Don't Use Kubernetes, Yet
Early-stage startups shouldn't run on Kubernetes yet. But eventually, growth-stage and large companies should be running on Kubernetes in some form. Kubernetes Maximalism doesn't mean one-size-fits-all. Infrastructure should progressively grow with your workloads and team. How can you choose the right technology now so that you can maximize growth and minimize pain later when you inevitably outgro
Kubernetesの「ブランチデプロイ」で誰もがハッピーなDev環境を作る - HRBrain Blog
こんにちは。HRBrainでインフラエンジニアをしている間野(@mano_0307)です。 今年の5月にインフラエンジニアとして入社しました。Kubernetesを使っている弊社で、Kubernetesをまったく触ったことのない私のような人間がインフラエンジニアになれるというのが弊社の素晴らしいところです。合言葉は「トライドリブン」。日々トライができる素晴らしい環境です。 Dev環境という各社共通の悩み 多くの会社で何かと困っているのがdev環境なのではないかと思います。 dev環境今日も空いてないよ・・・フルリモートでどうせバレないし、寝ちゃお あれ？久々に使ったdev5環境がうまく動かないよ。・・・(数時間後)あー、最新のmasterがrebaseされてないからAPIのinterface変わってんじゃん！うわー寝よ・・・ そろそろdev環境増やしたいな・・・でも、あの設定も複製しなきゃ
Announcing HashiCorp Waypoint
PackerBuild and manage images as code
趣味GKEのIngressを無料で済ませる - ダルツ海峡冬景色
GKEでサービスを外部公開する際には、 GKE Ingress とそのバックエンド GCP Cloud Load Balancing を使用するのがスタンダードです。が、これには費用 ($18/月~) がかかります。 これをCloudflare DNS + Contourで置き換えて、無料で済ませる方法を説明します。ノードは全台プリエンプティブインスタンスで構いません。 この記事はDoxseyさんによる Kubernetes: The Surprisingly Affordable Platform for Personal Projects を発展させた内容になります。 元記事と同様、紹介する構成は趣味利用にとどめてください。 GKEクラスタ作成 まずGKEクラスタを作成してください。3台以上で構築し、プリエンプティブを有効にするのがオススメです。 ちなみにDoxseyさんの記事ではf1
Kubernetes: The Surprisingly Affordable Platform for Personal Projects | doxsey.net
Caleb Doxsey Hi I'm Caleb Doxsey and welcome to my website. I'm a software developer. If you'd like to contact me, you can email me here: [email protected]. Code github.com/calebdoxsey Experience 2020 - Pomerium: Software Engineer 2019 - Bread: Software Engineer 2015 - DataDog: Software Engineer 2013 - Gnip: Software Developer 2012 - SendHub: Web Developer, Android Developer 2011 - Trada: Web Deve
Google、最適化されたコンテナイメージを生成する「buildpacks」をオープンソースで公開。Dockerfile不要でJavaやGo、Node.jsをコンテナへビルド
Google、最適化されたコンテナイメージを生成する「buildpacks」をオープンソースで公開。Dockerfile不要でJavaやGo、Node.jsをコンテナへビルド Googleは、アプリケーションのコードから最適なコンテナイメージを生成するツール群「buildpacks」（ビルドパック）をオープンソースで公開すると同時に、Google CloudのCloud Run、Anthos、Google Kubernetes Engine (GKE)がこのbuildpakcsに対応したことを発表しました。 We’re launching broad support across @googlecloud for buildpacks, an open-source technology that makes it fast & easy to create secure, product
RendertronをGKEとCloud Runで構築しました - pixiv inside
こんにちは、インフラ部の id:sue445 です。 今回はRendertronをGKEとCloud Runの両方で構築した話をしたいと思います。 tl;dr; 前置き 今までのRendertronの問題点 GKE版Rendertronについて GKEの採用理由について GKE版Rendertronの構成 全体 GKE内部 pod内部 Kubernetesの設定と解説 rendertron-deployment.yaml rendertron-hpa.yaml rendertron-ingress.yaml rendertron-service.yaml Tips nodeのストレージサイズをケチり過ぎたらpodが起動できなくなった N1マシンタイプのnodeとN2マシンタイプのnodeを比較した結果、N2マシンタイプが安くなった Cloud Run版Rendertronについて Clou
The Kubernetes Handbook – Learn Kubernetes for Beginners
Kubernetes is an open-source container orchestration platform that automates the deployment, management, scaling, and networking of containers. It was developed by Google using the Go Programming Language, and this amazing technology has been open-source since 2014. According to the Stack Overflow Developer Survey - 2020, Kubernetes is the #3 most loved platform and #3 most wanted platform. Apart
Kubernetes、やめました | 外道父の匠
最近 Kubernetes 全然触ってねーなって思ってたところに、『6年ぶりぐらいにクラウド使った結果、Kubernetes以外のマネージドサービスとか基本要らなくない？となった話 – データエンジニアの酩酊日記』を見つけて、自分と異なる立場によるコンテナシステムへの感想を興味深く読ませていただきました。 Kubernetes を推す人がいる一方で、ここには昨夏『Kubernetes、はじめました』と言っておきながら今年に入って全然触らず、ECSを使ったシステムばっか手掛け、Kubernetes いらなくね？って思う人もいるわけで。これはいったいどういうことでしょう、と雑感タイムです。 どうしてコンテナシステムで迷うのか 最初に断っておきたいのは、以下 Kubernetes を否定したり腐すような意図は全くなく、なんでやろ？って自身に問いかけた私見です。やめました、と言ってもウチで今も使っ
6年ぶりぐらいにクラウド使った結果、Kubernetes以外のマネージドサービスとか基本要らなくない？となった話 - データエンジニアの酩酊日記
ここ半年ぐらい、かなり久々にクラウド使ってアプリやバッチの基盤作ったりしてきて、色々と思ったことを書き捨てる。 「ちょっと検証してみた」程度のものも含めれば、AWSとGCPは一通り主要なマネージドサービスを触ったし、実際に複数のアプリやらバッチやらをマネージドサービス上で本番稼働させて今も運用してるけど、結局DB以外は基本全部Kubernetesに乗せるのが一番楽だと強く思うようになった。 Kubernetesは学習コストや運用コストがそれなりに高く付くから安易に採用するのはどうなのか、みたいな論調もあるし、つい半年前までは自分もそう思ってた。サーバレスなマネージドサービスが色々出てきているのに、なんでわざわざKubernetesクラスタなんていう設計、運用に手間のかかるクラスタリングサーバーを立てて管理しないとならんのかと。 だけど、実際にいくつかのマネージドサービス使ってアプリやバッチ
コンテナセキュリティに関する本を書きました
NTTの須田です。この度、「Docker/Kubernetes開発・運用のためのセキュリティ実践ガイド」という書籍を執筆しました。Z Labの五十嵐 綾 (@Ladicle)さん、宇佐美 友也 (@hiyosi)さんとの共著です。 Docker/Kubernetes開発・運用のためのセキュリティ実践ガイドAmazon: https://www.amazon.co.jp/dp/4839970505 Manatee (PDF版): https://book.mynavi.jp/manatee/books/detail/id=114724 Docker や Kubernetes を安全に使うための設定方法やツールについて、 本書ほど網羅的かつ詳細に記した書籍はおそらく他にはありません。Dockerに代わるコンテナエンジンとして話題のPodmanなど、最新のソフトウェアに関する情報もふんだんに盛り
機械学習システムの設計パターンを公開します。
メルカリで写真検索とEdge AIチームに所属している澁井（しぶい）です。機械学習のモデルを本番サービスに組み込むための設計やワークフローをパターンにして公開しました。 GithubでOSSとして公開しているので、興味ある方はぜひご笑覧ください！ PRやIssueも受け付けています。私の作ったパターン以外にも、有用なパターンやアンチパターンがあれば共有してみてください！ GitHub：https://github.com/mercari/ml-system-design-pattern GitHub Pages：https://mercari.github.io/ml-system-design-pattern/README_ja.html なぜ機械学習システムのデザインパターンが必要なのか 機械学習モデルが価値を発揮するためには本番サービスや社内システムで利用される必要があります。そのた
機械学習プロジェクトをいい感じにプロダクトに載せていく今風のやり方について考える | Qrunch（クランチ）
機械学習プロジェクトをいい感じにプロダクトに載せていく今風のやり方について考える この記事は裏freee developers Advent Calendar 2018の18日目の記事です。 どうも、@aflcです。freeeで機械学習とかやってます。freeeだとRoyで通ってます。 今日は、なんとかしてモデルは作ったもののその後どうしよう、という話をします。 TL;DR TensorFlow Servingとkubelessで、サーバーとか何も考えずにデプロイ出来るようになることを目指します。 本日話す内容 機械学習モデルのデプロイ 前処理・後処理の実装 モデルのバージョン 話さない内容 評価・テスト 開発時の環境 TensorFlow以外で実装する場合 APIの設計 などなど Python以外の言語の話題 はじめに あなたが様々な苦労を乗り越え、イカした機械学習モデルを構築できたとし
Voicy史上最大のバックエンド大型改修！！ ~BFFとKubernetesでVoice Techの荒波を乗り越えろ~
こんにちは！！ VoicyでWebアプリケーション開発を担当しているぱんでぃーです！！ 今回は “まさに今” 進行中の大型プロジェクトについて紹介したいと思います。 TL;DR事業領域の拡大により、似たようなドメインロジックが各バックエンドに点在してしまっている。システム改修コストを抑え、機能差分を無くすために、ドメインロジックをまとめる共通APIを開発したい！！そして、各プロダクトごとにBFFを構築し、固有のロジックや認証・認可を担当させると幸せ度が上がるのでは！？ Why We Resolve? ~Problem of Current System~まずは現行のバックエンドの課題について、簡単にご説明します。 通常であれば、スタートアップ企業は1つのプロダクトに特化し、クライアントアプリ、バックエンドのAPIサーバーは1つづつというケースが多いのではないでしょうか？（開発リソースがあれ
Kompose - Convert your Docker Compose file to Kubernetes or OpenShift
Kompose is a conversion tool for Docker Compose to container orchestrators such as Kubernetes (or OpenShift). Installation $ kompose convert -f compose.yaml $ kubectl apply -f . $ kubectl get po NAME READY STATUS RESTARTS AGE frontend-591253677-5t038 1/1 Running 0 10s redis-leader-2410703502-9hshf 1/1 Running 0 10s redis-replica-4049176185-hr1lr 1/1 Running 0 10s
個人開発で使う GKE｜yusuke-suzuki
私が個人で開発・運用している Qoodish という Web サービスは、主要なコンポーネントを Google Kubernetes Engine (GKE) 上にホスティングしています。 大規模なサービスを展開するために使われるイメージが強い Kubernetes (k8s) ですが、個人開発で作るような小規模なサービスでも様々なメリットがあります。 参考: Kubernetes は辛いのか？ 運用コストの削減 開発も運用も基本的に一人で行う個人開発においては、いかに運用コストを下げてアプリケーションの開発やサービスの設計に時間を割いていくかというのは重視されるポイントだと思います。 k8s を使うことで、必然的に Infrastructure as Code が実現され、アプリケーションをコンテナ上でステートレスに運用するということが可能になります。 k8s 導入以前は VM の状態管
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GitHub - GoogleCloudPlatform/distributed-load-testing-using-kubernetes: Distributed load testing using Kubernetes on Google Container Engine
GKE上にElasticsearchとcerebro環境を構築する - Qiita
Deploying BERT using Kubernetes
Introducing Twistlock Support for AWS Lambda Layers | Twistlock
