2016/11/1 Roppongi.rb での LTの資料です〜
![GitLab CI x Docker のススメ](https://cdn-ak-scissors.b.st-hatena.com/image/square/b396417a35f062bf894117baeb7db7ebe6a29199/height=288;version=1;width=512/https%3A%2F%2Ffiles.speakerdeck.com%2Fpresentations%2F4ea0bf9837d14339ada85faabcf47f1f%2Fslide_0.jpg%3F7109207)
最近、Rails界隈でDocker使い始めました、という話を聞く機会が増えてきたので、自分が開発環境整備用に構築したDockerの設定をまとめておく。 ちなみに、production運用については以前書いたので適当に探してくださいw 結論から書いておくと、volumeをちゃんと活用すればいい、ってだけの話です。 まず、本番用と開発用のDockerfileは分けた方が良い。一つでやろうとするとどうにも無理がでるので。 自分はDockerfileとDockerfile-devというものを用意している。 docker-composeはほぼ必須です。少なくともrailsプロセスとDBだけでも二つは必要だし、Dockerfileを分けてると事故るので。 Dockerfileはこんな感じ。 FROM mybase:ruby-2.3.1-debian RUN echo "deb http://http.
2020/05/26 追記 Docker for Mac の Mutagen-based caching で Volume のパフォーマンスが劇的に改善した Mutagen単独で試してみたことがあって、すごく速くてよかったんですが、 Docker for macに統合されそうな感じになってるんですね。 これは期待。 2017/3/15 追記 先日この問題のissueに対して、 というコメントがつけられ、それに関する というプルリクが 本体にマージされたようです。 まだ詳しく見ていませんが、マウント時に同期方法オプションが指定できるようになり、そのオプションによってキャッシュするレベルを制御して同期を軽くしよう、というような感じになるようでした。 実際にリリース版で使えるのはいつなのかわかりませんが、やはり本体が早くなるのが一番いいのでちょっと期待ですね。 ========== 追記ここまで
Two of the biggest groups to oppose robotaxi expansion in California are now formally working together. Teamsters 856, which is tied to one of the longest-standing labor unions in the U.S., and Ridesh With a massive $2 billion reported investment from Google, Anthropic joins OpenAI in reaping the benefits of leadership in the artificial intelligence space, receiving immense sums from the tech gian
Dockerとは コンテナベースのアプリケーションを仮想化したもの。軽量なVMの様に見えるがこれまでの(VirtualBoxなど)VMでは実現が難しい、不可能であったユースケースを解決してくれる。 ホストOSとリソースを共有するのでリソースの管理がVMより効率的 基本的に状態を持たないのでポータビリティが非常に高く、特定の環境に依存することがない 軽量なのでVMと比較し複数のインスタンスを実行することができる DockerHubなどのレジストリを利用することで既存のイメージをダウンロードして実行することができる コンテナとVM VM VMはハイパーバイザを通してホストOSに対してのシステムコールを解釈させるなどの必要がある それぞれのVMには全て独立したOS・アプリケーション・ライブラリが必要 コンテナ ホストのカーネルは実行されるコンテナと共有される(コンテナは常にホストと同じカーネルを
gh-ostを試したくなって MySQLのmaster-slave環境が欲しくなったので作った。 セキュリティに関してはガバガバなのはわかりきってるので適宜よろしくやってほしい。 gh-ostはまだうまく動かない...(末尾に追記) Usage 簡単な解説 docker-compose.yml 特に難しいことはしてない Dockerfile 特に難しいことはしてない Dockerfile-slave slave側がちょっとだけ変わったことしてる mysqlの公式docker hubを見るとわかるんだけど docker-entrypoint-initdb.dに*.sh, *.sql のファイルを入れておくと DBが立ち上がった後に実行してくれる。 今回だとSlaveに登録するためのスクリプトを追加。
TensorFlowを使った為替(FX)のトレードシステムを作るチュートリアル ~システムのセットアップからトレードまで~機械学習システムトレードTensorFlowjiji 機械学習ライブラリ「TensorFlow」と、オープンソースのシステムトレードフレームワーク「Jiji」を組み合わせて、機械学習を使った為替(FX)のトレードシステムを作るチュートリアルです。 システムのセットアップからはじめて、機械学習モデルの作成、トレーニング、それを使って実際にトレードを行うところまで、具体例を交えて解説します。 システム構成 次のようなシステムを作ります。 Jijiのバックテスト機能を使ってトレードデータを収集。これをTensorFlowに入力してモデルをトレーニングします。 予測する内容については後述。 訓練したモデルを使って予測結果を返すREST APIを作り、トレード時にJijiから呼び
SREチームの@cubicdaiyaです。今回はDockerとMakeを利用したメルカリの自作RPMパッケージのビルド環境について紹介します。 メルカリの自作RPMパッケージ事情とVagrant、そしてDocker メルカリの開発およびプロダクション環境では現在CentOS6と7を利用しており、随時CentOS7へ移行中です。そのため、自作RPMパッケージをビルドする際はCentOS6と7向けにそれぞれビルドしています。ビルドしたパッケージはyumリポジトリサーバにアップロードした後、必要に応じてyumでインストール、Ansibleのplaybook化を行います。 RPMパッケージの作成はSREチームのメンバーが行っており、各自のローカルマシン上において make {パッケージ名} を実行するだけでCentOS6と7向けのRPMパッケージをビルドできる環境をDockerで構築しています。
継続的インテグレーション(CI)ツールとして有名なJenkinsは、ソフトウェア開発におけるテストやビルドと言った作業を自動化するツールだ。後編となる今回は、Dockerを使ってコンテナ内に構築したビルド環境をJenkinsから利用する例を紹介する。 Jenkinsの「マスター/スレーブ」機能 前回記事では、Jenkinsをインストールしたサーバー内でソフトウェアのビルドやテストを行うことを前提に環境を構築していった。Jenkinsをインストールしたサーバーと、対象とするソフトウェアのビルド/実行環境が同じで構わなければこれで問題はないが、たとえばそれぞれビルド/実行環境が異なる複数のソフトウェアをJenkinsで管理したい場合、このやり方では複数台のサーバーを用意しなければならない。 Jenkinsではこういった問題を解決するため、Jenkinsがインストールされたサーバーとは異なるサー
前編はこちら: Node.jsのマイクロサービスの構築を通してDockerを学ぶ – 前編 ステップ3:マイクロサービスをDocker化する さて、ここからがお楽しみです! 私たちには、互換性のあるNode.jsバージョンがインストールされている開発マシン上で実行できるマイクロサービスがあります。やりたいことは、 Dockerイメージ を作成できるように、サービスをセットアップすることです。そうすれば、Dockerをサポートしているあらゆる場所にサービスをデプロイすることができます。 これを行うには Dockerfile を作成します。Dockerfileは、イメージを構築する方法をDockerエンジンに指示するレシピです。 users-service ディレクトリに簡単なDockerfileを作成し、それを私たちのニーズに適応させる方法を探ることから始めましょう。 Dockerfileを
Docker は、以前に「勉強」だけはしていたのだけど「実践」はあんまりできていなかった。でも、ここのところ Docker for Mac の評判がずいぶん良いらしいので、遅くはなったけど「実践」の頃合いかなということで腰を上げてみた。Docker 再入門、ってことで。 Docker for Mac のインストールと Getting Started ここの通りに進めていってみる。Docker for mac は 2016/06/29 現在、public beta。 進めていくなかで、Getting Started の途中にある、hello-world の docker run にて $ docker run hello-world Unable to find image 'hello-world:latest' locally Pulling repository docker.io/l
あなたが真剣に Docker に取り組んで、その全てを学びたいと思っているのでしたら、もう探し回らなくても大丈夫です。 本稿では、Dockerがどのように機能するのか、どんな部分が話題になっているのか、そしてマイクロサービスを構築する際の基本的な開発作業にどのように役立つのかについて紹介したいと思います。 本稿では例として、ローカルで実行するコードからマイクロサービスやデータベースを実行するコンテナまで、バックエンドにMySQLを用いたシンプルなNode.jsのサービスの例を使います。 Dockerとは何か Dockerとは要するに、(仮想マシン用のテンプレートに非常によく似ている) イメージ を作成して、 コンテナ でイメージのインスタンスを実行できるソフトウェアです。 Dockerには、 Docker Hub と呼ばれる大量のイメージのリポジトリがあり、これを利用して作業を始めたり、無
こんにちは、吉岡(@yoshiokatsuneo)です。 Dockerはシンプルで軽量な仮想環境という特徴から急速に広まっており、paizaでも利用しています。ただし、発展が早いことから、断片的な情報や古い情報などもあります。そこで、ここでは今のDocker(Ver1.13: 2017/1/20更新)について、5分でわかるように簡単にまとめてみます。 目次 Dockerの特徴 コンテナと仮想マシンの違い Dockerの発展 Dockerの構成(5つの要素) Dockerの基本コマンド Dockerコマンド一覧 Dockerの仕組み 考え方 まとめ Dockerの特徴 Dockerは、Linux上のシンプルで軽量な仮想環境(コンテナ)で以下の特徴があります。 早い・軽い OSレベルの仮想化なので、起動は一瞬です。コンテナ間でイメージを共有できるので、コンテナの起動自体ではディスクは消費しませ
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