TL;DR 「最短でプロダクションで扱うため」のコンセプトはそのままに 入門 Docker がv2になりました 5年ぶりにのアップデートで、古くなった情報を消し最新の情報の追加をしてほぼ書き直しました。 現代でも残ってしまっているような古いプラクティスについても言及しているので、再読もオススメです。 概要 入門 Docker を5年ぶりにアップデートしました。 deprecatedな部分だけは綺麗にするかと思い、git cloneしたところ筆が乗りだいぶ様変わりしてv2になりました。 変更点 古くなってしまっている情報を修正したことがメインです。 特に以下3点です。 1. DockerfileのDSL 2. compose v2対応 3. Dockerfileのベストプラクティス 他にもいくつか。 現在でも使用されている非推奨な使い方への言及 古くなってしまっているが、現在でも使用されてい
独力でWebサービスを開発・構築できるフルスタックエンジニアへのロードマップ─幅広いスキルを「Udemy夏のビッグセール」で学ぶ！ - はてなニュース
Webで新規サービスを立ち上げる際に、UIからインフラ周りまで一人で面倒を見られるエンジニアは、少人数のスタートアップでなくとも非常に頼れる存在です。どんな課題に直面しても技術力で乗り越える、そんなスキルフルなエンジニアに憧れる方も多いでしょう。 この記事では、フロントエンドのプログラミング（JavaScript周辺）からサーバーサイド、インフラ、さらに開発手法まで、Web開発で必要になるさまざまなレイヤーのフルスタックなスキルの現在地と、関連するUdemyの講座を紹介します。 株式会社ヘンリーでVPoEを務める松木雅幸（@songmu）さんの執筆です。 フルスタックエンジニアに必要なスキル さまざまな講座でまとめて学習してみよう Udemyでは夏のビッグセールを開催中！ ※この記事は、株式会社ベネッセコーポレーションによるタイアップ広告です。記事末に、はてなブックマークした方にAmazo
Go製アプリケーション/ライブラリにおけるメンテナンス性を重視したGoのバージョン管理戦略 - Diary of a Perpetual Student
2024-08-28 GOTOOLCHAIN=auto時にはtoolchainディレクティブに指定したものより新しいGoがインストールされていても戻るわけではないという話を追記しました。 Go言語では半年に1回メジャーリリース（マイナーバージョンの更新）がやってきます。ちょうどこの8月にGo 1.23がリリースされたばかりです。Go言語のメジャーリリースは最新2つ分までサポートされるポリシーであることがhttps://go.dev/doc/devel/releaseに書かれています。現在であればGo 1.23やGo 1.22はサポートされており、Go 1.21はサポートが切れているということです。 また、サポートされているバージョンでは、不定期でマイナーリリース（パッチバージョンの更新）がやってきます。バグ修正や脆弱性対応がメインですね。 Goがリリースされると、Goでアプリケーションを作
OpenTelemetry を利用して PHP アプリケーションのテレメトリデータを計装する方法をまとめました。 本エントリのコードは下記で公開しています。 github.com OpenTelemetry とは 用語 PHP アプリケーションのマニュアル計装（手動計装） 構成 OTel Collector Jaeger 動作環境 必要なパッケージ PHP コード 設定 実行 PHP アプリケーションのゼロコード計装（自動計装） 必要な拡張とパッケージ 設定 PHP コード 実行 さいごに 参照 OpenTelemetry とは opentelemetry.io OpenTelemetry は、サービスやアプリケーションのテレメトリーデータ（トレース、メトリクス、ログなど）を計装、生成、収集、送信するためのオブザーバビリティフレームワークです。ベンダーニュートラルな OSS であり、CNC
社内でGrowiを立ち上げてみた - Qiita
はじめに 部署内で情報共有のためWikiを使うとよいのではないか、という話が出ました。最初はMicrosoft TeamsのWikiを使えばよくね？という話でしたが検索機能はないし、バックアップも取れないし、でとても実用にならんだろ、と、調べていくうちにGrowiがよさそうとなりました。 Qiitaでもお馴染みですね。 社内でdocker付きで用意されているUbuntu Serverに立ち上げれば、docker-composeでさくっと設定できるとたかを括っていたのですが、docker初心者にはいろいろと落とし穴が待っていたのでした。 proxyの罠 このGrowiは社内で利用するだけで社外からアクセスはしません。当然会社のproxyの内側に設置します。となると、Ubuntu Serverにツールをインストールするためにproxyを通さねばなりませんので、あれこれproxy設定が必要になり
週刊Railsウォッチ: Rails 7.2でメンテナンスポリシー更新、書籍『Ruby on Railsパフォーマンスアポクリファ』ほか（20240819）｜TechRacho by BPS株式会社
こんにちは、hachi8833です。Railsガイドも先週7.2に更新完了しました↓。 #Railsガイド がRails 7.2に対応!!🆙✨ 🛤 Rails 7.2リリースノート 🛠 Dev Containerでの開発 🚀 本番環境のパフォーマンス改善 （最適化のトレードオフ、PumaやYJITの設定、負荷テストや測定項目の解説など） が新たに追加され、既存ガイドも大幅に改訂されました...!!📕💖https://t.co/1WexdNRvJ9 pic.twitter.com/JTiHShnj1r — Railsガイド 📕 (@RailsGuidesJP) August 16, 2024 週刊Railsウォッチについて 各記事冒頭には🔗でパーマリンクを置いてあります: 社内やX.comでの議論などにどうぞ 「つっつきボイス」はRailsウォッチ公開前ドラフトを（鍋のように
ユーザが任意入力されたデータを要約してランキング形式で表示させるサイトをOpenAIを組み合わせて作成してみました。ランキングはscikit-learnのTfidfVectorizerとKMeansを使用して、DBに保存されたテキストをクラスタリングし、類似テキストをグループ化することで件数をカウント。ラインキング表示させる形になっています。 前提 OS：CentOS7.9 Docker： 23.0.1, build a5ee5b1 docker-compose： 1.28.2, build 67630359 Python：3.9.2 node： v19.9.0 npm: 9.6.3 APIキー：OpenAIにて事前作成しておく 1. コンテナ作成 任意のディレクトリ上で、Dockerfile,docker-compose.ymlを作成してください。 FROM node:19-slim R
Rails 7.2: Better production defaults, Dev containers, new guides design, and more!
We are happy to announce the release of Rails 7.2! There has been close to 2,500 commits made by over 400 contributors since Rails 7.1, so this release is packed with new features and improvements. Better production defaults Rails 7.2 comes with better productions defaults to help you build more efficient applications. Starting with YJIT. YJIT is Ruby’s JIT compiler that is available in CRuby sinc
G-gen の福井です。当記事では、Google が提供するマルチモーダル生成 AI モデル Geminiと、画像生成 AI モデル Imagen を使用して、アップロード画像から類似画像を生成する Web アプリを開発する手順をご紹介します。 はじめに 当記事の概要 実行イメージ 利用サービス・ライブラリ ソースコード Python のバージョン requirements.txt main.py ローカルでの動作確認 ローカル実行 ローカルで起動したアプリへ接続 Google Cloud へのデプロイ Cloud Run の使用 ディレクトリ構成 Dockerfile の作成 Cloud Run にデプロイ 動作確認 Cloud Run のアクセス元制御について はじめに 当記事の概要 当記事では、Google が提供するマルチモーダル生成 AI モデル Geminiと、画像生成 AI
MinIOとは？ S3互換のオブジェクトストレージサーバーです。 互換性があるということは、S3とほぼ同じAPIを使用することができます。 またコンテナ上にサーバーを構築することができます。 つまりS3の擬似環境をコンテナで用意することができます。これは、本番環境ではS3を使うアプリケーションを開発環境でも同じように動作させたいという場合にとても便利です。 Laravelの場合は、LaravelのファイルシステムがサポートするS3ドライバを使用することで環境変数をMinIO用に設定するのみで使用することができます。環境に応じてアプリケーションコードを変える必要はありません。 またMinIOはDockerイメージがあるので簡単に環境を構築することができます。 Dockerのボリュームを用いることでMinIOストレージに保存したオブジェクトを永続的に保持できることはもちろん、0から動かしたい時
With Dokku, you can turn a VPS into a powerful serverless platform What is Dokku? Dokku is an open-source Platform as a Service (PaaS) that runs on a single server of your choice. It’s like Heroku, but you own it. It is a great way to get the benefits of Heroku without the costs (Heroku can get quite expensive!). I need to deploy many applications for my LLM consulting work. Having a cost-effectiv
I'm back, Ruby on Rails
03 Aug, 2024 Last year, I wrote a blog post called Goodbye, Ruby on Rails. One year later, after creating my own business, I decided to be back to Ruby on Rails. I’m withdrawing my previous statements on DHH and Rails. Though I still have some concerns about the directions of Ruby on Rails, especially the rejection of TypeScript, I still believe that Ruby on Rails is a great framework for web deve
Java は他の開発言語と比較しても、開発効率性とパフォーマンスのバランスに長けており、それを理由に採用しているプロジェクトも多いと多います。ところが、アプリケーションの起動時間においてネガティブな印象を与えることが多く、一例としてサーバレスに代表されるような Function as a Service (FaaS) 環境での利用を避けられているなどの実態があります。Spring とそのコミュニティは長らくこの点に着目しており、様々な機能改善を行っております。特に、ソースコードへ影響を全く与えず、あくまで基盤側の設定のみで起動時間の改善が実現できるかがひとつの関心ごとになっています。 このブログでは、Spring アプリケーションの起動時間”改善”について執筆時点での最新状況をお届けします。また、結論だけ先にかいてしまうと、その恩恵にあやかるには Cloud Native Buildpac
自己紹介 エンジニアとしての経験は約25年になります。最初の10年ほどはSIer業界でWindows系や.NET系の開発を専門にしておりましたが、最近15年ほどはWeb業界の自社開発企業界隈でLinux系のバックエンド開発およびクラウドインフラ周りの設計/構築業務に携わっております。 ここ数年はクラウドのインフラエンジニアとしてサービスの新規開発フェーズやインフラのリプレイスフェーズに参画させていただくことが多いです。最近の業務経験に関しては下記のレジュメにまとめておりますのでご参照いただければと思います。 github.com エンジニアとしての抽象的な強みは下記になります。 幅広い知見と経験を活用して複数の打ち手を考案できること 様々な選択肢のメリットとデメリットを多面的に比較検討してその時点で最善と思われる解決策を提案できること その解決策をチームメンバーと協力して現実的な時間内でサ
ollama-pythonはPython環境でOllamaが使える無料のライブラリです。 ollama-pythonを利用すれば、ローカルLLMをAPIで簡単に活用できたり、RAGやエージェントへの統合も柔軟に行えます。 この記事では、ollama-pythonの環境構築からモデルを使ったテキスト生成の方法まで紹介します。 ollama-pythonとは ollama-pythonはPython環境でOllamaが使える無料のライブラリです。 ollama-pythonを利用すれば、ローカルLLMをAPIで簡単に活用できたり、RAGやエージェントへの統合も柔軟に行えます。 この記事では、ollama-pythonの環境構築から使い方まで紹介します。 OllamaをChatGPTのようなインターフェイスで使う方法は、別記事で解説しています。 あわせて読みたい Ollamaの使い方！ローカル環
前書き 本記事の趣旨 完成イメージ図 本記事で取り扱わないこと 対象読者 デプロイ用のCDK作成 フロントエンドのプロジェクト作成 バックエンドのプロジェクト作成 Dockerfileの編集 app.pyの編集 requirements.txtの編集 AWSのインフラ部分の作成 CDKのデプロイ デプロイ後のリソースの確認 サービス 作成順序について ECSのコンテナ同士の通信関係の表現 バックエンドコンテナの名前解決はどうなっているか？ マネジメントコンソールから動作を確認する 負荷をかけて、挙動を確かめてみる。 まとめ 前書き CS1の石井です。 直近の案件でECSを使う構成を検討しており、ECSについて調査していました。 調査中に「Service Connectという設定が、いい感じにサービス同士の通信をやってくれる」という話を聞いて、実際に試して挙動を確認してみたいなぁと思いました
AWS謹製のClaude.ai Artifactsクローン「Open Artifacts for Amazon Bedrock」を試しました - Qiita
AWS謹製のClaude.ai Artifactsクローン「Open Artifacts for Amazon Bedrock」を試しましたAWSbedrockArtifactsCodeInterpreterclaude Claude.aiのArtifacts便利ですよね。 Artifactsを模したアプリがGitHubのAWS Samplesリポジトリに存在しました。 Open Artifacts for Amazon Bedrock この記事では「Open Artifacts for Amazon Bedrock」に付いて紹介します。 Open Artifacts for Amazon Bedrock Open Artifacts for Amazon Bedrockは、Next.jsアプリーケーションとして提供されています。バックエンドのコードインタープリター部分はDockerコンテ
springで作ったWEBアプリを無料で公開する方法を紹介します。今まで無料だったHerokuが有料になってしまったので、Renderを使います。 Spring Bootでアプリを作る 今回は画面を表示するだけの非常に簡単なアプリを用意します。Mavenプロジェクトとして作成します。 参考: Spring BootでMavenプロジェクトを作成 src/main/resources/static 配下に index.html ファイルを作成しただけのものです。 Dockerファイルを作る ファイル作成 プロジェクト直下にDockerfileを作成します。 Dockerfileの内容 FROM maven:3-eclipse-temurin-17 AS build COPY ./ /home/app RUN cd /home/app && mvn clean package -Dmaven.
![[2024年8月]SpringBootで作ったWEBアプリをRenderで無料で公開する](https://cdn-ak-scissors.b.st-hatena.com/image/square/e51d61a017a25ebe1d0c25d9e7d73affdd715b32/height=288;version=1;width=512/https%3A%2F%2Fres.cloudinary.com%2Fzenn%2Fimage%2Fupload%2Fs--_bK_0MPK--%2Fc_fit%252Cg_north_west%252Cl_text%3Anotosansjp-medium.otf_55%3A%25255B2024%2525E5%2525B9%2525B48%2525E6%25259C%252588%25255DSpringBoot%2525E3%252581%2525A7%2525E4%2525BD%25259C%2525E3%252581%2525A3%2525E3%252581%25259FWEB%2525E3%252582%2525A2%2525E3%252583%252597%2525E3%252583%2525AA%2525E3%252582%252592Render%2525E3%252581%2525A7%2525E7%252584%2525A1%2525E6%252596%252599%2525E3%252581%2525A7%2525E5%252585%2525AC%2525E9%252596%25258B%2525E3%252581%252599%2525E3%252582%25258B%252Cw_1010%252Cx_90%252Cy_100%2Fg_south_west%252Cl_text%3Anotosansjp-medium.otf_37%3A%2525E3%252581%2525A9%2525E3%252582%25258B%2525E3%252581%252582%2525E3%252581%25258C%252Cx_203%252Cy_121%2Fg_south_west%252Ch_90%252Cl_fetch%3AaHR0cHM6Ly9zdG9yYWdlLmdvb2dsZWFwaXMuY29tL3plbm4tdXNlci11cGxvYWQvYXZhdGFyLzcyZDYzM2JmMzQuanBlZw%3D%3D%252Cr_max%252Cw_90%252Cx_87%252Cy_95%2Fv1627283836%2Fdefault%2Fog-base-w1200-v2.png)
Reading Time: 7 minutes 大規模言語モデル (LLM) は、膨大なテキストから学習し、さまざまなタスクや領域に合わせ、流暢で一貫したテキストを生成できることから、自然言語処理 (NLP) に革命を起こしました。ただし、LLM のカスタマイズは困難な作業であり、多くの場合、完全なトレーニング プロセスを必要とし、時間と計算コストがかかります。さらに、LLM のトレーニングには多様かつ代表的なデータセットが必要であり、取得とキュレーションが困難な場合があります。 企業は、どうすれば完全なトレーニングにかかる費用を支払うことなく、LLM のパワーを活用できるでしょうか? 有望なソリューションの 1 つは Low-Rank Adaptation (LoRA) です。これは、トレーニング可能なパラメーターの数、メモリ要件、トレーニング時間を大幅に減らし、かつ、NLP のさまざま
App Engine スタンダード環境アプリを Cloud Run に移行する | App Engine migration center | Google Cloud
フィードバックを送信 App Engine スタンダード環境アプリを Cloud Run に移行する コレクションでコンテンツを整理 必要に応じて、コンテンツの保存と分類を行います。 リージョン ID REGION_ID は、アプリの作成時に選択したリージョンに基づいて Google が割り当てる省略形のコードです。一部のリージョン ID は、一般的に使用されている国や州のコードと類似しているように見える場合がありますが、このコードは国または州に対応するものではありません。2020 年 2 月以降に作成されたアプリの場合、REGION_ID.r は App Engine の URL に含まれています。この日付より前に作成されたアプリの場合、URL のリージョン ID は省略可能です。 詳しくは、リージョン ID をご覧ください。 このガイドでは、パブリック IP を使用して Cloud S
みなさんこんにちは、グループ研究開発本部 AI研究開発室のK.Fです。 普段はデータサイエンティストとして、モバイルアプリのデータ解析業務をメインに行なっているのですが、ChatGPTをデータ分析業務に活用できるか？は非常に注目している話題です。今回は、ChatGPTに少し前に登場して話題になったCode InterpreterのOSS実装を試し、どの程度使えそうなのか？どのような仕組みになっているのか？を調査していきます。 1. Code Interpreter Code Interpreter(Advanced Data Analysisという名前に変わったみたいですが)では、画像やcsvファイルなどの外部データを読み込み、ユーザの問い合わせに応じてPythonのコードを実行して簡単なデータ分析をしてくれます。Pythonが実行される環境が、ネットワークに接続できない制限がかかっている
Roblox用言語LuauをAWS Lambdaで動かしてみた（副題: サーバーサイドから見たLuau） - ambr Tech Blog
皆様はじめまして。またもしご存知な奇特な方はお久しぶりです。 ambrでサーバーサイドエンジニアをしている回路（@qazx7412）と申します。 普段は主にgoghのサーバーサイドの開発を担当しております。 gogh.gg ですが今回はgoghとは関係無い話、弊社で最近取り組んでいるRobloxに関しての話をさせていただければと思います。 prtimes.jp 前置き Robloxとはご存知の通り（？）ユーザーがエクスペリエンスというものを作成してアップロードして公開することができるゲームプラットフォームのようなサービスです。 このエクスペリエンスとはゲームあるいはVRChatで言うところのワールド的な概念なのですが、これはユーザーが作成したスクリプトを含めてアップロードすることが出来ます。 そしてRobloxのスクリプトで使用できる言語として提供されている言語がLuauです。 このLua
Google Cloud Next Tokyo '24 速報レポート（Platform Engineering 入門: Golden Path の構築と活用） - G-gen Tech Blog
G-gen の高井（Peacock）です。当記事では、Google Cloud Next Tokyo '24 セッション「Platform Engineering 入門: Golden Path の構築と活用」に関する速報レポートをお届けします。 他の Google Cloud Next Tokyo '24 関連記事は Google Cloud Next Tokyo '24 の記事一覧からご覧いただけます。 概要 本編パート1: 問題提起・基本的な概念 本編パート2: 具体的な実践ユースケース ケース1: GKE（Enterprise Edition）の Team Scope（チームフリート管理）を用いてマルチクラスタ・マルチテナント管理を改善する ケース2: Cloud Workstation を用いてアプリケーション開発者向けに IDE 環境を提供する 本編パート3: 実践するための心
TL;DR 思ったより綺麗なNext.js v14用Dockerfileが書けた記念 distroless/nodejs22を使用。530MBのイメージ。 本題 Dockerfile本体 # === base FROM --platform=${BUILDPLATFORM:-linux/arm64} node:22-slim AS base # === deps FROM base AS deps WORKDIR /app COPY package* . RUN npm install # === builder FROM base AS builder WORKDIR /app COPY --from=deps /app/node_modules ./node_modules COPY . . RUN npm run build # === prod deps FROM base AS
Amazon ECS でソフトウェアバージョンの一貫性が強制されるようになりました[Amazon ECS + AWS CloudFormation]
本記事は 夏休みクラウド自由研究 8/18付の記事です。 こんにちは。SCSKのふくちーぬです。 2024/7/11に Amazon ECS のアップデートが発表されました。今回は、Amazon ECS においてローリングアップデート時のソフトウェアの一貫性が保証されるようになりましたので紹介します。 Amazon ECS でコンテナ化されたアプリケーションにソフトウェアバージョンの一貫性が強制されるようになりました 以前まではECSにおいてlatestタグを利用していた場合、latestタグの更新・タスクのスケールアウトのタイミング次第で、latestタグが参照するコンテナイメージが異なるため、サービス内でコンテンツが異なるタスクがデプロイされてしまう事象が発生していました。 Amazon ECS でコンテナ化されたアプリケーションにソフトウェアバージョンの一貫性が強制されるように -
![Amazon ECS でソフトウェアバージョンの一貫性が強制されるようになりました[Amazon ECS + AWS CloudFormation]](https://cdn-ak-scissors.b.st-hatena.com/image/square/0d7e212d30307031cbf528084446f4d7719147d2/height=288;version=1;width=512/https%3A%2F%2Fblog.usize-tech.com%2Fcontents%2Fuploads%2F2024%2F08%2FEcsCfn.png)
FastAPI で実装した API を、gcloud CLI で Cloud Run にデプロイする | CyberAgent Developers Blog
AI事業本部 協業リテールメディア Div. の青見 (@nersonu) です。恐らく機械学習エンジニアをしています。どのような領域をしていれば、機械学習エンジニアと名乗って良いか難しいですよね。私もその一人です。 前回は LLM に表を読解させるテーマでブログを書いています。こちらも興味がありましたら、ぜひ御覧ください。 さて、そんな機械学習エンジニアですが、多くの機械学習エンジニアの方々は何かしら推論エンドポイントを持つ API を立てることが多いのではないでしょうか。推論を行うモデルの多くは Python で実装されるため、基本的に Web API の構成は Python のフレームワークを選定することが多くなるかと思います。 近年はやはり、 FastAPI の人気が高いように見えます。モダンかつ高速であり、何より Pydantic を用いたI/Oのバリデーションが強力です。今回は
2024年度 開発研修 最優秀チームの高品質サービスを支えるインフラ構成 | CyberAgent Developers Blog
CyberAgent の グループIT推進本部 / CIU 所属の近藤です。CIU は CyberAgent 社内のクラウド基盤である Cycloud の開発・運用を行っている組織で、簡単に言うと社内用の AWS や GCP みたいなモノです！私はその中でも IaaS のレイヤを主に担当していて、最近はストレージの移行みたいなことをやっています。 さて、私は24新卒エンジニア全体研修の L チームでインフラの部分を担当していました。ここでは研修で作成したSNSアプリのインフラ構成や工夫点について説明していきます。 全体構成 インフラの全体構成は以下のようになっています。 AWSの各サービスをどのように利用しているかや、各サービス間の関係をできる限りわかりやすく書いたつもりです。ここからは領域ごとに簡単に説明していきます。 アプリケーションサーバー バックエンドのアプリケーションを動かすコン
シンプルなECS on Fargateの構成をCloudFrontから作るのに少々苦労したので、テンプレート的にまとめようと思います。 構成図 前提 aws-cliのインストール済 AWSアカウント作成済 aws-cliのconfigureをセットアップ済 ディレクトリ構成 . ├── architecture.drawio ├── ecr │ ├── Dockerfile │ ├── deploy.ecr.sh │ ├── parameter.ecr.json │ ├── push.ecr.sh │ └── template.ecr.yaml ├── ecs │ ├── deploy.ecs.sh │ ├── parameter.ecs.json │ └── template.ecs.yaml └── vpc ├── deploy.vpc.sh ├── parameter.vpc.jso
FROM node:18-alpine WORKDIR /usr/src/app COPY package*.json ./ RUN npm install COPY . . RUN npx prisma generate RUN npm run build EXPOSE 3000 CMD ["npm", "start"] 公式サンプル こちらを参考にしました。 https://github.com/vercel/next.js/blob/canary/examples/with-docker/Dockerfile standaloneモード standaloneとは？ https://nextjs.org/docs/app/api-reference/next-config-js/output#automatically-copying-traced-files Next.jsが自動的に
はじめに pandocが提供しているDockerコンテナpandoc/latexをベースにEisvogelを使用できる環境を作成する。 目指すゴールは下記が全て機能すること。 PlantUMLが使用できる Eisvogelを使用してきれいなPDFを出力できる pandoc-crossrefが使用できる [2022/4/9 追記] 成果物をgithubに置いた PlantUMLを使用できる環境の作成 pandoc/coreをベースにPlantUMLを使用できる環境はDockerを使用して比較的新しいpandoc環境を簡単に構築するで構築した。 pandoc/coreは標準でpandoc-crossrefが使用可能となっている。 今回使用するpandoc/latexはpandoc/coreをベースにしているため、pandoc/coreを使用して実現できた機能はそのまま転用することができる。 E
プロジェクトnerdctlはdockerとどう違うのですか?nerdctlの目的は、Dockerには存在しないcontainerdの最先端の機能の実験を容易にすることです。 このような機能には、オンデマンドのイメージプル(遅延プル)やイメージの暗号化/復号化が含まれますが、これらに限定されません。 参照 .タイトルページ nerdctlには存在するがDockerには存在しない機能のリスト(またはその逆)です。 nerdctlの目標は、Dockerに_対抗することでは_ありません。これらの最先端の機能は、最終的にはDockerでも利用できるようになる予定です。 nerdctlはctrやcrictlとどう違うのですか?ctr は containerd にバンドルされているデバッグユーティリティです。 ctr は Docker CLI と互換性がなく、ユーザーにとって使い勝手が悪いです。 特に、
はじめに こんにちは、Sreake 事業部 佐藤慧太@(SatohJohn) です。 以下の docker build check という機能について、検証をし、Google Cloud の Cloud Build に組み込んで見る。ということをやってみました。 https://www.docker.com/ja-jp/blog/introducing-docker-build-checks/ Docker のドキュメントには以下のようにまとまっております。 https://docs.docker.com/build/checks/ 上記記事では、開発者が Dockerfile の作成、編集に対してとても苦労していることがわかっていると紹介されています。 開発者との会話の中で、多くの人がコンテナイメージを構築するためのベストプラクティスを学び、それに従うのに苦労していることがわかりました。
Go言語のバージョンアップ方法まとめ
はじめに サービスのバックエンドにGoを使用しています。 最近、Goのバージョンが古くなってきたため、システムの安定性やセキュリティ、パフォーマンスを向上させるためにバージョンアップを行うことにしました。 本記事では、その手順と注意点について詳しく解説します。 結論から Goは静的型付け言語であり、後方互換性を維持することを明言しています。 基本的な方針としては、まずバージョンを上げてみて、コンパイルエラーや実行時エラーが発生しないかを確認するのが最も効率的な方法です。 バージョンアップのコマンド コンテナ、開発環境のgoバージョンアップ DockerfileのFROMを変更し、docker compose build --no-cache go.modのバージョン変更 バージョンアップによる影響確認 コンパイルエラーが無いかを確認 リリースノートを確認し、変更内容の中で挙動が変わりそうな
概要 WorkflowsにはGoogle Cloudのリソースを使用するためのさまざまなコネクタが用意されています。 サポートされているコネクタに関しては以下に一覧の記載があります。 もちろん、Cloud Run ジョブを起動するためのコネクタ(以下)も用意されています。 googleapis.run.v1.namespaces.jobs.run 今回はこのコネクタを用いて、Cloud Run ジョブをWorkflowsから起動してみます。 そもそもコネクタとは コネクタとはGoogle Cloudの各種リソースに対して簡単にアクセスできるように用意されたものです。 call: コネクタの形式で呼び出すことができ、各コネクタごとにさまざまなパラメータの設定が可能です。 コネクタを用いるとGoogle Cloudの各種リソースをWorkflowsから呼び出すことが容易になります。 各種設定値
最終ディレクトリ構成 かなり急いで書いたのでミスなどあったらコメントください！ 今回は前回に続きとしてDB接続(テスト用は後に作成しますが、下準備はします)とマイグレーションのup,downまでとなります。 前回： https://qiita.com/rom0323/items/5d338d3fe60644c196c4 今回の最終系のディレクトリ構成 project_root ├── _docker │ ├── nginx │ │ └── nginx.conf │ └── python │ └── Dockerfile ├── src │ └── main.py │ └── core │ └── dependency.py │ └── model │ └── user.py │ └── database // 追加 alembic initの生成物を格納 │ └── versions //
Prometheus / Grafana Loki / Grafana Tempoを活用して分散システムにおけるメトリクスやログ、トレースの調査・分析を体験してみます。 1. はじめに 皆さんはシステム運用をどのように行っていますでしょうか。筆者は数年前まではモノリシックなシステムの運用が多かったこともあり、CPUやメモリなどの使用率に閾値を設けたり、エラーログを検出することでメールを発報するような運用監視を長年続けていました。しかし近年はクラウドの利用が当たり前になりコンテナやサーバレスでのシステム構築が増えたことで、システム全体の構成が複雑化してきています。複雑化されたシステムは異常が見つかっても複数のアプリケーションにわたって調査する必要が出てくるため、単純なCPUやメモリ、エラーログ等の監視だけでは原因の特定が困難になってきました。そこで今回は複雑な分散システム全体を観測する手法と
はじめに 株式会社晴工雨読の日高と申します。 今回はTechブログ第1弾として、先日公開されたさくらインターネットの「高火力 DOK」にて弊社プロダクト「Smart Searcher」に使用している真鯛の成長度判別AIモデルの学習を行ってみました。 晴工雨読の概要説明はこちらからご覧ください。 さくらインターネットの「高火力 DOK」とは さくらインターネットが提供するコンテナサービスです。 実行時間のみ課金されるため、スポット利用がしやすい料金体系になっています。 非常に安価でハイエンドGPUを利用でき、今回はV100を使用しています。 実行時間を換算すると、200円ほどで学習することができました。 (今回は高火力DOKリリースキャンペーンとして、サービス料が無料になっております。詳細はこちらのURLから確認できますが、申し込み期限は2024年9月20日までなので、皆様お気をつけください
概要 AWS CDKを利用してECS+FargateでLaravel11の初期画面を表示するまでのテンプレートを作成しました。 何番煎じか分かりませんが、そのものズバリな記事はなかったので残しておこうと思います。 最終的なコードはリポジトリにあります。 前提 AWS CLIのインストール(インストールガイド) AWS CDKのインストール(インストールガイド) AWS CLIでaws configureを実行し、アカウントに接続できていること cdk bootstrapがアカウントに対して実行済みであること。 利用言語 Typescript 解説 ※コンテナの中身の解説はしません。Dockerfileはリポジトリをご参照ください。 設定 環境ごとで設定を変えたいし、リポジトリには上げたくない情報もあるので設定ファイルを参照する形にしています。 読み込む設定ファイルをcdk deploy時に
[Django] LocalStack+SQS+S3+Lambdaを使ったCSVファイルを非同期でimportしよう！ - Qiita
[Django] LocalStack+SQS+S3+Lambdaを使ったCSVファイルを非同期でimportしよう！S3lambdasqsdjango-rest-frameworkLocalStack 概要 SQSとS3とLambdaを使った非同期処理をローカル上でLocalStackを用いて再現する方法について解説します 前提 Djangoのアプリケーションを作成済み SQSとLambdaとS3に関する基本的な知識を有している 今回実装する非同期処理の仕組み ①APIを使ってS3にCSVをアップロードします ②アップロードする際にSQSを使ってアップロード履歴のIDを送ります ③SQSのメッセージ送信をトリガーにLambdaを実行し、Lambda内でS3内のCSVのデータをDBにInsertするAPIを実行させます ④SQSのメッセージ内のIDを利用して該当するアップロード履歴テープル
![[Django] LocalStack+SQS+S3+Lambdaを使ったCSVファイルを非同期でimportしよう！ - Qiita](https://cdn-ak-scissors.b.st-hatena.com/image/square/6419a34d3701192959aad7a2e790e0adcf40649d/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-412672c5f0600ab9a64263b751f1bc81.png%3Fixlib%3Drb-4.0.0%26w%3D1200%26mark64%3DaHR0cHM6Ly9xaWl0YS11c2VyLWNvbnRlbnRzLmltZ2l4Lm5ldC9-dGV4dD9peGxpYj1yYi00LjAuMCZ3PTk3MiZoPTM3OCZ0eHQ9JTVCRGphbmdvJTVEJTIwTG9jYWxTdGFjayUyQlNRUyUyQlMzJTJCTGFtYmRhJUUzJTgyJTkyJUU0JUJEJUJGJUUzJTgxJUEzJUUzJTgxJTlGQ1NWJUUzJTgzJTk1JUUzJTgyJUExJUUzJTgyJUE0JUUzJTgzJUFCJUUzJTgyJTkyJUU5JTlEJTlFJUU1JTkwJThDJUU2JTlDJTlGJUUzJTgxJUE3aW1wb3J0JUUzJTgxJTk3JUUzJTgyJTg4JUUzJTgxJTg2JUVGJUJDJTgxJnR4dC1hbGlnbj1sZWZ0JTJDdG9wJnR4dC1jb2xvcj0lMjMxRTIxMjEmdHh0LWZvbnQ9SGlyYWdpbm8lMjBTYW5zJTIwVzYmdHh0LXNpemU9NTYmcz05YmJjZjA1NDg4MDMxZTNiNDJiZWRhN2RiMjkxMTgyMw%26mark-x%3D142%26mark-y%3D57%26blend64%3DaHR0cHM6Ly9xaWl0YS11c2VyLWNvbnRlbnRzLmltZ2l4Lm5ldC9-dGV4dD9peGxpYj1yYi00LjAuMCZoPTc2Jnc9NzcwJnR4dD0lNDBzaHVuMTk4JnR4dC1jb2xvcj0lMjMxRTIxMjEmdHh0LWZvbnQ9SGlyYWdpbm8lMjBTYW5zJTIwVzYmdHh0LXNpemU9MzYmdHh0LWFsaWduPWxlZnQlMkN0b3Amcz1iODUwMDk5YjM5NDc2NzhkNDQ2YzRiNjkyMDVlZTU0OA%26blend-x%3D142%26blend-y%3D486%26blend-mode%3Dnormal%26s%3D5ca8e071e7d7f0c2f5b2b34df3056492)
Yoloを使って株価チャートの予測(?)をしてみる
We’re on a journey to advance and democratize artificial intelligence through open source and open science. というものです。 hugging faceを漁っていたら見つけました。試したこと無かったので、試してみます。 内容としては、株価チャートが与えられたら、その後のトレンドを検出するモデルのようです。 https://huggingface.co/foduucom/stockmarket-future-predictionより他に検証している人が見当たらなかったので、自分で動かしてみることにしました。 実行環境Dockerfile前に作ったhugging faceの実行環境をベースに構築しました。yoloしか入れないので、ここまでいろいろと入れなくても、動くと思います。 FROM
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
Docker入門資料「入門 Docker」を5年ぶりにアップデートしました。 - y-ohgi's blog
PHP アプリケーションのトレース計装ではじめる OpenTelemetry 入門 - Shin x Blog
React+FastAPI+OpenAIでヘルプレポートサイト作成 - Qiita
GeminiとImagenで類似画像生成アプリを開発してみた - G-gen Tech Blog
S3互換オブジェクトストレージ”MinIO”と学ぶDocker Compose
Dokku: my favorite personal serverless platform – Hamel’s Blog
Spring アプリケーションの起動時間"改善"と Cloud Native Buildpacks のすゝめ
10月からの業務委託案件募集中です - kenta-katsumata’s diary
OllamaをPythonで使いたい！ローカルLLMを快適に動かす！ | EdgeHUB
ECSのService Connectを試す記事 - サーバーワークスエンジニアブログ
[2024年8月]SpringBootで作ったWEBアプリをRenderで無料で公開する
NVIDIA TensorRT-LLM による、LoRA LLM のチューニングとデプロイ
Open Interpreterの実装を読み解く - GMOインターネットグループ グループ研究開発本部
Next.js v14用マルチステージビルドDockerfile - y-ohgi's blog
Cfnで作るECS on Fargateの最小構成 - Qiita
Next.jsアプリケーションのイメージサイズを劇的に削減するマルチステージビルドの魔法 - Qiita
pandocのdockerでEisvogelを使用する - みつきんのメモ
nerdctlのFAQとトラブルシューティング｜Hiroshi Miiura
Docker Build Check について検証をしてみた | sreake.com | 株式会社スリーシェイク
Workflowsからコネクタを用いてCloud Runジョブを起動する | DevelopersIO
FastAPIのDB接続とマイグレーション(DIコンテナも準備) - Qiita
PrometheusとGrafanaでオブザーバビリティ入門 | オブジェクトの広場
さくらインターネットの「高火力 DOK」上でYOLOを学習させてみた - Qiita
AWS CDKを利用してECS+FargateでLaravel環境構築 - Qiita