JPOUG> SET EVENTS 20140907 LT :「WIndows7でもChefしたい!」 3014/09/07 by YAMAMOTO,Miyawaki,Tamie
![AWSとAnsibleで実践!プロビジョニング入門‐Lamp+Laravel-](https://cdn-ak-scissors.b.st-hatena.com/image/square/a011c2fd65deb40275b9d435b047d5608d280359/height=288;version=1;width=512/https%3A%2F%2Fcdn.slidesharecdn.com%2Fss_thumbnails%2F1104-161104074242-thumbnail.jpg%3Fwidth%3D640%26height%3D640%26fit%3Dbounds)
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こんにちは。CTC クラウドイノベーションセンター OpenStack関連の構築・運用チーム(通称IaaSチーム)所属の古川です。 前回 はAnsibleの概要とインストールについて触れました。今回から、Ansibleの使い方のコツについて解説していきます。初めにAnsibleを利用する上で必須となる項目を基礎知識として解説し、次に実際に開発をする際に考慮すべき点について解説します。 本稿ではCentOS7を想定して記載しています。 押さえておくべき基礎知識 本記事ではAnsibleでインフラ構築のコードを書いていく際の重要な項目ごとに説明を記載します。まずはこれらの項目について理解するとAnsibleを使いこなす第一歩は踏み出せるかと思います。 Playbook 前回の記事では動作確認に ansible コマンドを利用しました。インタラクティブにモジュールを実行する場合はこのコマンド
Cloud DatalabはGCPが提供するサービスのひとつで、Jupyter NotebookのGCP版です。便利なところは、 インストールがすごく簡単。Cloud SDKを入れてあれば、datalab create your-instance-nameって実行するだけであっという間にDatalabインスタンスを作れる AnacondaのようにNumPy/SciPy、scikit-learn、matplotlib等の定番データ分析ツールがひととおり入っていてすぐ使える。もちろんTensorFlowも BigQueryやGoogle Cloud Storage、Cloud Dataflow、Google Charts等のGCPサービスが統合されていて、例えばBigQueryのクエリ結果をNumPyやPandasの配列として扱える 等々の便利さで、最近はなんでもDatalabで済ませるように
Deprecated: この記事の内容は既に2年以上経過しており、有用なものではなくなっていると考えられます。無料枠だけでクラスタを動かすことができても GKE のシステムコンポーネントの削減には限界があり、実用的ではありません。 Google Cloud Next '17 で GCP 無料枠の拡大が発表された。 特に注目なのは US リージョンに限るが GCE f1-micro 1インスタンス, 30 GB の HDD が永続で無料なことだろう。 GKE は5ノードまではマスタの課金はなく、ノードは GCE ノードとして課金されるので、この恩恵が受けられるはずだ。 検証環境 Kubernetes 1.5.4 Google Cloud SDK 148.0.1 挫折 普通にクラスタを作ろうとすると下記のようなエラーで弾かれる。 $ gcloud container clusters crea
「とある診断員の備忘録」というタイトルのわりに、ブログを始めてから今まで脆弱性診断に関することを一切書いていなかったことに気づいたので、そろそろ脆弱性診断ネタを書こうかと思います。 今回はクラウドプラットフォームに対する脆弱性診断の小ネタです。 クラウドサービスを診断する時のお作法って? 私が脆弱性診断をやり始めた駆け出しの頃では、オンプレ環境の診断対象が多かったのですが、最近ではクラウドプラットフォームなどの利用が当たり前となったため、クラウド環境の診断対象と沢山エンカウントします。 クラウド環境に対して脆弱性診断を実施する場合には、実はいくつか抑えておくべきお作法があります。 1. クラウド事業者側に診断事前に申請が必要な場合がある 脆弱性診断の種類にもよりますが、ブラックボックステストでは疑似的な攻撃を実施して脆弱性の有無を判定するため、不正アクセスとして検知される可能性もあります。
私は時折、コーディングに対する考え方を変えさせられるような、従来と非常に異なるプログラミング言語に出会います。本記事では、その中でも特に気に入っている発見をいくつかご紹介したいと思います。 これは、先賢による「関数型プログラミングは世界を変える!」的な投稿ではありません。本記事で挙げるのは、もっと「知る人ぞ知る」的なリストです。多くの読者の方にとって、以下の言語やパラダイムは聞いたことのないものが大半だと思いますので、私が経験したように、これらの新しい概念を学ぶ楽しさを感じていただければ幸いです。 注:私は以下の言語の多くに関して最低限の経験しかありません。その発想に引き込まれたのであって、専門的知識は持ち合わせていないため、訂正すべき点や誤りがあればどうぞご指摘ください。また、本記事で取り上げていない新しいパラダイムや概念に出会った方は、ぜひお知らせください。 最新情報:本記事が r/p
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