KubernetesにおけるCI/CD実践の勘所まとめ · Goldstine研究所
こちらの反響もよかったこともあり、KubernetesにおけるCI/CD（継続的インテグレーションと継続的デリバリー）に焦点を絞って、いままでの経験も含めて大事なポイントをいくつかの切り口でまとめることにしました。 一部は書籍の内容とかぶる部分もあるのですが、わたしが普段Kubernetesでのアプリケーション運用に携わる中で大事だと思うことなど含めてご紹介します。 KubernetesにおけるCI/CDとしていますが、項目は必ずしもKubernetesに限った話ではありませんのでご了承ください。 また、もっといろんなトピックを書きたいのですが、すべてのトピックを揃えると記事自体のボリュームも大きくなり公開も遅くなりそうだったので、基本的な内容のみ選んでみました。随時追加されていく（あるいは別記事？）可能性があります。 ブランチ戦略 CI/CDの実践にまず根本的に関わるポイントとして、ブラ
忘れたとき読んだらキュンです！――Helmチャートの作成方法とリポジトリ公開方法
忘れたとき読んだらキュンです！――Helmチャートの作成方法とリポジトリ公開方法：Cloud Nativeチートシート（4） Kubernetesやクラウドネイティブをより便利に利用する技術やツールの概要、使い方を凝縮して紹介する連載。今回は、Helmチャートを作成して、リポジトリに公開する方法などについて。
AirflowとKubernetesで機械学習バッチジョブの運用負荷を低減した話
ヤフー株式会社は、2023年10月1日にLINEヤフー株式会社になりました。LINEヤフー株式会社の新しいブログはこちらです。LINEヤフー Tech Blog こんにちは。サイエンス統括本部でYahoo!ショッピングやPayPayモールのおすすめ機能（レコメンドシステム）の開発を担当している正沢です。 この記事では、別々に作られた複数の機械学習のバッチジョブ管理システムをApache Airflow（以降、Airflowと記載します）に集約して、運用負荷を低減した事例を簡単なシステム構成とともに紹介したいと思います。 ※ レコメンドシステムの開発ではプライバシーポリシーの範囲内で取得したデータを用いて行っています Yahoo!ショッピングのレコメンドとは？ Yahoo!ショッピングやPayPayモールには、ユーザーがなにか商品を見ている時に、他にも興味を持ってもらえそうな商品を推薦するレ
Kubernetes、やめました | 外道父の匠
最近 Kubernetes 全然触ってねーなって思ってたところに、『6年ぶりぐらいにクラウド使った結果、Kubernetes以外のマネージドサービスとか基本要らなくない？となった話 – データエンジニアの酩酊日記』を見つけて、自分と異なる立場によるコンテナシステムへの感想を興味深く読ませていただきました。 Kubernetes を推す人がいる一方で、ここには昨夏『Kubernetes、はじめました』と言っておきながら今年に入って全然触らず、ECSを使ったシステムばっか手掛け、Kubernetes いらなくね？って思う人もいるわけで。これはいったいどういうことでしょう、と雑感タイムです。 どうしてコンテナシステムで迷うのか 最初に断っておきたいのは、以下 Kubernetes を否定したり腐すような意図は全くなく、なんでやろ？って自身に問いかけた私見です。やめました、と言ってもウチで今も使っ
良い子のためのKubernetesガイド - Qiita
この記事について Kubernetesの良さをたくさんの人に知って貰いたいと思い、 The Illustrated Children’s Guide to Kubernetes https://www.cncf.io/phippy/ を日本語に翻訳してみました。 Kubernetesの主要サービスを絵本の物語を通して理解できる構成になっています。 Kubernetesでできることがザックリと分かって頂けると嬉しいです かなり意訳している部分もあり、不適切な表現あった場合ご指摘頂けると助かります。 まず初めに ある日、オフィスで娘とこんなやりとりがありました。 娘「Kubernetesってなにー？」 父「Kubernetesは、Dockerコンテナ群をオーケストレーションするためのオープンソースのシステムだよ。クラスタリングされたコンピューター内のノード群のスケジューリング、ワークロードの動
Kubernetes: アプリケーションのデバッグ方法 (kubectl exec など) - Qiita
はじめに Kubernetes 上のアプリケーションに対して、curl や tcpdump など使い慣れたツールを使ってデバッグを行いたいと思う場合があるかと思います。kubectl exec を利用するとコンテナ内のコマンドを実行することができ、従来 ssh で行っていたデバッグに近いことが可能になります。一方、コンテナには必要最低限のものしか含めないことがベストプラクティスとなっているため、使いたいコマンドが含まれていないこともあるでしょう。 本記事では、kubectl exec を主としたデバッグの方法と、コンテナに使いたいコマンドが含まれていない場合や kubectl exec が利用できない場合の対応方法などについて説明します。確認は Kubernetes v1.8 で行い、コンテナランタイムは Docker を前提としています。 kubectl exec を使ったデバッグ ku
Kubernetes を利用したコンテナベース機械学習基盤の構築 - LIVESENSE Data Analytics Blog
データプラットフォームチームの野本です。機械学習基盤の構築やその周辺アプリケーションの実装を行っています。以前は DOOR 賃貸の開発運用をしていてこんなことなどしてました。 機械学習システム運用の課題 リブセンスでは 2014 年ごろから機械学習システムの開発導入を行っており以降様々な機械学習システムを各サービスに導入してきました。また自社でのデータ分析基盤の運用も行うようになってから機械学習システムの開発の幅が広がり導入の要望も次第に増えてきました。(参考:リブセンスのデータ専門組織のこれまでとこれから) 当初は機械学習システムに対する運用知見などが少なかったため、専用のインフラというものは保持せず各サービスのインフラに相乗りし、サービスのアプリケーションと密に連携し機械学習システムを実装運用することが多かったです。各サービスは元々オンプレミスで運用されていたものが多かったのですが、現
日記を書くWebアプリケーションを書いている - Sexually Knowing
GitHub - aereal/nikki 昨年末からぼちぼち書いている。 モチベーション いわゆるページを動的に生成するWebアプリケーションのパフォーマンスチューニングの練習台 サーバサイド、クライアントサイド双方に渡る改善を試みる余地がある 諸々のWeb技術の遊び場 TypeScript Google Cloud Platform Kubernetes HTTP/2 GraphQL SPA = Single Page Application 以上が目的としてではなく、手段として求められ高度にバランスされること 普段から自分が使うアプリケーションであること (技術採用など意思決定の練習) ……を目的に考えて日記を書くためのブログシステムを書きはじめた。 Web技術で遊び続ける定まった場所がないと、技術を使うための技術の域を出ない学習が続くなという問題意識から何か作ることにし、自分はWe
Dockerコンテナ時代の第一章の終わり、そして第二章の展望など － Publickey
コンテナ型仮想化の技術や実装はDockerが登場する以前から存在していたとはいえ、IT業界で本格的にコンテナの活用が始まったと言えるのは、やはり2013年3月に当時のdotCloudからDockerが登場したことがきっかけでしょう。 そうして始まったコンテナ時代の第一章は今年2017年、コンテナの標準仕様がOpen Container Initiativeによって策定完了し、コンテナオーケストレーションの事実上の標準がKubernetesに決まったことで基盤技術の基本要素がおおむね固まり、一つの区切りがついたように見えます。 そして今後は、この基盤技術を用いたコンテナによる分散アプリケーションのための様々なサービスや開発、テスト、デプロイ、本番環境に対応したツールやサービス実行環境などのソリューションが登場し、競う段階へ入っていくのではないでしょうか。 この記事では、Docker登場から現
1
リリース、障害情報などのサービスのお知らせ
最新の人気エントリーの配信
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
迷える子羊に捧げるコンテナ環境徹底比較 〜ECS、Fargate、EKSは何が得意で不得意か〜