こんにちは、モノタロウ コアシステムエンジニアリング部門 配送ドメイングループの安見です。 この記事では私が関わっていた社内システムを仮想サーバ(AWS EC2)からコンテナに移行した後にコンテナをやめて仮想サーバに戻した話をご紹介します。 諸説明 コンテナ移行について コンテナ化対象システムについて 直面した様々な問題 リリース後の多数の残課題 展開する機能の数が多すぎる コンテナ化のメリットが薄かった なぜこうなったか よかったこと まとめ 追記： 現在なら... 諸説明 コンテナ移行について システムのコンテナ移行とは、アプリケーションやサービスを動作させるための必要なすべての環境を、一つの「コンテナ」としてパッケージ化して動作できるようにすることです。これにより、アプリケーションは他のシステムと独立して実行され障害分離ができたり、環境の違いによる影響を受けにくくなるため移植性が向上

Docker一強の終焉にあたり、押さえるべきContainer事情 を読んで漠然とDockerが終わるって思った人、素直に手をあげてください。別にDockerは終わりません。なんかむしろWASMとかんばるぞって息巻いてて可愛いので頑張って欲しいと個人的には考えています。 その昔、Kubernetes 1.20からDockerが非推奨になる理由 - inductor's blog を書いたら炎上しました。最初の記事の書き方が良くなかったという反省はあるにせよ、世間一般で「Dockerは開発環境で使うやつ」という認識があまりにも広がりすぎているというのが良くわかる勉強の機会になりました。 逆を言うと、みなさんがこれらの記事を読む時には、Dockerという言葉に含まれる意味に注意して読んでいただきたいと思っています。Dockerには大きく分けて以下の意味が含まれると僕は考えています。 Docke

章立て はじめに Docker・Container型仮想化とは Docker一強時代終焉の兆し Container技術関連史 様々なContainer Runtime おわりに 1. はじめに Containerを使うならDocker、という常識が崩れつつある。軽量な仮想環境であるContainerは、開発からリリース後もすでに欠かせないツールであるため、エンジニアは避けて通れない。Container実行ツール（Container Runtime）として挙げられるのがほぼDocker一択であり、それで十分と思われていたのだが、Dockerの脆弱性や消費リソースなどの問題、Kubernetes（K8s）の登場による影響、containerdやcri-o等の他のContainer Runtimeの登場により状況が劇的に変化している。本記事では、これからContainerを利用したい人や再度情報

Mirrativバックエンドのエンジニア @stakme です！ みなさんMacでDockerしてますか？今回は私から、Mac+Docker開発についての文章をお届けします。Docker Desktop for Macの有料化など、最近話題の多いところですよね。 ただし法的問題を含みますので、記事の正確性に配慮していますが、内容は保証しません。法的問題は弁護士に相談しましょう。 tl;dr まずは現状認識 必要なのはdockerd 困りがちなポイント Lima Linux バインドマウント ポートフォワード 結局どうするか あと6週間 We are hiring! tl;dr 大前提として「GUIを使わければMac版Docker Desktopは無料」ではない Docker Desktop for Macは便利だが、マウント起因でパフォーマンスに影響を受けるケースも存在する 「買わないなら

使っているパソコンを変えても、開発環境を揃えたい時はDockerを使うと便利。ということでDockerでPython環境を作って色々なところで使いまわせるようにします。Tokyo AEC Industry Dev Groupというミートアップグループで行う（行った）ハンズオンワークショップの内容となっています。こちらDockerを初めて使う初心者用の記事となります。 ワークショップ自体は録画してYoutubeにアップしてあります。そちらもよろしければどうぞ。 Dockerとは Dockerとはシステム開発や運用に最近よく使われるコンテナ技術を提供するサービスの一つです。コンテナとは、アプリケーションの実行に必要な環境をパッケージ化して、いつでもどこからでも実行するための仕組みです。自分のコンピュータの環境を汚すことなく、隔離された環境を作ってそこでプログラムを動かすことができるのでトライア

こんにちは。現役エンジニアの”はやぶさ”@Cpp_Learningです。 WSL2 + Docker + VS Code の Remote – Containers のPython開発環境が最高だったので、構築方法と実践チュートリアルを紹介します。

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

追記: Kubernetes側での公式のアナウンスが2本出ているのでこちらも合わせてご覧ください。 kubernetes.io kubernetes.io Kubernetesコミュニティを眺めていたら、やたらめったら色んな人達が1.20 RCのリリースノート引っ張り出して「Dockerが非推奨になるからちゃんと対策を検討してね！！！」とアナウンスをしていて、挙げ句SIG Contributexではその対策に追われてバタバタしている自体を観測しました。 CNCF Ambassador Slackでもだいぶ燃え上がっていて、見かねて dev.to に記事を投稿したのでそれをかんたんに日本語にまとめてみようと思います。英語のほうはこちらをご覧ください。 dev.to 追記2. 影響範囲を知りたい場合はまずこちらをお読みください blog.inductor.me 追記2. 影響範囲を知りたい場合

マイナビ出版社様および、著者（かつ、私から見たら元同僚）の櫻井さん（このエントリーではこの後sakuさんと称す）*1のご厚意により、一冊頂戴いたしました. Dockerによるアプリケーション開発環境構築ガイド 作者: 櫻井洋一郎,村崎大輔出版社/メーカー: マイナビ出版発売日: 2018/05/29メディア: 単行本（ソフトカバー）この商品を含むブログ (1件) を見る ありがとうございます！ 結論から言うと、タイトルの通り プロのエンジニアを名乗って一人前に仕事するなら一冊個人なり会社なりで持っておけ！！！ っていうくらい（元同僚バイアスを抜きにしても）よくできている本なので、感想（書評）と自分のDockerなお話を書きたいと思います. TL;DR Dockerはじめての人も使ってる人も「Dockerによるアプリケーション開発環境構築ガイド」は手元においておけ、それぐらい良い本だぞ！ サ

JAWS DAYS 2018

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

最近、SRE になった @b4b4r07 です。今回は、直近のタスクだった社内アプリを Kubernetes に載せ替えた話をします。 前置き メルカリでは全社的 1 に Crowi という Markdown で書ける Wiki アプリケーションをナレッジベースとして採用しています。 site.crowi.wiki 以前は、プロダクトチームは Qiita:Team、コーポレート系は Google Sites と言った具合に、各部署ごとに異なるドキュメントツールを使っていました。これではよくないと、エンジニアに限らず誰でも書きやすく参照しやすい Wiki のようなサービスが必要とされ、Crowi の採用に至りました。 まずはみんなに使ってもらうために広めていこうと、試験的に導入が始まったため、今回の移行話までは 1 台の EC2 インスタンスにアプリケーションサーバと Nginx、Mongo

いまお仕事の関係で、機械学習の教科書的な書籍を読んだりオンライン講座を受講したりしながらサンプルやチュートリアルを動かして勉強しています。 機械学習を勉強するときは、Pythonの環境を構築し、JupyterNotebookを使って、実際に手と頭を動かしながら行うのが効率的です。が、アルゴリズムの理論そのものの理解がすでにしんどい上、過学習対策のための正則化、汎化性能の評価、クロスバリデーション、不均衡データや少ないデータはどうすればいいか、などなどいちいち難しいことを数多く勉強しなければなりません。 その上、、、、機械学習での学習は、1度やれば終わり！ではなく、パラメータチューニングしたり、データを増やしたり加工したりしながら、繰り返しなんども行う必要があります。一見ビジネス寄り＆アカデミックな雰囲気を醸し出していますが、実際のところは、非常に泥臭い作業のオンパレードです。 が、、、、、

Deleted articles cannot be recovered. Draft of this article would be also deleted. Are you sure you want to delete this article? はじめに 現在お手伝いしているアカウンティング・サース・ジャパンにて、ECSを使ったDockerの本番運用を始めたので、その一連の流れについてまとめました。 税理士向け会計システムを扱うアカウンティング・サース・ジャパンでは最近Scalaでの新規プロジェクトが立ち上がってきており、既存のプロジェクトはJavaであったり、Erlangであったりと様々な言語が用いられていますが、インフラ人員が少ないということもあり、なるべくシンプルなインフラ構成を実現する必要がありました。 そういった中、各アプリケーションをDocker化することでインフラ

追記 直近の Docker 界隈について Linux コンテナ 参考 Linux コンテナとは Linux コンテナを構成する主な機能 OS リソース毎の Namespace cgroup サブシステム こんなにざっくりでは、Linux コンテナは語れないと思うけど haconiwa haconiwa とは haconiwa で何が出来ると？ haconiwa 導入 はじめての haconiwa (1) はじめての haconiwa (2) 〜 コンテナ作成 〜 はじめての haconiwa (3) 〜 コンテナ起動 〜 haconiwa で学ぶ Linux コンテナ .haco ファイル再掲 namespace を弄る前に namespace uts namespace pid 俺は Linux コンテナについてなんにも解っていなかった(まとめ) haconiwa は Linux コンテ

この話の続き systemd-nspawnに移行した 以下詳細とか雑記 ファイルの差分管理がそもそも不要docker commitもdocker diffも使わないし、要らない 要らないだけならまだしも、aufs、overlayfs周りでトラブル可能性がありむしろ邪魔 イメージの差分管理はファイルシステムの層でやるのが素直でコンテナ管理にくっついてるのに違和感がある Dockerじゃないと今までのエコシステムが云々言ってるやつこういう事言うやつは本質をまるで理解してないやつ Docker特有の機能をフルに使ってる奴ならまだしもコンテナ動かすだけなら何使っても変わらねーよｗ Docker Hub からイメージダウンロードしてtarで解凍すりゃ良いだけじゃねーか composeだって容易にコンバート可能だし、composeで何が起きるかわからない状態で本番運用とか口にしないで欲しい 実際sys

そもそも便利なのかちゃんと考えてる？ 「日々Dockerfileをメンテして開発環境がこんなに楽になります！」 「Dockerなので本番とも開発者同士でも同じになります！」 馬鹿じゃねーのかｗ？ Dockerfileメンテなんて手順書メンテとかシェルスクリプトメンテしてんのと大して変わらねーよｗ そのDockerfileから作ったものが本番と同一だなんて保証はねーって気づけボケが 本番と同じものを作りたかったら本番からコンテナ作れよ なんでビルド始めちゃうの？無駄じゃん馬鹿じゃん それと「同じDockerfileから作ったものだから環境差異はありません」なんて寝言まだ言ってるの？ yumもaptもリポジトリがセキュリティアップデートやらで変化する以上 いつも同じ結果になるわけじゃねーだろが、（バージョンロックする方法はあるけどめんどいだろ） 本番でもコンテナを使ってますってやつら以外無理し

以前に私が書いた「 Dockerの本番運用：失敗の歴史) 」という記事は、非常に多くの反響を呼びました。 その後、長い議論を交わして、何百件ものフィードバックや何千件ものコメントを読み、さまざまな人々や主要事業者とも顔を合わせました。Dockerでの試みが増えるほど、その失敗談は増えていきます。そうした現状を、今回アップデートしておきたいと思います。 この記事では、最近の交流や記事から得た教訓を紹介しますが、その前に簡単におさらいをして軽く背景を説明しましょう。 免責事項：対象読者 たくさんのコメントから、世の中には10種類の人々が存在するということが明らかになりました。 1) アマチュア 実際のユーザがいない試用版のプロジェクトやサイドプロジェクトを実行している人々です。Ubuntuのベータ版を使用するのが当然だと考えており、「安定したもの」は古いものと見なすようなタイプです。 注釈：書

おはようございます、ImageFlux開発責任者のharukasanです。3日前の4月14日、ピクシブではPawooが急にリリースされることになりまして、ここ数日はずっとPawooサーバにログインしていました。このPawooサーバ、既にピクシブの監視体制に入っており、アラート受信後インフラエンジニアが障害対応できる仕組みを整えています。案の定、リリース直後の15、16日は週末にもかかわらずアラートを受け取ることになり、サーバにはりつくことになったわけです。どんなシステムであろうとアラートを受け取ったら対応する、それが我らインフラエンジニアです。 pawoo.netの構成 さて、それではまずPawooの構成を見ていきましょう。digすればわかりますがpawoo.netはAWS上に構成されています。数百台以上の物理サーバを常時運用しているピクシブであっても、さすがにこんなにはやく物理サーバは用