あなたの組織に最適なコンテナデプロイ方法とは？〜ECSにおけるデプロイ最新機能てんこ盛り〜
AWSにおけるコンテナワークロード運用のデファクトスタンダードの地位を確立したECS。 デプロイ方法も進化を続け、CodeDeployとALBで連携したB/Gデプロイやカナリアリリースにも対応し、そのデプロイにおける柔軟性はEKSに勝るとも劣りません。 そんなECSですが、手段が豊富になったこともあり現状「そもそもうちの組織としてどんなデプロイ方法が最適なのか？」を選択するのが難しくなっています。 このセッションでは、ECSのデプロイ機能を紹介しつつ、マルチアカウントでの運用、リリース承認プロセス、IaCとの連携方法、GitHub Actionsも含めた最新動向を全てお伝えいたします。
Recreate Redis, Git, Docker — with your own hands. Gain expert-level confidence by taking action and diving deep, learning from the world's best.
「そのコンテナ、安全ですか？」〜AWS x DevSecOpsで実践するコンテナセキュリティ〜 / Is that container safe?
2020-10-20 AWS DevDay Online Japanでの登壇資料になります。 https://aws.amazon.com/jp/about-aws/events/2020/devday/ # AWSご担当者様より承諾頂いた上でアップロードしています
PHPerKaigi 2024〜10年以上動いているレガシーなバッチシステムを Kubernetes（Amazon EKS） に移行する取り組み〜
DockerとAWSのコラボによりdocker ecsコマンドが爆誕したので使ってみた | DevelopersIO
Docker社とAWSがコラボレーションするという驚きとともに、新しくdockerコマンドに組み込まれたdocker ecsの使い心地を試してみました。 「docker ecsコマンド？なにこれ？」 先日、突如、DockerのECSインテグレーションなるものが発表されました！ AWS and Docker collaborate to simplify the developer experience | Containers 従来あるdockerコマンドに、なんとdocker ecsコマンドが追加され、docker-composeファイルを利用したECSへのデプロイがAWS CLIなどのAWS製ツールを使わずに、全てdockerコマンドだけで完結するという、ちょっと想像がつかないアップデートです。 まだDocker社ではベータ版の扱いということですが、なかなかにおもしろいアプローチだった
GoはいつGCするのか?
TL;DR Go(のランタイム)は以下のタイミングで自動的にGCを実行する 前回のGC後に占有していたメモリと同量を新たに確保したとき 前回のGCから2分後 cgroupなどでメモリ制限しているときは、メモリ使用量が制限の50%以上になったらruntime.GC()を呼び手動でGCすべきである 前置き: GoとOOMのこれまで 以下はGo 1.16での調査結果です。Goのバージョンが異なった場合は事情が異なる可能性があります。 Goでプログラムを書く際に、使用メモリ量を気にしなければならないシーンはGCのおかげでそう多くはありません。実際それは間違いではないのですが、運用まで視野に入れるとそうは言ってられないことがあるのもまた現実です。昨今はコンテナの利用が当たり前になったことに伴い、OOMによりプロセスが強制的に終了させられることもあり、それを避けるために一定量以下のメモリで動くことが重
前提 コンテナを用いてアプリケーションのワークロードを構築することにはいくつかの利点があります。 なかでも、下記に上げられるポータビリティと環境の再現性は非常に強力です。 ポータビリティ コンテナは、アプリケーションとその依存関係をコンテナ内にパッケージ化します。 これにより、開発環境で構築したコンテナを本番環境にデプロイする際にも、一貫した動作が期待できます。 異なる環境間でアプリケーションを移行する際に、互換性の問題や依存関係の不一致が生じるリスクが低減され、ポータビリティが高まります。 環境の再現性 コンテナは環境に依存しないため、開発者が特定の環境でアプリケーションを構築した場合でも、他の開発者や運用チームが同じ環境を再現することが容易です。 コンテナイメージにはアプリケーションのコードとその実行環境が含まれており、イメージを共有することで他の人が同じ環境でアプリケーションを実行で
スティーブンさんは当初、「3万5000のリポジトリ（プロジェクトのソースコード保管庫）が感染している」としていたが、その後「GitHub上に3万5000件以上見つかったのであり、リポジトリが感染しているわけではない」と訂正している。悪意あるコードが埋め込まれているのは、正規のリポジトリから第三者がクローンしたもの。 投稿によると、暗号通貨（原文ではcrypto）やGo、Python、JavaScript、Bash、Docker、Kubernetesなどのサードパーティーライブラリのクローンリポジトリで悪意あるコードを確認しているという。悪意あるコードは、Node.jsのモジュール管理ツール「npmスクリプト」やDockerコンテナのパッケージ「Dockerイメージ」、インストールドキュメントに追加されているとしている。 続けて、スティーブンさんは「攻撃者はクローンした偽のリポジトリを正規の
IDC Japanは、コンテナインフラストラクチャソフトウェアの「Docker」とコンテナオーケストレーションツールの「Kubernetes」の導入状況について調査した。コンテナの使用状況は2018年と比較してどう変わったのか。 IDC Japanは、2019年4月に国内の企業および組織468社に対して実施した「Docker」と「Kubernetes」の導入状況に関するアンケート調査結果を発表した。 調査結果によると、本番環境でDockerコンテナ（以降、コンテナ）を使用している企業は9.2％となり、2018年調査からの上昇率は1.3ポイントにとどまった。導入構築やテスト、検証段階と回答した層も16.7％で、2018年調査から大きな変化はなかった。この結果を受け、IDC Japanは、導入検討企業の多くが本番運用にはなかなか移れない状況にあると推測する。これも2018年調査からの上昇率はわ
Apple Silicon の時代が来る Repro でサーバーサイドの開発をお手伝いしているうなすけと申します。 2021年10月19日に行われた Apple の新製品発表において、M1 チップを搭載した MacBook Pro が発表されました。この発表により、Intel チップを搭載した MacBook はラインナップから消え、今後は M1 チップ上で開発する機会が増えることは確実です。 ところで、私達の開発環境は M1 に対応しているのでしょうか？ 社内の開発メンバーの大半は MacBook を使用しているので、もし対応していない場合、なるべく早く対応させないと新しい社内端末を購入できなかったりするので、結構影響が大きいです。 またインターネット上で、M1 Mac を使用している人々からの「全然発熱しない」だとか「ファンが回ることがない」とか「電池の持ちがすごい」とかの良い評判を目
Docker ComposeのAmazon ECSデプロイを試してみた - SMARTCAMP Engineer Blog
スマートキャンプ、エンジニアの入山です。 2020年7月にDockerとAWSのコラボレーションにより、単一コマンドでDocker ComposeのyamlファイルからAmazon ECS上に各コンテナをデプロイできる機能追加が発表され、非常に注目を集めました！ From Docker Straight to AWS - Docker Blog AWS and Docker collaborate to simplify the developer experience | Containers ローカルでDockerを利用して開発を行っている方々は、ほぼ間違いなくDocker Composeを利用してアプリの動作に必要な各コンテナを一括管理しているかと思いますが、このECS Pluginを利用するとAmazon ECSへの各コンテナのデプロイとECSの動作に必要な各AWSリソースを一括し
InfraStudy 2nd #2 の発表資料です
Railsパフォーマンス・チューニング入門
黒曜 @kokuyouwind Misoca → 弥生株式会社 (We're Hiring!) 一応Railsエンジニア 最近はAWSとかDocker周りを 弄っていることが多い
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
Amazon Web Services ブログ AWS Copilot のご紹介 Amazon Elastic Container Service (Amazon ECS) をご利用中、あるいはご利用を検討されている皆さまへ 本記事でご紹介する AWS Copilot は Amazon ECS CLI の後継に当たるものです。日本はこの ECS CLI を多くのお客様にご利用いただいている地域の1つであることに加え、ECS でのコンテナ実行をもっと簡単に行えるようにしたい、シンプルなワークフローを実現したいというリクエストを多数いただいていることから、本記事を英語記事と同じタイミングで公開することにしました。 Amazon ECS でのコンテナ実行に新たな体験を提供する AWS Copilot の紹介記事です。お楽しみください！ −トリ (皆さまからの Copilot へのフィードバック、
2020年も残すところわずかとなりました。本年もお疲れ様でした。 今は2020年12月31日大晦日の夜です。本当は2021年1月1日0時0分にドヤ顔で公開しようと思ったのですが、力尽きたのでもう公開します。 この記事は「イエソド アウトプット筋 トレーニング Advent Calendar 2020 無限列車編」のXX日目です。縮退しているたけうちさんがお送りいたします。 TL;DR Apple M1は、Intel Core i7と比べて、KotlinやTypeScriptを使った実プロダクト開発で、倍近く速い。 ただし、まだ自分でトラブルシューティング出来る玄人向け(僕はサポートしたくありません)。 前振り 2020年11月末に、開発機として使用していたMacBook Proの液晶が壊れてしまったのですが、色々大事なデータが入っているのと、忙しいのもあって年を越してもまだ修理に出せていま
私が考えるLambda開発環境のベストプラクティス
概要 （この記事のアイコン、Lambdaっぽいの頑張って探した..！） 2020年にLambdaにコンテナイメージがサポートされて以来、Lambda開発をしたことがなかった。 AWS Lambda の新機能 – コンテナイメージのサポート 以前Lambdaを開発しているときは、適用するときにzip化が面倒だなとか、ローカルとクラウド上での動きが違うのでバグりやすいなとか、そのバグが適用しないと分からないので開発に時間がかかるなとか、色々と不便があったのを覚えている。 先日、画像圧縮処理で久々にLambdaを触り、その際コンテナイメージを使った快適なLambda開発環境を考えたので紹介する。言語はPythonだが他の言語でも同じ構成で大丈夫なはず。 結論 ディレクトリ構造
MacでDocker DesktopやWSLのようなコンテナ/仮想マシン環境を実現する「OrbStack 1.0」リリース
MacでDocker DesktopやWSLのようなコンテナ/仮想マシン環境を実現する「OrbStack 1.0」リリース Mac上でDocker Desktopのように手軽にコンテナ環境を構築し、またWindowsのWindows Subsystem for Linux（WSL）のようにmacOS上にLinux仮想マシン環境を構築できるソフトウェア「OrbStack 1.0」がリリースされました。 Introducing OrbStack 1.0: the fast, light, easy way to run Docker containers & Linuxhttps://t.co/wGGy4J16h0 pic.twitter.com/BVdABDyf01 — OrbStack (@OrbStack) September 21, 2023 OrbStackはコンテナエンジンとしてD
Canonicalの軽量Kubernetes「MicroK8s」がWindowsとMacに対応。インストーラーで簡単に導入可能に
Kubernetesの機能は損なわず、PCやRaspbery Piといったエッジの環境へ簡単に導入し運用することにフォーカスしつつ、サービスメッシュのIstio、Linderd、サーバレスのKnative、分散トレーシングのJeager、メトリクス収集のPrometheusなどもバンドルされています。 NvidiaのGPUを用いたGPGPUにも対応。MicroK8sの自動アップデートも可能。導入や構成がシンプルなことから、MicroK8sはローカルの開発環境などによく用いられています。 そのMicroK8sがWindowsとMacに対応したことが発表されました。 #MicroK8s is now available natively on @Windows and #macOS via the command line, as if you were using on Linux. Lea
メルカリのマイクロサービス/Kubernetes運用事例はバイブルだ - orangeitems’s diary
多くの人に見てほしいスライド メルカリのマイクロサービス/Kubernetes運用事例を拝見しました。 speakerdeck.com こちら、中身はメルカリにおけるマイクロサービス・Kubernetesの実際の運用状況をまとめた内容になっています。 この内容が欲しかった。 この世の中で、会社のITサービス基盤をKubernetesにてマイクロサービス化できている企業はほとんどいません。言い切ります。まだ仮想マシンのWEB+AP+DBの3層構成のままです。もしくは、AWS Lambraなどサーバレスでマイクロサービス化した事例は多数出てきていますがこれは基盤にKubernetesが使われている可能性はあるにしろ、ユーザーは意識していません。 Kubernetesをエンタープライズに適用する。このケースではGCEですが企業としてどのようなオペレーションになるのか、どういう思考錯誤があるのかが
GitHub Actionsを試すときに、いちいちコミットしないといけないのがめんどくさいので、 ローカルで確認できればな〜と思い、色々調べたときの備忘録。 Dockerを立ち上げてローカルで実行できるのがあった...(*´ω｀*) ・nektos/act: Run your GitHub Actions locally 🚀 使ったサンプルはこれ(*´ω｀*) # ./github/workflows/build.yml # ./github/workflows/test.yml name: Act Sample on: release: types: [created] jobs: build: runs-on: ubuntu-latest steps: - run: | echo "MY_ENV_VAR = ${{ env.MY_ENV_VAR }}" echo "MY_2ND_EN
はじめに もっとミニマルで簡単なポータブルな環境を! 自分自身の研究のための環境構築についてこれまで二本の記事を書いてきました. これらの記事から二年ほどたち, いくつかの点において不満点が出てきました. 特に, GCPや自宅のサーバー上でリモートで作業することが多くなってきたので, よりミニマルでポータブルな環境が必要になりました. 以下では, 現時点で最小限の努力で環境を再現ができることを目標にしたDockerベースのGitHubレポジトリのテンプレートとその使い方を紹介します. このテンプレートを用いて作られた環境は, 新たなコンピュータ上で最短4ステップで環境を再現できるようになります. git clone VSCodeの"Open in Remote Containers" renv::restore() dvc pull この環境とセットアップはこのレポジトリにテンプレートとし
結合テストを書くときはコードベースを分離している
新規開発の設計支援や古いコードベースを甦らせて欲しいという相談をもらったときに、最初にちょろっとコードだけお手本的なコードを書いてから引き渡しているのだが、そのときに必ず結合テストを書くようにしている。 3, 4年前から僕と付き合いがある人からすると、 「「「あの sadnessOjisan がテストを書くだと！！！」」」 という感じだと思うのだが、最近はテストに思うところもあってちゃんと書いている。 そしてそのテストコードだが、基本的にはアプリケーションから分離して書いている。その話をしたい。 OGP OGP は野方ホープで海苔が分離されて出てきた時の画像だ。 アプリケーションから分離したテストとはどういうことか 最終的にはテスト対象のサーバーを Docker コンテナで固めて、そのコンテナに対して HTTP リクエストを投げてその結果や DB の中身を検証するコンテナを docker
レガシーシステムをDockerコンテナ化する場合に直面した4つの壁 - RAKUS Developers Blog | ラクス エンジニアブログ
こんにちは。 株式会社ラクスで先行技術検証をしたり、ビジネス部門向けに技術情報を提供する取り組みを行っている「技術推進課」という部署に所属している鈴木（@moomooya）です。 ラクスの開発部ではこれまで社内で利用していなかった技術要素を自社の開発に適合するか検証し、ビジネス要求に対して迅速に応えられるようにそなえる 「技術推進プロジェクト」というプロジェクトがあります。 このプロジェクトで「WEBアプリケーションのDockerコンテナ移行」にまつわる検証を進めているので、その中間報告を共有しようかと思います。 本検証での想定環境 CIに不必要な部分は後回し 既存アプリでコンテナ化の障害になった部分 OSコマンドを利用している ミドルウェアとの密結合 オンライン系とバッチ系の密結合 ひとまず目指す状態 プロセス相乗りの影響 ログが複数出力される まとめ 続きの記事も書きました。 tech
docker composeのserviceをグループ化
docker composeではserviceごとにprofilesという属性を指定できて、起動時にこれを指定することで関連する一連のserviceだけを起動させられる。 どういうシーンで使えるのか。例えばとあるRailsアプリでは、一部の開発者はMySQLやRedisなどのデータストアだけdocker composeで起動して開発し、他の開発者は加えてRubyもdocker composeで起動して開発している。osxfsが遅すぎて、ファイルへの読み書きが頻発する処理がmacOSのDockerでは使い物にならないからだが、この話は今回どうでもいい。さてこのとき、データストア用のserviceに適当な名前のprofileを割り当てておくことで、個々のserviceの名前を逐一指定しなくても起動でき、将来の変更にも強くなって嬉しい。 # profile導入前 docker compose u
Read this article in English. はじめに 見つけやすく、インストールしやすいソフトウェアパッケージは、開発者にとって使いやすいです。React、Ruby on Rails、Airflow のような有名な OSS は良い事例です。しかし、社内の非公開のコードは、企業秘密として世間から隠されることが多いです。権限を持っている人のみ見ることができて、オープンソースのように npm gem や pip で簡単にインストールすることもできません。 その結果、社内のコードがうまく再利用されなくなる（あるいはできなくなる）ことがあります。各チームはそれぞれ独立したコードベースを持ち、他のチームにコードを共有したくても、満足がいく解決策を導き出すことが難しかったりします。戦略を立てないままでは、それぞれの独立したコードベースを充実させ続け「社内共通のライブラリー」が遠い夢のよう
Difyを使ってノーコードでAIエージェントを作成する - Taste of Tech Topics
こんにちは、機械学習チーム YAMALEX の駿です。 YAMALEX は Acroquest 社内で発足した、会社の未来の技術を創る、機械学習がメインテーマのデータサイエンスチームです。 （詳細はリンク先をご覧ください。） 最近は GPT-4o や Claude 3 を使ったアプリを、せっせと実装したりしていたのですが、Difyの登場により「もう、これでいいじゃん」という気持ちが抑えきれていません。 今回はそんなDifyを使って、「LLM自体の知識が足りないときにGoogle検索を行って回答するチャットボット」を作ってみました。 Google検索して答えてくれる 1. 概要 1.1. Difyとは 2. 環境構築 3. アプリ作成 3.1. 各ブロックの簡単な説明 4. 動かしてみる 5. まとめ 1. 概要 1.1. Difyとは Difyは、大規模言語モデル（LLM）を活用したアプリ
Docker Compose入門 (4) ～ネットワークの活用とボリューム～ | さくらのナレッジ
これまでのDocker Compose入門は、Docker Compoesの紹介に始まり（第1回）、簡単なウェブサーバを起動する方法（第2回）、ネットワークの理解を深める方法（第3回）でした。今回は連載のまとめとして、ネットワークとボリュームの活用によって、1つのサーバもしくはPC上に複数のアプリケーション環境を動かす方法をみていきいましょう。 Docker Composeはプロジェクトごとにネットワークを持つ 前回はDockerのネットワークの扱いを学びました。Dockerコンテナを実行すると、そのコンテナ内のプロセスは、デフォルトで「bridge」という名称の仮想的な内部ネットワークを通して通信を行います。またホスト上のブリッジ（仮想的なネットワーク・スイッチ）を経由して、Dockerが作成する他の内部ネットワークや、ホスト側のインターフェースを通して、インターネットなどの外部ネットワ
2021/10/22追記：最新版は下記記事になります！こちらもご一読くださいませ。 tech-blog.abeja.asia どうも、Tech Blog編集長(自称)の緒方(@conta_)です。 よくエンジニアの方にご質問いただく ABEJAってよく聞くけど、実際どんなことやってるのかよくわからない という点をクリアにするために、事業内容と技術視点でのABEJAの取り組みを紹介したいと思います。 ABEJAに興味のある方や、未来の一緒に働くメンバーに読んでいただけると嬉しいです！ 割とAIコンサルの会社と思われているらしいので、ちゃんとプロダクト作ってますよ！ということを伝えていきたい ABEJAの事業紹介 ABEJAは2012年から約7年間、機械学習・ネットワークやIoTデバイスを活用したプロダクトの研究・開発・運用を行っています。 様々な産業・業種へ機械学習の適用・運用を培ってきたナ
概要 Docker コンテナの原則として「1コンテナ1プロセス」1というものがありますが、あえてこの原則を破りたいときがあるかもしれません。 公式: Run multiple services in a container 有志翻訳: コンテナー内での複数サービス起動 上記ドキュメントのラッパースクリプトを利用する方法には重大な問題があり、本番環境で使用するべきではありません。 (よりによって「本番環境でのアプリ運用」の項目にある) 公式ドキュメントに書かれているのに、死ぬというのはおかしいじゃないか それが罠だという証拠 ちなみに supervisord を利用する方法は問題ありません。 また、コンテナ向けに最適化された s6-overlay2 を利用する方法もあります。 ラッパースクリプトの問題点 プロセスの graceful shutdown が実行されない(プロセスに SIGKIL
Docker DesktopとAmazon ECS（Elastic Container Service）が連係可能に。DockerとAWSが協業
Docker DesktopとAmazon ECS（Elastic Container Service）が連係可能に。DockerとAWSが協業 WindowsやMacでDocker環境を利用できる「Docker Desktop」と、Amazon Web Services（AWS）のコンテナ環境であるAmazon ECS（Elastic Container Service）との連係が、DockerとAWSから発表されました（Dockerの発表、AWSの発表）。 From Docker Straight to AWS? Why, yes you can. Read about our collaboration with @AWSCloud https://t.co/Hy1Nvq3m0r #AWS #Docker #Containers #Cloud pic.twitter.com/92gL
本稿は、Christffer Noring さん (@chris_noring) の Learn Docker, from the beginning を翻訳し、分かりやすいように少しだけ追記、サンプルコードの実行上の補足等を行ったものです。Docker について教科書的な使い方を実際に実行して確認しつつ、Docker Composeを使ったオーケストレーションの基礎までを導いてくれます。今、Docker で注目されるのは、コンテナ同士が連携する、オーケストレーションです。本稿ではオーケストレーションの最も基礎となる Dokcer Compose までですが、オーケストレーションを活用するための基礎的部分の考え方を実地を以ってしっかりと理解できます。その意味で、原題は「from the beginning」ですが、初心者向けと言うよりも、今現在進行形の技術トレンドをキャッチアップするための
Docker DesktopがWebAssemblyランタイムを統合。コンテナと同様にWebAssemblyイメージを実行可能に
Docker DesktopがWebAssemblyランタイムを統合。コンテナと同様にWebAssemblyイメージを実行可能に Docker Desktopを提供するDocker社は、Docker DesktopにWebAssemblyランタイムを統合することによる、Docker DesktopのWebAssembly対応版のテクニカルプレビューを発表しました。 またDocker社はこれに合わせて、WebAssemblyをあらゆるプラットフォームでセキュアに実行できるようにするための仕様策定と実装を進めている団体「Bytecode Alliance」への加盟も発表しました。 DockerにWASMランタイムのWasmEdgeを統合 下記の図がDocker DesktopにWebAssemblyを統合した仕組みを示しています。 左側と中央は通常のDockerコンテナを利用する場合の仕組みで
はてなブログをECSに移行してリリース頻度も改善した話 - Hatena Developer Blog
この記事ははてなエンジニア Advent Calendar 2022の26日目のエントリです。 こんにちは id:cohalz です。はてなブログでは2022年7月にインフラをAmazon EC2からAWS ECS(AWS Fargate)に移行するプロジェクトが完了しました。 プロジェクトは2021年9月から始まったので約10ヶ月間という大きなプロジェクトでした。 プロジェクト完了までに行ってきたことのうち、特に面白かったところなどをこの記事で実施した順に振り返ってみます。 はてなブログのインフラのこれまで アプリケーションを動かせるようにする ALBを追加する 検証環境を用意だけしておく プロキシの設定埋め込み 証明書の配信 アクセスログを配送できるようにする アクセスログの形式を新しくする EC2でもFirehoseを経由するように タイムゾーンをUTCに統一 FirehoseのLa
仕事でPythonコンテナをデプロイする人向けのDockerfile (1): オールマイティ編 | フューチャー技術ブログ
BusterとかStretchという名前が見慣れない方もいるかもしれませんが、これはLinuxディストリビューションとしてシェアの大きなDebianのコードネームです。 Debianバージョンが少し古いStretchの方がちょびっとサイズが小さかったりはしますが、まあ実用的にはサポートが長い方がいいですよね。slimを使ってGCCとかのコンパイラを自前でダウンロードしている記事とかもたまに見かける気がしますが、マルチステージビルドであれば、そんなにケチケチしなくていいのと、パッケージダウンロードは逐次処理なので遅く、処理系が入ったイメージのダウンロードの方が高速です。並列で処理されるし、一度イメージをダウンロードしてしまえば、なんどもビルドして試すときに効率が良いです。また、多くのケースでネイティブのライブラリも最初から入っており、ビルドでトラブルに遭遇することはかなり減るでしょう。 Py
Pipenv と Docker を使った開発環境のベストプラクティス - kawasin73のブログ
イテレーションの速さがあなたの生産性を左右する。どうも、かわしんです。生産性の高いプログラマって１つ１つの試行が素早い（自動化しているかツールを使っている）ためにものすごいスピードで開発できていると思うんですよね。 さて、最近 Python で開発をしているのですが、世の中の Docker と Pipenv の開発環境を調べてもろくなものがなかったので、自分でテンプレートを作りました。いわゆる「俺の考える最強の Pipenv + Docker 開発環境」というやつです。 リポジトリはこちらになります。 github.com 特徴としては、以下の2つが大きいです。 pipenv install をコンテナ起動時に行うため、docker イメージを作り直す必要がない pipenv shell 相当の仮想環境のアクティベートを自動で行う なぜ Docker + Pipenv なのか Docker
パイプライン処理とは GUIは非常に直感的です。はじめて使うアプリであっても、なんとなくそれなりに動かせてしまうという点で、優れたインターフェイスと言えます。しかし効率を突き詰めると、軍配が上がるのはGUIよりもCLIでしょう。本連載の読者であれば、UnixライクなOSのCLIが持つパワーについては当然ご存知かと思います。 とはいえ、古典的なUnixコマンドの多くは、単体ではそれほど強力なものではありません。というのも、ひとつひとつのコマンドはシンプルに、特定の用途においてのみ上手く動作するよう設計されていることがほとんどだからです。こうしたコマンド群に無限のシナジーを与えるのが「パイプライン処理」です。標準入出力を通じて複数のコマンドを直列に繋げることで、複雑な処理をインスタントに組み立てることができるパイプラインは、まさにUnix哲学の体現であり、CLIの真髄はここにあると言ってもよい
MacからWindowsへの開発機移行から2年
開発機をMacからWindowsに移行して2年ほど経った時点での振り返り。 年表 2009年07月 MacBook Pro 1を購入、プログラミング開始 2014年07月 MacBook Pro 2を購入 2016年12月 Windows機1を入手、PCゲーム開始 2017年07月 MacBook Pro 3を購入 2018年06月 Windows機2を購入 2020年09月 MacからWindowsへ開発機を移行 2021年01月 Windows機3を購入 2022年10月 現在 過去記事 開発機を移行してすぐの頃の感想は、次の記事に書いた。 Windowsで開発 Windowsへの回帰 自作PC2021 デスクトップPCを譲渡 Macからの移行という観点だと、次の記事も幾らか関連があるかもしれない。 AirPodsをWindowsで使う Windows10でMagic Trackpad
こんにちは、Sally社 CTO の @aitaro です。 マーダーミステリーアプリ「ウズ」とマダミス制作ツール「ウズスタジオ」、マダミス情報サイト「マダミス.jp」を開発しています。 はじめに この記事ではウズの開発当初から利用していた Docker Compose をやめることにした背景についてご紹介します。 Docker Compose は各マシンの開発環境での差異を吸収するというメリットがあり、多くの開発現場で導入されていますが、Docker Composeの抱えているデメリットを勘案して、最終的に一部を残して辞める決断をしました。 Docker Composeの特徴 Docker Composeは、複数のコンテナを定義し、管理するためのツールです。ウズの開発環境では、バックエンド、フロントエンド、データベースなどをそれぞれコンテナ化して、Composeで一括管理していました。こ
Red Hat、ローカルマシンにコンテナとKubernetes環境などを構築する「Podman Desktop 1.0」正式リリース
Red Hat、ローカルマシンにコンテナとKubernetes環境などを構築する「Podman Desktop 1.0」正式リリース Red Hatは、ローカルマシンにLinuxのコンテナとKubernetes環境を手軽に構築できる「Podman Desktop 1.0」を正式リリースしました。 Windows、macOS、Linuxに対応し、デスクトップアプリケーションからコンテナエンジンのPodman、Docker、OpenShift Localなどを簡単にインストールでき、最新の状態に保つことができます。 コンテナの実行やKubernetesの操作など Podman Desktopの主な機能は以下の通り。 コンテナとポッド関連 コンテナとポッドのビルド、ラン、マネージ、デバッグ Kubernetes上もしくはKubernetesなしでのポッドの実行 内蔵のターミナル機能でコンテナへの
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The Software Pro's Best Kept Secret.
Dockerで始めるAWS Lambda開発
複数の環境でDockerfileを共通化するために使えるtips
「GitHubで大規模なマルウェア攻撃が広まっている」──海外エンジニアのツイートが話題 すでに対応中か
Dockerブームはウソだった？ 1年たってピタリと止まった導入率
Repro のサーバーサイド開発環境を M1 Mac に対応させるまでの道のり - Repro Tech Blog
VM時代からコンテナ時代へストレージ管理の移り変わり
完全マネージドな k8s ! GKE Autopilot を解説する
AWS Copilot のご紹介 | Amazon Web Services
Apple M1は、Web開発でもクソ速い Kotlin & TypeScript編
GitHub Actionsをローカルで実行する(nektos/act) - くらげになりたい。
VSCode + Dockerでよりミニマルでポータブルな研究環境を
社内コードを公開せずに内部で共有する方法 - Qiita
ABEJAの技術スタックを公開します (2019年11月版) - ABEJA Tech Blog
1コンテナ複数プロセスはやめておいた方が良い話 - Qiita
超基礎からの 速習 Docker (1) - Qiita
第723回 複雑なコマンドパイプラインを簡単に組み立てる方法 | gihyo.jp
モノレポの開発環境でDocker ComposeをやめてTaskfileを導入した話