フィンテック企業が提供する金融サービス機能をAPI経由で利用できる「埋込型金融(エンベデッドファイナンス)」が注目されている中、既存の金融機関がフィンテック企業とのサービスの共創を阻む課題の存在も指摘されている。開発におけるその解決策とは何か。三菱UFJ銀行とマネーツリーが共同展開する家計管理スマホアプリ「「Mable(メイブル)」の事業展開を基に、大手金融機関とスタートアップが共創によりサービスを開発するための勝ちパターンを探る。
![三菱UFJ銀行が「コンテナ開発」を選んだ理由、マネーツリーと見つけた“勝ちパターン”とは](https://cdn-ak-scissors.b.st-hatena.com/image/square/f8465514b19b81f3dcda5a04e2e73c36f2d6dc58/height=288;version=1;width=512/https%3A%2F%2Fwww.sbbit.jp%2Farticle%2Fimage%2F72053%2FOGP_bit202110131312363643.jpg)
docker-composeでソケットを共有する 共通ボリュームを作成 参照したいソケットのあるコンテナのソケット位置を共通ボリュームに接続 参照する側のコンテナに共通ボリュームをマウント でOKです。 以下、とあるAPIサーバからMySQLに繋ぐときの例です。 version: "3.7" services: api: build: context: . dockerfile: ./Dockerfile ports: - "8080:8080" environment: # (Optional) アプリから参照するときは環境変数からソケット位置を取る - DB_SOCKET: /var/run/mysqld/mysqld.sock depends_on: - db volumes: - dbsocket:/var/run/mysqld # ↓で共有しているソケットファイルディレクトリを任
nginx 使いまくり問題 docker やCDNとか使ってると、いくつのプロキシが挟まるんだよ。管理面倒くさいんだよ。って問題にぶち当たる。特にphp 関連。 browser → 企業・学校内プロキシ → CDN → docker ホスト nginx → dockerコンテナnginx → php-fpm コレ全部が、SSLのデクリプトとエンクリプションや、TCPコネクションでsyn/ack してると思うとゾッとしない話ではない。そりゃhttp2でTCP節約が必要になるよねって感じる。 リバースプロキシから裏側はTCPを減らせるのでは。 docker ホスト nginx → dockerコンテナnginx → php-fpm この部分がlocalhost:9000とかで待ち受けてるけど、全部unix ドメインソケットにしてしまえば、接続も管理も楽になるんじゃないかと。 nginx が u
前提として下記のような環境を整えた際の備忘録となります。 ・Amazon Linux2 ・Nginx ・PHP-FPM 作成したコンテナとしては、NginxとPHP-FPMになります。 ハマりポイントとしては、NginxとPHP-FPMの連携部分です。 ディレクトリ構成 ディレクトリ構成としては下記のようにしました。 application/ ├app/ └application/ └docer-image/ ├nginx/ ├Dockerfile ├nginx.conf └default.conf └php/ ├Dockerfile ├php.ini └www.conf docker-compose.yml Nginxコンテナの作成 FROM amazonlinux:2 RUN yum -y update # install nginx RUN amazon-linux-extras i
Windows11 + WSL2 + DockerDesktop+GPU(Nvidia)+Jupyterlabの環境構築方法PythonDockerJupyterLabWSL2 はじめに 本記事は私がタイトル通りの環境を構築するために行ったことのまとめです。 ※2021年9月4日現在の内容です。 構成 OS:Windows 11 Homes Insider Preview 22449.1000 WSL2:ubuntu 20.04LTS Docker:version 20.10.8 手順 1.Windows10 Insider Preview Buildのインストール 2.WSL2のインストール 3.Docker Desktopのインストール 4.Nvidiaドライバをインストール 5.NGCコンテナイメージにいろいろとオプションを付けてコンテナを作る 手順1~4 手順1~4に関して win
1.本記事の目的 Windows11ではWSL上でGPUが使用できるようになりました。(WSLg:Windows Subsystem for Linux GUI、と呼ばれています)WSL側でGPUが使用できるようになったことで、GUIプログラムや機械学習のプログラムをWSL上で動作させることができるようになります。 さっそく、Window11上で環境を構築していきましょう! 2.使用する環境の前提 Windows 11がインストールしてあること NVIDIAのグラフィックボードが搭載されていること もし、Windows11への更新がまだの場合は手動のインストール(参考:)ができますので、そちらをためしてみましょう。残念ながらWindows10秋の更新(21H2)には、グラフィック機能はサポートされない様子ですので、Windows11にアップデートを行ってください。 グラフィックスの機能は当
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