概要 おことわり 流れ [前半]:NICドライバ実装に必要な作業 insmod/rmmod 時のエントリポイントとなる関数を用意 pci_diriver構造体を定義して、ドライバを登録 net_deviceとして登録 net_deviceハンドラ関数を用意してハンドラテーブルに登録 割り込みの定義(未動作確認) MMIOレジスタを適切に初期化して、実際にパケットを処理する部分を書いていく(未実装) ハンドラとスケジューリング [後半]:Linuxカーネル関連で詰まったところ insmod時のカーネルクラッシュ インターフェースのstateがUPにならない問題 ソースコード さいごに 概要 Linuxで動くe1000eドライバを開発しようとしており、ドライバと紐付けたNICのstateがupになるところまで進めました。 個人的に忙しくなった都合で一旦ここでプロジェクトを止めるため、備忘録とし
https://pipecd.dev/docs/faq/#4-what-are-the-differences-between-pipecd-and-fluxcd https://pipecd.dev/docs/faq/#5-what-are-the-differences-between-pipecd-and-argocd Getting Started 「せっかくなので、軽く GitOps の雰囲気が感じられるチュートリアルをやってみましょう」 バージョン kubectl: 1.18.0 eksctl: 0.29.2 Kubernetes: 1.17.9 Helm: 3.3.4 alias k="kubectl" alias ek="eksctl" Kubernetes クラスタを作成 $ ek create cluster \ --name test-kim \ --version
開発イテレーション偏重 - 兼雑記
開発イテレーションを早くすれば、かなりの問題が勝手に解決される、と信じています。なんか最近、他の要素を軽視しすぎていたり、特にイテレーション速度に影響しなさそうなことすらしている気がしていて、信仰とかのレベルかもしれない、という気がしてきたので、ちょっと書いてみようかなと。主に C++ の話です。 仕事とかしてると良い判断力が求められたりしますが、判断というのは結構難しいですよね。アプローチ A と B で悩んだ時に、手が速ければ両方できたりします。開発イテレーションを無限に速くすると、必要とされる判断力はゼロに漸近していきます。やったね。 2手で変更の正当性を高速に確認できるようにする make (かその他のビルドコマンド)てやったらビルドができて、 make check (かその他のテストスクリプト)てやったら遅くないテストが全部走る、という体勢が好きです。試すためにはあっちのディレク
はじめにPID 1 問題というのは、コンテナを実行した際にアプリケーションのプロセスが PID 1（プロセス番号が1番）で実行されることで、コンテナに対して SIGTERM などのシグナルを送信してもコンテナ内のプロセスが正常に終了しないというものです。ここでは2020年3月現在でこの PID 1 問題を回避する方法を Docker と Kubernetes のそれぞれで紹介します。 TL;DRアプリケーションが「明示的にシグナルをハンドリングするようにする」、または「PID 1 で実行されないようにする」の2つの回避策があるアプリケーションプロセスが PID 1 で実行されないようにする場合、Docker では Tini のような軽量 init を使う、もしくは Docker 1.13 以上の場合は docker run の --init オプションを使うで問題を回避できるKuberne
k8s のCDツールがいくつかあるので、それらの特徴についてまとめる。 一応CDツールの定義は"k8sにWebアプリケーションをデプロイするツール"を想定しているが、 k8sにおけるデプロイはマニフェストファイルを apply することなので、 そういったものはすべてCDツールとみなして調べた。 すべてのツールをちゃんと調べたわけではないので、ものによってはサラッとした紹介になっている。 Flux Tekton(Tekton Pipeline) Jenkins-X PipeCD GCP Cloud Deploy AWS Code Pipeline Spinnaker Pipeline & Stage 動的なパイプライン Managed Delivery Spinnaker を使いこなせるか? ArgoCD Single Source of Truth(SSOT) 複雑なCDパイプラインは作
インフラのコスト最適化の重要性と RI (リザーブドインスタンス) の維持管理におけるクックパッドでの取り組み - クックパッド開発者ブログ
技術部 SRE グループの mozamimy です。 クックパッドでは、 SRE が中心となって、サービスを動かす基盤の大部分である AWS のコスト最適化を組織的に取り組んでいるため、今回はそれについてご紹介します。 前半では、そもそもの話として「なぜコスト最適化が重要なのか」「何が難しいのか」「何をすべきなのか」といったことを述べます。これは、当たり前すぎて逆に陽に語られることが少ない (とわたしは感じています) トピックで、一度しっかり言語化しておいてもいいかなと考えたからです。内容のほとんどはわたしの脳内ダンプで、クックパッドという会社のコンテキストや組織としてのステージが前提になっているため、大多数の組織について当てはまる内容とは限りません。 後半では、コスト最適化の一例として、リザーブドインスタンス (以下 RI と略記) を維持管理するためのフローと、それを支えるモニタリング
こんにちは、クレイの正岡です。 コロナ禍が始まってから小学生時代以来のゲーム生活を送っています。ゲームボーイと呼んでください。 さて、今回は React × Typescript でコードを書いている人／書こうとしている人に向けて、Reactコンポーネントの型定義について頭の片隅に置いておいて欲しい情報を共有したいと思います。 寝ながら使えてしまうReactコンポーネントの3つの型 () => JSX.Element 型 interface Props { text: string } const Hoge = ({ text }: Props) => { return ( <p>{ text }</p> ) } 上記のように返り値の型を特に指定していない場合、 このコンポーネントは JSX.Element型 を返す関数（ () => JSX.Element ）として返ります。 React
はじめに Unity でリップシンクを行う手段としては、事前にデータを作るものからリアルタイムに解析するものまで色々あります。本ブログでも以前、自分で作ったり Oculus 製のものを解説したりしました。 tips.hecomi.com tips.hecomi.com 前者の記事で自分が 7 年程前に作ったものは様々な依存（外部ライブラリやツールなど）が多く扱いづらいものでした。そこで今回これらの依存を廃してリップシンク単機能に絞り、またもう少しナウい実装にして uLipSync という名前で作り直してみました。 Job と Burst コンパイラを利用して処理を裏に回しつつ高速化 Unity のパッケージ以外の依存を排除 本エントリでは使い方をちょっとした解説を交えて紹介したいと思います。 追記（2021/02/27） 新しいバージョンの説明を書きました。 tips.hecomi.com
#フロントエンド #設計 #JavaScript 「1個の要素と複数個の要素を同じように書かせる」というのが実は jQuery の特徴の一つだと思っている。 document.querySelector() や querySelectorAll が出現して以降 jQuery の必要性はほとんどなくなったと言われる。 実際にこんなサイトもあるし https://youmightnotneedjquery.com/ これは実際その通り 一方、jQuery で書かれたコードを querySelector や querySelectorAll に移行しようとしたら苦しかったという経験をした人は多そう。 上のコードが下のようになる。 code:javascript $('.foo').on('click', e => { // ... }) Array.from(document.querySele
機械学習プロジェクトでは python を始めとした言語 + それに付随したライブラリを使います。 僕も python 触りたての頃はローカルマシン上にひとつ python 環境を作り、必要なライブラリをインストールして使っていました。環境の分離ということはあまり意識しておらず、やったとしてもプロジェクトごとに anaconda や pyenv, venv などで個別環境を作って切り分けるレベルでした。 しかし上記の方法だと困ったことが起ることがあります。例えば… global な環境が壊れてしまってすべて壊れる。 これは各環境が global な環境に依存しているために起こります。 python 以外の変更で環境は突如として壊れます。例えば brew install hoge したら Mecab が使えなくなっちゃったとかはあるあるだと思います >_< linux / Mac / Win
この記事は「自動運転システムをエッジデバイスに組み込むための技術」を3回に分けて紹介するTURINGのテックブログ連載の第2回の記事「OpenCVをNPPにした結果→10倍高速に！」です。 第1回の「C++でOpenCV完全入門！」、第3回の「詳解V4L2 (video for linux 2)」もぜひご覧ください！ はじめに TURINGで働いている木更津高専の越智です。TURINGでは「We Overtake Tesla」を目標に掲げて、完全自動運転EVの開発・製造を行っています。 TURINGでは、社内で使っている自動運転ソフトウェアにおいて、画像処理部分のライブラリをOpenCVからNVIDIA Performance Primitives(NPP)に変更するプロジェクトに取り組んでいました。これによって、CPUで動かしていた画像処理をGPUバックエンドで動かすことができるようにな
負荷テストをサーバーレスで実現するServerless-artilleryを試してみた | DevelopersIO
Webシステムの負荷テストツール選定にお悩みではないでしょうか。私は悩んでいました。 今回はサーバーレスで負荷テストを実施するServerless-artilleryを紹介します。 こんにちは。 ご機嫌いかがでしょうか。 "No human labor is no human error" が大好きなネクストモード株式会社 の吉井です。 今回はサーバーレスで負荷テストを実施できる Serverless-artillery を紹介します。 Lambda 関数からテスト対象 URL に対して事前に定義した回数、期間、パターンで負荷をかけます。 テストサーバーを EC2 で起動し管理することは、それなりに手間ですし、テストが長期間になればコストも無視ができなくなります。 その点 Lambda なら実行回数分のコストなので安心感はあります。 負荷テストの実施 Serverless-artiller
KillerCodaというサイトがあるのですが、こちらは無料でKubernetesを使えそうだったので色々試してみます！ なんとCKAやCKADの練習にもなる！というのが魅力的に感じました✨ KillerCodaの概要 ユーザーが既存のシナリオから学び、クリエイターとしてはあらゆるツールや技術を教えるためのシナリオを提供できることが特徴のサイトです。単に無料で遊べるというよりは、シナリオを作る・シェアする・学ぶというところがメインのようです。 それは無料/有料ユーザーの違いにも表れています。Nodeのスペックではなく、シナリオに関連する要素が課金対象となるようです。 Free User シナリオ使用数は無限 パブリックシナリオは3つまで作成可能 PLUS Member（有料メンバー） シナリオを4時間まで使用可能 同時に３シナリオを開くことができる Exam Remote Desktopを
はじめに 本記事では、Kubernetesで実現するマルチテナントについて、2020年9月時点での現状と、将来的に利用できるであろう機能の紹介をいたします。各機能についての詳細は、参考ドキュメント等を参照していただければと思います。 本記事の要点 マルチテナントは単一のクラスター上に複数のテナントを共存させることを指す。 Kubernetesにはマルチテナントを実現するための機能が備わっている。 アクセスコントロール：RBAC セキュリティ：Namespace / Network Policy / Pod Security Policy リソースの隔離：ResourceQuota / LimitRange / Affinity / Taintなど Kubernetesのマルチテナント機能は、SIGを中心として機能開発が進められている。 Benchmarks Tenant Controlle
Mercari Microservices Platformの進捗（2019年） | メルカリエンジニアリング
Microservices Platform TeamでTech leadをしている@deeeeeeetです． 昨年のMTC2018ではMicroservices Platformチームの立ち上げから1年で僕らが取り組んできたことを紹介しました． speakerdeck.com 具体的にはStranglerパターンによるMonolithからMicroservicesへの段階的なリクエスト移行を行うためのAPI gatewayの開発や，Microservicesのインフラのセットアップを簡単にしサービス開発チームのSelf-service化を進めるためのStarter-kitの開発，GoでのMicroservicesの開発を高速で始めるためのTemplateプロジェクトの開発，Spinnakerの導入などについて紹介しました． これらはPlatformとして最低限の機能を整備したにすぎず，さ
EKS FargateとGKE Autopilotの違いを外野から解説してみる - inductor's blog
はじめに GoogleのマネージドKubernetesディストロであるGKEの新機能（厳密には新しい種類のクラスターといったほうがユーザーにとっては正しい説明になると思いますが）、GKE Autopilotが先週大きく話題になりました。 ノードがGoogle Cloudによるマネージド Podごとの課金体系 ノードへのSSHが使えない といった特徴が大きく取り上げられており、ぱっと見AWSのEKS Fargateと非常に似ているように見えます。が、(少なくとも、user facingな部分においては)技術的には全くやっていることが違うと思います。なぜならFargateはEC2とは全く異なるVM技術がベースになっているのに対して、Autopilotは通常のGCEを応用した機能として提供されているからです。 ※まあ、GCEは実はコンテナで動いてるみたいなちょっとした裏話もあったりするんで、本当
Kubernetesをちょっと理解したあなたに贈るGKEの実践ノウハウ4選 - MonotaRO Tech Blog
はじめに 商品推薦システム: RecSys について GKEを採用した理由 GKEノウハウの紹介 RegionalクラスタでZone, NodeごとにPodが分散されるようにAffinityを設定 graceful shutdownするコンテナでもpreStopが必要 コンテナネイティブの負荷分散を利用 負荷試験によるHPAのパラメータ調整 まとめ はじめに こんにちは。EC基盤グループの池田（@progrhyme）です。 モノタロウでは昨年、商品のレコメンデーションに用いるシステムを内製化するという取り組みを行いました。 私もこのプロジェクトに参加し、主にGoogle Kubernetes Engine（以下、GKE）上でのアプリケーションの構築・設定やCI/CD設定、監視設定などを行っていました。 私自身、本番運用するGKEのプロダクトを本格的に触るのは、本件が初めての経験でした。 そ
はじめに 2023/3/14にOpenAIがGPT-4という新しいAIモデルを公開しました。 このモデルはさまざまなタスクにおいてChatGPT(GPT-3.5)を大幅に上回る結果を示しています。 この記事ではGPT-4を用いて競技プログラミングがどのくらい解けるのかについて調べてみました。 下馬評 OpenAIが公開した論文によると、GPT-4のCodeforcesレーティングは392だそうです。 これはパーセンタイルでいうと下から5%らしいので、 そこまで競技プログラミングが得意なわけではないようです。 ただし、おそらくこれはGPT-4が完全自動でチャレンジした場合のことだと思われます。 GPT-4が書いたコードを人間がレビューすることでバグを修正し、より難しい問題が解ける可能性があると 筆者は考えました。 TL; DR ChatGPTを用いてAtCoder Beginners Con
追記: GoのアプリケーションをOpenMetricsを使ってObservableにする方法については別エントリを書きました。 → https://songmu.jp/riji/entry/2020-05-18-go-openmetrics.html ECSとGoで運用しているシステムに対するDatadogの日本語知見があまり無さそうだったので書いてみる。ちなみに以下の環境です。 ECS on EC2 (not Fargate) アプリケーションコンテナのネットワークモードはbridgeモード 動的ポートマッピングも利用 背景として3月にNature Remoのインフラアーキテクチャ改善をしていて、その前にもうちょっと監視を整えたほうが良いな、ということでDatadogを導入したのがある。テストがないとリファクタリングできないように、監視がないとアーキテクチャのアップデートもやりづらいとい
当記事は みずほリサーチ&テクノロジーズ × G-gen エンジニアコラボレーション企画 で執筆されたものです。 G-gen の佐々木です。当記事では、Google Cloud (旧称 GCP) でマネージドな Kubernetes クラスタを使用することができる Google Kubernetes Engine (GKE) を解説します。Amazon Elastic Kubernetes Service (EKS) や Azure Kubernetes Service (AKS)など、kubenetes をマネージドに提供するサービスは存在しますが GKE はそれらの中でもよい評判を耳にします。例えばマスターノードの料金が不要、起動が早いといった具合です。GKE は Google Cloud 採択の理由たりえるサービスのため、優先的に仕様を調査することにしました。 Google Kube
※ネタ記事です はじめに 検証する脆弱性 Tips. GPT-3 とは？ WAFの実装 環境・必要なもの ソースコード 検証 正常リクエスト XSS GETパラメータ POSTデータ POSTデータ & ヘッダ無し SQL インジェクション GETパラメータ GETパラメータ & ヘッダ無し XXE POSTパラメータ① POSTパラメータ② POSTパラメータ & ヘッダ無し パストラバーサル GETパラメータ GETパラメータ & ヘッダ無し OS コマンドインジェクション GETパラメータ & ヘッダー無し GETパラメータ Log4Shell POSTパラメータ POSTパラメータ & ヘッダ無し POSTパラメータ & ヘッダ無し WordPress のユーザ列挙 ShellShock まとめ はじめに 最先端(?)であるGPT-3を使って 次世代WAF を作っていきます。 以下
PHPアプリ開発をPhpStormでスムーズに始められるよう、設定ファイルとドキュメントを用意する - BASEプロダクトチームブログ
BASE株式会社 Product Dev Division ソフトウェアエンジニアの田中(@tenkoma)です。主にPHPアプリ開発を担当しています。 BASEでは、PHPアプリ開発で使うエディタに制限はありませんが、希望する人はPhpStormを使えます。 PhpStormは設定を全くしなくてもかなり快適に使えると思いますが、多少設定するとより快適になります。 この記事では主に、開発環境とIDEを連携させアプリケーション開発をスムーズに始めるため、以下の設定について紹介します。 Xdebugと連携してリモートデバッグを可能にする PHPUnitと連携してテストをIDEから実行可能にする PHP_CodeSnifferを使ってコーディングスタイルを適用する EditorConfigを追加してコーディングスタイルを開発者で共有可能にする Xdebugと連携してリモートデバッグを可能にする
ただ、サーチリストがこうなっているのは利便性のためだけではなく、もっと切実な理由があります。 サーチリストとndots DNSの一般的な名前解決のルールとして、こんな風に覚えている方もいるかもしれません。 名前にピリオドが含まれていたら、FQDNとみなしてサーチリストを参照せずに名前解決を行う 名前にピリオドが含まれていなければ、サーチリストのドメインを末尾に連結して名前解決する 例えば、こんな具合です。 $ ping myhost # ピリオドが含まれていないため、myhost.example.comが名前解決される PING myhost.example.com (192.168.0.1) 56(84) バイトのデータ 64 バイト応答 送信元 myhost.example.com (192.168.0.1): icmp_seq=1 ttl=57 時間=12.4ミリ秒 $ ping w
4/6 更新。Amazon上の煽り文を最新化＆公式サイトから目次を転載 一部だけ翻訳にかかわった「入門モダンLinux」という本が4月7日に出るので宣伝を兼ねた紹介をします。 原著は「Learning Modern Linux」です。 本書のタイトルを目にしてまず思うのは「モダンLinuxとはいったいなんぞや」でしょう。これについてはamazonにも載っている煽り文をご覧ください。 Linuxはサーバ、組み込み機器、スーパーコンピュータなどにおいて存在感を示してきました。近年では、オンプレミスのシステムだけではなく、クラウドサービスでも広く使われています。本書は、前半でLinuxを使いこなす上で必要な基本知識を、後半で最新情報をまとめています。Linuxの知識を体系的に整理したい、最新動向が知りたい、運用を改善したい、効率的に開発を行いたい、といった要望をかなえる内容となっています。時代の
Python を使い始めると、ディレクトリの階層で分けてファイルを管理したくなります。 そこで出てくるのが __init__.py ファイル。 これは一体何者なのか。 色々と情報がころがってはいるものの、なかなか納得行くように説明しているものが見当たりません。 Python のドキュメントでも、何を参照すれば正解なのかがわかりにくい1。 ということで、__init__.py についてまとめてみました。(少し長いです) 読み物形式で書いていますので、結論(「__init__.py の役割」)だけ見たい方はスクロールして最後の方を読んでください。 python コードの例は、主に 3.6/3.5 を使用しています2。 「モジュール」と「パッケージ」と「名前空間」 モジュールと階層構造 単一ファイルのモジュール ディレクトリによる階層構造と名前空間 ディレクトリと名前空間のマッピング __ini
インフラが提供する社内システムの基盤にDockerを選択した話 - ぐるなびをちょっと良くするエンジニアブログ
こんにちは、ぐるなびのインフラを担当している飯田です。 私の所属するグループでは、ぐるなび全体のサイトインフラの構築や運用を行っています。 私自身は、新卒で入社して今年で四年目となります。現在は、ぐるなび全体の仮想基盤やコンテナ基盤の運用、IaCなどを主に担当しています 。 今回は、我々が開発し提供している社内システムをコンテナ化し、そこでどういう技術に取り組んでいるかという話をしたいと思います。 インフラが提供する社内システムとは ぐるなびでは、サーバの払い出しやミドルウェアの設定変更などが発生する度にインフラへ依頼し、それに対してインフラが対応するフローをとっています。 このフローだと間接工数が増え、サービスの開発スピードが遅くなるなどの課題がありました。 そのため、開発効率やスピードの向上のため一部のオペレーションに対してGUI化やAPI化を実施し、社内システムとして提供しています。
この記事は電通デジタルアドベントカレンダー2020の22日目の記事になります。前回の記事は「ADH APIを効率的に呼び出すために開発したHooksの紹介」でした。 改めましてこんにちは！ Docker使ってますか？ AWSでDockerを使おうと思うと以下の３つの選択肢があります。 ・Elastic Container Service ・Elastic Kubernetes Service ・EC2に構築する この中でもECSいいですよね、僕も好きです。運用に手間もかからなくて気軽に使えるところに好感もてます。さすがAWSのマネージドサービス。 ただし実際にECSで構築しようとすると周辺のリソースが色々と必要になるので初心者にとってハードルが高く見えるのも事実です。そんなわけで初心者にも使えるようなテンプレートを提供したいと思います。 このテンプレートでは最低限の機能しか提供しません。何
circleciのbuild/test/deployをgithub actions(beta)に移行した - 839の日記
まだ機能的に足りないところもあるが、頑張ったら使える感覚だった。 githubにもfeedbackが送れる所があれば送ろうと思う。 circleciでやっていたことはざっくり書くと以下。 test系 golangのbuild/lint/test helm chartのlint helm templateで吐き出されたyamlのlint build系(only master) base imageのbuild & push k8s上で動かすprod imageのbuild & push deploy系(only master) GKE上にhelm secrets upgrade これをgithub actionsに移行した際にcircleciとの差分を感じた機能は以下。 slack通知 自分のリポジトリでは未実装、デフォルトは失敗するとメール通知が来る 未確認だが多分いろいろな人がbeta向
アプリ開発者のための kubectl 講座
これは何 Kubernetes クラスタ管理者とアプリケーション開発者が分業しているプロジェクトで，開発者が必ずしも Kubernetes に詳しくない場合を想定し，開発時に使いそうな kubectl のコマンドをまとめたものです。 クラスタ管理者から開発者にこのドキュメントを適宜改変して渡し，開発者がある程度自立して操作できるようになることで，管理者への問い合わせ負荷を減らすのが狙いです。 場合によってはハンズオンで講座を開いてもよいでしょう。 ドキュメント案 ここでは Amazon EKS でクラスタを構築する場合の例を示します。 別のインフラに構築している場合は適宜書き換えてください。 事前準備 インストール kubectl AWS CLI AWS 環境設定 AWS CLI からアカウントを操作できるような設定方法を書きましょう。 コンテキスト作成 操作する対象の Kubernete
こんにちは。サーバーサイドエンジニアの三村（@t_mimura）です。 主に保険薬局と患者さまを繋ぐ「かかりつけ薬局」化支援アプリ kakariのサーバーサイド開発（Ruby on Rails）を担当しています。 突然ですが！ この度kakariプロジェクトは「型導入」をしました！ kakariのRailsリポジトリに型導入PRがマージされた様子 皆さんのプロジェクトは「型導入」していますか？ 「型導入」しているRailsプロジェクトはまだ少ないのではないでしょうか なぜ型導入しないのか 型を導入すると何かしらが便利になることは分かっているのに何故やらないのでしょうか（煽り気味） 「型の恩恵」と「型を自分たちで書くコスト」の２点を比較していませんか？ RubyKaigi 2023開催前の私がまさしくそう考えていました。 本当にその２点を比較するべきなのかをここで再考してみましょう。 「型導
こんにちは、LayerX で主にインフラを担当している高江です。 今回は、一見地味ではありますが実はとても役に立つ機能である Terraform import についてお話したいと思います。 Terraform import とは 公式サイトでは次のように説明されています。 Terraform is able to import existing infrastructure. This allows you take resources you've created by some other means and bring it under Terraform management. 要するに、AWS 等のサービスプロバイダー上に既に存在する、Terraform 管理されていないリソースの情報を取得して Terraform 管理下に置く(tfstate ファイルに import する)
こんにちは、CyberAgentの岩井佑樹（@tenzen-y）です。連載「5分でわかる！Kubernetes/CloudNative」の第3回では、Kubernetes上でのBatchワークロードの扱いに触れた後、Kubernetes NativeなJob Queueing基盤を実現するためのOSSである、Kueueについて紹介します。また本記事で紹介するKueueは、記事執筆時点の最新バージョンであるv0.2.1です。 KubernetesとBatchワークロード Kubernetesではこれまで標準機能として、ロードバランシングやローリングアップデートなどのServiceワークロードのための機能や、Container Storage Interface（CSI）、Container Object Storage Interface（COSI）、Storage Capacity Tra
act: GitHub Actions のワークフローをローカル環境で実行する - kakakakakku blog
GitHub Actions でワークフローを実行するときに git commit と git push を実行して GitHub Actions の実行を待つことがよくある．より迅速に実行して，結果を受け取るために「act」を使って GitHub Actions をローカル環境（コンテナ）で実行する仕組みを試してみた．便利だったので紹介しようと思う❗️ 当然ながら GitHub Actions を完全再現できてるわけではなく，最終的には GitHub Actions を使うことにはなるけど，特に開発中に頻繁にテストを実行できるのはメリットだと思う．うまく併用しながら開発体験を高めよう👌 github.com セットアップ macOS の場合は Homebrew を使って簡単にセットアップできる．他には Chocolatey (Windows) や Bash script も選べる．今回
安全なKubernetesクラスタのつくりかた 〜ポリシー編〜 - Cybozu Inside Out | サイボウズエンジニアのブログ
こんにちは、Necoプロジェクトの池添(@zoetro)です。 今回は、安全なKubernetesクラスタを構築するために、我々がどのようなポリシーを適用しているのかを紹介したいと思います。 Kubernetesクラスタのセキュリティ対策 安全なKubernetesクラスタを構築するためには、非常にたくさんの項目について検討しなければなりません。 ざっと挙げてみただけでも以下のような項目があります。(詳細は Kubernetesの公式ガイド を参照) Role-Based Access Control (RBAC) ネットワークアクセスの制御(Network Policy) コンテナの権限(Pod Security Policy) 通信の暗号化 Secretの暗号化 信頼できるコンテナイメージの利用 安全なコンテナランタイムの利用 ユーザー/グループの管理 API ServerのAudit
Datadogの活用ノウハウを一挙に公開・それを支える全社管理者の工夫とは #datadog_japan_meetup - ZOZO TECH BLOG
こんにちは。ECプラットフォーム基盤SREブロックの高塚と巣立（@tmrekk_）です。 ZOZOTOWNはクラウド化・マイクロサービス化を進める中で、監視SaaSのDatadogを採用しました。この数年で多くの知見が蓄積され、今では様々なシーンでDatadogを活用しています。この記事ではそのノウハウを惜しみなく公開します。 ※本記事は、先日開催されたDatadog Japan Meetup 2022 Summerにて発表した内容を書き起こして再構成したものです。 当日の発表資料 speakerdeck.com 目次 当日の発表資料 目次 はじめに マイクロサービス基盤に必要な監視の要件 第1部 ZOZOTOWNにおけるDatadogの活用 1. どこで障害が起こっているのか分からない → APM 2. アラートやダッシュボードや外形監視が欲しい → Monitors, Dashboar
社会人生活の半分をフリーランス、半分をIIJで過ごすエンジニア。元々はアプリケーション屋だったはずが、クラウドと出会ったばかりに半身をインフラ屋に売り渡す羽目に。現在はコンテナ技術に傾倒中だが語りだすと長いので割愛。タグをつけるならコンテナ、クラウド、ロードバイク、うどん。 皆さんがdocker, kubernetesを使う環境にはhttp proxyがありますか？ 多くのエンタープライズネットワークがそうであるように、IIJのオフィスでもProxyを通らないとInternetへアクセスすることはできません。今回はそんなProxy環境下でKubernetesを使う話です。 Proxyの存在がどれほど生産性を低下させていることか。多くのエンジニアが一度は思ったことがあるのではないでしょうか。昨今はリモートワークの機会が多く、VPNとの合わせ技で以前にも増してProxyに苦しめられる場面が増え
Clean Architectureを採用したBackend For Frontendの開発とこれまでの所感 - LIFULL Creators Blog
こんにちは。テクノロジー本部のyoshikawaです。好きなLinux DistributionはManjaro Linuxです。 今回はレガシー化が進むLIFULLのメインサービスの開発効率の向上とコードベースの健全性の確保をすべく、Clean Architectureを採用しバックエンドを刷新している取り組みについて紹介させていただきます。 なお、Clean Architecture自体の説明および解説は本記事では行いません。 背景：歴史あるバックエンドの刷新 アプローチ：新たなアーキテクチャと共創 採用したアーキテクチャ・技術 Clean Architectureを採用した理由 TypeScriptを採用した理由 LoopBackを採用した理由 Clean Architectureの実践 レイヤー分け：例の図と新BFFアーキテクチャのレイヤーとのマッピング レイヤー内・レイヤー間：独
コンテナユーザなら誰もが使っているランタイム「runc」を俯瞰する[Container Runtime Meetup #1発表レポート]
コンテナユーザなら誰もが使っているランタイム「runc」を俯瞰する[Container Runtime Meetup #1発表レポート] こんにちは、NTTの徳永です。本稿では、コンテナユーザなら誰もが使っていると言っても過言ではない、コンテナランタイムの筆頭「runc」に注目し、その概要を仕様と実装の両面から俯瞰します。本稿は私が主催者の一人として参加した「Container Runtime Meetup #1」で発表した内容をベースにしています。詳しい内容は発表資料もぜひご参照ください。 コンテナランタイムとはKubernetes等のコンテナオーケストレータを用いてアプリケーションをコンテナ(Pod)として実行するとき、実際にコンテナの作成をしているのは誰でしょうか。実はKubernetesはコンテナを直接触らず、あるソフトウェアを用います。まさにそれがコンテナランタイム（以降、ランタ
![コンテナユーザなら誰もが使っているランタイム「runc」を俯瞰する[Container Runtime Meetup #1発表レポート]](https://cdn-ak-scissors.b.st-hatena.com/image/square/6644930c3641b401027c73728677125949c50685/height=288;version=1;width=512/https%3A%2F%2Fmiro.medium.com%2Fmax%2F809%2F1%2AmFt37mfkCaV2P1rprRuwBw.png)
Dockerについて深くまとめてみた - その2 Docker周辺ツール(Docker Compose,Kubernetes)編 - ecbeing labs（イーシービーイング・ラボ）
※本記事は下記の記事の続編となっておりますが、Dockerに関する基礎知識があれば本記事単体でもお楽しみいただけます。 blog.ecbeing.tech 「Dockerって名前だけは知ってるけどよくわからない」「前回記事が気になる！」という方は、ぜひ上記記事をご一読ください。 はじめに こんにちは! ecbeing新卒1年目の浦です。 前回は「Docker〜概要編〜」ということで、Dockerに関することをざっくりとまとめてみました。 ちなみに前回記事はとってもご好評?だったようで…。 はてなブックマークや暖かなブックマークコメントをたくさん頂きました…!もう本当に筆者冥利に尽きます…!! 今回記事も前回記事に負けないくらいボリューミーなのでぜひぜひ! さて気を取り直しまして…。 今回は「Dockerを取り巻く外部サービス編」ということで、Dockerと密接な繋がりがあるツールやサービス
はじめに Infrastructure as Code(以下IaCと略します)って最近では当たり前のように実践されてますよね。特にterraformはかなりユーザが多く、開発のスピードも速い印象です。 IaCを実現できたインフラエンジニアの皆さんの多くが次に直面する問題はコードの保守運用に関する事柄ではないでしょうか？ terraformもコードなので、アプリケーションのコードと同じように保守性(テスト容易性、理解容易性、変更容易性)を意識する必要があります。ただコード化しただけでは属人性を排除したとは言えないと思います。 保守性の高いterraformって具体的にどう書けばいいの？と周りに聞いてみても、巷には「ぼくのかんがえた最強のterraformベストプラクティス」が乱立していて、自転車置き場の議論になりがちです。 また、v0.12前後でterraformの記法が大きく変わったので、
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Linuxで動くNICドライバの開発をしている - BYB
汎用的な継続的デリバリーツール PipeCD が出たぞ | DevelopersIO
Docker/Kubernetes で PID 1 問題を回避する
k8sの各種CDツールを比較する - pospomeのプログラミング日記
【検証】React.FC と React.VFC はべつに使わなくていい説
Unity でリアルタイムにリップシンクを行うプラグインを作り直してみた - 凹みTips
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ECSとGoで構築したシステムにDatadogを導入する | おそらくはそれさえも平凡な日々
Google Kubernetes Engine（GKE）を徹底解説 - G-gen Tech Blog
GPT-3 API を使って AI WAF を作る - まったり技術ブログ
Kubernetesのキャッシュネームサーバとリゾルバ | IIJ Engineers Blog
一部訳した本の宣伝: 「入門モダンLinux」 - 覚書
Python の __init__.py とは何なのか - Qiita
ECS Fargate 楽々構築テンプレート｜Dentsu Digital Tech Blog
Railsプロジェクトへの「頑張らない型導入」のすすめ - メドピア開発者ブログ
Terraform import のススメ 〜開発効率化編〜 - LayerX エンジニアブログ
入門Kueue 〜KubernetesのBatchワークロード最前線〜 | gihyo.jp
Proxy環境下で使うKubernetes | IIJ Engineers Blog
Terraformアンチパターン(2019年版) - Qiita