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
爆速でKaggle環境を構築する - Qiita
爆速でKaggle環境を作る Kaggleに参加しようとするとデータサイエンス系のライブラリを大量にインストールする必要があリます。そのためにPythonの仮想環境を用意したりライブラリを調べたりしますが、上手くインストールできなかったりしてフラストレーションがたまることこの上ないですよね。 今回は出来るか限り少ない手順で出来る限りKaggleに用意されているカーネルと同じ環境を構築したいと思います。 特に理由がなければKernelsやColaboratoryを使えば良いと思いますが、通信環境が悪かったり、VMに環境を作りたい場合は参考にしてください。 構築環境 macOS High Sierra Kaggleとは Kaggleは企業(google,mercari,Recruit,etc..)や研究機関(CERN,etc..)などがデータを提供し、世界中のデータサイエンティストが最適モデル
R Docker tutorialの訳 - Qiita
まえおき 以下の文章はR Docker tutorial by ropenscilabsを翻訳したものです。 第1章 Dockerとは何で、何のために使うのか？ この章の目的 Dockerの基本的な考え方を理解する。 Dockerが便利な理由を確認する。 なぜDockerか Rを使用して分析を行い、出来上がったコードを知人に送りたい、という場合を考えてみよう。あなたの知人が全く同じデータセットを使って全く同じコードを実行したとしても、結果が僅かに異なるということがあるだろう。これには、OSが違うだとか、Rのパッケージのバージョンが違うだとか、いろいろな理由が考えられる。Dockerはこのような問題を解決するための手段になりうる。 Dockerコンテナはコンピュータの中のコンピュータの様に見える。そしてこのコンピュータは知人にそのまま送ることができ、このコンピュータを起動してコードを実行すれ
Dockerで基本的なData Science環境(Jupyter, Python, R, Julia, 定番ライブラリ)を構築する。 - Qiita
目次 モチベーション 想定読者 実作業 Dockerのインストール Dockerイメージの選択と取得 設定するパスワードのハッシュ文字列の取得 パスワードの設定とファイルの永続化を行い、データ分析環境のDockerコンテナを起動する モチベーション データ分析環境構築は、Dockerで作ってしまいたい。 Jupyterで、PythonかRかJuliaを使いたい。 各言語の定番ライブラリやパッケージは最初からある程度入っていて欲しい。 想定読者 Dockerで基本的なData Scienceの環境を構築したい人 あまりDockerやJupyterに詳しくない人 簡単にデータ分析環境を作ってしまいたい人 以上のような方が、この記事を通りにコマンドを入力すれば、データ分析環境の構築が出来ることを目指します。 現在のところ、macOS High SierraとUbuntu 18.04で、起動の確認
爆速で Docker コンテナにデータ分析環境を生成するテンプレート を作りました - Qiita
機械学習の実験における悩みの一つに実験の再現性があります。再現性は実験を共同研究者に引き継いたり、ソフトウェアエンジニアにモデルをデプロイしてもらう時に問題になります。残念ながら、機械学習で利用するライブラリは数も多く、アップデートも頻繁に行われます。そのため動作する開発環境を維持、共有するのは難しい問題と言えます。 そこでデータサイエンティストが実験結果を他人に引き継ぐことを容易にするテンプレート、Cookiecutter Docker Science を作ってみました。このテンプレートは機械学習の実験環境を Docker コンテナ上に爆速で構築できます。仮想環境なのでライブラリ群の不足やバージョンの不一致に悩まされず実験結果を確実にシェアできます。 また Docker でコンテナを作ったり、削除したり設定したりといった作業の煩雑さを低減するための機能を提供しています。そのため、データサ
Elixir＋Keras＝手軽に高速な「データサイエンスプラットフォーム」 ～Flowでのマルチコア活用事例～ - Qiita
この記事は、「Elixir Advent Calendar 2017」の25日目です Merry Xmas!（実に1日遅れですが…） Elixir Digitalization Implementors／fukuoka.ex／kokura.ex の piacere です ご覧いただいて、ありがとうございます 私は普段、福岡のスタートアップ企業のCTOとして、「ビッグデータ分析＋AI・ML開発の統括」と「Elixir・Phoenix／Kerasリードプログラマ」をしながら、福岡Elixirコミュニティ「fukuoka.ex」のMeetUp（偶数月定期開催）やプログラミング入門ハンズオン、もくもく会を主催しています ちょうど先週末、「fukuoka.ex #4 ～ Elixirのビッグデータ分析～」というテーマでMeetUpを開催したので、そこで扱ったセッションの一部をコラム化してみようと思い
Kubernetes入門ハンズオン-WordPressを立ててみよう- - Qiita
Kubernetesハンズオンを私の所属する研究室で行いました。 我ながら入門者にはとっつきやすい資料ができた気がしたので、Qiitaにも軽く解説を交えつつ貼っておこうと思います。 スライド 初心者による初心者のためのKubernetesハンズオン // Speaker Deck このハンズオンの対象者 Kubernetesを始めたばかり or 始めてみたいひと 他の解説記事でkubectl run ...とかやって一通り試したけど、YMLどうやって書くのかわからなくて困っている人たち このハンズオンでやらないこと Clusterの構築手順 スライドの最後の方で軽く触れていますが、minikubeを使うのが個人的にはおすすめです。 Install Minikube | Kubernetes ここにインストール手順が書いています。遅めの回線でも10分ちょっとあれば終わると思います。 永続化
まっさらな状態から Docker イメージを作る - CUBE SUGAR CONTAINER
Docker イメージというと、一般的には既存の Docker イメージをベースにして作る機会が多い。 そうしたとき Dockerfile にはベースとなるイメージを FROM 命令で指定する。 とはいえ、既存のイメージをベースにしない、まっさらな状態からイメージを作ることもできる。 それが FROM 命令に scratch を指定した場合になる。 今回は FROM scratch でまっさらな状態から Docker イメージを作ってみることにする。 試した環境は次の通り。 $ docker version Client: Version: 18.01.0-ce API version: 1.35 Go version: go1.9.2 Git commit: 03596f5 Built: unknown-buildtime OS/Arch: darwin/amd64 Experiment
分散環境におけるDocker とオーケストレーション
1. Dockerとオーケストレーション Cloud Native から、アプリケーションをスケールする Swarm Mode の機能と役割まで さくらインターネット株式会社 技術本部ミドルウェアグループ 前佛 雅人 @zembutsu OSSユーザーのための勉強会 <OSS X Users Meeting> ＃22 Docker と kubernetes 2018年1月30日 分散環境における 2. 2 私は誰？ @zembutsu 前佛 雅人 ZEMBUTSU Masahito zembutsu @zembutsu Blog: https://pocketstudio.net 仕事 Engineer / Technology Evangelist さくらインターネット株式会社 技術本部ミドルウェアグループ ・エバンジェリストチーム ・クラウドチーム ・VPSチーム ・石狩市小学校プログ
機械学習を勉強するときはDockerを使うと便利 - あさのひとりごと
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、、、、、
Dockerとgithubを使って上手く行かないときは前回の状態に戻りながらDjangoのチュートリアルを進める - Qiita
目的 Djangoの学習のためにチュートリアルを行っていたのですが、途中でエラーが出て何を間違ったか分からなくなり、チュートリアルをある程度進めたにも関わらずチュートリアル1に戻ってやり直す、ということを何回も繰り返していました。 そこでDockerとgithubを利用してログを残しながら、失敗したときは前回の状態に戻りながらチュートリアルを進めました。 そうすることでようやく最後まで行きつくことができました。 そのときの記録を残しておこうと思います。 Django、Docker、githubともに初心者でして手探りで進めたので、最適な使い方ではないと思いますが、ご了承ください。 $ のところはホスト側の作業、#のところはコンテナ内の作業です。 githubのアカウントやリポジトリの作成等の手順については省略して記載しています。 環境 UbuntuとDockerのバージョンは以下の通りです
Docker で使えるデータベースの Web GUI まとめ - Qiita
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
Dockerの基礎・使い方がよくわかる記事・スライド11選
オープンソースのコンテナ管理ソフトウェア・Dockerは、軽量な仮想実行環境であり、少ないリソースで効率よくアプリケーションを動かせるとして注目を集めています。また、2016年6月にはソフトウェアのマーケットプレイス「Docker Store」をオープンすることを発表し、プライベートベータ版として開始しています。 今後の利用拡大が見込まれるDockerの使い方について、わかりやすく解説している記事・スライドを11個ピックアップして紹介します。これからDockerをはじめたいと考えている方はぜひ参考にしてください。 Dockerの使い方の参考になるサイト・記事 隔離の技術Dockerの考え方と使い方の基本 / TECHSCORE BLOG http://www.techscore.com/blog/2014/08/05/introduction-to-docker/ Dockerの概要、よく
Node.jsのマイクロサービスの構築を通してDockerを学ぶ – 前編 | POSTD
あなたが真剣に Docker に取り組んで、その全てを学びたいと思っているのでしたら、もう探し回らなくても大丈夫です。 本稿では、Dockerがどのように機能するのか、どんな部分が話題になっているのか、そしてマイクロサービスを構築する際の基本的な開発作業にどのように役立つのかについて紹介したいと思います。 本稿では例として、ローカルで実行するコードからマイクロサービスやデータベースを実行するコンテナまで、バックエンドにMySQLを用いたシンプルなNode.jsのサービスの例を使います。 Dockerとは何か Dockerとは要するに、（仮想マシン用のテンプレートに非常によく似ている） イメージ を作成して、 コンテナ でイメージのインスタンスを実行できるソフトウェアです。 Dockerには、 Docker Hub と呼ばれる大量のイメージのリポジトリがあり、これを利用して作業を始めたり、無
Dockerのすべてが5分でわかるまとめ!(コマンド一覧付き) - paiza開発日誌
こんにちは、吉岡(@yoshiokatsuneo)です。 Dockerはシンプルで軽量な仮想環境という特徴から急速に広まっており、paizaでも利用しています。ただし、発展が早いことから、断片的な情報や古い情報などもあります。そこで、ここでは今のDocker(Ver1.13: 2017/1/20更新)について、5分でわかるように簡単にまとめてみます。 目次 Dockerの特徴 コンテナと仮想マシンの違い Dockerの発展 Dockerの構成(5つの要素) Dockerの基本コマンド Dockerコマンド一覧 Dockerの仕組み 考え方 まとめ Dockerの特徴 Dockerは、Linux上のシンプルで軽量な仮想環境(コンテナ)で以下の特徴があります。 早い・軽い OSレベルの仮想化なので、起動は一瞬です。コンテナ間でイメージを共有できるので、コンテナの起動自体ではディスクは消費しませ
インフラ構築をコードで自動化できる「Docker」の魅力――主婦と先生と作家をコンテナ仮想化で両立する阿佐志保さんの生き方
翔泳社では11月19日に『プログラマのためのDocker教科書 インフラの基礎知識＆コードによる環境構築の自動化』を刊行しました。今回、Dockerが大好きだという著者の阿佐志保さんに、本書の紹介だけでなくDockerに関わる人生観についてもお話をうかがいました（インタビュー内容は10月21日時点のものです）。 家事、育児、講師、執筆の両立 ――よろしくお願いします。最初に、阿佐さんの自己紹介をお願いできますでしょうか。 阿佐：結婚・出産前は、システムの基盤を構築・運用するエンジニアなどをしていました。インフラの設計構築だけでなく、アプリケーション開発標準化や運用設計など、障害やトラブル以外では表に出ることのない地味な仕事です。毎日、朝早くから終電まで働いていました。仕事が好きだったし、非常に優秀なメンバーに囲まれていたのであまり苦ではありませんでした。 分かりやすくいうと「社畜」です。社
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パスワードとか知らないから1秒でも早くJupyter Notebook使いたい人へ - Qiita