Docker一強の終焉にあたり、押さえるべきContainer事情
章立て はじめに Docker・Container型仮想化とは Docker一強時代終焉の兆し Container技術関連史 様々なContainer Runtime おわりに 1. はじめに Containerを使うならDocker、という常識が崩れつつある。軽量な仮想環境であるContainerは、開発からリリース後もすでに欠かせないツールであるため、エンジニアは避けて通れない。Container実行ツール（Container Runtime）として挙げられるのがほぼDocker一択であり、それで十分と思われていたのだが、Dockerの脆弱性や消費リソースなどの問題、Kubernetes（K8s）の登場による影響、containerdやcri-o等の他のContainer Runtimeの登場により状況が劇的に変化している。本記事では、これからContainerを利用したい人や再度情報
AWS、Docker Desktop代替となり得る「Finch」をオープンソースで公開。ローカルマシンに仮想環境とコンテナランタイム、ビルドツールなど一式を導入
AWSは、ローカルマシン上にLinuxコンテナのランタイム、ビルドツール、コマンドラインツールなど一式を簡単にインストールし、コンテナを用いた開発環境を開始できるソフトウェア「Finch」をオープンソースで公開しました。 Today we are happy to announce a new open source project, Finch. Finch is a command line client for building, running, and publishing Linux containers. Learn more in this blog from @estesp and @ChrisShort https://t.co/5qDdio806E#AWSCloud #containers #opensource pic.twitter.com/TDfcYlwwIs
Moby(Docker)をビルドしてruncとcontainerdを単体で動かしてコンテナの基礎を理解する
この記事を読んだらできること Mobyをビルドしてruncとcontainerdを動かせます。 runcとcontainerdを使ってコンテナを動かすことでなんとなくコンテナの理解が深まります。 夏休みの自由研究にコンテナを動かす仕組みを自分で深く調べたくなります（たぶん)。 記事の背景 Dockerを使い、なるべく小さい薄いコンテナを作っていく中でDockerの中身を詳細に知りたいと思ったので、DockerのソースコードであるMobyをビルドしてコンテナ実行のコアの基盤ソフトであるrunc、containerdを動かしてみました。 1. コンテナのアーキテクチャと用語解説 まずMobyを動かす前にコンテナのアーキテクチャと用語を理解しておく必要があります Docker Desktop(mac版)を俯瞰した図が上記となります。実際はDocker DesktopはKubernetes(k8s
社内勉強会 はじめてのDocker for インフラエンジニア | DevelopersIO
こんにちは。 ご機嫌いかがでしょうか。 "No human labor is no human error" が大好きな ネクストモード株式会社 の吉井です。 Docker に触れたことがないインフラエンジニア向けに勉強会を開催しました。 ローカルで Docker を動かし、インフラっぽい動作確認を行い、Amazon ECS で動かすところまでを紹介します。 Cloud9 ロールの作成 EC2 インスタンスプロファイルです。Cloud9 のインスタンスで使用します。 ロール名は EC2Cloud9Role としました。(任意に変更してOK) マネジメントコンソール IAM ロール を開きます。 ロールの作成 をクリックします。 ユースケースの選択 → 一般的なユースケース → EC2 を選択して、次のステップ へ進みます。 Attach アクセス権限ポリシー画面で割り当てるポリシーは以下で
2021年に今更コンテナ入門した僕の最初の一歩
はじめに 最近までコンテナは使うだけだった僕が2021年に真面目にコンテナ入門をしたので、どうやって入門し始めたか、結果今どうなったかを書いておこうと思います。 今となってはコンテナと1口に言ってもKubernetes Docker podman runcなどなど様々な難しい単語が飛びかっています。CloudNativeという単語もよく聞きますね。コンテナだけあってコンテナ界隈は海のように広いですね。 壮大なコンテナ界隈の海を僕がどうやって最初にチャレンジしてみたか参考に慣れば🙏 結論として入門した結果はこちらです。 コンテナ入門するきっかけ 2020年くらいまでの僕はDockerを使う程度の知識、namespaces(7)とcgroups(7)というLinuxカーネルの機能が使われているらしいということしか知りませんでした。Kubernetesも略し方や発音で時々話題になることを知って
初心者が絵で理解する Docker
恥ずかしながら Docker をほぼ触ったことがなかったので、基礎的なことを学びました。 学びながら「こんな絵があったら理解しやすかったなー」と感じていた絵を自分で描きました。 せっかくだから整理して公開したいと思います。 同じ様な方の役に立ったら、とても嬉しいです。
Dockerfileのベストプラクティス Top 20
本文の内容は、2021年3月9日にÁlvaro Iradierが投稿したブログ(https://sysdig.com/blog/dockerfile-best-practices/)を元に日本語に翻訳・再構成した内容となっております。 Dockerfileのベストプラクティスのクイックセットをイメージビルドに適用することで、セキュリティ問題を防ぎ、コンテナ化されたアプリケーションを最適化する方法を学びます。 コンテナ化されたアプリケーションやマイクロサービスに精通している人なら、自分のサービスがマイクロサービスであることに気づいているかもしれません。しかし、脆弱性の検出、セキュリティ問題の調査、デプロイ後の報告や修正など、管理のオーバーヘッドがマクロな問題になっています。 このオーバーヘッドの多くは、セキュリティをシフトレフトし、開発ワークフローの中で可能な限り早く潜在的な問題に取り組むこ
Docker Compose入門 (4) ～ネットワークの活用とボリューム～ | さくらのナレッジ
これまでのDocker Compose入門は、Docker Compoesの紹介に始まり（第1回）、簡単なウェブサーバを起動する方法（第2回）、ネットワークの理解を深める方法（第3回）でした。今回は連載のまとめとして、ネットワークとボリュームの活用によって、1つのサーバもしくはPC上に複数のアプリケーション環境を動かす方法をみていきいましょう。 Docker Composeはプロジェクトごとにネットワークを持つ 前回はDockerのネットワークの扱いを学びました。Dockerコンテナを実行すると、そのコンテナ内のプロセスは、デフォルトで「bridge」という名称の仮想的な内部ネットワークを通して通信を行います。またホスト上のブリッジ（仮想的なネットワーク・スイッチ）を経由して、Dockerが作成する他の内部ネットワークや、ホスト側のインターフェースを通して、インターネットなどの外部ネットワ
インフラど素人が1ヶ月半でKubernetes本番環境を作るまでの失敗の軌跡（奇跡） - Qiita
タイトル通りですが、1年目エンジニアのインフラのイの字も知らなかった私が1ヶ月半かけてKubernetesで環境構築するまでの失敗の軌跡です（そして環境構築できたのが奇跡）。 理想的にはこれを読めばインフラ初心者でもKubernetes（以下k8s）で環境構築できるところまで説明することですが、そういうわけでなく、環境構築の解説というより自分の失敗やつまづきポイント、役に立ったことをただただ書き連ねていきます。ただ他の初心者の方も同じようなところでつまづくこともあると思うので少しでもお役に立てたら嬉しいです。 バックエンド側で使った技術は以下になっています。 言語：Ruby（RoR） API：GraphQL インフラ：Azure その他：Docker、k8s 実際の実装でハマったところは各章の最後に教訓として簡単にまとめてはいますが、大事なことは先に結論として述べておきます。 Docker
社内勉強会で作ったDocker/Kubernetes入門の資料を公開しました - inductor's blog
TL; DR Docker/Kubernetes初心者の方と一緒に仕事をすることになったので、はじめの一歩として勉強会を開いたときに作成した以下の資料を公開しました。 speakerdeck.com 資料の目的 ZOZOテクノロジーズではたくさんのプロジェクトがあり、技術的にも古いものから新しいものまでいろいろなものが使われています。その多くは歴史的経緯や開発者たちのレベル感、今まで経験した技術などをベースに選定されることが多いです。 弊社 岡がCNDT2019にて発表した以下の資料や、ZOZOTOWNの作り直しの真っ赤な広告にもあるように、古い技術を使い続けてグロースを続けてきた結果、社内のプロジェクトのいくつかはスケーラビリティとして飽和に近い状態のものもあります。 ZOZOTOWNのCloud Native Journey from Toru Makabe www.slideshar
VSCodeとDockerで簡単に開発環境を構築＆共有する方法 - paiza times
もじゃ（@s10akir）です。paizaラーニングでプログラミング学習動画制作のアルバイトをしている専門学生です。 以前こんな記事を書かせていただきました。 paiza.hatenablog.com 今回は、VSCodeとDockerを使って簡単に開発環境を構築する方法について書いてみたいと思います。 code.visualstudio.com ちなみに前回はプレビューリリースされた「Remote Development with VSCode」と「PaizaCloud」を使って、面倒な環境構築なしで快適に開発しようぜという記事だったのですが、しばらくして「Remote Development with VSCode」が正式版のVSCodeでも使えるようになりましたね！わざわざInsider版のVSCodeを入れなくてもよくなりましたね。 前提の環境について この記事の内容が試せるのは
ローカル実行用のJupyterNotebook環境を整える - notebook
統計、分析とかそっちの分野の勉強をはじめました それに先駆けてインタラクティブな実行環境は必要だよねということで形から入っていきます! 今回はJupyterNotebookをdockerで立ち上げて使えるようにするところまでやってみました docker 公式にDockerのイメージがあるのでそれを使います (jupyter/datascience-notebook) 結果的には下記ファイルでdocker-compose upすればOKという感じにしました Dockerfile FROM jupyter/datascience-notebook USER root # GoogleAnalyticsClient のインストール RUN pip install --upgrade google-api-python-client redash-dynamic-query ipython-sql
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
第529回 RStudio Serverをよりかんたんにインストールする | gihyo.jp
第527回ではRStudioのインストール方法を紹介しました。実はコンテナ技術を使うと、インストール方法はさらにかんたんになります。今回はDockerを活用したRStudio Serverのインストール方法を紹介します。 コンテナ技術を使う利点 直近だと第521回でLXDの使い方を解説したように、本連載ではこれまでに何度もコンテナ技術に関する活用方法を紹介してきました。今回も実際に実行するコマンド自体は、これまでとほぼ変わりはありません。そこでRStudio Serverをコンテナ上で利用する際のポイントなども合わせて紹介します。 まず、RStudio Serverのインストールにおいて、コンテナ技術を活用すると得られるメリットは次のとおりです。 ホストに余計なパッケージをインストールしなくて良い コマンドひとつで全部入りの環境を構築できる 複数のバージョンもかんたんに共存できる Linu
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WSL2、Docker、VSCodeで劇的に改善されるWindows開発環境
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