エンジニアは全員おうちKubernetesをやるべし【Part 1：なぜやるのか】 - Qiita
こんにちは。おうちKubernetesを勧めるためにやってきました。 このシリーズでは、Part 1で「なぜやるのか」、Part 2で「どうやるのか」について話します。 この記事は自宅サーバー上のKubernetesで不特定多数向けのサービスを展開することを勧めるものではなく、自分用・身内用のアプリを自宅サーバー上のKubernetesで運用することを勧めるものです。 エンジニアは全員おうちKubernetesをやるべき絶対的な理由 自己研鑽のために （鑽←この字「研鑽」と「大鑽井盆地」でしか見ない） 企業がKubernetesを採用する場合、ほとんどがEKSやGKEといったクラウド上で動作するマネージドKubernetesサービスを使用すると思います。ただ、Kubernetesであればコマンドやマニフェストファイルの書き方は共通なので、おうちKubernetesで学んだことがそのまま業務
大規模Kubernetesクラスタにおけるコンテナレジストリの高速化 - Cybozu Inside Out | サイボウズエンジニアのブログ
こんにちは。サマーインターンシップ2023のKubernetes基盤開発コースに参加した、高橋 (TAK848) と花田 (hanapedia) です。 Necoチーム では現在コンテナレジストリの可用性を高めるため、コンテナレジストリミラーをクラスタ内にデプロイしています。 しかし、クラスタが数百台程度まで大きくなり、レジストリミラーからコンテナイメージを同時に大量にPullするようになりました。 そのため、イメージの取得に数十分もの時間がかかってしまう問題が起きました。 この問題に対処するため、Spegel というステートレスなレジストリミラーの動作検証を行い、PodのイメージのPullのタイミングを制御するカスタムコントローラー cat-gate を開発・検証しました。 その成果を紹介します。 課題 KubernetesではPodを起動する際、コンテナイメージを取得する必要があります
管理画面にGitOpsを導入しました 〜GitOpsとは編〜 - Gunosy Tech Blog
はじめに 管理画面の課題 GitOpsとは Push型 Pull型 なぜPush型よりPull型なのか Push型のデメリット Pull型のメリット GitOpsにおけるPull型の構成 GitOpsで課題は解決されるのか まとめ 参考リンク はじめに こんにちは。広告技術部のjohnmanjiroです。普段は広告配信のAPIや管理画面を作っています。 広告技術部では、広告配信に関わる様々なアプリケーションを管理しており、その多くがEKSのKubernetesクラスタ上で動作しています。 広告の入稿や審査を行う管理画面もそのうちの一つです。フレームワークにはRailsを使っています。 管理画面をEKSに移行する際の記事はいくつか本ブログにも上がっているので、興味があればぜひご覧ください。 tech.gunosy.io tech.gunosy.io 今回、その管理画面のCDにGitOpsを導
Dockerからcontainerdへの移行
https://speakerdeck.com/ktock/dockerkaracontainerdhefalseyi-xing背景: Kubernetes 1.24は組み込み機能としてのDocker対応を打ち切る2014年に公開された初期のKubernetesはDockerにのみ対応していましたが、2016年のKubernetes 1.5では Container Runtime Interface (CRI) と呼ばれる共通インターフェースが導入され、 CRIに対応した任意のランタイムが利用可能になりました。以来、様々なランタイムが開発されてきましたが、2022年現在では containerd と CRI-O の 2つが主流です。 CRIが導入されてからも、Kubernetesに組み込まれているDocker対応機能(dockershim)が広く使われていましたが、2022年4月リリース予
完全マネージドな k8s ! GKE Autopilot を解説する
Kubernetes / GKE ファンの皆様こんにちわ。Google Cloud の Kazuu (かずー) です。GKE Autopilot が GA になりました。弊社公式ブログに続きまして、GKE Autopilot を日本語で解説していきたいと思います。 本記事は以下、3 部構成となります。 GKE Autopilot 概要GKE Autopilot を試してみるGKE Autopilot がハマりそうなユースケースは？ 1. GKE Autopilot 概要GKE Autopilot は GKE の新しいモードです。Control Plane に加えて、Node が完全マネージドになります。これまでの GKE では Node はユーザー自身が必要台数分作成し、以後の Day 2 オペレーション (e.g. アップグレード) 等も気に掛ける必要がありました。GKE Autopil
KubernetesのDockershim廃止における開発者の対応 - inductor's blog
はじめに 今朝に書いたブログが思ったより反響が大きくて、「Dockerが死んだ」という勘違いをされている方も多かったので追加でエントリーを書きました。 blog.inductor.me 決してそんなことはないので、対応が必要なケースを見ていこうと思います。 はじめに 対応が必要ではないケース Kubernetesを使わない人たち 本番はKubernetesでも、開発にDocker Composeを使っているデベロッパーの開発環境 対応が必要なケース 開発環境でも手元でKubernetesを利用する人たち NVIDIA DockerをKubernetesで使っている人たち Kubernetesワークロードの中で「Docker in Docker」や「Docker APIに依存した処理」を動かしている場合 Dockerの機能を使ってこれまでやっていたことについて 対応が必要ではないケース Ku
Kubernetes 1.20からDockerが非推奨になる理由 - inductor's blog
追記: Kubernetes側での公式のアナウンスが2本出ているのでこちらも合わせてご覧ください。 kubernetes.io kubernetes.io Kubernetesコミュニティを眺めていたら、やたらめったら色んな人達が1.20 RCのリリースノート引っ張り出して「Dockerが非推奨になるからちゃんと対策を検討してね！！！」とアナウンスをしていて、挙げ句SIG Contributexではその対策に追われてバタバタしている自体を観測しました。 CNCF Ambassador Slackでもだいぶ燃え上がっていて、見かねて dev.to に記事を投稿したのでそれをかんたんに日本語にまとめてみようと思います。英語のほうはこちらをご覧ください。 dev.to 追記2. 影響範囲を知りたい場合はまずこちらをお読みください blog.inductor.me 追記2. 影響範囲を知りたい場合
数時間で完全理解！わりとゴツいKubernetesハンズオン！！ - Qiita
社内でKubernetesハンズオンをやってみたのでおすそ分け。 参加者6人からバンバン出てくる質問に答えながらやって、所要時間4時間ほどでした。 SpeakerDeckにも資料を上げています。 https://speakerdeck.com/ktam1219/yaruze-kuberneteshanzuon (2019/07/11追記) 続編書きました！ -> 今度はあんまりゴツくない！？「わりとゴツいKubernetesハンズオン」そのあとに ハンズオンの目標 Kubernetesとお友達になる イメージを掴む 触ってみる(ローカル・EKS・ちょっとGKE) 構築・運用ができるような気分になる 巷にあふれるKubernetesの記事・スライドが理解できるようになる EKSがメインになっているのは、会社の業務でAWSを使うことが多いからです。 純粋にKubernetesを勉強したいだけな
GraphQLの旅(1) Kubernetes上でPrisma/PostgreSQLによるGraphQL開発 - Qiita
Prisma/PostgreSQLをKubernetes上に起動する 目的：PrismaでGraphQLサーバを楽に構築したい。環境はDockerじゃなくKubernetes！ Prismaでは、GraphQLのエンドポイントやデータベースのスキーマを自動で作成してくれます。 参考： Prismaの位置づけはDevelopment toolだと思う この力をKubernetesでも活用したい、と思ったらデータベースインスタンス構築部分は現状docker-composeのみに対応。 今回はこれをKubernetes上に構築します。 本家ドキュメントには MySQLをKubernetesに構築する例がございます。 今回は、個人的な趣味でPostgreSQLをデータベースに使用します。 方針 prisma initでdocker-compose.yamlが出力される。 これをKomposeでku
Kubernetesに特化した軽量なLinux「k3OS」。Kubernetesが自動起動、Kubernetesクラスタ構成も自動で。Rancher Labsが公開
Kubernetesに特化した軽量なLinux「k3OS」。Kubernetesが自動起動、Kubernetesクラスタ構成も自動で。Rancher Labsが公開 Rancher LabsはKubernetesの実行に特化し、あらかじめKubernetesを組み込んだ軽量なLinuxディストリビューション「k3OS」の公開を発表しました（発表は4月24日）。 Rancher Labsは今年3月、Kubernetesの軽量なディストリビューションである「k3s」をリリースしています。今回発表された「k3OS」は、このk3sの最適な実行環境として開発されたもので、k3sも含まれています。 「Announcing k3OS: A Kubernetes Operating System」から、k3OSの説明を引用します。 K3OS is a Linux distro built for the
The Kubernetes Operating System
k3OS is purpose-built to simplify Kubernetes operations in low-resource computing environments. Installs fast. Boots faster. Managed through Kubernetes.
K3s
Perfect for EdgeK3s is a highly available, certified Kubernetes distribution designed for production workloads in unattended, resource-constrained, remote locations or inside IoT appliances. Simplified & SecureK3s is packaged as a single <70MB binary that reduces the dependencies and steps needed to install, run and auto-update a production Kubernetes cluster. Optimized for ARMBoth ARM64 and ARMv7
AWS Lambda互換環境をKubernetes上で実現する「Knative Lambda Runtime」オープンソースで公開
AWS Lambda互換環境をKubernetes上で実現する「Knative Lambda Runtime」オープンソースで公開 TriggerMeshは、Kubernetes上にAWS Lambda互換の実行環境を構築することで、AWS Lambdaで利用可能なファンクションをそのままKubernetes上で実行可能にする「Knative Lambda Runtime」（KLR：発音はClear、クリア）をオープンソースで公開しました。 Announcing TriggerMesh Knative Lambda Runtime (KLR) https://t.co/2BOINQUbys pic.twitter.com/kycNdlWhoK — triggermesh (@triggermesh) 2019年1月9日 Knative Lambda Runtimeを公開したTriggerM
Docker Compose利用者から見た Kubernetes 開発環境構築入門 / introduction to kubernetes for docker compose user
Docker Compose利用者から見た Kubernetes 開発環境構築入門 / introduction to kubernetes for docker compose user
個人で運用するKubernetesクラスタ - k0kubun's blog
Kubernetesの使用感に興味があってaws-workshop-for-kubernetesというのを先週やり、ちょうどEKSがGAになった直後だったのでEKSが試せたのだけど、まあ最初からマネージドだとあまり面白みがないし金もかかるので、個人のVPSで動かしてた奴を全部Kubernetes上で動かすようにしてみている。 まだ本番で運用した知見みたいなのが貯まってるわけではないのだが、公式のドキュメントを中心に読んでいても単に動かし始める段階で結構ハマって時間を消費したので、これから同じようなことをやろうとしている人向けに備忘録を兼ねて使用感や知見をまとめておくことにした。 Kubernetesは今でもalphaやbetaの機能が多く、今後この記事の内容も古くなることが予想されるので、なるべく公式のドキュメントへのリンクを置くのを意識して書いてある。 構成 現時点で、ConoHaで借り
[業務で使える！]Kubernetes(Docker)、Ansibleを使った機械学習基盤の構築自動化(ベアメタル)メモ - Qiita
[業務で使える！]Kubernetes(Docker)、Ansibleを使った機械学習基盤の構築自動化(ベアメタル)メモ機械学習DockerAnsible人工知能kubernetes はじめに 久しぶりの投稿です。 今回は社内で使っている機械学習機の自動構築基盤の構築メモになります。 twitterやってます。 フォローお願いします。 ※※※ 人工知能で競馬予想sivaを運用しています。 連対的中率 ： 約 86% 回収率 ： 約 136% 今回の環境構築はGAUSSのインフラチームで構築しました！！ @monkeydaichan @tsukasa1301 今後もどんどん記事更新していきますのでフォローよろしくお願いいたします。 また、アプリチームはTypescript + ReactでAPIとSPAの新フレームワーク構築してますので、そちらもQiitaに書きます！！ 目的 以下の二点を目
![[業務で使える！]Kubernetes(Docker)、Ansibleを使った機械学習基盤の構築自動化(ベアメタル)メモ - Qiita](https://cdn-ak-scissors.b.st-hatena.com/image/square/ecd360b5b88865073539684d3bfad8b58af71304/height=288;version=1;width=512/https%3A%2F%2Fqiita-user-contents.imgix.net%2Fhttps%253A%252F%252Fcdn.qiita.com%252Fassets%252Fpublic%252Farticle-ogp-background-9f5428127621718a910c8b63951390ad.png%3Fixlib%3Drb-4.0.0%26w%3D1200%26mark64%3DaHR0cHM6Ly9xaWl0YS11c2VyLWNvbnRlbnRzLmltZ2l4Lm5ldC9-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%26mark-x%3D142%26mark-y%3D112%26blend64%3DaHR0cHM6Ly9xaWl0YS11c2VyLWNvbnRlbnRzLmltZ2l4Lm5ldC9-dGV4dD9peGxpYj1yYi00LjAuMCZ3PTYxNiZ0eHQ9JTQwdHN1bmFraSZ0eHQtY29sb3I9JTIzMjEyMTIxJnR4dC1mb250PUhpcmFnaW5vJTIwU2FucyUyMFc2JnR4dC1zaXplPTM2JnR4dC1hbGlnbj1sZWZ0JTJDdG9wJnM9YmRmOGFiMjJhYWI1MDMxNzZhYzFjM2U0Yjg1ZGJlMjY%26blend-x%3D142%26blend-y%3D491%26blend-mode%3Dnormal%26s%3D0bf607f30ca8a2105e172196b93d5cb9)
Dockerコンテナ時代の第一章の終わり、そして第二章の展望など － Publickey
コンテナ型仮想化の技術や実装はDockerが登場する以前から存在していたとはいえ、IT業界で本格的にコンテナの活用が始まったと言えるのは、やはり2013年3月に当時のdotCloudからDockerが登場したことがきっかけでしょう。 そうして始まったコンテナ時代の第一章は今年2017年、コンテナの標準仕様がOpen Container Initiativeによって策定完了し、コンテナオーケストレーションの事実上の標準がKubernetesに決まったことで基盤技術の基本要素がおおむね固まり、一つの区切りがついたように見えます。 そして今後は、この基盤技術を用いたコンテナによる分散アプリケーションのための様々なサービスや開発、テスト、デプロイ、本番環境に対応したツールやサービス実行環境などのソリューションが登場し、競う段階へ入っていくのではないでしょうか。 この記事では、Docker登場から現
Run Kubernetes on a Mac with Kube Solo
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「Kubernetesはオープンソースのコンテナオーケストレーションのデファクトになった」と、CoreOSがfleetの開発を終了、代わりにKubernetes採用を発表
「Kubernetesはオープンソースのコンテナオーケストレーションのデファクトになった」と、CoreOSがfleetの開発を終了、代わりにKubernetes採用を発表 Dockerの競合としてコンテナに最適化したContainer Linux（旧CoreOS）などを展開するCoreOSは、これまで同社が推進してきたコンテナオーケストレーションツール「fleet」の開発を終了し、今後はKubernetesを採用すると発表しました。 today we are seeing widespread adoption of Kubernetes, which has become the de facto standard for open source container orchestration. 現在、Kubernetesは広く使われており、オープンソースのコンテナオーケストレーションと
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