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5 年ほど前に Python のコンテナ化について 2 つの記事を書きましたが FastAPI 側も Docker 側もアップデートがあり、当時よりもかなりシンプルになってきたのを感じたので少し調べてまとめてみました。 書き方の部分は別として Python におけるコンテナイメージ選択の考え方とかは 2020 年に書いたときとは変わっていませんので、適宜そちらを参照してください。 仕事で Python コンテナをデプロイする人向けの Dockerfile (1): オールマイティ編 仕事で Python コンテナをデプロイする人向けの Dockerfile (2): distroless 編 (1)の方からのアップデートとしては Debian のバージョンですね。stretch(9), buster(10)はすでに EOL です。その次に出た bullseye(11)は 2026 年 8

Fast, light, simpleNo more battery drain or complicated VMs. OrbStack respects your machine, with powerful capabilities. No compromises. Lightning fastStarts in seconds with turbocharged networking, smooth Rosetta x86 emulation, VirtioFS file sharing, and other optimizations for some workloads. Light as a featherKeep it breezy with low CPU and disk usage, minimal memory consumption, and a native S

はじめに 研究環境を全部Dockerにしたい みなさん, Dockerって便利ですよね. プロジェクトを複数持っている時に, 環境を簡単に切り替えることができて最高ですよね. また複数人のプロジェクトも同一の環境で実行できるって, 魅力的ですよね. なんなら, 全部 VSCodeのDev Containerにしたい VSCodeのRemote Container Extension機能のおかげで, Docker環境がますます便利になったと思います. コンテナ内をまるでローカルのようにGUIで扱えるのでDockerに関する学習コストがとりわけ少なくなったように感じます. 個人的には共同のプロジェクトでもDockerを使ってもらいやすくなったと感じています (環境はこちらで構築すれば良いので.) 今回の目標はRstudio + LaTeXの研究環境をまるごとDocker + VSCodeで構築

はじめに もっとミニマルで簡単なポータブルな環境を! 自分自身の研究のための環境構築についてこれまで二本の記事を書いてきました. これらの記事から二年ほどたち, いくつかの点において不満点が出てきました. 特に, GCPや自宅のサーバー上でリモートで作業することが多くなってきたので, よりミニマルでポータブルな環境が必要になりました. 以下では, 現時点で最小限の努力で環境を再現ができることを目標にしたDockerベースのGitHubレポジトリのテンプレートとその使い方を紹介します. このテンプレートを用いて作られた環境は, 新たなコンピュータ上で最短4ステップで環境を再現できるようになります. git clone VSCodeの"Open in Remote Containers" renv::restore() dvc pull この環境とセットアップはこのレポジトリにテンプレートとし

Rancher（ランチャー）とは、コンテナ管理の利便性や効率を上げることが可能なプラットフォームのことです。 コンテナやDocker、Kubernetesなど難しい用語と共に使われるRancher（ランチャー）ですが、ここでは図を用いてわかりやすく解説します。 Rancher（ランチャー）とは – いま注目されている理由 – Rancher（ランチャー）とは、あたかも広大な牧場（rancher）を営むかのように、数多くのサーバーを手際良く管理する方法です。より多くの担当者が、無理なく使い続けることができる新しいソフトウェアではないでしょうか。 1台のサーバー上に複数のサーバーとして利用できる仕組み（仮想化）の実現方法の一つに、コンテナと呼ばれる技術があります。一般的にはコンテナは物理的な入れ物ですね。その代表がDocker （ドッカー）で、人気が続いています。 さらに、Dockerを複数組

はじめにこんにちは！ TIG コアテクチームの川口です。本記事は、CNCF連載 の5回目の記事になります。 本記事では、CNCF の Knative を基盤として利用している Cloud Run と CNCF の各種ビルドツール ko, skaffold、Cloud Deploy を用いたうえで、アプリケーションのビルドからデプロイまでを行います。 扱う技術要素今回は、合計5つの技術要素を扱います。 全体感を掴むため、それぞれの技術とそれらの関連について図示します。 Cloud Run （Knative）Cloud Run は、Google Cloud におけるコンテナベースのサーバーレスコンピューティングサービスとしてよく知られているものかと思います。こちらは、基盤として Knative を採用しています。 この Knative は 2022年の3月に CNCF の Incupating

はじめに 私はエンジニアのキャリアをスタートしたときから、当時の上司の影響もあり、Neovim を使用して開発してきました。 当時は dotfiles を GitHub で管理していて、そのリポジトリをローカル環境に git clone して Neovim を使用していました。 その運用をしていたため、新しく PC を購入した時にすぐに環境を整えることができませんでした。なぜなら、dotfiles を機能させるためにどういったライブラリ（例: npm, node, ...）をダウンロードしていたか覚えていなかったからです。 そういった背景があり、転職や故障などを理由に PC が変わったとしても、すぐに開発環境を整えられるように Docker を利用した運用方法に変えました。 具体的にどういった運用をしているのか？ 私は以下のような方法で開発環境を整えています。実際にプライベートの PC と

日常的に Docker Desktop を使って快適にお仕事しているホシイです。 しかし Docker をそう頻繁には使わない方や、エンジニアでない方に実行環境を渡したいだけなので単に実行するだけでよいとかいった用途に、Docker Desktop 以外の (ライセンスの縛りが無い・ゆるい) 選択肢もほしいという声を時折聞くようになりました。 そこで… Rancher Desktop? 折しも Docker Desktop の値上げニュースが話題になってもおり、Rancher Desktop でもおなじようなことができると聞いたので、今回はその使用感を試してみたいと思います。 ただし業務で使っている環境はこわしたくなく、今回使ったのは私物 PC の Ubuntu Desktop 環境、先日 upgrade した version 22.10 です。いくつかのことを検証しましたが、機能的には

はじめに Cloud Runはサーバーレスなコンテナ実行環境を提供するGCPのサービスです。 Cloud Runを使うことによって、Dockerイメージを構築するだけでアプリのデプロイを簡単におこなうことができます。 この記事では、pythonのアプリケーションをCloud Runにデプロイする方法について述べます。 gcloudを使用するので、インストールできていない方は公式ドキュメントにしたがって、インストールしましょう。 この記事で使用したソースコードは以下のGitHubで利用できます。

Streamlit、とても便利ですよね！小さなアプリとしても、データ可視化にしても。 連載を通して、Google Cloud 上で Streamlit を上手に動かす方法をご紹介します。 Cloud Run での Hello, world! （本記事） Firebase 認証との連携 BigQuery へのクエリ GitHub、GitLab、Cloud Build での CI/CD Streamlit？なぜ Google Cloud で？ Streamlit は「データ分析スクリプトを、数分で "共有できる Web アプリ" に変える」というキャッチコピー通り、Python で書かれたロジックをそのまま、直感的に、フロントエンドの経験がない人でも数分で Web アプリケーションにしてしまえるようなとても優れたフレームワークです。 まずはぜひ、公式サイトのギャラリー の一例を見てみてください

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こんにちは、バックエンドエンジニアの鈴木(善)です。 昨年に引き続き、今年もHRBrainではアドベントカレンダーをやっていきます！ qiita.com この記事はその第一日目となります。 みなさん、マイクロサービスの開発ってどうされてますか？ HRBrainでは現在マイクロサービス構成をとっており、日々の開発では個人のマシン上で各サービスを立ち上げて動作確認やデバッグができるようになっています(以下、ローカル開発環境と呼びます)。サービスが成長するとともにこの環境にも課題が出てきました。 これを改善するため「Tilt」というソフトウェアを試したところよかったので、今はTiltベースのローカル開発環境に乗り換えています。 Tiltに関する日本語の情報もまだ少なそうなので、今回は一つの導入事例として紹介してみようと思います。 本記事ではまず弊社の抱えていた課題に触れ、次にTiltの概要を説明

【2022/2/26 追記】 主にはてブコメントで様々なご指摘を頂いたので、タイトルの修正＆内容を一部追記しました。分かりにくいタイトルを付けてしまい申し訳ございません。ご指摘ありがとうございます。 もともと本記事は自分用のメモを兼ねて駆け出しエンジニアの人が数人参考にしてくれたらいいかな、程度の気持ちで書いたものでした。 現在はてなブックマークのテクノロジーカテゴリーで 1 位になっており、予想の 1000 倍以上の人に見ていただける記事になってしまいました。 今後も精進します、ありがとうございます！ 特に理由もなくローカルに MySQL を入れて遊びたくなる気持ちって定期的に湧きますよね。 私は湧きます、半年に 1 回ぐらい。 業務ではフロントを触ることが多く、DB はそれほど触りません。 そのため久々に MySQL をローカルで立ち上げようとするといつも手順を忘れてしまっていて、なん

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前書き アプリケーション開発において大変重要となるのがテストです。既存のアプリケーションに様々な変更が入る度に、既存の機能に新たなバグを潜めてないか確認するために、多くのエンジニアが苦汁を舐めた経験があることでしょう・・・。（そこでバグが見つかればいいが、忘れたころに発見すると・・・） そんな面倒なテストを自動化するために、最近はテストコード、あるいはテスト自動化が流行ってきていると思います。 ただし、オンプレミスでテストを行っていると、すぐにテスト用のDBなんて用意出来ないです。そのため、開発用で利用しているDBをそのまま使うパターンがままあると思います。 しかし、そうなると次に問題になるのがDBの状態です。様々な開発及びテストによってぐちゃぐちゃになったDB内部のデータを利用すると、その状態に応じて、結果は変わってきます。このような状態になってしまうと、本来確認したい観点を確認すること

本文の内容は、2021年3月9日にÁlvaro Iradierが投稿したブログ(https://sysdig.com/blog/dockerfile-best-practices/)を元に日本語に翻訳・再構成した内容となっております。 Dockerfileのベストプラクティスのクイックセットをイメージビルドに適用することで、セキュリティ問題を防ぎ、コンテナ化されたアプリケーションを最適化する方法を学びます。 コンテナ化されたアプリケーションやマイクロサービスに精通している人なら、自分のサービスがマイクロサービスであることに気づいているかもしれません。しかし、脆弱性の検出、セキュリティ問題の調査、デプロイ後の報告や修正など、管理のオーバーヘッドがマクロな問題になっています。 このオーバーヘッドの多くは、セキュリティをシフトレフトし、開発ワークフローの中で可能な限り早く潜在的な問題に取り組むこ