![https://ubiteku.oinker.me/2017/02/21/docker-and-kubernetes-intro/](https://cdn-ak-scissors.b.st-hatena.com/image/square/6ccf778ee4481785445f6f18d66dc21343e991f6/height=288;version=1;width=512/https%3A%2F%2Fubiteku.files.wordpress.com%2F2017%2F02%2Fservice.png)
目次とお断り この資料をまとめるに当たって、実際に開発したり運用したりという経験のスニペットから、できるだけ編集して、自分なりに体系化したものです 様々な角度のデータが乱雑なっててわかりにくいかもしれませんが、ご了承いただけると幸いです "1. Dockerとは" "2. Dockerを用いるメリット" "3. docker.ioのインストール" "4. dockerでコンテナの起動" "5. 基本的な操作" "6. Dockerコンテナにsshdなどの必須ソフトウェアをインストールする" "7. dockerコンテナのexportとimport" "8. 機械学習ように調整したコンテナの利用" "9. 実際に使用している例" "10. Docker Hub連係" "11. Docker Compose" "12. Dockerのコンテナとホストマシン間でファイルの共有をする" "13.
はじめに GMOペパボ Advent Calendar 2017の15日目の記事です。 昨日の担当は@kurotakyさんによる RubyでBancor protocolのシミュレーションをするライブラリ"Bancor"を作っています - mo-fu note でした。 ブロックチェーン技術や仮想通貨はだいぶ前から話題になっていますが、それに関連した面白そうな取り組みをしているようなので、興味のある方はぜひご覧下さい。 さて、今回はMySQLのレプリケーションについて書いていこうと思います。 なぜMySQLの話なのか? 私のTwitterアカウントを見ている人ならご存知かもしれませんが、ここ数ヶ月ほぼMySQL(とカレー🍛)のことしかツイートしていないくらいにはMySQLを触っていたからです。 最近、MySQLをアップグレードするためだけに生きてるみたいなところがある— ぱ (@purp
必要最小限のリソースでアプリケーションを実行できる環境を提供するコンテナ型の仮想サービスが注目を集めている。そこで、コンテナ型の仮想サービスを理解する上で、代表的なソフトウェアであるDockerについて説明する。
本連載では、Docker に興味はありつつもまだ触ったことのない方向けに、実際に Docker を触って理解していただくための記事を提供します。今回は、Docker Machine というツールを用いて Windows PC 上に Dockerホストを作成する方法を紹介します。Dockerホストというのは、Docker がインストールされ利用できる状態になっている環境のことです。Dockerホストを作成する方法については、本連載の第1回で Docker for Windows や Docker Toolbox という GUIツールを紹介しましたが、今回取り上げる Docker Machine は CLIツールです。Docker Machine は、VirtualBox 等の仮想環境ツールがあれば、たった1行のコマンドを実行するだけで Dockerホストを作成してくれます。 Dockerホス
今日からはじめるDocker - コンテナー仮想化の必要性を理解して、まず開発環境に導入してみよう! Dockerは、コンテナー仮想化ツールです。本稿では、サーバーサイドのアーキテクチャの歴史からDockerが生まれた流れや背景を説明し、PCの開発環境で実際にインストールしてDockerの動作を体験します。 エンジニアの方であれば、「コンテナー」や「Docker」といったキーワードを耳にしたことがあるかと思います。自分が関わっているシステムの開発や運用に活用できるかどうか検討している方もいるでしょう。 この記事の前半では、コンテナーやDockerとはそもそもどういったものかを概観していきます。後半では、PC(WindowsやMac)を使ってローカルでDockerを試していきます。 コンテナーとDockerを歴史から知る 仮想化前はすべて手作業だった サーバー仮想化技術の採用 パブリッククラ
もう半年くらいフルDockerでmicroservicesなサービスを運用してるんですが、イマイチパフォーマンスを出し切れていないなという面がありまして、今回DockerホストのTCPカーネルパラメータを抜本的に見直しました。 そしたら劇的に症状が改善して、インスタンス数も削減できた上に安定してメシウマ状態になったので紹介します。実際効果があったのでチューニングポイントとしてはある程度正解であったと考えていますが、もちろん扱ってるアプリケーションの特性にもよるはずなので一つのケーススタディであることをご了承頂ければと。 前提 まずは今回のお話の前提を。こんな環境です。 EC2 c3.xlarge ホストはUbuntu(EC2 Optimized AMIは未使用) Docker 1.11.2 MySQL(HAProxy経由)やRedisへのデータストアの通信、各microservicesへの
エンジニアの@macs_6です。 このブログでは社内のAWS EC2上で運用しているアプリケーション群をECS移行したプロジェクトについて紹介します。 ローカルの開発環境をDockerした話は以前の記事(複数の rails プロジェクトが共存する開発環境を Docker 化した話を晒してみる)で西辻が紹介しているので、そちらを参照して下さい。 概要 プロジェクトを始める前に感じていた課題 目指す状態 ECSを選択する理由 設計 移行のために必要な作業 Digdagによるスケジューリングについて ECSを使って見て気づいたこと 今後やりたいこと プロジェクトを始める前に感じていた課題 ローカル・本番で再現性のある環境を簡単に作れるようにしたい 簡単にスケールできるようにしたい コストを抑えたい ECS移行プロジェクトを始める前にはこれらの3つの事に課題感を持っていました。 1.ローカル・本番
Lobi事業部 サービス基盤チームの長田です。 最近プロジェクト内で使用する開発環境にDockerを利用するようになったので、その紹介をします。 Dockerにしたってどういうこと? 公開済みのWebサービスに変更を加えて動作確認をする場合、本番環境でそれを行うわけにはいきません。 ほとんどの場合はローカルマシンでWebサービスの全体または一部のコピーを動かして動作確認を行うことでしょう。 その後ステージング環境などの他の開発メンバーも触ることができる環境で動作確認やQAを行い、 問題がなければ晴れて本番環境に反映、という流れが一般的かと思います。 この「ローカルマシンでWebサービスのコピーを動かす」部分にDockerを利用している、ということです。 Dockerにしてどうなった? Before 開発環境構築に1〜2日かかっていた After 開発環境構築がランチに行っている間に終わるよ
こんにちは、クリエーションライン 株式会社の鈴木いっぺいです。 普段はロスアンゼレスに在住し、米国各地のオープンソース系のITベンダーとの付き合いを通して、日本とのパイプ作りに専念する毎日です。 今回のブログは、Docker MTAの導入事例を、ご紹介したいと思います。 DockerCon 2017やその後に数々のイベント通して、VISA International、MetLife、Northern Trustが同社でのDocker MTAの導入事例を発表しています。いずれも金融系の企業であることが特徴的ですが、一見ITに関しては手堅い印象の強い業界でなぜDockerの導入にそんなに積極的なのかを見ていきたいと思っています。 今回は、VISA International社の事例紹介を、スライドを通して解説したいと思います。登壇のビデオはこのリンクで公開されています。 VISAでのDocke
いまお仕事の関係で、機械学習の教科書的な書籍を読んだりオンライン講座を受講したりしながらサンプルやチュートリアルを動かして勉強しています。 機械学習を勉強するときは、Pythonの環境を構築し、JupyterNotebookを使って、実際に手と頭を動かしながら行うのが効率的です。が、アルゴリズムの理論そのものの理解がすでにしんどい上、過学習対策のための正則化、汎化性能の評価、クロスバリデーション、不均衡データや少ないデータはどうすればいいか、などなどいちいち難しいことを数多く勉強しなければなりません。 その上、、、、機械学習での学習は、1度やれば終わり!ではなく、パラメータチューニングしたり、データを増やしたり加工したりしながら、繰り返しなんども行う必要があります。一見ビジネス寄り&アカデミックな雰囲気を醸し出していますが、実際のところは、非常に泥臭い作業のオンパレードです。 が、、、、、
(2019-09-22 追記) NVIDIA Docker は現在では非推奨 (Deprecated) な方法となっています。 代わりに NVIDIA Container Toolkit を使ってください。 blog.amedama.jp 以前、このブログで Keras/TensorFlow の学習を GPU (CUDA) で高速化する記事を書いた。 このときは、それぞれの環境の分離には Python の virtualenv を使っていた。 blog.amedama.jp 今回は、別の選択肢として NVIDIA Docker を使う方法を試してみる。 NVIDIA Docker というのは NVIDIA が公式で出している Docker から CUDA を使えるようにするユーティリティ群と Docker イメージ。 このやり方だと Docker ホストには NVIDIA Driver さ
Docker や docker-compose を使ってデータベースを立ち上げるとき、 Web の GUI も一緒に立ち上げておくと便利です。 本稿では、JX通信社で使っているものの中から、各種データベースに対応する Docker 経由で立ち上げ可能な Web GUI の OSS をご紹介します。 「Web の GUI も一緒に立ち上げると便利」とは 例えば、次のような定義で docker-compose up して、 http://localhost:8080 にアクセスすると、 version: "3" services: postgres: image: postgres environment: POSTGRES_DB: test POSTGRES_USER: test postgres-gui: image: donnex/pgweb command: -s --bind=0.0
VISAカードのインフラがDocker採用。数秒でプロビジョニング、パッチやメンテにさよなら、消えるインフラ。DockerCon 2017 4月に米テキサス州オースチンで開催されたDockerのイベント「DockerCon 2017」では、コンテナランタイムのためのLinuxコンポーネント「LinuxKit」の発表や、コンテナランタイムを組み立てる「Moby Project」の発表など、同社の新しい方向性を示す発表が相次いで行われました。 そのなかでもう1つ、DockerCon 2017ではグローバルな決済サービスを提供しているVisaが、同社のインフラにDockerを採用したという事例が発表されました。これまでDockerは開発環境やテスト環境への採用が進んでいましたが、Visaのような著名な企業が本番環境でDockerを採用した事例の発表は、Dockerの本番環境への導入を市場に説得す
「Docker通り越して次の楽技術こないかなー」と思っていたのですが、やはり当分こなそうなので重い腰を上げてDockerを使いはじめました。 遅すぎですね。 前提 自分は「主にPHPer」ですが、PHPなプロジェクトは大抵がごく普通のLAMPやLAPPなので(環境依存が少ない)、開発時はVagrantでもDockerでもなんでも良いです。 ただ、個人的にPHPはビルトインサーバブームがきているので、「アプリケーション側はホスト上のビルトインサーバ」「データベース側をDocker」にする形で構築することにしました。 「Dockerは永続的データが不得意?」というのは遥か昔の話だったようで、MySQLもPostgreSQLもデータ領域は(公式Dockerイメージでは)デフォルトでホスト側にマウント( VOLUME )するようになっていました。これは便利だった。 使い方 Docker for M
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