概要 ホスト側のGUIでdocker上のROS系アプリケーションを起動する方法を紹介します 簡単に使える dockerfile がなかったので作って公開しました → chikuta-dockerfiles 検証環境 今回検証した環境は以下になります。 Hardware cpu - AMD Ryzen 9 3900X gpu - Geforce RTX 2060 super ram - 32G Software os - ubuntu 20.04.1 kernel - Linux define 5.4.0-48-generic docker - 19.03.13 nvidia-driver - 450.66 cuda version - 11.0 nvidia-smi の出力を添付しておきます。 $ nvidia-smi +----------------------------------

System.NullReferenceException: オブジェクト参照がオブジェクト インスタンスに設定されていません。 場所 Docker.Engines.IsoConfig.Meta(Object value) 場所 C:\workspaces\stable-2.4.x\src\github.com\docker\pinata\win\src\Docker.Desktop\Engines\IsoConfig.cs:行 146 場所 Docker.Engines.IsoConfig.GenerateConfig(Settings settings) 場所 C:\workspaces\stable-2.4.x\src\github.com\docker\pinata\win\src\Docker.Desktop\Engines\IsoConfig.cs:行 82 場所 Docker

※ この記事は2019年11月7日に作成した GoとDockerでLet's try gRPC - LiBz Tech Blog と同じ内容です はじめに こんにちは！エンジニアの渡邊です。早いもので、11月でLiBに入社して丸1年がたちました。 このブログへの投稿も４回目になります。 前回の「とってもRailsライクなサーバーレスフレームワーク「Ruby on Jets」を本番環境に導入した話」では、jetsの開発者であるtongueroo氏や、Rubyの生みの親まつもとゆきひろ氏をはじめ、多くの方にシェアをしていただき大変励みになりました！ みなさんありがとうございました。 今回はGoogleが開発したRPCフレームワークgRPCについて書こうと思います。 gRPCとは Google社内で使用されているstubbyというRPC(Remote Procedure Call)フレームワーク

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こんにちは。AI事業本部の青山（@amsy810）です。 2020年版「おうちKubernetesインターン」を実施したため、事後レポートをブログにまとめたいと思います。 コロナ禍のため、機材一式を学生とメンター宅に郵送し、フルリモートでの実施となりました。 またそれに合わせて3 Daysだったものを7 Daysに伸ばして、初日と最終日以外は夕会だけをコアタイムとしたフレックス性で実施しています。 メンターは私以外に、徳田、川部、漆田、源波、中西、岩立、長谷川が参加しています。 概要 今回のおうちKubernetesは Raspberry Pi 4 の 8GB モデル 3台 を使ってクラスタを構成しました。 単純な仕様だと、12 core + 24 GB Memory のクラスタです。もはやノートパソコンに近しい性能ですね。 また、今回 Raspberry Pi 4 になってから最低 2.

ENV DOCKERIZE_VERSION v0.6.0 RUN apk add --no-cache openssl \ && wget https://github.com/jwilder/dockerize/releases/download/$DOCKERIZE_VERSION/dockerize-alpine-linux-amd64-$DOCKERIZE_VERSION.tar.gz \ && tar -C /usr/local/bin -xzvf dockerize-alpine-linux-amd64-$DOCKERIZE_VERSION.tar.gz \ && rm dockerize-alpine-linux-amd64-$DOCKERIZE_VERSION.tar.gz

はじめに 先日、「業務で使う予定ないとはいえGoぐらいある程度知っておいたほうがいいよな...」と思い、Goを使って簡単なCRUDを実装してみたのでそのやり方を備忘録としてまとめておきます。 基本的には以下のサイトの内容を組み合わせて少しアレンジしたものになっています。Goの勉強をする上でこれらのサイトには非常にお世話になったのでこちらもご参考ください。 DockerでGoの開発環境を構築する Go / Gin で超簡単なWebアプリを作る Go言語（Golang）入門～MySQL接続編～ docker-compose MySQL8.0 のDBコンテナを作成する docker-compose upでMySQLが起動するまで待つ方法(2種類紹介) GoをDockerで立ち上げる まずはGoをDockerで立ち上げていきます。 作業ディレクトリ直下に - DockerFile - docker

最初に お仕事で「Kubernetesはいいので、次のプロジェクトで使いたい」と言うと 「何がいいんですか？」とか「何ができるの？」とか聞かれてうまく答えれない事がまぁまぁあったので自分なりにKubernetesがなぜ生まれたのか、なんで使いたいのかと何ができるかをまとめてみた リソース調達の歴史から見るKubernetesが現在の地位につくまで リソース(アプリケーションを動かすためのサーバなど)調達の視点から、Kuberenetes誕生までを見ていきます。 物理サーバを調達する時代 原初のアプリケーション開発では、アプリケーションを開発してキャパシティを予測して、リソース見積もりを行い、サーバ購入を行っていました。 この方法では以下のような課題がありました。 リソースを用意するのに、数週間から数ヶ月かかる サーバを注文してから、到着するまでの時間もかかりました。 またその前のリソース見

エムスリーエンジニアリンググループ AIチームの笹川です。 バスケと、ロードバイクが趣味なのですが、現在、NBAのplayoffと、Tour de Franceが同時に開催されていて大変嬉しい毎日を過ごしています。 特にNBAのplayoffは、連日overtimeとなるような激戦や、giant killingがあったりのアツい戦いが繰り広げられていて最高です。 そういう状況なので（？）、今回は先日取り組んだ、Pythonの機械学習バッチを実行するdocker imageのサイズ削減についてのアツい戦いについて紹介したいと思います。 膝の上に登って寝る為に、筆者がデスクに戻るのを机の下で待ち構える犬氏（かわいい） 今回の取り組みでは、もともと3GB程度だったPythonのML用のimageを、約2.0GBに削減することができました（それでもなかなかのサイズ。MLのimageは特に大きい印象

Rubyの使い方をよく忘れるので、リハビリ用にRubyで簡単なWebアプリを作りました。また忘れた時のために、作る方法を書き残しておきます。 つくるのはNopochatというクソチャットアプリです。 投稿に「～も」というかわいらしい語尾が付くことで、言いづらい内容も心理的安全性を保ったまま送ることができる画期的なチャットですも。 なお本稿で紹介する内容はあくまでプログラムを書く練習のためのものであり、本番環境で運用することは想定していません。 環境 Dockerを利用します。Rubyのインストールは必要ありません。 Docker version 19.03.12 docker-compose version 1.26.2 Sinatraの立ち上げ まず適当なディレクトリを切って、開発を始めます。

今回はRails 6とMySQL 8を組み合わせたWebアプリケーションのDocker環境を構築する手順について紹介します。 Rails 6からwebpackerが標準でインストールされるようになったり、MySQL 8からユーザー認証の方式が変わったりと環境構築でつまる部分がいろいろとあったため参考になればと思います。 複数人でもスムーズに開発ができるようにするためリモートリポジトリからcloneしてきたらdocker-compose upするだけでアプリケーションが立ち上がるという環境をゴールにします。 各種バージョンは以下の通りです。 Ruby on Rails: 6.0.3.2 Ruby: 2.7.1 MySQL: 8.0.21 実行環境はDocker Desktop for Mac（バージョン 2.3.0.4）を利用しています。 Railsアプリケーションの準備 ディレクトリの作成

問題 Docker で Elasticsearch を起動します。 services: elasticsearch: image: docker.elastic.co/elasticsearch/elasticsearch:7.4.0 environment: - discovery.type=single-node ports: - 9200:9200 - 9300:9300 以下の Elasticsearch クライアントライブラリを利用し、http://127.0.0.1:9200へ接続しに行きます。 github.com c, err := elastic.NewClient() // デフォルトで127.0.0.1:9200へ接続 if err != nil { log.Println(err) } no active connection found: no Elasticse

kubernetesでもぷよぷよがしたいので同じ色のPodが4個くっついたらdeleteされるcustom controller「くべくべ」を作ったGokubernetes Kubernetes使ってると、Nodeにえらい数のPodが溜まってくじゃないですか。消したくなりますよね。連鎖してほしいですよね。なりません？なので、4つ同じ色のPodが4個くっついたらdeleteされる、爽快感のあるカオスエンジニアリング用のcustom contollerを作りました。 deleteされるだけでは寂しいので、deleteされていく様子を見るためのkubectl pluginも作りました。合わせて使うとこんな感じになります。 左側の●のひとつひとつがPodです。Nodeが列に対応してます。6Node構成です。各色8個ずつpodを立てていて、右側にreplicasetの増減を置いてみました。 レポジト

この記事について この記事は、Docker Desktopのチュートリアルを和訳したものです。 公式のチュートリアルなので、安心して、かつ効率的に学習することができます。 Docker DesktopからDocker Hub、Docker Composeまで網羅されているので、初学者がDockerに初めて触れたり、中級者が基礎を振り返るのに最適です。 翻訳元のチュートリアルは、2021/10/7時点で最新のものです。長い時間が経過している場合、情報が古くなっている場合がございますのでご注意ください。 読者に誤解を与えない部分は、読みやすさを重視して適宜意訳しています。 DeepL等を使用して推敲は行っていますが、間違っているところやより良い表現があれば、編集リクエストをお願いいたします。 翻訳元 getting-started : https://github.com/docker/get

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CodeZine編集部では、現場で活躍するデベロッパーをスターにするためのカンファレンス「Developers Summit」や、エンジニアの生きざまをブーストするためのイベント「Developers Boost」など、さまざまなカンファレンスを企画・運営しています。

はじめに WindowsのDockerコンテナ上でmatplotlibを動作させる方法について記載します。 Windowsは、Windows 10 Pro 64Bit バージョン2004で試しました。これより古いバージョンでも試しました。 Docker Desktopは、WSL2に対応させても以前のままでもどちらも大丈夫です。 Dockerコンテナ内なので、そのままだとmatplotlib等のグラフはホスト側に表示されません。 ホスト側(Windows側)のディスプレイに表示させるようにするには、コンテナOSはlinux系だと思いますので、XServerをWindows側に立ち上げて、そのXServerに表示を流し込むようにする必要があります。 VcXsrvをインストール まず、VcXsrvをインストールします。 インストールが終わったら、WindowsメニューからVcXsrvにあるXLa

kintoneクローン？ OSSWebDBのExmentをLightsail+Dockerで立ち上げたら結構ハマったのでメモしておくLaravelDockerLightsailExment Exment is 何？ Exmentは、Laravel製（ということは、LAMPですね。ということは、レンタルサーバーでも動きますね。）のWeb DBシステムです。リレーショナルなデータベースをGUI管理画面から操作できます。 ExmentはOSSで、GPLライセンスです。開発は株式会社カジトリ​が中心となって行っています。詳細は開発者の方の記事をご覧ください。 GUIのWeb DBというと、なんとなくサイボウズ社のkintoneを連想する方もいるのではないでしょうか。 開発元からはキントーンのキの字も聞こえてきませんが、筆者はひそかにkintoneクローンだと思っていて、かなり可能性を秘めているOS

「Kubernetes、考えることがいっぱいあって楽しいですね。今日はそんなKubernetesのお話です」 こんな謎の問いかけから始まった、Kubernetesセッション、皆さんご覧になりましたか？ Kubernetesで実現するアプリケーションの未来まで見据えたとき、最初に検討しないと一生後悔する忘れがちだけど考えないといけない知見がてんこ盛りのセッションでした。このブログでは、そのセッション内容を余すことなく解説。 EKS/Kubernetesの運用に自信がない Kubernetesクラスタの長期運用を真剣に考えたい クラスターのアップデートができず不安 そんなあなたの未来を明るく照らす知見が、このセッションには詰まっています。ぜひ、Kubernetesクラスタ運用に迷いがあるかたはこのブログご覧になって、未来の負債をこの場で削ぎ落としましょう。 もう、アレコレ悩まなくても良いの…!

この記事は、Merpay Tech Openness Month 2020 の17日目の記事です。 こんにちは。メルペイのSREの駒崎（@komattaka）です。 暑かったり台風だったりと大変な日々が続いていますが、ご自愛ください。 目次 対象読者 得られるもの 説明しないこと はじめに CronJobの仕組 そもそもCronJobとは何か パラメータの解説 CronJobが作成される流れ メルペイでは何に困っていた？ suspend: trueにしていたCronJobがfalseにした後もJobを生成しない (GKE特有) NodeがCluster Autoscalerによって停止されると、そのNodeで稼働していたJob(Pod)のEvictをCronJobが正常終了したと誤解しconcurrencyPolicy: Forbid(Replace)なのに並列稼働した ユースケース別に設