Cloud9 on Fargate など模索の経過報告 - Qiita
こんなの書いていきます 利用例 小ネタ 利用例 この辺に使えないかと模索しています ECS のあふれたタスク処理 踏み台サーバ Cloud9 リモートサーバ ECS のあふれたタスク処理 aws ecs describe-clusters に --include "STATISTICS" を付与すると返ってくる pendingEC2TasksCount が 1 以上であれば run-task で --launch-type FARGATE を指定。 とはいえスケーリングの設定やアプリケーションの作り次第では必ずしもこの負荷の逃がし方が適切でもなく、目下思案中。 踏み台サーバ 多段 SSH するときだけ起動する EC2 はありませんか？ Fargate にしてしまいましょう。 これくらいあれば最低限動きそうです。 https://github.com/pottava/fargate-shel
Moby で LinuxKit を起動してみる - Qiita
DockerCon 2017 で発表された Moby プロジェクト を利用して LinuxKit が動作するところまでを確認します。 もともと使われている意味の Moby Docker 社のロゴにもなっている、このクジラの愛称1。 (https://blog.docker.com/2015/06/winners-dockercon-2015-contests/ より拝借) 最近チラ見せしていた Moby OS Alpine Linux ベースの軽量 OS。Docker for Mac の記事でよく Message of The Day のアスキーアートとともに紹介されていますが ## . ## ## ## == ## ## ## ## ## === /"""""""""""""""""\___/ === ~~~ {~~ ~~~~ ~~~ ~~~~ ~~~ ~ / ===- ~~~ \___
NVIDIA 社提供の AMI で DeepLearning - Qiita
更新履歴 [2017/03/08] AWS 公式 Deep Learning AMI v2 リリース！ CUDA 8.0 になり、TensorFlow v1.0.0, MXNet v0.9.3 など Deep Learning に便利な AMI NVIDIA 提供 NVIDIA CUDA Toolkit 7.5 on Amazon Linux NVIDIA DIGITS 4 on Ubuntu 14.04 2016/09 末に公開された模様。 自分で CUDA をインストールしたことがある方ならわかると思いますが、NVIDIA の GPU ドライバから始まり、CUDA をインストールするのはなかなかの手間でした。（まあ、一度 AMI を作ればってのはありますが） この AMI を使えば、ものすごく簡単にサーバが使い始められます！ AWS 提供 Deep Learning AMI Amazo
Alpine Linux で軽量な Docker イメージを作る - Qiita
オフィシャルでない Alpine イメージを使うなら 上の表の通り、最近はオフィシャルでも Alpine 版があったりしますが なければ、サイズの小さなサードパーティ製でも全然よいと思います。 選ぶなら、最低限 Automated Build で作成されており Dockerfile から操作履歴が明瞭なもの4 がよさそうです。 ADD / COPY をしているものは GitHub に行けば中身を確かめることもできます。 もしくは、まるっとコピーして自分でイメージを作るのも手です。 アプリのベースイメージに Alpine いずれにせよ、特定 OS のシェルを直接叩くようなアプリでない限り、 Alpine はとてもいい選択肢と言えそうです。 Golang 製でもなければ5、Alpine でよさそう。 参考資料でサイバーエージェント山田さんが 書かれている ように 重いイメージはほんとにいいこと
AWS で Docker アプリをデプロイ・運用する - Qiita
パターン AWS のマネージドを中心に CI / CD パイプラインを組むなら ECS ElasticBeanstalk CodeDeploy Docker for AWS を用途に応じて使い分けられます。 用途 自分でクラスタを管理したい / しなければならないといった特別な理由がなければ、ECS がオススメです。最近 Datadog も ECS の本番利用が増加していることを記事1にしています。 メリット コンピュートリソースを最大限有効に利用できる ALB との併用で動的ポートマッピングが有効に Service Auto Scaling でスケールも AWS に任せられる タスク単位で IAM ロールを使った適切な権限管理ができる Spot fleet 上での運用でコスト最適化も CloudWatch でクラスタとしてのメトリクスも扱える 構成例 継続的デプロイ例 ElasticBe
Docker for AWS 試してみた その2 - Qiita
前回に引き続き、今回は Docker for AWS で生成される swarm クラスタで実際に アプリを起動させたりスケールさせたりしてみます。 （ 8月1日出版予定の AWS 本で ECS や ECR の章書きました！ AWS での Docker 利用の手引きにぜひご参照ください） 目次 通常の Swarm クラスタとの違いは、docker service をご覧ください。 Swarm マネージャに接続する docker node docker service 続編.. Swarm マネージャに接続する 2 つ方法 があります（いずれも Docker を利用する上で一般的1 なもので Docker for AWS や Swarm クラスタならではというわけではありません）。 Docker ホストに SSH ログインして、ホストの Docker クライアントから直接操作 SSH トンネル
Docker for AWS 試してみた その1 - Qiita
DockerCon 2016 で発表され、現在 プライベート β 公開中の Docker for AWS。 Docker 社にブログ書くよアピールをしたら招待されたのでこれ書いてます。 目次 Docker for AWS 概要 CloudFormation で起動するリソース・構成 EC2 インスタンスとそのプロファイル（IAM ロール） 続編について とは Docker 社の提供する AWS のマネージドサービスとうまく統合された、いい感じの Swarm クラスタを 「CloudFormation テンプレート + 専用 AMI」で構成するツール群。 AWS への Docker クラスタデプロイツール。 ただの Swarm クラスタではなく、AWS ならこう構成するといいよね！なクラスタが起動します。 制約・前提 2016/07/15 現在プライベート β で、招待制試験中1。 管理用
効率的に安全な Dockerfile を作るには - Qiita
結論 以下の手順で作るのが効率的です。 ベースにする Docker イメージを決める docker run -it <docker-image> sh でコンテナ内部で作業 1行ずつ、うまくいったらどこかにメモ 失敗したらいったん exit して再度 docker run ファイルの取り込みやポートの外部公開が必要ならオプション付きで docker run 全部うまくいったら Dockerfile にする ネットで見たことはないですが、もし docker build で試行錯誤しながら Dockerfile を作るとしたら、それはさすがに苦行です。 遅い デバッグしにくい！コンテナ爆発しろ！！って気持ちになります。 これが原因で「Docker 使えない 便利じゃない 」と思っていたのならそれは勘違いです。 手順詳説 試しに ip-api.com にリバースプロキシするだけの Nginx イ
Docker の WebUI 作りました - Qiita
Docker、コマンドラインでの操作が一般的ですが どうしてもGUIがほしくてWebUI作りました。 もちろん世の中にはいくつかすでに実装があって とかやればたくさんスターがついたよさげなのはあるものの ほしい機能がなかったので forkせず re:Inventしました。1 やれること 1. ブラウザからDocker操作できます http://localhost:9000/ http://localhost:9000/images 状態、検索文字列でコンテナを検索 コンテナに inspect, top, stats, logs, diff, rename, commitコマンド実行 コンテナの start, stop, restart, rm 新規 Dockerイメージの pull 検索文字列でローカルにあるイメージを検索 イメージに inspect, history, tag, rmiコ
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Amazon ECR に特定 IAM ユーザからのみのアクセスを許可 - Qiita