MLflowをGKEで動かす快適な実験管理ハンズオン | AI tech studio
AI Labの岩崎(@chck)です、こんにちは。今回は前記事よりも実践的な、AI Labにおける実験管理システムの話をしたいと思います。ここでいう実験とは、データを収集・加工し、統計や機械学習を用い、設定したタスクや仮説を明らかにすることです。実験管理とはその評価や使ったパラメータ及び実験コードを再現できる形で保管することを指します。 対象読者 個人や大学、企業所属でJupyterLab上の実験管理に苦労している方 チームでKaggle等のデータ分析コンペに参加している方 Kubernetes、GCP、Terraformといったキーワードに興味のある方 tl;dr MLflowをGKEに載せることで、高可用でユーザ認証を持つMLflow Tracking Serverを作りました。更にTerraformによる1command構築を目指しました。中規模以上の研究室を想定し、Load Bal
もっとGCPが使いやすくなる!? GKE Config Connectorを試してみた！
TL;DR先日、GAとなったConfig Connector を使うと、Kubernetes のリソースのようにGCPのリソースを作成・管理できます。 はじめに昨今、クラウドを利用することが増えてきたエンジニアの方々は、様々な構成管理システム、API、ツールなどを組み合わせてインフラを管理していると思います。これらの要素は、どんどん複雑化し把握するのも困難になってしまいがちです。Config Connectorは、Kubernetesを介して、Google Cloud Platform 上でリソースの構成をシンプルにしてくれます。 Config Connectorとは?Config Connector とは、Kubernetes を介して Google Cloud のリソースを管理出来るようにするための、Google Kubernetes Engine（GKE）のアドオンです。Agones
GKEの内部負荷分散機能を使ってInternal Load Balancerを構築する - Qiita
※ 2020/04時点でIngress for internal load balancingは公開されたものの、未だプレリリースのステージにあります。Rapid channelのクラスターでしか動かないため、Stableに降りてきたら手順を更新予定です。 はじめに この記事はZOZOテクノロジーズ #1 Advent Calendar 2019 22日目の記事です。 昨日の記事は @takanamitoさんによる「teyuに届いたPullRequestで使われているRubyの高速化手法」でした。 みなさん、GKE完全に理解していますか？僕は定期的に完全理解しています。 今回は、GKEに内部ロードバランサーをデプロイする方法についてご紹介します。 Kubernetesのネットワークの世界のおさらい 内部ロードバランサーの話をする前に、まずはKubernetesのネットワークについて簡単に振
Kubernetes(GKE)にお安く入門する - LiBz Tech Blog
目次 目次 はじめに 経緯 そもそもKubernetesとは なぜEKS(AWS)ではなくてGKE(GCP)なのか 無料のクラスタをつくる とりあえずk8sクラスタをつくってみる ノード(インスタンス)が1つだけのノードプールをつくる 3つのノードが登録されているノードプールを消す 作成したクラスタに接続 起動したクラスタのPodを確認してみる podとは？ kubectlコマンドでpodの状態を見てみる preemptibleインスタンスのnodeを立ててスペックを確保する preemptibleインスタンスとは？ ＼(^o^)／ここから有料です＼(^o^)／ preemptibleインスタンスが1つのnode-poolをつくってみる Datadogで監視してみる ReplicaSetとDaemonSet ReplicaSetとは... DaemonSetとは... Datadogをいれ
EKSにシュッと入門 〜GKEからの移行〜 - Speaker Deck
JAWS-UG コンテナ支部 #12 2018/6/21
Kubernetesで構築したWebアプリケーションに、Blue-Green Deployment相当の機能と、バージョンごとにURLを生成する機能を追加
はじめに 本記事の構成図です。 本記事の構成図 以下の項目について解説していきます。 アプリケーションのデプロイ Production用とDevelop用のServiceをデプロイ Nginx（Deplyment）のデプロイ Ingressの設定 動作確認 第1回や第2回に比べると構築しなけらばならないことが多く大変ですが、アプリケーションを運用していく上でこのような機能があるとないとでは開発や運用の効率が変わってくるので頑張りましょう！ 対象読者 Linuxの基本的なコマンドが使える方 Dockerの使用経験がある方 Kubernetesを使ったことがない技術者 検証環境 Kubernetes側の環境 Google Container Engine 1.7.6 Kubernetes 1.7.6 クライアントの環境 macOS Sierra 10.12.6 kubectl 1.7.6 アプ
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K8s(gke)をプロダクトに投入するまでの話