軽量Dockerイメージに安易にAlpineを使うのはやめたほうがいいという話 - inductor's blog
はじめに やめろ、ではなく、やめたほうがいい。です。自分のユースケースに合ってるか今一度確認することを推奨します。基本的にはAlpineは避けたほうが良い、というのが2021年時点での私の認識です。 なんで？ libcに一般的な互換性が不足しているからです。Ruby、Python、Node.jsなどでNativeモジュールをバンドルしているアプリケーションの場合、パフォーマンスの劣化や互換性の問題にぶち当たる場合があります。 superuser.com あとは他のベースイメージの軽量化もそれなりに進んできていて、Alpineが定番軽量イメージと言う認識は2018年頃には消えつつあったかなという認識でいます。 どうすりゃええねん ※Debian Slimがあるやんってツッコミ結構もらったんですが、Slimは当たり前過ぎてもう紹介しなくていいかなっていう甘えで省略していました。よろしくおねがい
Dockerでデバッグ対象のコンテナにツールを入れずにtcpdump/straceなどを使うワンライナー - Qiita
はじめに Dockerであんなコンテナやこんなコンテナを動かしてると、なんかうまく動かなくて、デバッグのためにtcpdumpとかstraceなどのツールが使いたくなることが稀によくあります。 そんな時、デバッグ対象のコンテナ内にツールを一時的にインストールしちゃうというのが、まぁ簡単で分かりやすいんですが、デバッグ対象のコンテナを汚すのはできれば避けたいところです。 Dockerのコンテナの分離というのは、結局のところLinuxのリソースの名前空間の分離であるので、逆に同じ名前空間を共有すれば、デバッグ用に立てた隣のコンテナから、デバッグ対象のコンテナのネットワークやプロセスの状態を観察することも可能です。 また、docker buildはDockerfileを標準入力から受け取ることもできるので、ワンライナーにしてデバッグ用のコンテナをシュッと呼び出せるようにしてみました。 TL;DR
dockerでvolumeをマウントしたときのファイルのowner問題 - Qiita
dockerでvolumeをマウントするときの問題点 docker runするときに-vオプションをつけることによってホストのディレクトリをコンテナ内にマウントすることができる。 ホスト側のファイルをコンテナ内で使いたい場合や、逆にコンテナで作ったファイルにホストからアクセスしたい場合に有用なのだが、ファイルのアクセス権限についてちゃんと考えておかないと問題が起きることがある。 例えば、ホスト内でのユーザーのuidが500だったとしよう。 $ id uid=500(ec2-user) gid=500(ec2-user) groups=500(ec2-user),10(wheel),497(docker) $ mkdir -p temp && touch temp/foo # 実験用に適当なディレクトリを作ってみる $ docker run -it -v $(pwd)/temp:/temp
JupyterのDockerイメージまとめ - Qiita
以下の記事のアップデート版です。Jupyter が5系にバージョンアップしているのと、イメージが整理されています。 Jupyter の Docker イメージを使ってみる - Qiita Jupyter は Python のツールである IPython から出発しましたが、データ分析の過程を Web 上で共有できますので、R でも使われるようになり、最近ではHadoop基盤をバックエンドとして Spark との統合も進んでいます。 Numpy, pandas に代表されるように、データ分析に必要なライブラリは依存関係が複雑化してインストールに苦労することもありますが、Docker を使うことで実行環境のポータビリティを向上できます。また、実行環境をコンテナごとに分離できますので、Hadoop上でDockerを動かす仕組み (Docker Container Executor - Apach
docker-build-battle?slide=51
Strategien, Taktiken und Muster der Legacy-Ablösung
20分でわかるgVisor入門
2018年5月28日開催 『Container SIG 2018 Summer』のスライド資料です。Read less
Amazon ECS ScheduledTaskで実現するスマートなDockerベースのバッチ実行環境 - コネヒト開発者ブログ
こんにちは。インフラエンジニアの永井(shnagai)です。 コネヒトでは、開発環境に続き、続々と本番サービスにもDockerを導入しています。 今回は、中々運用が大変なcronでスケジュール管理するような定期的なバッチ処理を、Amazon ECSのScheduledTaskを使ってDocker駆動な環境で構築した話です。 他の方法との比較やどのように実現しているのかについて紹介したいと思います。 今回対象とするバッチの種類 今回対象とするバッチ処理は、俗に言うスケジュール系のバッチ処理で、毎日00時00分や10分毎にサイクル起動等、事前に定義した時間に正確に動くことが期待されているものです。 ※ジョブキュー形式のバッチだと、AWS BatchやEBのWorkerもしくは、SQS + Cron on EC2で処理するほうがスマートかと思います。 実行方式の選定 上記要件のバッチを実現する基
Docker for Macを使っていたら50GB位ディスク容量を圧迫していたのでいろんなものを削除する - Qiita
はじめて読む方へ 元の投稿は今より便利ではなかった頃に書いたものです。 今現在手軽に削除したい場合には、以下の2つが便利です。 コマンドで手軽に消したい場合 $ docker <Management Command> prune が便利です。 <Management Command> は、container, image, network, volumeなどです。 纏めて削除したい時には $ docker system prune を使うとよいでしょう。 $ docker system prune WARNING! This will remove: - all stopped containers - all networks not used by at least one container - all dangling images - all dangling build cac
Docker multi stage buildで変わるDockerfileの常識 - Qiita
Dockerイメージのサイズを1バイトでも削りたい皆さんに朗報です。 もうすぐリリースされるDocker 17.05でmulti stage buildという機能が導入される予定です。 こいつはこれまでのDockerfileの常識を覆す革新的な機能なのです。 Docker 17.05は本稿執筆時点では2017/05/03リリース予定となっており、現在はRC版が出てるので、気になる新機能を一足早くで試してみた。(2017/05/07追記:最終的に2017/05/04に正式リリースされました) とりあえずこの新しいシンタックスのDockerfileを見てほしい。 FROM golang:alpine AS build-env ADD . /work WORKDIR /work RUN go build -o hello main.go FROM busybox COPY --from=buil
Dockerについて基本から最近追加された機能までまとめ - Qiita
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
ssig33.com - Docker で Go で作ったバイナリを実行するなるべく小さいコンテナを作る
Go でアプリケーションを作ると、そのまま他になにもなくとも実行できるバイナリが出来あがります。この特性によりデプロイが大変楽です。 このような特性があるので、 Go を使う場合 Docker のようなオーケストレーションツールを使わなくても多くのサーバーにアプリをデプロイしていくことも可能かと思われますが、そこはまあ Docker という巨人に乗っておくと楽なことが多いです。具体的には swarm と docker-compose が便利なので Docker 上で実行したい。 ここで問題となってくるのが何も考えずに Docker イメージを作るとイメージサイズが膨れあがってしまってシングルバイナリによる手軽さなどが損なわれてしまうという点です。 たとえば golang:alpine のような比較的小さいイメージを使ってもファイルサイズはバイナリサイズ + 300MB ほどにもなってしまい
Amazon EC2 Container Service(ECS)の概念整理 - Qiita
概念図 とりあえずECSに出てくるエンティティがそれぞれどんな多重度で関連しているのかをまとめてみました。ここからはそれぞれのエンティがどんな概念なのかを解きほぐしていきたいと思います。 図1 概念図 Serviceが中心 ECSは平たく言うと クラスター（＝複数EC2インスタンスの集合）の上で Dockerコンテナを使って、 Serviceを動作させる ものです。 図2 例えばの構成 上図は、 Front Service (裏にいるAPIをCallしてWEB UIを提供するもの） API Service （ビジネスロジック、DBへの読み書きをRESTful APIで提供するもの） と言う２つのService で構成されるWEBアプリケーションの例です。 ECSで言うServiceは、Serviceは利用者から見た「サービス」よりも一段階か二段階細かいもので、APIサーバーとか、フロントサ
DockerコンテナでAnsibleをテストする — そこはかとなく書くよん。 ドキュメント
DockerコンテナでAnsibleをテストする¶ Ansible 2.0になり、Docker connection pluginが標準で入りました。これにより、Docker内にsshdを立てることなくAnsibleを直接実行できるようになりました。 すでに導入されている方も多く、かなり今更ではありますが、Dockerコンテナに対してAnsibleを実行してテストする方法についてここに記します。 参考GitHubリポジトリ Dockerに対する場合の制限¶ まず最初にAnsibleをDockerコンテナに対して実行する際の制限についてです。 基本的にはすべての機能が使えます。ただ、以下の制限があります。 /etc/hosts, /etc/resolv.conf, /etc/hostnameは書き換えできない これらのファイルはDockerがbind mountしており、書き換えられるが、置
つくって学ぶLinuxコンテナの裏側
YAPC::ASIA Hachioji 2016 mid in Shinagawa
Docker 1.12: swarm モードと Ingress Load Balancing 概要 ‣ Pocketstudio.Net
概要 Docker Engine 1.12 RC1 から、Docker Engine に swarm モードが搭載されています。また、機能として Ingress オーバレイ・ネットワークが標準で利用でき、負荷分散機能も使えます。このトピックでは新しい用語や概念の整理をし、実際のクラスタを作成と、nginx サービスとしてのコンテナを実行するまでの手順を整理します。 「swarm」 は「クラスタ」の意味 Docker Engine に swarm モードは、従来の Docker Engine のクラスタを管理する Docker Swarm が Docker Engine に機能統合されたものです。これまで Docker Engine のクラスタを作るためには、 Swarm コンテナ か swarm バイナリをセットアップする必要がありました。ですが、今後は SwarmKit という内蔵機能に
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
Container-Ready Rails 5
Amazon ECS とマネージドサービスを活用したフルコンテナ構成によるゲームサーバの構築と運用 / Amazon-ECS-game-server
Amazon Linuxがコンテナ化されたので、Macで動かしてみた。 - Qiita
Dockerイメージ置き場の件
いまさら聞けない Linux コンテナの基礎 / OSC 2016 Kyoto
