この文章では、私が個人開発で使用しているDockerサーバの管理や、業務でプロジェクトメンバーに開発環境を配布する際に、Dockerfileを書く上で気をつけていることを整理します。 1. Dockerファイルのフォルダには不要なファイルを置かない docker buildは開始時にコンテクスト(現在のフォルダの状態)をDockerデーモンに転送します。具体的には、Dockerfileのあるディレクトリの内容をtarで圧縮し送ります。そのため、Dockerfileのディレクトリに不要なファイルがあるとビルドに余計な時間がかかりよくありません。 とはいえ、プロジェクトフォルダでビルドした成果物をイメージ化するためにDockerfileを含める運用はよくあると思いますので、その場合は.dockerignoreファイルを記述して余計なファイルが転送対象にならないようにします。 .dockerig

この記事は、「Kubernetes Advent Calendar 2016」18日目の記事です ここでは Kubernetes がサポートする認証方法全てを手元で試してみたいと思います。 機能の説明は書いてあるが実際の使い方まで詳しく書いておらず、使い方がわからないものがあったりしたのでこれを機に全パターン確認してみます。 また、この記事は kubernetes: 1.4.6 および minikube: v0.13.1 で確認しています。 まずは簡単に kubernetes における認証の流れについておさらいしておきます。 kubernetes においては、ユーザーからコンテナの操作要求(CLIなどを使って)を受け取ると、クラスタを利用可能なユーザーであるかを認証し、利用可能な操作を認可で確認するというのが基本的な認証・認可の流れになります。(+ AdmissionControl もある

概要 Spring Bootでtaskを定期的に実行する方法 環境 下記の環境で動作確認を行いました。 Windows7 (64bit) Java 1.8.0_45 Spring Boot 1.2.4 Maven 3.3.3 参考 下記のサイトを参考にさせて頂きました。 Spring GETTING STARTED - Scheduling Tasks 設定 EnableSchedulingアノテーション スケジュールを有効にするにはEnableSchedulingを使用します。 package com.example.actor; import org.springframework.boot.SpringApplication; import org.springframework.boot.autoconfigure.SpringBootApplication; import org

Kubernetes: v1.6 の Role-Based Access Control (RBAC) を minikube で試すkubernetes Kubernetes 1.6 で Role-Based Access Control (RBAC) が beta になり、デフォルトのロールの拡充や kubectl からロールの紐付けができるようになったりと大幅にアップデートされました 。以下は v1.6 の RBAC と minikube で試す際のメモになります。 v 1.6 での RBAC の主な変更点 デフォルトロールの拡充。汎用的に使える読み取り専用ロール (view) や 書き込み権限ロール (edit) などが用意されました。 kubectl のサブコマンド create rolebinding/clusterrolebinding が追加され簡単にロールの紐付けができるよ

Webパフォーマンス向上施策のために、今更ながら超速本1を読んだので、今までの自分の知見と合わせてまとめてみます。 なるべく柔らかく、改善施策ってまず何をどうすればいいの？という疑問を持った人に向けて書いています。 ▪️格言 そもそもWebは速い。遅くしているのは我々です。大抵は技術の問題ではなくて、人の問題。 引用元： テクニックではなく、今、本気で取り組むべきWebパフォーマンス （html5jパフォーマンス部 部長 竹洞さん） 心得 パフォーマンス向上に対する施策は大別すると以下の２通り 軽量化 （単純にやりとりするデータ容量を小さくすること） 圧縮 削除 最適化 （その時に最も適している実装・実行をとること） 経路・順番の変更 非同期 もっとも遅くしている原因を探して、それを対策するのが原則。「対効果」が絶対的正義である。手段から入るのは愚策。まず先に原因を知ることが重要。 ▪️1

はじめに Google Kubernetes Engine + Java (Spring Boot)環境における、jvisualvmの利用方法について試したことを記載しています。 +--------+ +-------------------------+ +-----------------------+ | | | | | | | PC | +--> | GCE: tunnel serever | +-> | GKE: applications | | | | | | | +--------+ +-------------------------+ +-----------------------+ PC:GCEにssh接続可能なマシン。PCにてjconsole,jvisualvmを実行する。 tunnel serverは、GKEと同一ネットワーク(通信可能なネットワーク)に存在する適

社内の開発環境用のKubernetes Dashboardであれば、認証なし(tokenの入力なし)でアクセスしたいですよね。 そのための手順です。 1. Dashboardをインストール $ wget https://raw.githubusercontent.com/kubernetes/dashboard/master/aio/deploy/alternative/kubernetes-dashboard.yaml # Serviceをtype: NodePortに変更 $ vim kubernetes-dashboard.yaml ・・・ namespace: kube-system spec: + type: NodePort #これを追加 ports: - port: 80 $ kubectl apply -f kubernetes-dashboard.yaml $ cat <

Kubernetesの構成コンポーネントについて一覧をまとめてみました。Kubernetes 1.2時点での情報です。

はじめに Kubernetesの公式ページに、多くのチュートリアルが掲載されています。 Kubernetesの勉強の一環で、チュートリアルを消化していきます。 今回は Kubernetesクラスタ内部で使用するDNSを勉強していきます。 通常のServiceの名前解決 Kubernetesクラスタのすべてのサービスは、DNS名が割り当てられています。KubernetesがPodを作成した時に、Pod内部の /etc/resolv.conf に、ネームスペースとデフォルトドメインが含まれた search list が自動的に設定されます。 同一ネームスペース内で名前解決(PodtoService) Service名が foo1 で Namespaceが bar のものを作成して、動作を確認します。 まず、Namsespace bar を作成します [root@sugi-kubernetes1

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この自習ノートは、IBM Cloud に依存しない Kubernetesの機能についての内容にしたいと思います。 k8sのサービスの機能について、個人が自習したノートであって、一部IBMクラウドの実装について言及していますが、特定のクラウドに依存する内容ではありません。 サービスとは Kubernetesのサービスは、論理的なポッドのセットと、それにアクセスするポリシーを定義する抽象的なものです。 これらは、しばしばマイクロサービスとされます。サービスとして接続先になるポッドのセットは、普通、ラベル・セレクターによって判別されます。 サービスの例 コンテナのレジストリに登録されたアプリケーションのコンテナ・イメージmaho/express1:1.0を kubectl で次のファイルを利用して、3つのノードから成るk8sクラスタにデプロイしたとします。 apiVersion: extensi

Go言語開発での makeコマンド と Makefile Go言語の開発ではmakeコマンドをタスク自動化ツールとしてよく使います。 よく使うコマンド、自動化したいタスクをMakefileに記述しておくと、開発に使う複雑なコマンドをすぐに実行したり、チームで共有出来ます。 Makefileに対して、難しいイメージを持っているかもしれませんが、超基本のMakefileの書き方はとてもシンプルなものです。 この記事の目的 Makefileの超基本がわかる Go言語開発のタスク自動化ツールとしてのMakefileの書き方がわかる 前提知識 シェルスクリプト についての知識 書き始める前の準備 EditorConfigを設定して、タブ / スペース によるインデントのトラブルに会わないようにしましょう。 公式サイトにあなたのエディタが、EditorConfigをサポートしているか、プラグインの追加

1 コマンド一覧(kubernetes 1.2) 以下は、man kubectlから抜粋したもの。 チェック印がついているものは、本ページで説明をしているものです。 kubectl get kubectl describe kubectl create kubectl create namespace kubectl create secret kubectl create secret docker-registry kubectl create secret generic kubectl create configmap kubectl create serviceaccount kubectl replace kubectl patch kubectl delete kubectl edit kubectl apply kubectl namespace kubectl logs

kubernetes初心者です。違和感があればコメントください。 Kubernetes Deploymentは"デプロイする"という作業に対応する概念です。 DeploymentはReplicasetを管理し、ReplicasetはPodを管理するという関係性があります。StatefulSetなどのデプロイにDeploymentは利用できません。 1. 簡単な方法でDeploymentを作成してみる 非常に簡単な方法でDeploymentを作成してみます。 例えば、 kubectl run で適当なContainerを起動した時の状態を確認してみます。 # deploymentを作成 $ kubectl run ubuntu -i -t /bin/bash --image=ubuntu # deployment,replicaset,podを表示 $ kubectl get deploym

kubernetes(今回はGKE内)でgRPCの通信を場合にぶち当たる問題として、ロードバランシングの問題があります。 gRPCの通信は永続化されるので、そのままの状態で使うとバックエンドにあるサービスがスケールしても分散されないということになります。 具体例 上記のような構成でhoge-gateway(4pod)からhoge-app(10pod)に向けてコネクションプーリングが1で通信をする場合、hoge-appが最大4podしか使われない状態になります。 下記がその状態です。 GKE Container - CPU usage for hoge-app GKE Container - CPU usage for hoge-gateway 解決方法 これを解決する手段としてgRPCのclientLoadbalancingを使う方法がありますが、clientに依存する方法はあまりスマート

はじめに Dockerを理解するには試してみるのが一番です。 でも、あなたはある日突然「あと一時間でDockerを理解する必要がある」 状況に追い込まれた不運なプログラマになってしまうかもしれません。 そんな状況で公式サイトのチュートリアルは長すぎることでしょう。英語ですし。 なので、Dockerでプログラムが最低知るべきことが最速でわかるチュートリアルを書いてみました。 簡単に「Dockerそれっておいしいの？」に答える Dockerは単に仮想環境を提供するアプリケーションです。LinuxのVMを提供します。ただ、コンテナ型ってやつなので軽量です。VMが短時間で構築できて便利です。コンテナ型ではないフルの仮想環境はゲストOSに中間マージンを払っているようなものなので、ゲストOSとホストOSが同じことやってるならリソースのムダです。ならば、ホストOSと直取引し、ゲストOSに支払っていた中間

$ docker run -it --rm openjdk:11-jdk /bin/sh # ls -l /usr/lib/jvm/java-11-openjdk-amd64/lib/server/ total 34944 -rw-r--r-- 1 root root 1322 Jul 27 03:41 Xusage.txt -r--r--r-- 1 root root 18210816 Jul 27 22:22 classes.jsa -rw-r--r-- 1 root root 14440 Jul 27 03:41 libjsig.so -rw-r--r-- 1 root root 17551048 Jul 27 03:41 libjvm.so　　#まだ小さい 圧縮してみる # jlink \ --module-path /opt/java/jmods \ --compress=2 \

[rso@localhost log]$ cat /etc/issue CentOS release 6.3 (Final) Kernel \r on an \m [rso@localhost log]$ file /bin/ls /bin/sh /var/log/messages /dev/sda /dev/tty11 /tmp /tmp/test.pl /tmp/hoge /bin/ls: ELF 64-bit LSB executable, x86-64, version 1 (SYSV), dynamically linked (uses shared libs), for GNU/Linux 2.6.18, stripped /bin/sh: symbolic link to `bash' /var/log/messages: ASCII English text /dev/sd

軸にワンポイントで強調を入れられるらしい。あまりググってもでないので、試した結果を残しておく。 使用環境 elasticsearch 5.0.0-alpha3 Kibana5.0.0-alpha3 ポイント ltやgtの演算子の比較対象が何かというところ。 たとえば、以下のような例を考える。 A.condition(lt, if=400).points(3, fill=3) これは、　「Aの値 > 400」のとき、points(3, fill=3)をすることになる。 パッと見た感じでは、　A.condition(lt, if=400) と書いていると、 A < 400 になるかとおもいきや、そうではない様子。ifで書いた値がltなのか、gt、lte、gte、eqなのかというところ。 ここがポイント。 マニュアル上の記載 Compares each point to a number, or

はじめに malloc動画見てますか？＞挨拶 こんな記事に興味持つような人はみんなmalloc動画見てる人たちばかりだと思いますが、僕はmalloc動画見るまでは「え？メモリの管理ってOS側じゃなくてユーザランドでやってたの？」って感じでした。ここでは僕みたいなmalloc初心者のために、mallocの動作を実際に追いかけて見ようと思います。 mallocの動作を追いかける(mmap編) ← イマココ mallocの動作を追いかける(prev_size編) mallocの動作を追いかける(main_arenaとsbrk編) mallocの動作を追いかける(fastbins編) mallocの動作を追いかける(マルチスレッド編) mallocの動作を追いかける(環境変数編) mallocについて mallocについては、それこそmalloc動画とか、このへんを見ていただければと思うけれど、要