業務やプライベートでのハンズオンを通して得た知見を元に、dockerfileの実践的な書き方を記載いたしました。 軽量なdocker imageを作る観点とセキュリティーの観点を踏まえた内容になっております。なにか付け足す点などあればコメントいただければと思います。 軽量なimageを作る観点 軽量なimageの使用 Dockerfileでimageを指定する際に、軽量なimageを使用することが進めれている。 docker docsでも代表的な軽量なimageのalpineをおすすめしている。 Whenever possible, use current official images as the basis for your images. We recommend the Alpine image as it is tightly controlled and small in s

こんにちわ ゴリラです。 みなさんDockerは好きですか？ 自分はDocker好きです。 Docker面白いですよね。 本記事は、ゴリラによるDockerユーザのためのゴリラ製Dockerツールを紹介します。 以前こちらの記事でも作ったことを紹介したのですが、 あれから少し進化してより便利になったので、再度紹介します。 これからDockerを始めよう、 もしくはすでに始めている方にとって便利なツールかなと思います。 どういうツール 直感的にDockerを操作できるTUIツールです。 できること 現時点でできることは以下になります。 image search/pull/remove save/import/load inspect/filtering container create/remove start/stop export/commit inspect/rename/filter

とりあえずすぐ動く！Dockerを使い、Python3, Flask, MySQL開発環境を構築する！MySQLFlaskDockerPython3 はじめに 「優しいIT」という理念の基、ITコンサルタントをしている亀井亮介と申します！ 主な仕事は要求分析・要件定義の上流工程から、開発のマネジメントまでしていますが、プライベートでウェブシステム開発をしています！ 目的 細かい説明は抜きにして、Git cloneし、"docker-compose up -d"するだけで、Python3, Flask, MySQL開発環境を構築します！ Dockerをインストールしていることが、前提となります！ 「とりあえず動くところが見たい！」というせっかちな（私のような）方は、「1. 動作するまでの手順」を見てくださいね！ 2章以降は、各項目の説明をしています！ Githubにファイルを上げているので、

仕様 ターミナルからcurlコマンドでjsonデータを送ると, 文字列が成型されて, 同じくjson形式でデータが返ってくる. 環境 Mac OS X 10.12 Docker for Mac 17.03 多分Linuxでも同様にできます. 1. Flask起動スクリプトの用意 Pythonの軽量WebフレームワークであるFlaskをつかって作成します. @app.route()で指定されたディレクトリにアクセスすると, defで定義したメソッドが起動し, returnで結果を返す, という流れです. from flask import Flask, jsonify, request import json app = Flask(__name__) @app.route("/", methods=['GET']) def hello(): return "Hello World!" @a

はじめに ハンズオンや思いつきの用途で、環境をサクッと作って使い捨てたかったので 数ファイルと数秒で構築できるように作りました。 準備 Dockerが動く環境 インターネット接続 基礎的なことしかやらないので、Dockerさえ動けばなんとかなるはず。 私の実行環境はDocker for MacのPublic Betaです。

この方法が一番手軽なのですが、Selenium等のスクレイピングなどモジュール意外にも環境用の設定ファイルの引き継ぎが必要な場合にはLambdaはあまり向いていなく、手持ちのサーバーの隅っこに必要なときだけ呼び出せるAPIを実装しておいたら楽なのではないかと思っています。 Docker。それは、ローカルとリモートの環境の違いをなくす救世主 ローカルとリモートで環境構築を毎回し直すのは非常に面倒です。 そこで現れた救世主がDockerです。 Dockerというのは、Mac/Windows/Unix問わずで動作し、そのDockerと呼ばれる概念の上で、LinuxのOSを動作させます。 そのため、MacでもLinuxの環境で操作したり、WindowsでもLinuxの環境で操作しておくことで、サーバーに実装する際にそのまま持っていくことができます。 引用元：Get Started, Part 1:

Examples using the Docker Engine SDKs and Docker API After you install Docker, you can install the Go or Python SDK and also try out the Docker Engine API. Each of these examples show how to perform a given Docker operation using the Go and Python SDKs and the HTTP API using curl. Run a containerThis first example shows how to run a container using the Docker API. On the command line, you would us

https-portal があまり知られてないようなので紹介記事だけ書いとく。 https://github.com/SteveLTN/https-portal あなたがすでにhttpで動作するサービスのdockerコンテナを持ってるなら、こいつを docker-compose に加えるだけで https 対応は完了。 え？ 加えるだけで完了。 まじです。 https-portal は何をするものか 基本的には https のリクエストを受け取り、他のコンテナの http へ転送するリバースプロキシとして動作する nginx である。 ところで https を提供するには証明書の取得、設定などが必要だが、こいつはそれを全自動でやってくれる。 え？ 証明書の取得、設定を全自動でやってくれる。 まじです。 期間延長も自動でやってくれるらしい。 まあとにかく便利なので、 Let's encryp

概要 Dockerについてちょっこす勉強したので、ついでにDockerをEC2で動かしてみる。 AWS ECSがあるので、EC2でやらなくてもいいのですが、コマンドを色々と試してみるために構築。 試してみたこと インストールやら実行して見たことのメモ。 とりあえず、docker-composeを使って、WordPressを立ち上げてみようと思います。 AWS EC2の立ち上げ コンソール上からインスタンスを立ち上げ OSはAWSのLinuxを利用 sshで接続できるようなセキュリティ設定をしておく 下記コマンドでインスタンスにログイン

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先日初めてDockerに触れ、環境を複製する際に色々調べたのでその内容を共有するため図を作りました。 オプションなど含めた実際利用するコマンド一覧については@voluntasさんの下記の記事がおすすめです。 docker コマンド チートシート 環境複製の手順 環境を1つのサーバーから別サーバーにまるっと複製する場合は、下記手順でうまくいきました。 作業したコンテナからcommitでDockerイメージを作成

デスクトップアプリケーションに比べるとWebアプリケーションの導入は面倒だが、DockerやVagrantの登場によって敷居が低くなっている。誰かがDockerHubへ使いやすいイメージを公開してくれたり、Webアプリの開発元がDockerfileを公式に提供しているケースが増えてきているためだ。 この記事では、筆者が実際に使用したことのあるWebアプリの一覧と、docker-composeの設定ファイル(またはDockerfile)をまとめる。既にDocker環境が整備されている状態であれば、YAMLファイルやDockerfileをコピペしてdocker-compose up -dするだけで自動的にWebアプリケーションが起動する。(もし動かなかったらスミマセン) セキュリティとかは考えていないので、LAN内のみでの使用を想定 記載の設定では、永続化データはDockerが動作しているマシ

この記事は Docker Advent Calendar 2017 の1日目の記事です。 こんにちは。Emotion Techの子安です。すっかり冬ですね。今日は夜の銀座からお送りします。 なんでもDockerで Dockerに触れるようになって約2年ほど経ちました。最近は技術検証はもちろん、何かをちょっと試したいときなども、新しい環境が必要になるとまずはDockerで構築してみることが当たり前に（自分的には）なってきています。 で、今回はWebからちょこっと何か取ってきたいとき、いわゆるスクレイピングをしたいとき、Dockerがあれば簡単に環境が作れるぞという話をします。 ※なお、スクレイピングは用法・用量を守って正しく行いましょう。あくまで自己責任でお願いしますね。 要件 とあるサイトから情報を抜き出したい ブラウザを操作してサイトを巡回する Docker上に構築する プログラミング言

Dockerを使う際にアプリケーションで使用するデータをどう扱えばいいのか？ まずは関係ありそうな Data Volume と Data Volume Container について公式マニュアルを読んで理解してみる。なお、英語が得意でないので間違って解釈している箇所があるかもしれない。 Docker のバージョンは 1.0.0 である。 マニュアル： Managing data in containers Data Volume とは マニュアルによると、 Data Volume とは「複数のコンテナ間で永続的なデータや共有データを扱うために Union File System を無視する特別なディレクトリ」のことらしい。 Data Volume は以下の特徴を持つとのこと。 Data Volume はコンテナ間で共有や再利用することが可能 Data Volume に対する変更は直接反映さ

何がしたいのか 最近はDockerを導入したサービスがガンガン出てきている一方、現場でのDocker導入に足踏みをしているところもあると思います。 今回はDockerを導入するために、「コンテナを利用するとこんなに便利!!」という主張を展開することで、現場でのDocker導入の推進をしたいと思います！ まあ、スライドモードを使いたかったんですよ TL;DR コンテナと仮想環境は別物だよ コンテナでの運用するといいことがたくさんあるよ どんな環境でも同じように動かせる デプロイ・ロールバックが簡単 システムが簡単に把握できる あいのり環境もいける コンテナとは コンテナ ≒ VM ?? Docker導入しようって言うとこんな話を聞くことがある コンテナってVMみたいなもんでしょ？ VMの上にまたVM作るの? AMI使ってるから、わざわざコンテナにする必要がない コンテナ != VM VMとコ

軽量な仮想化環境を実現するツールであるDockerについて、基本的な使い方を学びます。

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、、、、、

「職場の人たちにDockerをもっと訴求したい！」そんな想いから、「Dockerって何？」といった方々にDockerの魅力を伝えるための記事を書いてみました。 Dockerのインストール方法については、『Amazon EC2にDocker CEの環境を構築する』にまとめています。併せてお読みください。 「Docker」とは 「Docker（ドッカー）」は近年大変注目されている 仮想化ソフトウェア です。 2017年の企業におけるDockerの導入状況は「本番環境で使用している」という企業が6.0％、「開発／テスト／検証段階」の企業が13.1％であったようです。（「2017年　国内OpenStack／Dockerの導入状況に関するユーザー調査結果を発表」） Dockerが注目されている一番の理由はその 手軽さ です。Dockerを使えば、以下のようなサーバー環境を簡単に構築することができます