Terraform, Dockerfile, KubernetesなどIaCの脆弱な設定をCI/CDで検知する - knqyf263's blog
概要 自分の所属企業であるAqua SecurityがTFsecというOSSを買収しました。 blog.aquasec.com TFsecはどういうツールかというとTerraformの静的解析スキャナーです。Terraformの設定ファイルを渡すことでセキュリティに関する設定ミスを主に検知してくれます。 github.com そのアナウンスに伴い、TFsecは自分が開発している脆弱性スキャナーであるTrivyに統合されました。TrivyではTerraformに加えDockerfileやKubernetesなど、いわゆるInfrastructure as Code（IaC）の設定ミスを検知するマネージドポリシーも提供しています。他にもJSONやYAMLなど一般的なファイルフォーマットに対応しているため自分でポリシーを書くことでそれらの検知にも使えます。CloudFormationやAnsib
継続的デリバリーシステム「PipeCD」登場、Kubernetesを含む多様なアプリケーションに対応
PipeCDは、近年クラウドサービスの提供するオプションが多様化する一方で、すべてのチームに対応する堅牢なCDシステムが不足している現状を受けて、開発者のエクスペリエンスを向上させるべく、さまざまな種類のアプリケーションに統合されたインターフェースを提供する、新たなCDシステムとして開発されている。 PipeCDには、アプリケーションで何が起こっているかを確認できるデプロイメントパイプラインUI、個々のデプロイメントごとに用意された個別のログビューアを搭載しており、アプリケーションのコンポーネントおよび状態のリアルタイムでの可視化や、SlackおよびWebhookエンドポイントへのデプロイ通知、配信パフォーマンスの表示に対応する。サービスの状態全体がGit経由で管理されるので、クラスタの状態とGitから提供される監査ログを表示できる。 メトリックやログ、発行されたリクエストに基づく自動展開
スタディスト開発部が目指す SRE の未来と現状と Kubernetes
（上記ブログ執筆時は、EKS on EC2 へ移行予定でしたが、EKS on Fargate への移行を行う方針に切り替えました。） Kubernetes 移行に関連する技術面の話題についてはご紹介してきた一方で、これまでの記事では、 「なぜ Kubernetes 移行を行っているか？」「スタディスト開発部は、最終的に何を目指しているのか？」といった背景には触れておりませんでした。そこで本記事では、スタディスト開発部が目指す世界観と、その過程として歩んでいる Kubernetes 移行の位置づけについてご紹介します。 目次Teachme Biz における Infra の現在と抱えている課題スタディスト開発部が目指す世界観Kubernetes 移行の位置づけ今後のやりたいことTeachme Biz における Infra の現在と抱えている課題現在 Teachme Biz の大部分（以降、本記
MAC環境でVirtualBox+Vagrant+DockerでReact開発環境を作る╰(°ㅂ°)╯ - Qiita
#stayhomeの時間を活用して、「仮想環境」とか「コンテナ開発」とかに慣れ親しもうという魂胆です。作業を進める上でよくわからなかった点など、周辺情報を個人的な備忘録として残します。 ゴール 作ったり壊せたり自由にできる開発環境を立ち上げられるようになること。React.jsの勉強を始める予定なので、React.jsの雛形アプリをブラウザで表示させるところまでをゴールとする。 作業の流れ ステップが多く、私のような初学者は、わからない部分を調べている間に迷子になることもしばしば。一つ一つの動作確認をしながら作業を進めていきます。 【前半戦：ホストOS側での作業】 事前準備 vagrantプラグインの導入確認 VMの設定 vagrant初期化 Vagrantfileの編集 dockerとdocker-composeの導入 Dockerfileの作成 docker-compose.ymlの作
【AWS】 Fargate CLI + Terraform で Docker コンテナを動かす簡単なチュートリアル - Qiita
AWS の ECS Fargate を使って本番環境を構築していますが、 Terraform だけだと環境構築が若干複雑になるのが悩みでした。 そこで、 Fargate CLI と Terraform を組み合わせると、非常にシンプルでいい感じになりました。 [追記] 最近は、 Fargate CLI をやめて素の AWS CLI でやっています。 完全自動構築を目指す場合、その方が確実だな思いました。詳しくは下記。 AWS Fargate サービスを Terraform で構築、 コマンドラインからデプロイ [/追記] デモ: https://github.com/acro5piano/terraform-fargate-example 概要 Terraform を使って、 AWS ECS に必要な基本的な環境を構築する Fargate CLI で Fargate のサービスやタスク定義
Kubernetesで実践するクラウドネイティブDevOps
Kubernetesが標準プラットフォームであるクラウドネイティブの世界でアプリケーションを開発し運用する方法を解説する書籍です。 はじめに、Kubernetesの概要と背景、ソフトウェアの開発と運用にKubernetesがもたらす変化、コンテナの動作原理、コンテナの構築および管理方法、クラウドネイティブなサービスおよびインフラの設計方法などの基礎を紹介します。 そしてKubernetesアプリケーションの作成とデプロイ、Kubernetesクラスタの設定と運用、クラウドインフラの自動化、Helmなどのツールを用いたデプロイについてサンプルコードを使って学習します。ロールベースのアクセス制御（RBAC）をはじめとした、セキュリティ、認証、パーミッションなどに対するKubernetesのサポートや、本番でコンテナとKubernetesの安全性を確保するためのベストプラクティスについても学びま
MLOps（機械学習基盤）とは？ AIOpsとの違い
用語「MLOps（“Machine Learning”と“Operations”の合成語）」について説明。機械学習モデルの実装～運用のライフサイクルを円滑に進めるために築かれる、機械学習チーム／開発チームと運用チームが協調し合う管理体制（機械学習基盤）を指す。 連載目次 用語解説 MLOpsとは、「機械学習チーム（Machine Learning）／開発チーム」と「運用チーム（Operations）」がお互いに協調し合うことで、機械学習モデルの実装から運用までのライフサイクルを円滑に進めるための管理体制（機械学習基盤）を築くこと、またはその概念全体を指す。類義語にDevOpsがあるが、まさにそのDevOpsから発展して生まれた考え方である。DevOpsに詳しければ、その機械学習版だと考えるとよい。 DevOpsの考え方と同様に、機械学習チーム／開発チームは、最終的なソリューションの一機能と
Windows10上のDocker DesktopとVagrant(VirtualBox)を共存させる（ほぼ成功、詳細は未検証） - Qiita
Windows10上のDocker DesktopとVagrant(VirtualBox)を共存させる（ほぼ成功、詳細は未検証）WindowsVagrantVirtualBoxDocker なぜこの記事を書いているか Windows10で開発を行っている人には一定量居るはずの「DockerとVagrant共存できないんだよね」「VirtualBox 6.0から対応しているはずなのに、、、」をクリアしたく色々とドキュメントやフォーラムを読んだ結果、手元で共存することができたので情報共有です。 ただし現時点でVMの起動に失敗したり、HOST=>GUEST間でvagrant-vbguestのSCPが失敗することがあるなど制限付きです。ご利用は計画的に。 まとめ Docker Desktop, VirtualBox, Vagrantをアンインストール後、改めてインストール（アンインストールはしなく
コンテナー化してマルチクラウドに持ち運ぶ--既に見えたITインフラ構築の新標準
印刷する メールで送る テキスト HTML 電子書籍 PDF ダウンロード テキスト 電子書籍 PDF クリップした記事をMyページから読むことができます デジタル変革が叫ばれている今日、企業はクラウドをはじめとするITインフラとどう向き合うべきなのか――。三菱UFJ銀行の情報システム部門で基幹系システムのインフラ構築や分散系システムのグランドデザイン策定などを担当し、現在はCスタジオを率い、企業へのIT先端技術導入支援サービスを行う傍らで、現在は東京オリンピック・パラリンピック競技大会組織委員会でプラニングディレクターを務めるCスタジオ 代表取締役社長の千貫素成氏に話を聞いた。 SoRを守りつつSoIの動きに対応することが不可欠 --企業のITインフラがクラウドやコンテナーといった技術の普及によって変化しています。“記録”のためのITとして既存のシステムを指す「SoR（Systems o
第1回 DevOpsからDevSecOpsへの近道（前編） | gihyo.jp
はじめに 連載「業務を改善する情報共有の仕掛け」の第11回と第12回では、Alfrescoによる「業務自動化プラットフォーム」についてお話をしました。Alfresco Content Service Version 6から、Docker、Kubernetesに対応することになり、コンテナ技術を使った自動デプロイは、すでに身近に感じています。 早期リリースが注目される中で、ソフトウェアの品質やセキュリティ面への対応も重要になってきたと感じます。海外ではDevOpsからDevSecOpsに移行しているチームが増加しており、日本においても注目が集まっています。DevOpsについては、「業務を改善する情報共有の仕掛け」の第1回でお話をしましたので、これまでの連載を受けつつ、新タイトルで気持ちも新たに安全性・安定性を加えた開発サイクルについて考えていきます。今回は「DevSecOps」を中心にお話
1
リリース、障害情報などのサービスのお知らせ
最新の人気エントリーの配信
j次のブックマーク
k前のブックマーク
lあとで読む
eコメント一覧を開く
oページを開く
IBM Developer
GCEとGKEのアーキテクチャを一挙公開――GCP活用のコツをgrasys 長谷川祐介氏が伝授