コンテナ管理ソフト「Docker」が今なぜ注目されているのか。それがビジネスにどのような変革をもたらすのか。古賀政純が解説する。
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コンテナ管理ソフト「Docker」が今なぜ注目されているのか。それがビジネスにどのような変革をもたらすのか。古賀政純が解説する。
「Docker(ドッカー)」とは、非常に軽量なコンテナ型のアプリケーション実行環境である。dotCloud社(現Docker社)が開発し、2013年にオープンソースのプロジェクトとして公開された。ソフトウェアの高速な配布・実行や容易なイメージのカスタマイズ、導入運用の手軽さ、豊富なプレビルドイメージの提供などの理由により、当初はソフトウェアの開発やテスト段階における利用が多かったが、現在ではパブリッククラウドからオンプレミスシステムまで、さまざまなシーンで急速に普及しつつある。 軽量なコンテナ型の仮想化環境Docker 独立したアプリケーション実行環境といえば、PCのハードウェア全体を仮想化して、その上でOSやアプリケーションなどを動作させる仮想実行環境を真っ先に思い浮かべることが多いだろう。ハイパーバイザ型(Hyper-Vなど)やホスト型(VMware PlayerやWindows Vi
こんにちは!ヤスタカです。 今回は『 Docker 』の最終回、docker compose のお話です。 前回は docker file を使ってコンテナを作るところまでできたと思います。 「コンテナには php と apache と mysql を入れてひとまず環境は整ったのに、これ以上なにするの?」と思われるでしょうが、実は前回の締めでも触れたとおり、ひとつのコンテナにあれもこれもインストールした環境というのは汎用性が低くて使いづらいのです。 たとえば「 apache じゃなくて nginx を使いたい」「 mysql じゃなくて postgreSQl を使いたい」「 php じゃなくて ruby を使いたい」。そんなときにひとつの Docker file をあれこれ編集して作るよりも、ruby コンテナ用 docker file, nginx コンテナ用Docker file, p
年末年始になると自宅のネットワーク周りをいじりたくなるmizutaniです.1年くらい前にミラーリングできるスイッチを格安で手に入れてはしゃいで自宅ネットワークの監視環境を作ったんですが,今見直してみるとわりと複雑な構成で,これをどうにか整理できないかと昨年末に思い立ちました.機器の構成はなるべくシンプルにするとともにどうせなら今風な作りにしようということで,Docker + Linuxで構成するPCルータを作ってみました. 設計 原則 サービスのモジュール化 Linux kernelにやらせなければならない仕事を除き,各サービスをなるべく独立して動かせるようにします. 市販のブロードバンドルーターなどと比べ,Linuxを入れたマシンは非常に自由度が高いためなんでもできますが,そのために環境が"汚れて"しまうという問題が有ります 細かい変更を続けるうちにサービスや保存してあるファイルの依存
「職場の人たちにDockerをもっと訴求したい!」そんな想いから、「Dockerって何?」といった方々にDockerの魅力を伝えるための記事を書いてみました。 Dockerのインストール方法については、『Amazon EC2にDocker CEの環境を構築する』にまとめています。併せてお読みください。 「Docker」とは 「Docker(ドッカー)」は近年大変注目されている 仮想化ソフトウェア です。 2017年の企業におけるDockerの導入状況は「本番環境で使用している」という企業が6.0%、「開発/テスト/検証段階」の企業が13.1%であったようです。(「2017年 国内OpenStack/Dockerの導入状況に関するユーザー調査結果を発表」) Dockerが注目されている一番の理由はその 手軽さ です。Dockerを使えば、以下のようなサーバー環境を簡単に構築することができます
Dockerは、シンプルながらも実用的な機能をもち、軽量という特徴を持つ仮想環境として、アプリケーションのデプロイにおいて急速に利用が広がっています。筆者も最近は主に開発環境の1つとして積極的に利用しており、アプリケーションのデプロイを簡単にしてくれる便利さを痛感しています。本連載では、Dockerに興味はありつつも、まだ触ったことのない方向けに、実際に触ってDockerについて理解していただくための記事を提供します。第1回の本記事では、Dockerの概要および最も基本であるイメージとコンテナの管理について実際の操作方法をステップごとに紹介します。 Dockerとは Dockerとは、Linuxのコンテナ技術をベースにDocker社が開発した仮想化技術です。ここではDocker自体の概要について簡単に説明します。詳細な説明についてはDocker公式ドキュメントを参照してください。 Dock
いまお仕事の関係で、機械学習の教科書的な書籍を読んだりオンライン講座を受講したりしながらサンプルやチュートリアルを動かして勉強しています。 機械学習を勉強するときは、Pythonの環境を構築し、JupyterNotebookを使って、実際に手と頭を動かしながら行うのが効率的です。が、アルゴリズムの理論そのものの理解がすでにしんどい上、過学習対策のための正則化、汎化性能の評価、クロスバリデーション、不均衡データや少ないデータはどうすればいいか、などなどいちいち難しいことを数多く勉強しなければなりません。 その上、、、、機械学習での学習は、1度やれば終わり!ではなく、パラメータチューニングしたり、データを増やしたり加工したりしながら、繰り返しなんども行う必要があります。一見ビジネス寄り&アカデミックな雰囲気を醸し出していますが、実際のところは、非常に泥臭い作業のオンパレードです。 が、、、、、
きっかけ Docker for MacをMacにインストールしてDockerを使用していました。しかし、nginx-proxyのような、/var/run/docker.sockにボリュームする必要があるコンテナとかでは、少し開発が面倒になってきました。Docker for Macでもボリュームは可能かもしれませんが、余計な手間をかけたくありませんでした。 また、docker composeも重たくて、buildやupをするたびに少々待たされるのが億劫になってきたのがきっかけです。 手順 Vagrant + VirtualBoxのインストール VagrantとVirtualBoxをホームページからダウンロード。そして、適当に同意とかしながらインストール。 CoreOSの設定(主にVagrantfile) Vagrant+CoreOS+Dockerを参考に作成しました。 VMを扱っていくフォル
Docker はコンテナ型ハードウェア仮想化と呼ばれる技術を用いたアプリケーション配布用のプラットフォーム。 今回はその Docker を CentOS7 で一通り使ってみる。 $ cat /etc/redhat-release CentOS Linux release 7.1.1503 (Core) $ uname -r 3.10.0-229.14.1.el7.x86_64 コンテナ型仮想化とは ハードウェア仮想化には、大きく分けてハイパーバイザ型とコンテナ型というふたつがある。 どちらにおいても、ホスト OS の上で仮想化された複数のゲスト OS を実行することができる。 まず、ハイパーバイザ型ではハードウェアをソフトウェアまたはハードウェアの支援機能を使ってエミュレーションする。 ゲスト OS はエミュレーションされた仮想的なハードウェアの上で動作することになる。 それに対してコンテ
CentOS7 に Docker をインストールし、CentOS7コンテナ上で Apache を起動する はじめに 今更感がありますが、ちょっと Docker を使うことになりそうなので、CentOS 7 に Docker をインストールして、コンテナにも CentOS 7 と Apache をインストールしてみます。 Docker Engine のインストールと起動 CentOS 7 は既にインストールされているものとして、Docker Engine をインストールします。 Docker Engine は、CentOS では EPEL リポジトリに「docker-io」パッケージが用意されているので、まず EPEL リポジトリを追加します。 # yum -y install epel-release.noarch 次に、EPEL リポジトリを必要時のみ利用するように、EPEL リポジトリ
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