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

2017 - 01 - 26 go getで取得したcliツールのバイナリを持った軽量なDockerイメージをつくる Docker Go Alpine CircleCI 諸事情で欲しかった。 動機 gooseというGoで書かれた cli のDB マイグレーション ツールを使っているのだが、こいつの バイ ナリだけを持っているDockerイメージが欲しい Goにも Alpine Linuxベースの軽量なイメージ がある。しかしそれでも240MBくらいある ベースイメージはGoでなくていいので、gooseの バイ ナリをシュッと実行 ディレクト リに配置した軽いイメージが欲しい といったところ。ちなみにAlpine Linux はもともと組込系用途で利用されていた ディストリビューション で、最近ではDockerイメージのベース ディストリビューション として広く利用されてます。 alpine

2017 - 01 - 01 Kotlinで書いたサーバアプリケーションのDockerイメージ構築パターン Kotlin Docker Gradle Kotlinで書いた API サーバをDockerコンテナで運用する場合、どのような方式が実用的かを考えてみた。パターンと言っても今のとこ今回の一種くらい。 サンプルアプリ 今回書いたサンプルはこちら。 github.com 以前書いた Spark Framework with Kotlin の延長線上で、今回もSpark FrameworkをKotlinで書いてます。 エンドポイントはこれだけ。 package io.stormcat import spark.Spark.* fun main(args: Array<String>) { get ( "/echo" , { req, res -> "Hello, ${ req.queryP

2016 - 11 - 01 AWS Case StudyにてFRESH!のユースケースが公開されました aws docker DevOps AWS は膨大な規模で利用されているので、各社の ケーススタディ が先人の知恵として 公開 されています。 自分の担当している FRESH! でも日頃から AWS をフルに活用させてもらっています。 abemafresh.tv というわけでこの度、 FRESH! の AWS の利用事例が AWS のCase Study として公開されたことをお知らせします🎉 aws.amazon.com 主にEC2 Container Service(ECS)を使ったMicroservicesの話や、 AWS で得られた効果の話です。 6月に AWS Summitで発表した内容をシュッとさせたアウトラインといったところでしょうか（こちらのスライドもぜひご覧あれ）。

はじめに TensorFlowは、機械学習用のアルゴリズムを記述するためのインターフェースで、大規模システムからスマホまで、幅広い環境で使えるのが利点のようです。 Qiitaでもかなり話題になっており、現時点ですでに100以上の投稿があります。そのため、もう特に書くことはないのかなーと思ってましたが、Mac + Dockerの環境でインストールする例が見当たらなかったので、そちらのメモを書いておくことにしました。TensorFlowの基本的な解説を知りたい方は、こちらの記事を御覧ください。 Dockerを使った理由 今まで使ったことがなかったので面白そう、というのが主な理由ですが、MacでTensorFlowを使う場合は、Dockerでインストールするのが簡単だよ、とこちらの記事に書いてあったせいもあります。Windowsの場合も、Dockerを使うのが一番楽、とこちらの方で言われてます。

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2016 - 07 - 08 DockerfileをLintするにはhadolintが良さそう Docker DockerfileもLintしたいなぁという欲がずっとあって調べてみたらこんなのを見つけた。 github.com Haskell で書かれたDockerfileのLintツールのようです。 インストール Mac ならhomebrewでできます。 $ brew install hadolint Lintしてみる サンプルとして提示されていたDockerfileを使ってみます。内容は以下のようなDockerfile。エラー吐きそうなのが一目瞭然ですね。 FROM debian RUN export node_version="0.10" \ && apt-get update && apt-get -y install nodejs="$node_verion" COPY pack

2016 - 06 - 20 Dockerで開発環境のMySQLと同じデータを手軽にローカル環境でも利用する Docker MySQL DevOps Microservicesを運用していると、サービス毎にDBを持つことになってどうしても扱うDBや スキーマ が多くなってしまいます。 開発環境の MySQL （ AWS ならRDS）に直接接続するならまだしも、DBはローカルにもって好き勝手に使ったり、汚したりスクラップしたりしたいですよね。 というわけで、Dockerを使ってカジュアルにその環境を作ってみました。 やりたいこと やりたいことを以下の図のような感じ。 docker runで MySQL のコンテナを起動する コンテナ起動時に任意のRDSから ダン プを取得し、コンテナ内の MySQL にリストアする（もちろんRDSでも AWS でもなくて良い） 使う 再度docker run

2016 - 06 - 09 CircleCIでRustプロジェクトをビルドするスニペット Rust CircleCI 先月開発合宿をやったときに Rust でちょっと書いたのですが、CircleCIでビルドするときにちょっとハマったので備忘録的なエントリです。 やりたいこと Rustで cargo を利用した リポジトリ を、CircleCIでビルドする ビルドして生成された バイ ナリをDockerイメージに入れ込み、DockerHubをプッシュする（ここは本題とは逸れるのでオマケですね） 作成したcircle.ymlはこちら。 machine: services: - docker dependencies: pre: - curl -sf -L https://static.rust-lang.org/rustup.sh | sh /dev/stdin --channel=nigh

最近、Docker以外のコンテナ型仮想化技術の流れとして、自作コンテナエンジンの時代が来るのではないかと感じている。 自作コンテナエンジンとは、コンテナ型仮想化技術を構成する個々の要素技術を組み合わせ、自分の用途にあわせて最適化したコンテナエンジンのことだ。 他のOSのコンテナ仮想化技術について疎いため、以下ではLinuxに限定して話を進める。 概要 Dockerも含めて、Linuxコンテナはコンテナを構成する複数の要素技術の組み合わせである。自分のやりたいことに対して、Dockerをはじめ既存のコンテナエンジンが複雑すぎるケースがある。そこで、自分の用途にあわせてコンテナエンジンを自作することを考えてみる。libcontainerに代表されるように、Linuxコンテナエンジンを自作しやすい環境が整いつつある。今後は、巨大なコンテナエンジンに対して、UNIX哲学に基づいて制御可能な小さなコ

2016/04/21 Alpine Linux Meetup #1

こんにちは、吉岡(@yoshiokatsuneo)です。 DockerはLinux上の軽量コンテナ環境として、飛ぶ鳥を落とす勢いで成長しており、paizaでもジャッジシステムで利用しています。 そのDockerのMac OS X、Windows用クライアントの新製品が、"Docker for Mac"、"Docker for Windows" として先日3月24日に案内されています。 blog.docker.com 従来、Mac OS X, Windows向けクライアントとしては、Docker Toolboxが提供されてきました。 しかしながら、Docker Toolboxは、ある程度Dockerについての知識がないと使いづらい部分がありました。 Docker ToolboxはVirtual Box環境が必要であり、Docker Machineで環境設定を 行わないと利用できませんでしたし

2016 - 03 - 15 Amazon ECSでHAProxyのDockerコンテナを各Taskに配置するのがなかなか良い件 Docker HAProxy AWS ECS どうも、コンテナ芸人です。久しぶり？に Amazon ECSを使ったネタをお届けします。 今のプロジェクトではDBに MySQL を利用していますが、コスト低減のためにMaster(Multi-AZ)だけRDSでSlaveはEC2で構築しています。で、SlaveにはELB経由で参照していましたが、最近この仕組みをHAProxyコンテナに置き換えてみたらなかなか良かったぞという話です。 旧構成 これがつい先日までの構成。 ECS Task *1 は Nginx+Node(React)+ API (Go)+td-agent で1セット Nginxは API コンテナや、 SSR でHTMLを返却するNodeコンテナへPr

2016 - 03 - 03 【書評】サーバ／インフラエンジニア養成読本 DevOps編 DevOps CircleCI 書評 Kaizen Platform社の @glidenote さんから、「サーバ／インフラエンジニア養成読本 DevOps編」をご恵贈頂きました！ www.amazon.co.jp この本の表紙なんですが、 CircleCI が Circle CI になっていると Twitter で喚き散らしていたところ、「 CircleCIによる 継続的インテグレーション 入門 」の特殊記事を執筆された@glidenoteさんから頂けることになりました。ありがとうございます。 ざっと書評 養成読本シリーズだけあって、サーバサイド・インフラをバックグラウンドに持つエンジニアであればそれなりに一気読みできるかと。 特集１：最速攻略！Ansible2によるサーバ構築 今のプロジェクトは基

【追記 2016/06/21】 Docker for Macがリリースされました。これでVirtualBoxを使う必要はなくなったので、この記事にあるdinghyを導入する必要はありません。 OSXでDockerを使うときには、VirtualBox + Docker Machineを使う事が多いと思います。しかし、VirtualBoxの共有フォルダ機能は凄く遅いため、その上で動くDockerも共有Volumesを使うと遅くなるという問題があります。 Vagrantの場合には、NFSマウントを使う事で早くすることができますが、Docker Machineにはその機能がありません。 そこで、OSXのDocker MachineのVolumes機能をNFSに入れ替えてくれるdinghyを試してみました。 codekitchen/dinghy: faster, friendlier Docker

2016 - 03 - 02 Alpine Linux入門 -内部構造とapkでパッケージインストール編- Linux Alpine Docker さて、前回のエントリはAlpine Linux の環境を作ってみる話でした。 stormcat.hatenablog.com 今回は実際にAlpine Linux の中身を探索していったり、apkでのパッケージインストール等をやってみます。 前回使った仮想環境をそのまま利用します。前回の環境構築プロセスはもういいよって人は、 Vagrant Cloudに公開されているbox を使うでもOKです。 各自のAlpine環境に ssh でログインしている前提で話を進めます。 Alpineを探索する まずは素の状態のAlpineがどうのような状態になっているかを確認しておきましょう。Alpineは非常に軽量とされていますが、実際どの程度機能が絞られてい

「Docker Machine/Compose/Swarm」を使ってみよう 発表資料 https://sakura-kanto.doorkeeper.jp/events/36134 日時：2016年1月22日（金）19:00～21:00 会場：さくらインターネット　西新宿セミナールーム＠東京・西新宿 対象：Dockerに関心がありDocker Machine/Compose/Swarmを触った事がない人

アイテムの詳細型番 ー カラー グレー 柄 無地 素材・生地 その他 サイズ実寸サイズ (cm) 持ち手 87 マチ 12 高さ 33 幅 31 ＞採寸について

Learn to build and deploy your distributed applications easily to the cloud with Docker Written and developed by Prakhar Srivastav ï‚› ï‚™ Star Introduction What is Docker? Wikipedia defines Docker as an open-source project that automates the deployment of software applications inside containers by providing an additional layer of abstraction and automation of OS-level virtualization on Linux. Wow! Th