実践 Docker - ソフトウェアエンジニアの「Docker よくわからない」を終わりにする本
------------------------------------------------------ 2024 年 1 月更新 本書がきっかけで「なんとか Docker を使えるようになりたい」というプログラマの方向けの入門書を秀和システム様から出版させていただけることになりました 開発系エンジニアのためのDocker絵とき入門 https://www.amazon.co.jp/dp/4798071501 紙書籍と電子書籍、どちらもございます この書籍と執筆経験は、みなさまからの驚くほどの高評価があればこそ得られた機会でした いつも本当にありがとうございます 書籍化に際しまして、この場で次のとおり説明させていただきます 1️⃣ 本書 ( Zenn ) は有料化しません 2️⃣ 本書 ( Zenn ) は今後更新しません 3️⃣ 本書 ( Zenn ) と出版される絵とき入門の違い
Docker Install to Windows WSL2 - Qiita
WSL Ubuntuターミナルを起動します Ubuntuを最新の状態にアップデートします。パスワードを求められるので入力します Get:1 http://archive.ubuntu.com/ubuntu focal InRelease [265 kB] Get:2 http://security.ubuntu.com/ubuntu focal-security InRelease [114 kB] Get:3 http://archive.ubuntu.com/ubuntu focal-updates InRelease [114 kB] Get:4 http://security.ubuntu.com/ubuntu focal-security/main amd64 Packages [1135 kB] Get:5 http://archive.ubuntu.com/ubuntu fo
ローカルPCのDocker上でCloudWatch Logs Insights連携の簡易分析基盤(Elasticsearch)を使う - YOMON8.NET
AWSを運用しているCloudWatch Logsを分析することが良くあると思います。 数年前はCloudWatch Logsのファイルをダウンロードしてきて、分析していて面倒でしたが、 CloudWatch Logs Insights が出てきてそれもかなり楽になりました。 それでも毎回調べながらクエリを打つのは結構面倒なので、ログ分析基盤としてElasticsearchなどを利用する場合もあると思います。 この記事ではログ分析基盤が無い環境でも、ローカルのElasticsearchに流し込んで簡単に分析できる環境をDockerで整理したので書いていきます。 前提 全体像 リポジトリ 使い方 ダウンロードからのコンテナ起動 Jupyter Lab接続 パラメータ設定 AWS Profile CloudWatch Logs データロード Kibanaで分析 後片付け 前提 Docker d
Windows Subsystem for Linux 2に対応したDocker Desktopが目指すもの
Steven J. Vaughan-Nichols （Special to ZDNET.com） 翻訳校正： 石橋啓一郎 2019-06-27 06:30 「Windows Subsystem for Linux 2」（WSL 2）はWindowsにLinuxカーネルをもたらした。初代のWSLもLinuxのエミュレーションとしては優秀だったため、2になったからと言って大した影響はないだろうと思う人もいるかもしれないが、それは違う。少なくとも、Dockerのシニアソフトウェア開発者であるSimon Ferquel氏は、まったく違うと述べている。 同氏はエンジニアリングブログの記事で、（コンテナをここまで重要な存在にした企業である）Dockerは、同社の開発プラットフォーム「Docker Desktop」のWindows版を、従来の通常の「Hyper-V」を使用したソリューションから、WSL
Visual Studio Codeでプレビューを見ながらPlantUMLを書ける環境をDockerで作る - Qiita
はじめに PlantUMLを使える環境を構築しようとするとJavaやGraphviz softwareのインストールが必要でちょっと手間です。 Docker HubでPlantUML Serverの公式イメージを使うとPlantUMLを描画する環境をわりと楽に構築できたので紹介します。また、Visual Studio Codeとその拡張機能を組み合わせるとplantUMLを書きやすい環境ができたので合わせて紹介します。 構築後のイメージ 試した環境 mac OS 10.14.3 Visual Studio Code 1.33.1 Docker 18.09.2 インストールするもの Visual StudioCode PlantUML Visual Studio Codeの拡張機能 docker それぞれのインストール手順は省略します。 構築手順 PlantUML Server を起動する
メルカリWeb版のUIテスト自動化で目指している世界と、そのために作った Selenium Grid・Zalenium 環境 on Azure Kubernetes Service(AKS) | メルカリエンジニアリング
メルカリWeb版のUIテスト自動化で目指している世界と、そのために作った Selenium Grid・Zalenium 環境 on Azure Kubernetes Service(AKS) メルカリの自動化＆品質保証グループ（Automation & QA Group：通称AQA）の 根本 征 です。 私は普段、テスト自動化・CI / CD 改善・その他社内の生産性を上げるための自動化を行っています。 今回は、最近私たちが行なっているメルカリWeb版のUIテスト自動化と、その自動テスト環境についてご紹介したいと思います。 メルカリWeb版のUIテスト自動化について UI自動テスト環境に関する課題 Selenium Grid を Azure Kubernetes Service(AKS) 上で構築する Zaleniumを試す Azure Kubernetes Service(AKS)で受け
Kubernetesのユーザー管理と認証・権限確認機構を理解しよう | さくらのナレッジ
Kubernetesはさまざまな環境で利用され、かつ不特定多数がクラスタにアクセスできることを前提に構築されており、そのため非常に柔軟なユーザー認証機構やユーザーの権限を管理する機能が組み込まれている。本記事ではこれらの認証や権限確認機構がどのように働くのかや、その仕組みについて解説する。 Kubernetesにおける認証の必要性 Kubernetesはさまざまな企業・組織が参加するオープンな組織「Cloud Native Computing Foundation(CNCF)」によって開発が進められているが、元々はGoogleによってその開発がスタートしたプロジェクトであり、同社の持つコンテナクラスタ管理技術を元にしている。そのため、Kubernetesは当初から不特定多数がアクセスできるパブリッククラウドでの利用が想定されており、そういった環境でもセキュアかつ柔軟に利用できるよう設計され
分散システムデザインパターン
本書は、コンテナを使った分散システムのデザインパターンについて解説する書籍です。コンテナとコンテナオーケストレーションを使うことで、分散システムの設計をパターン化でき、スケーラブルで信頼性の高いサービスをすばやく構築できます。 はじめにシングルノードパターンとして、分散システム内の個別ノード上に存在する再利用可能なパターンやコンポーネントについて説明し、次にWebアプリケーションのように継続的にサービスを提供するシステムを対象にしたマルチノードの分散パターンを紹介します。さらにイベント駆動処理、ワークフローの統合を含む大規模なバッチデータ処理の分散システムパターンを解説します。 可用性の高い分散システムの開発が効率的に行えるパターンを多数紹介する本書は、開発及びインフラエンジニア必携の一冊です。 まえがき 1章 はじめに 1.1 システム開発の歴史概観 1.2 ソフトウェア開発におけるパタ
Kubernetes は辛いのか？ - @amsy810's Blog
こんにちは。 @amsy810 です。 下記のブログが出てから『Kubernetes は運用しきれない』と耳にすることが多くなってきたので、雰囲気で曲解されて Kubernetes is difficult とならないよう、マネージドでシンプルに使うだけなら難しくないよと伝えるために書きました。 Kubernetes がいいよと伝えるためではありません。 yakst.com TL;DR 上記のブログについては概ね同意見です。 辛いのは自前で Kubernetes クラスタの管理自体を行う場合です。 GKE などのマネージド Kubernetes サービスを利用するケースでは、Kubernetes の管理は殆ど必要がなくなります。 例えば GKE の場合には、自動クラスタアップグレード・自動クラスタスケーリングなどが用意されています。他にも自動ノードプロビジョニング機能（CPU・メモリ・GP
多分あなたにKubernetesは必要ない | Yakst
trivago社の小規模な開発チームがコンテナオーケストレーターとしてKubernetesではなくNomadを採用することになった経緯と理由について、両プロダクトの特徴やユースケースに言及しつつ紹介されています。 [HashiCorp][Kubernetes]原文 Maybe You Don't Need Kubernetes (English) 原文著者 Matthias Endler 原文公開日 2019-03-21 翻訳依頼者 翻訳者 msh5 翻訳レビュアー doublemarket 原著者への翻訳報告 1904日前 Twitterで報告済み 1903日前 原著者承諾済み 編集 スクーターに乗った女性（イラスト画像の作成元はfreepik、NomadロゴはHashiCorp） Kubernetesはコンテナオーケストレーションの巨人です。世界中で巨大なデプロイメントを動かしています
コンテナベースの継続的インテグレーションの利点／課題と、CIパイプライン、Docker Build高速化のコツ
コンテナベースの継続的インテグレーションの利点／課題と、CIパイプライン、Docker Build高速化のコツ：コンテナベースのCI/CD本番事例大解剖（2）（1/2 ページ） Kubernetes、コンテナ技術を活用したCI/CD基盤におけるサービス開発について、リクルートの事例を基に解説する連載。今回は、アプリ開発者の視点から、コンテナ技術を用いたシステム開発について、コンテナベースのCIのメリットを中心に解説。 本連載「コンテナベースのCI/CD本番事例大解剖」では、リクルートテクノロジーズが取り組んだ事例を基に、Kubernetes、コンテナ技術を活用したCI（継続的インテグレーション）/CD（継続的デリバリー）基盤におけるサービス開発について解説します。第1～3回では、「Kubernetes、Dockerをコア技術に据えて、サービスを構築した際に、開発、保守運用においてどのような
CircleCIで始めるCI/CD導入の基本のキ (1/4)：CodeZine（コードジン）
前回はCI/CDに関する一般的な解説をしました。今回と次回でCI/CDの代表サービスの一つであるCircleCIを使って実際にCI/CDを設定する感覚を学んでもらいたいと思います。今回はCircleCIの設定方法の基礎から始めるので、記事の前半は比較的入門者向けの内容ですが、記事の後半では最新機能のVer. 2.1も紹介します。 これからCI/CDを導入する方にも、すでに活用されている方にも、CircleCIを通してCI/CDに対する理解を深めるお手伝いができれば幸いです。 前回の記事：「CI/CDのエキスパートが解説：CI/CDとは何か？ なぜ今、必要とされるのか？」 対象読者 前回の記事を読んでCI/CDに興味を持たれた方 CI/CDについて学びたい方 CircleCIを使ってみたい方 CircleCI Ver. 2.1について知りたい方 必要な環境／知識 GitHubのアカウント ソ
Kubernetes+Amazon EKSで自社サーバからAWSへ サイボウズの狙いは「人がやることを減らす」 - エンジニアHub｜若手Webエンジニアのキャリアを考える！
Kubernetes+Amazon EKSで自社サーバからAWSへ サイボウズの狙いは「人がやることを減らす」 Kubernetesの活用事例を、現場から学びます。サイボウズ「kintone.com」では、自社インフラからAWSへの移行とともに、Kubernetesを用いたコンテナ化を進めていますが、オーケストレーション管理ツールに選んだのは、Amazon EKSです。決して容易ではない自社サーバからクラウドへの移行を決めたの理由は「技術的な課題」よりも「人間をスケールすること」にありました。 チームワークや業務効率の向上をソフトウェアでサポートしているサイボウズ。現在、US版の「kintone.com」で自社インフラからAWSへの移行とともに、「Kubernetes」を用いたコンテナ化を進めています。オーケストレーション管理ツールに選んだのは、2018年6月に正式版がリリースされたばかり
ASCII.jp：MS、Azureの顔認識AIや画像認識AIをDockerコンテナ化、ローカルで利用可能に
マイクロソフトは2018年11月15日、Microsoft AzureのAI APIサービスCognitive Servicesの一部機能をDockerコンテナ化した「Azure Cognitive Services Containers」のプレビュー提供を開始した。顔認識AI、画像認識AIのOCR機能、テキスト分析AIが、クラウドだけでなくローカルマシンでも利用できるようになる。 Cognitive Servicesは、学習済みの顔認識や音声認識、画像認識などのAIモデルをAPIとして提供するクラウドサービス。今回発表されたAzure Cognitive Services Containersでは、Cognitive Servicesの機能のうち、画像認識AI「Computer Vision」のOCR機能（英語のみ対応）、顔認識AI「Face」、テキストに含まれる評判やキーフレーズを分析
Some notes on running new software in production - Julia Evans
I’m working on a talk for kubecon in December! One of the points I want to get across is the amount of time/investment it takes to use new software in production without causing really serious incidents, and what that’s looked like for us in our use of Kubernetes. To start out, this post isn’t blanket advice. There are lots of times when it’s totally fine to just use software and not worry about h
VSCodeの拡張機能DockerをVagrantで作成したDocker環境にも適応させる - Qiita
はじめに Dockerを使用していると、イメージに何がある？コンテナ何が立ってるっけ？など起きてくると思います。 Dockerコマンドで と打って確認するのも素早い手ですが、GUIでいつでも見れたら嬉しいですよね？ 今回はDockerという拡張機能を使用し、VSCodeで現在使用しているイメージ、コンテナ、レジストリを確認できるようにしたいと思います！ 前提 VagrantでDocker環境を作成する方法は次の記事で紹介しております。 Vagrant+Dockerでスマホからでも見れるWEB環境を手に入れる 今回の記事は、VSCodeの拡張機能Dockerに適応させることが目的なので、新たに何か出来ることが増えるわけではございません。 注意事項 今回紹介するのはローカル環境で使用することを前提として、提案しています。 本番環境のDocker環境として使用することは推奨しません。 行うこと
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逆引きdockerメモ - Qiita
さくらのエンジニアがコンテナ利用術を公開！ 〜「さくらの夕べ Docker/Kubernetesナイト」レポート | さくらのナレッジ
Googleが「Cloud Code」を発表、使い慣れたIDEでクラウドネイティブアプリ開発が可能に
Introducing Dockercast – the Docker Podcast | Docker Blog