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Gyazo + Amazon CloudFront で簡単☆高速スクリーンショット共有 個人用の Gyazo 環境向けに、クライアントに手を入れて直接 Dropbox や S3 へスクリーンショットをアップロードするというテクニックがある。自前サーバを管理することなく利用できて大変ナイスなものの、クライアント側で比較的重要な固有情報を含んだ状態になっているので、取り扱いが若干難しいと思った。 そこで AWS Lambda を利用して、S3 へのアップロードを行う署名付き URL の発行をそちらで行い、クライアントでは受け取った情報だけでアップロード処理が進めれるような体制を作ってみた。 処理の流れと役割 Gyazo スクリーンショットを撮る。 通常ならば Gyazo サーバへスクリーンショットをアップロードするところを、後述する AWS Lambda へ S3 アップロードのための署名付き

package main import ( "flag" "fmt" ) var ( verbose = flag.Bool("verbose", false, "Set verbose mode") count = flag.Int("count", 0, "counter") ) func main() { flag.Parse() args := flag.Args() if len(args) < 1 { fmt.Println("Error: args <name> is required.") return } name := &args[0] fmt.Printf("verbose mode: %v, count: %d, name: %s\n", *verbose, *count, *name) } $ go run ex_flag.go --count 10 --verb

https://docs.docker.com/userguide/dockervolumes/ (日本語訳) まず「Data volume」というもの自体が何であるかということを理解する必要がある。 コンテナ上に存在する特別なデータ領域（ディレクトリ）として扱われるという位置付けで、コンテナ間の共有に利用、Volume に対して直接データの書き換えが可能、かつコンテナイメージの変更点に影響を受けないという、外部からマウントされたストレージというように見える存在といえそう。 コンテナを作成する際に -v オプション (あるいは Dockerfile を使ってビルドする場合は VOLUME) でディレクトリパスを指定すると、そのパスが Data volume となる。１コンテナに複数の Data volume を用意することも可能な模様。 Data volume の作成 以下の例では、作成す

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あるコマンドラインプログラムを Docker コンテナとしてカプセル化して利用するといった手段の可能性について調べた。 コンテナが起動（実行）される際の処理について 指定するイメージからコンテナを動かした際に実行されるコマンド（プログラム）は、Dockerfile 内の定義として CMD あるいは ENTRYPOINT で指定することができる。両者の違いはドキュメントと、日本語で明確な解説が書かれた記事がわかりやすい。 Dockerfile reference dockerのENTRYPOINTとCMDの書き方と使い分け、さらに併用 Dockerfileの RUN, CMD, ENTRYPOINT について 両者は似ているようで微妙に違っていて、ENTRYPOINT の内容変更は docker run 時の --entrypoint で指定するのに対して CMD の方は docker ru

2015-08-17 追記 Docker Toolbox を利用した環境構築をベースにしたものへ説明文を変更。 前回 で作成して稼働させた Nginx + PHP-FPM の 2 コンテナ構成のものをベースにして、複数の Docker コンテナを稼働させるための定義ファイルを記述してビルドから起動までを解決してくれる Docker Compose を使って行うようにしてみる。Docker Compose は初回 にて導入した Docker Toolbox に同梱されているため、すぐに利用することができる。 念のため前回構築したコンテナは完全に消しておくことにする。 $ docker ps -a CONTAINER ID IMAGE COMMAND CREATED STATUS PORTS NAMES e8a253038295 sandbox-phpinfo-nginx "nginx -g