープ領域の最大サイズを大きくすればガベージコレクション (GC) の回数は減らすことができますが、 必要以上に大きくしすぎると無駄にリソースを消費したり、OOM killer で OS にプロセスを終了させられます。 JVM が使用できるヒープサイズは、Java API の Runtime.getRuntime().maxMemory() で確認できます。 また java の起動オプションに -XX:+PrintFlagsFinal オプショ
Docker社、WSL 2に最適化した「Docker Desktop for WSL 2」来月リリース。Windows 10でLinux版Dockerを実現、Kubernetesも1クリックでセットアップ
Docker社、WSL 2に最適化した「Docker Desktop for WSL 2」来月リリース。Windows 10でLinux版Dockerを実現、Kubernetesも1クリックでセットアップ Docker社は、WSL 2に最適化した「Docker Desktop for WSL 2」テクニカルプレビューを来月公開する予定であることを明らかにしました。 The Future of #Docker Desktop for #Windows https://t.co/3xNkXc2aoY via @sferquel pic.twitter.com/HKsMraXJKH — Docker (@Docker) 2019年6月17日 WSL 2は、Windows 10上でLinux環境を実現する「Windows Subsystem for Linux（WSL）」の次期版。Windows
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
Dockerfileを書くためのベストプラクティス【参考訳】v18.09 - Qiita
概要 Docker Documentation にある、Best practices for writing Dockerfiles の参考日本語訳です。ドキュメントは、2019年5月31日現在のカレントである Docker v18.09 (current) です。 背景 ―― 以前の翻訳から時間が経過し、全体的に手直ししたいものの、差分が大きすぎる状況です。そのため、リファレンスや重要性の高いものから優先的に着手することにしました。 スライド資料 背景やヒント、図解などを追加した補足用スライドを作成しました Dockerfile を書くためのベストプラクティス解説編 BuildKitなどの最新機能や Dockerfile の記述例については、こちらのスライドをご覧ください。 Dockerfileを改善するためのBest Practice 2019年版 Dockerfile を書くためのベ
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入門して機械学習環境構築 - karaage. [からあげ]
機械学習の環境構築のために今更ながらDocker入門 最初に、この記事の対象者は、私のように趣味で機械学習しているエンジョイ勢や学生さん、初心者が対象です。インフラなど本職での運用などは全く想定しておりませんので、ご承知おき下さい。詳しい方は色々教えていただけると嬉しいです、それか生暖かく見守っておいて下さい。 というわけで、今更ながら機械学習の仮想環境としてDockerがとても優秀であることに気づいたので、Dockerに入門してみました。Dockerは何か？という基礎的な解説は、以下のさくらインターネットさんの記事が非常に分かりやすかったので、以下参照下さい。 仮想環境に関しては、Virtual Machine・Pyenv/Virtualenv等があり、今まで実際に試してきました。詳細は以下記事参照下さい。 これらに対するDockerとの違いを、自分なりにまとめた表が以下です（ざっくりと
![Docker入門して機械学習環境構築 - karaage. [からあげ]](https://cdn-ak-scissors.b.st-hatena.com/image/square/7b11ffcf9f4021aa000a4e241f26e517441fe138/height=288;version=1;width=512/https%3A%2F%2Fcdn-ak.f.st-hatena.com%2Fimages%2Ffotolife%2Fk%2Fkaraage%2F20190516%2F20190516000848.png)
Dockerでデータ分析環境を手軽に作る方法 - 天色グラフィティ
何かデータ分析を行わなければいけないとき、手軽に分析環境を用意したいというニーズがあります。 Jupyter Notebook上でnumpy、pandas、matplotlib、scikit-learnあたりが使えれば十分でしょうか。XGBoostやLightGBMといったライブラリも使えるようにしておきたいという人もいるかと思います。 一方、ローカルにいろいろなライブラリをインストールしていくと、次第に環境が汚れていってライブラリの衝突などが起こりやすくなってしまいます。 KaggleにはKernelという計算環境があり、そこには主要な機械学習ライブラリが予めインストールされています。データ分析をやっていく上で不自由はありません。今回はDockerとdocker-composeを使ってKaggle Kernelを手元に再現し、ポータブルな分析環境として使う方法を紹介します。 データ分析界
入門 Docker
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
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