Docker対応PBRで複数NICのLinuxで必ず受信IFから応答(非対称ルーティング回避)するよう設定する - designetwork
運用NICを持つLinuxサーバなどでは、非対称ルーティングを回避するためにPBR(Policy-Based Routing: ポリシーベースルーティング)を設定する場合がある。Dockerコンテナ宛通信もPBR対象とするためには、単純なソースIFでのPBRだけでは制御できないため、fwmarkにより通信を識別し、応答IFを固定する。 OS：CentOS7 NIC構成 eth0が通常NICで、こちらをデフォルトGWに設定している。eth1は運用用として、特定宛先との通信に使用する。運用セグメントからはeth0, eth1ともにアクセスするが、通常ルーティングでは応答パケットはeth0から送信される。 # ip a 2: eth0: <BROADCAST,MULTICAST,UP,LOWER_UP> mtu 1500 qdisc mq state UP group default qlen
こんにちは。システムソリューション営業本部の吾妻です。 私が所属するシステムソリューション営業本部で開発している(してきた)システムは、B to C ではなく B to B が大半を占めており、どちらかというと、華美な画面のある Windows フォームアプリケーションや、Web アプリケーションよりはCUI で操作するようなバッチ処理のシステムが多くなっています。 リモートワークの進展、「新しい生活様式」を意識して働いていかなければならない最近の状況下で、業務を効率化するための手段として、 システムの所在をオンプレミスからクラウドへ移して、ユーザーがどこからでも（リモート環境からでも）操作できるようにすること ユーザーインターフェースをより操作性の高いものへと改良すること の2点に目を向ける必要があると考えます。 しかしながら、普段開発者の立場としてオンプレミス中心、CUIで操作する環境
GitHub Actionsをオートスケールするself-hosted runnersで動かしたくて - PLAY DEVELOPERS BLOG
こんにちは、SaaSプロダクト開発部の松本です。 弊社プロダクト「PLAY VIDEO STORES」のエンジニアを担当しています。 最近は朝の布団との格闘が始まり、冬の幕開けを沸々と感じています。 寒い冬はMacBook Proで暖を取りましょう（？） さて、本題に入ります。 GitHub Actionsを導入してプロダクトの開発運用を負荷軽減、効率化したい！！ と考えてから数ヶ月が経ち...ついに今年に入って実現することができました。 そこで今回は、GitHub Actionsの導入にあたり構築したself-hosted runnersについてご紹介します。 背景（もっと詳しく） GitHub Actionsって何？ self-hosted runnersって何？ 実現・解決したいこと self-hosted runnersの構築について GitHubアクセストークンの発行 インフラ環
はじめに ローカルのLangfuseをローカルのDifyに設定する時一箇所工夫する必要があったので記録用に残します。 Langfuse設定 ではまず以下に従って、dockerコンテナの立ち上げてください。 # Clone the Langfuse repository git clone https://github.com/langfuse/langfuse.git cd langfuse # Start the server and database docker compose up そうするとhttp://localhost:3000 で立ち上げることができるので、アカウントを作成してログインしてください。 そうすると以下のような画面が表示されます。 そしたら[New project]からプロジェクトを作成してください。 作成したら、以下のような画面になるので、[Create ne
![[Dify]ローカルのLangfuseをローカルのDifyに繋げる - Qiita](https://cdn-ak-scissors.b.st-hatena.com/image/square/3885918e4de1d8324f3c188e273b5dd1c7957603/height=288;version=1;width=512/https%3A%2F%2Fqiita-user-contents.imgix.net%2Fhttps%253A%252F%252Fcdn.qiita.com%252Fassets%252Fpublic%252Fengineer-festa-ogp-background-074608b13b4bbe67c10ada41e7e2d292.png%3Fixlib%3Drb-4.0.0%26w%3D1200%26mark64%3DaHR0cHM6Ly9xaWl0YS11c2VyLWNvbnRlbnRzLmltZ2l4Lm5ldC9-dGV4dD9peGxpYj1yYi00LjAuMCZ3PTk3MiZoPTM3OCZ0eHQ9JTVCRGlmeSU1RCVFMyU4MyVBRCVFMyU4MyVCQyVFMyU4MiVBQiVFMyU4MyVBQiVFMyU4MSVBRUxhbmdmdXNlJUUzJTgyJTkyJUUzJTgzJUFEJUUzJTgzJUJDJUUzJTgyJUFCJUUzJTgzJUFCJUUzJTgxJUFFRGlmeSVFMyU4MSVBQiVFNyVCOSU4QiVFMyU4MSU5MiVFMyU4MiU4QiZ0eHQtYWxpZ249bGVmdCUyQ3RvcCZ0eHQtY29sb3I9JTIzRkZGRkZGJnR4dC1mb250PUhpcmFnaW5vJTIwU2FucyUyMFc2JnR4dC1zaXplPTU2JnM9Yzc4OTIxNDc0MTkwYWM1NmM4YjIyNjkzMjM5MDFjYjI%26mark-x%3D120%26mark-y%3D96%26blend64%3DaHR0cHM6Ly9xaWl0YS11c2VyLWNvbnRlbnRzLmltZ2l4Lm5ldC9-dGV4dD9peGxpYj1yYi00LjAuMCZoPTc2Jnc9OTcyJnR4dD0lNDBodWRlYmFrb25vbmFrYSZ0eHQtY29sb3I9JTIzRkZGRkZGJnR4dC1mb250PUhpcmFnaW5vJTIwU2FucyUyMFc2JnR4dC1zaXplPTM2JnR4dC1hbGlnbj1sZWZ0JTJDdG9wJnM9ZjA0YzMxOWNiMTJlOWFhMjFlMDljZjMzMjJhNDc5NWE%26blend-x%3D120%26blend-y%3D500%26blend-mode%3Dnormal%26s%3Db66749e72e2f75029e7575100fe163d4)
windows 10 + WSL (Ubuntu 22)にOpenFOAMをインストールする - Qiita
はじめに 以前にDocker環境にOpenFOAMをインストールする記事を書きましたが，環境の都合やそもそもネイティブのUbuntuを使用しているユーザー向けに書き直すことにしました． 事前にWSLの環境は構築済みであるとします．以降のコマンドはすべてWSL上で実行されます．Ubuntuで実行している場合はその素のターミナルになります． OpanFOAMのインストール ここでは公式サイト（ https://develop.openfoam.com/Development/openfoam/-/wikis/precompiled/debian ）に示される，aptを使用する方法を使用します． まず，aptにOpenFOAMをダウンロード先を認識させる準備をします．以下のコマンドを実行します．
Devcontainerとは？ こちらの記事が参考になる この機能を使う目的 devcontainerはコンテナ内で環境を作成できるので、「作業者の環境にパッケージなどが依存しており、本番環境で動かない！」ということがない いちいちdocker runしてdocker attach してdockerコンテナ内に入る、という作業がなくなる Git, Githubの設定をホストマシンから引き継いで、Githubにプッシュできる Dockerコンテナの起動方法を記述して、開発環境に特化させた環境を記述できる。例えば、開発環境のみに必要なGitや開発依存のnpmパッケージをインストールする記述が可能 現状の運用最適解 環境差異をなくすため。devのための環境はできるかぎり作らない。その環境差異はdevcontainerに吸収させる。 onCreateCommandでgit, openssh-cli
はじめに 今回の記事は、以下の過去記事3つを元に、APIと、TypeScriptを同じコンテナで動かすための備忘録です。 過去記事 ディレクトリ構成 以下のような構成にしていきます。 📁 your-project ├── 📁 api │ ├── Dockerfile │ └── ... ├── 📁 web │ ├── Dockerfile │ └── ... └── docker-compose.yml 手順 ディレクトリを作る 以下のようにフォルダを作ります。 以下の記事を元に、APIを作る なお、今回は、apiというフォルダに入るようにします。 Dockerfileも、この記事を参考にします。 以下の記事を参考に、Reactでプロジェクトを作ります。 以下の記事を参考に、APIに接続できるようにします。 この時点で、Dockerfileが2つ、docker-compose.yml
SSRF （Server Side Request Forgery : サーバーサイド・リクエスト・フォージェリ）は、外部から到達できない領域にあるサーバーなどに対して、バグを悪用することでリクエストを送る攻撃手法・脆弱性です。 この一言だけではリスクの大きさや、この問題がなぜ発生するのかが想像しづらいと思います。そこで本記事では、SSRF が起きる原因を解説したあと、脆弱性の影響について攻撃シナリオをベースに説明していきます。 最後にそれらを踏まえた上で、どのようにして SSRF が発生しないコードを記載するか、またコードレビューの中で問題を見つけるのか等、対策についても触れていきます。 扱うリスクシナリオとしては「内部 API を悪用した侵入」および「クラウドベンダーが用意する管理用 API を悪用したクレデンシャルの奪取」となります。 SSRF の概要冒頭で SSRF とは「外部から
Ruby 3.3.3がリリースされました。内容はバグ修正です。 Ruby 3.3.3 Released https://t.co/MwCma8ic1q This release includes: * RubyGems 3.5.11 * Bundler 2.5.11 * REXML 3.2.8 * strscan 3.0.9 * Fixes for YJIT, **{}, Ripper memory leak, Ripper.tokenize, RubyVM::InstructionSequence#to_binary, --with-gmp, and some other issues. Enjoy! — k0kubun (@k0kubun) June 12, 2024 リリース情報: Ruby 3.3.3 Released 詳しくはリリース情報をご覧ください。 🔗 更新の概要 詳しい
serverspecをコンテナに格納してお手軽インフラテスト自動化 #STIG #PCI-DSS #CISベンチマーク - Qiita
まとめ InSpecコマンドとテストコードをコンテナイメージに入れて、いつでもどこでもインフラテストを実行できるようにします。 Docker Hubで公開されているchef/inspecは、CPUアーキテクチャのARM対応していないなど不具合が発生しがちなので、Dockerfileで自前でInSpecコンテナを用意するのが近道です。 FROM ubuntu # Mixlib-install gem で InSpecをインストール RUN apt update -yq && apt install -yq ruby git nginx RUN gem install -N mixlib-install && mixlib-install download inspec -v 5 RUN dpkg -i inspec* ## ライセンス回避 RUN echo 'export CHEF_LICE
AWS CLI v2 の Docker イメージで JSON が Parse Error になる #AWS #Docker - ジムには乗りたい
概要 AWS CLI を Docker Image 使って利用してみたのだが、出力に jq を噛ませたところ parse エラーになった。 出力に制御文字が入り込んでいるみたい？ tty オプションを外してみたら解消された。 動作環境 Mac OS 10.15.5 Docker for Mac Docker version 19.03.12, build 48a66213fe aws-cli/2.0.36 (Docker Image を使用) AWS CLI のイメージを使う docs.aws.amazon.com 公式に従って導入する。 認証情報の設定等はこの記事では省略。 下記のような感じでコマンドが叩ければ OK 。 $ docker run --rm -it -v ~/.aws:/root/.aws -v $(pwd):/aws amazon/aws-cli --version a
はじめに 「Aqua」は、JetBrains社が開発したテスト自動化に特化したIDE（統合開発環境）です。 テストコード作成やテスト実行が効率的におこなえるよう、以下機能などが備わっています。 E2Eフレームワーク: Selenium、Playwright、Cypressをサポート。 コーディング支援: Java、Kotlin、Python、JavaScript、TypeScriptなどの言語対応。 Webインスペクタ: テスト対象のロケーターの検証や、CSSやXPathの指定を補完。 HTTPクライアント: テスト対象のAPIを呼び出すためのHTTPクライアントを内蔵。 AIアシスタント: テストの作成やコード補完をAIで支援（有料オプション）。 Dockerサポート: Dockerコンテナを利用しテストを実行可能。 データベース接続: データベースに登録したデータを利用したテストが可能
Laravel Jetstream チーム機能を使ったユーザ管理機能の実装 | SEEDS Creators' Blog | 株式会社シーズ
初めまして、システム開発事業部のイマイです。 今回はLaravel Jetstream3.*のチーム機能を触ってみたので、その内容をインストール方法からまとめてみたいと思います。 Laravel Jetstreamとは、Laravelアプリケーションのスカフォールドであり、アプリケーションのログイン、登録、メール認証、二要素認証、セッション管理、Laravel Sanctumを介したAPI、そしてオプションのチーム管理機能の実装を提供します。 チーム機能とはチーム機能は、LaravelのJetstreamというパッケージの一部として提供されています。 Jetstreamのチーム機能を使用すると、ウェブアプリケーション内でチームを作成し、ユーザーをチームに招待して、共同でプロジェクトやタスクを管理することができます。 インストール早速インストールしていきましょう。 今回はLaravel sa
はじめに この記事は、Qiitaアカウントの整理のため、別のアカウントで投稿した過去の記事を移行してきたものです。全く同様の記事があるかもしれませんが、盗作等ではありませんのであしからずご容赦ください。 過去記事 投稿日：2019年06月14日 概要 1日目は参加できず、2日目より参加 思ったより参加者が多く、AWSの盛り上がりを実感。 各ブースまわってみたりしたが、聞きたいこととかちゃんと整理しておかないともったいないなと痛感。。。 あれだけの人数がくるんだから、なかなか担当者捕まらない。担当者捕まえたら聞くことちゃんと聞けないともったいない・・・ 結局グッズ集めに終始・・・ DeepRacerはやってみたかったけど、120分待ち！！あきらめた。。。 ちょっと眺めたけど、やっぱり面白いな、なんだろうな、あれ。 機械学習めっちゃ興味ある。 明日最終日も一日参加できればいいな。DeepRac
はじめに 最初にDockerのコードを見た時や環境構築でエラーが続出し、全く立ち上がらなかった時、「Dockerは難しそうだし、触りたくない」と思っていました。 しかし、全くの初心者から一通りDockerを使って開発を進めるうちに、その便利さやメリットが少しずつ分かってきました。ここでは、私が実感したDockerの良さについてまとめます。 環境構築さえしてしまえばこちらのもの Dockerで一度環境構築を済ませてしまえば、開発がかなりスムーズに進みました。 ここでは特に「異なるOS間でも開発できること」と「バージョン変更が容易に行えること」の2点に注目してまとめています。 異なるOS間でも開発できる Dockerを使うことで、Linuxベースの開発環境を用意することができるのだとわかりました。 これにより、開発者が異なるOS（Windows、macOS等）を使用していても、同じ環境で開発を
Microsoft Build 2024 で .NET Aspire のバージョン 1.0 がリリースされました。 ここでは、その .NET Aspire の説明をしたいと思います。 公式ドキュメントは以下になります。 ここでは公式ドキュメントとはちょっと違った切り口で解説していこうと思います。 .NET Aspire とは .NET Aspire は、複数のサービスで構成されるアプリケーション開発やデプロイを支援するツールやライブラリの集合体です。 ここでいうサービスは自分たちで開発するマイクロサービスのこともあれば、既存のサービスやミドルウェアを指すこともあります。つまり単一の Web アプリが Redis や SQL Server に依存するといったケースでも .NET Aspire の恩恵を受けることが出来ます。 また .NET Aspire はアプリケーション開発フレームワークで
OPT PLANNING ブログ｜広島のWebシステム開発 広島で(1)クラウドサービス（AWS・Azure・GCP）の提供、(2)Webシステム・スマホアプリ開発をおこなう、 オプトプランニングのブログです。 図A システム構成図 %docker container exec -it コンテナ名 bash のようなことが、ECS Execの機能を利用してFargateでも可能です。 1. ECS Execの仕組み ECS ExecはSystems Manager Session Managerの機能を利用して実現しています。 ECS Execは追加費用なしで利用が可能です 2. 必要なツール (1)AWS CLI %curl https://awscli.amazonaws.com/awscli-exe-linux-x86_64.zip -o "a
昨今の円安により、月あたりの請求が1万円を超えてきてしまい、ECSの上で動いているDockerコンテナをLambdaに載せ替えられないかとひとしきり研究をした記録になります。 目標 TypeScript (NestJS)で作られたAPIをALB+ECSからAPI Gateway+Lambdaに載せ替える 現在1vCPU 2GBのFargate Spotコンテナ1台により、$10/月程度で動作している 背後のRDSはdb.t4g.micro 仕様上、多重並列リクエストを受けるため、1台ではレイテンシが増大することから、これの解消も目指す 適宜周辺環境も見直し、RDS周りを除いて完全に（狭義の）サーバーレスで構成できないか模索する やったこと Lambda Web Adapterの導入 TypeScriptでLambdaといえば、まずServerless Frameworkが思い浮かぶところで
Docker +NVIDIA countainer toolkit 環境でCUDA tool kit nbody によるGPUストレステスト - Qiita
Docker +NVIDIA countainer toolkit 環境でCUDA tool kit nbody によるGPUストレステストCUDANVIDIAnbodynvidia-container-toolkit 概要 今流行りのdocker + nvidia container toolkit を用いてGPUの負荷テストが手軽にできないか検証しました。 ハードウェア構成 Geforce ソフトウェア構成 OS : Ubuntu22.04.1LTS Nvidia Driver:525.85.05インストール済 dockerインストール 公式ドキュメントに従ってインストールします。 https://docs.docker.com/engine/install/ubuntu/ #repository追加 sudo apt-get update sudo apt-get install \
対象者 ・未経験からエンジニアを目指したい！と考えている方 ・エンジニアになったけどなかなか成長できてないな・・と感じている方 に読んでいただけると嬉しいです！ 自己紹介 株式会社PRUMという会社の代表をしています。岩本です。 https://prum.jp/ SES企業でエンジニアとして就業したのち、ヤフーでもエンジニアとして働いておりました。 2019年、PRUMを創業し組織を５期目の途中で70名の組織まで成長させました。 エンジニアの成長について、誰よりも考え抜いてきた自信があります。 エンジニアって、どれくらい勉強した方がいいの？ ずばり、はじめの2年間は、空いている時間は全て勉強しましょう。 そう考えるほうが楽です。圧倒的に楽です。 理由は後で書きます。 そもそも、エンジニアという仕事について エンジニアという職業は、とっても魅力的な仕事です。 人手不足のため給与水準もこれから
めでた！の技術構成
はじめに こんにちは！Altive株式会社のリードエンジニアの小林遼太（@naipaka）です🦙 リリースしてから少し時間が経ってしまいましたが、4月に弊社でリリースした「めでた！」という家庭菜園をサポートするアプリの技術構成についてまとめました。 アプリ概要 「めでた！」は、気軽に家庭菜園を始めて、楽しく続けられることを目指したアプリです。 現在のアプリの機能は以下の通りです。 家庭菜園のようすを撮影し、手軽に日記を書き残す 他ユーザーの日記をみて、他の人の育て方を学んだり、成長の喜びを共有する 複数枚の画像からタイムラプス動画を作成する 弊社ではFlutterでのアプリ開発をメインに行っていますが、よりスピーディーな開発を目指してサーバーサイドも自前で実装していく方針になりました。 今回のアプリがそれを実践した初めてのプロジェクトとなります！ 詳しい背景は以下の記事をご覧ください。
チャットや共有ホワイトボードなどの多人数参加型のウェブアプリを作る際に必要となる、メッセージ送受信や入退室管理、オブジェクト状態管理などの機能を実装したWebSocketサーバ "Madoi" を、オープンソースライセンス(ASL2)で公開しました。この記事では、起動方法から簡単な利用方法までを駆け足で解説します。 まとめ サーバ側開発無しで、チャットや共有ホワイトボードなどの多人数参加型アプリが開発できる、オープンソースのWebSocketサーバを公開した https://github.com/kcg-edu-future-lab/madoi サーバの実装言語はJava。Dockerで一発起動できる クライアントライブラリはJavaScript/TypeScript用 シンプルな記述でブラウザ間のメッセージ送受信、関数実行の共有、オブジェクトの共有が可能 Issue登録・プルリク待ってま
こんにちは！もみです🐶 皆さん、GitHubプロフィールのREADME は設定していますか？ GitHubのプロフィールを充実させることで、 GitHub上での交流はもちろん、就活や転職でもきっとちょっと役に立ったりと、素敵なご縁に繋がるかもしれません。 たった5分で設定できるので、さっそく設定していきましょう！ 🚩 今回作成するプロフィール シンプルさを保ちつつ、スキルやGitHub上での活動を中心にした自己紹介テンプレートにしてみました！ GitHubリポジトリ： https://github.com/NonokaM/sample-github-profile/blob/main/README.md 1. リポジトリを作成しよう まず、ユーザー名と同じ名前のリポジトリを作成しましょう。 （ ユーザー名と同一のリポジトリは、特別なリポジトリと認識されて自動的にプロフィールに表示されま
本サイトでは過去の記事でLambda関数の作成方法を確認し、Lambda関数でDockerを利用する手順などを公開しました。本記事ではさらにDocker上でPythonのWebフレームワークであるFastAPIをインストールして複数のエンドポイントを持つサーバレスなアプリケーションを構築する方法を確認していきます。 最終的にLambda関数の関数URL(FunctionURL)を利用してインターネット上から複数のエンドポイントを使ってLambda関数が実行できるようになります。 FastAPIとは FastAPIは主にAPIを構築する際に利用され、高速で構築が簡単に行えるPythonペースのWEBフレームワークです。 FastAPIは名前にAPIが含まれていることから分かる通りAPIを構築するためのフレームワークです。そのためFastAPIには複数のエンドポイントの設定を行います。Fast
環境 ・Window 10 ・Wsl2 ・Docker version 20.10.13 ・Docker Compose version v2.3.3 ・Python 3 ・Django Django>=3.0,<4.0 ・Mysql 8.0 WSL2+Docker環境構築手順以下に参考してください。 ディレクトリの構成 Django └── app ├── docker-compose.yml ├── mysql │ ├── Dockerfile │ └── my.cnf └── python ├── Dockerfile └── requirements.txt
Rubyをasdfで管理する｜えっぐらす
asdfは、複数のプログラミング言語やツールのバージョン管理を統一的に行うためのCLIツールです。 asdfを採用した理由は、異なるバージョンの言語 （nodeなど）を使用したときも、プラグインの追加だけで対応出来、コマンドの操作性の違いに悩むこともないため、asdfで統一して管理が行えるからです。 他のツールとの違い 私も、以前 anyenvを使っていました。次の記事はasdfが「他のツール（anyenv）」と比べて何処が優れているかについて分かりやすく書かれています。 dockerを使えば良いのではという話もありますが、手元環境だけでさっと環境を用意して、目的の作業を実行したいときはdockerの環境を作らない方が手軽です。他の作業者が後から参加した時にも、asdfなら環境を直ぐに揃えることが出来ます。プロジェクトの規模が大きくなればdockerを検討すれば良いので、最初の一歩目を軽く
はじめに 今までのRAGは、ドキュメントをチャンク化して検索インデックスに格納し、クエリに対して検索、推論を行う といった手法でした。 この場合、ドキュメントのチャンク単位で検索され推論に使うため、ドキュメン卜横断で複雑な関係性に対し推論することには向いていないように思います。 GraphDBは、ドキュメントをノード（頂点）とリレーション（頂点間の関係性）に変換し、ドキュメント内の要素間の関係性を持つDBです。 以前に、LlamaIndexをベースにNeo4jへのナレッジグラフ生成を試してみましたが、日本語だと精度が落ちて実用には耐えられなさそうでした。 今回は、MicrosoftResearchからGraphDBのソリューションがGitHubで公開されたので、そちらを試してみます。 GraphRagのGitHubリポジトリ https://github.com/microsoft/gra
はじめに 手元にあるPCでLLMを動かす方法としては、Ollamaなどが有名ですが、他にも様々なツールがあります。そのうちの一つであるXinferenceを紹介します。 Xinferenceとは Xinferenceは様々なAIモデルの操作と統合を合理化するオープンソースプラットフォームです。LLMだけでなく、画像生成、音声認識、embedding、rerankのモデルにも対応しています。また、モデルのエンジンとして、vllm、sglang、llama.cpp、transformersに対応しているため、量子化モデル(gguf、awqなど)も動かす事ができます。 良い点: embeddingに加えて、rerankモデルも扱える 複数のモデルエンジンに対応しているので、扱えるモデルが豊富 イマイチな点: 対応しているアプリが少ない OpenAI互換APIは備えているものの、それだとreran
【Java初心者】springboot+mybatis+MySQL(Docker)で開発環境を作成する手順！ - ヒグッティ エンジニア ブログ
2024-06-052024-06-06 どうも！ヒグッティ(X→ヒグッティ＠システムエンジニア)です！ 今回は、springbootとmybatisとMySQLを使った開発環境の作成方法を解説します！！Javaといえばspringbootですが、いざ勉強しようと思っても開発環境を作成するだけで心が折れそうになりますよね、、そんな苦労をせず開発環境を作成できるように手順を公開します！ Windows11Docker v20.10.24spring boot eclipse 2023 前提 今回はeclipseを使って自身のPCにspringbootとMySQLを動作できる環境を構築します。事前にDockerとeclipseをダウンロード、インストールする必要がありますが、ここでは割愛します。 では、作成手順を見ていきましょう！ eclipseでspringbootのプロジェクトを作成
TypeScript 向けの軽量ORマッパー Drizzle を使う | 豆蔵デベロッパーサイト
少し前ですが、TypeScript向けのORマッパーとして TypeORM を紹介しました。 ORマッパーのTypeORMをTypeScriptで使う TypeORMのスキーママイグレーションを使う この記事は予想以上にアクセスがあり、RDBおよびORマッパーの注目度はいまだに高いと思いました。 最近TypeScript向けで新しいORマッパーの Drizzle を使ってみました。 軽量で使いやすいAPIを提供していて、結構良いなと思いましたので今回はこちらを紹介させていただきます。 Drizzleとは？ # Drizzleは2022年リリースの比較的新しいORマッパーです。 公式ドキュメントでは冒頭でDrizzleを以下のように紹介しています。 It’s the only ORM with both relational and SQL-like query APIs, providin
NoSQLデータベースでドキュメント指向データベースであるMongoDBを試したことがなかったため、今回、Docker上にMongoDBを構築してみます。その後、MongoDBのデータの操作を見てみたいと思います。 構築環境 ・Mac PC（Appleシリコン） ・ローカル環境にDockerはインストールされているものとします。 Docker環境にMongoDBを構築する Dockerファイルと初期データを登録するjsファイルを作成し、dockerコンテナを作成し、起動します。手順は次の通りです。 > docker network create net-mongo_test # Docker ネットワークの作成 > docker network ls | grep net-mongo_test # Docker ネットワーク作成の確認 56d8fc9f8ebb net-mongo_test
生成 Deep Learning 第2版
生成AIの本格的な解説書。本書はディープラーニングの基礎から始まり、画像、テキスト、音楽を生成する最先端のアーキテクチャへと進んでいきます。具体的には、変分オートエンコーダ（VAE）、敵対的生成ネットワーク（GAN）、トランスフォーマ、正規化フロー、エネルギーベースモデル、GPT、ノイズ除去拡散モデルなどインパクトの強い生成モデルをTensorFlowとKerasで開発します。対象読者は、機械学習エンジニアやデータサイエンティスト。読者は生成AIのモデルを理解するだけでなく、本書掲載のヒントやテクニックを通して、モデルをより効率的に学習させる方法、より創造的なモデルを作成する方法をマスターできます。 賞賛の声 序文 訳者まえがき まえがき 第I部 生成ディープラーニング入門 1章 生成モデリング 1.1 生成モデリングとは何か？ 1.1.1 生成モデリングと識別モデリング 1.1.2 生成
こんにちは！ 皆さんこんにちは 株式会社 Panta RheiにてGoogle Cloudを用いたデータ基盤構築を担っています。 一番使用する言語はPythonです。 最近は、なーなーにしてきたデコレータについて勉強しています。 私の中で整理ができたら、そちらの記事も共有させていただきます。 悲報と導入 いきなり悲報ですが、先週、私のWindowsのノートPCが故障しました。 具体的には突然電源ボタンが機能しなくなりました。 そのPCを買ってから7年目になるので、寿命ですね。 よく頑張ってくれました。 さて、2021年にWindows11が公開されましたが、一部のWindows機種はサポートされていません。 私のPCもサポートされていない機種に含まれていたため、故障したその日までWindows10を使用していました。 （Windows10のサポートが2025年10月に終了することを考えれば
TPM を使ったアプリケーションを作ってみたい、でも、学習コスト...お高いんでしょう? 全宇宙で 3 名くらいの方が抱えていそうな気がするお悩みに応えるクリスマススペシャル小ネタレシピを公開します🍰 TPM ムズカシイ TPM（Trusted Platform Module）の学習は沼です。 TPM なんぞや、どんな使い方デキル、どうやって使う、どうやって開発、どうやってデバッグ、テスト...。 浦島太郎が亀に乗って元の浜に帰ると、地上では 700 年もの年月が経過しておりましたとさ🐢。 ・・・と、まではいかなくともムズカシイのは確かです。 本稿は『TPM 完全に理解した』と勘違い出来る程度の理解を促す手助けをします。 なお本稿の対象とする TPM は TPM 2.0 デバイスのみで、TPM 1.2 は一切触れません。 まず、TPM なんぞや 〜 どうやって使うまでをサクっと学習する
Docker Desktop 4.31 | Docker
製品 Docker Desktopアプリケーションのコンテナ化Docker Hubコンテナー イメージを検出して共有するドッカースカウトソフトウェアサプライチェーンの簡素化Dockerビルドクラウドイメージのビルドを高速化Testcontainers デスクトップ 実際の依存関係を持つローカルテストTestcontainers クラウド クラウドで制限のないテスト 製品ロードマップを見る開発者向けのその他のリソース
はじめに AIを活用して業務を効率化したいですよね。 ただ、外部のサービスを用いると企業秘密の流出が懸念されますので、なるべく独自環境で動かしたいものです。 そこで、オープンなアプリケーションと言語モデルを使用してローカル環境で動くRAG型のチャットボットを構築してみました。 RAG型チャットボットというのは、言語モデルにナレッジを与え、検索させるようなチャットボットです。 構築例を記載しますが実践にあたっては自己責任にてお願いします。 構築概要図 構築 DifyとOllamaの導入 Difyとは Difyはローコードでのチャットボットの作成ができるオープンソースのアプリケーションです。 言語モデルは持っていませんので外部の言語モデルをAPI経由で使用します。 https://github.com/langgenius/dify Ollamaとは Ollamaは、LLMをローカル環境で実行
Python3.8 サポート終了 こちらの記事でlambda（python3.8）を使用したRDSの接続方法についての記事を書きましたが、2024年10月をもってPython3.8のサポートが終了するらしく、pythonのバージョンをあげた対応をしてみました。 作成するpythonのバージョン 今回は「Python3.10.14」で作成していきます。 python3.10.14の理由 ランタイムを「Python３.12」、「Python３.11」それぞれ試しましたが、どちらも下記のエラーとなってしまいました。 AWSドキュメントではPython3.12もサポートされているようですが、これはおそらくランタイム「Amazon Linux2023」の場合だと想定 ランタイム「python3.x」はAmazon Linux2 なんだと思います。 Python3.11がダメな理由は・・・なんだろう？
それなりの規模の会社だと事務手続きや管理するアカウントもたくさんあるので、留意しておきたいところです。 基本的な手続きは入社前に終えていたのですが、それでもやることはたくさんあります。。 このあたりまでできたらPCをより快適に使うために、いろいろとカスタマイズしておくと良いでしょう。 ユーザ辞書とかFinderの設定とか、MacならAlfledやiTerm2などのツール導入と設定とかそのあたりです。 4. 実務的な作業 ツールとアカウントの設定や庶務が終わったら、会社によって研修に入るコースと実務にアサインされるコースがあるかと思います。私の場合は相談しながらどちらか選べる感じだったのですが、実務未経験ではあったものの個人開発や共同開発などである程度勉強はしてきていたということもあり、より成長の早い(と思われる)実務アサインコースへ進むことになりました。 ここからは特に現場によってやること
開発組織にUbuntuを導入して3年ほど経過したメリットの紹介｜札幌のエンジニア組織レポート｜Diamondhead Engineer Careers
ダイアモンドヘッド株式会社の小菅です。ダイアモンドヘッド株式会社の札幌開発ではメインOSにUbuntuを採用しています。 開発に所属するプログラマ以外の採用・総務・労務を行っているスタッフもUbuntuデスクトップを利用して仕事するようになりました。インターンシップに参加している学生の方も同じくUbuntuを利用しています。 社内にUbuntuを導入して3年程経過し、定着し始めてから2年ほど経過したのでUbuntuを採用したメリットをいくつか紹介していきます。 Web開発環境の構築 私たちはECビジネスに特化したソフトウェア開発をしています。その多くはECサイトを含めてウェブアプリケーションに分類されます。 Ubuntuはウェブアプリケーションの開発環境を構築するのがスムーズです。かつDockerを始めとして最近の開発現場で登場頻度が高いミドルウェアも自然に扱えるため開発環境の構築が楽に
Red Hatでソリューションアーキテクトをしている田中司恩(@tnk4on)です。 前回記事の続きになります。前回記事ではRed Hat build of Keycloak（RHBK）のサポート構成やPodmanを使ったテスト実行について紹介しました。 今回はPodmanで実行したコンテナレジストリのユーザー認証基盤としてRed Hat build of Keycloakを使う方法を紹介します。 （前回記事はこちら） rheb.hatenablog.com -目次- Distribution Registryとは Distribution Registryのコンテナイメージ Red Hat build of KeycloakをDistribution Registryの認証基盤として利用する Red Hat build of Keycloakの実行 コンテナレジストリ向けの認証設定 Di
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Docker ComposeでLaravel検証環境をサクッと立ち上げる
[Dify]ローカルのLangfuseをローカルのDifyに繋げる - Qiita
devcontainerの運用ベストプラクティス - Qiita
【Docker】APIとReact/TypeScriptを同じコンテナで動かす【備忘録】
Blog｜URLの取り扱いには要注意！SSRFの攻撃と対策
Ruby 3.3.3がリリースされました｜TechRacho by BPS株式会社
JetBrains AquaでPlaywriteのE2Eテストを書いてみた
【過去記事】AWS Summit Tokyo 2019 Day-2 参加メモ - Qiita
【Docker】Dockerを使い始めてわかった便利さとメリット - Qiita
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個人開発アプリのAPIをDockerのままECSからLambdaに載せ替えたときのハマりどころ
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