NTTの須田です。2019年7月23日に公開された、Docker 19.03の新機能をお伝えします。2018年11月8日にリリースされたDocker 18.09以来、8ヶ月ぶりのリリースです。 root権限不要化従来のDockerは、ホストのroot権限でデーモン(dockerd)を動作させる必要があったため、脆弱性や設定ミスを突かれると、ホストのroot権限を奪われる恐れがありました。 Docker 19.03では、非rootユーザでデーモンを実行できるようになりました(Rootlessモード)。 Rootlessモードを有効化することで、万一Dockerに脆弱性や設定ミスがあっても、攻撃者にホストのroot権限を奪取されることを防ぐことが出来ます。ただし、現時点ではcgroupを利用できないなどの制約があります。 RootlessモードのDockerは， curl -fsSL http

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Dockerfileなどでアプリケーションのみを入れたコンテナとは違う使い方をした、「作業用コンテナ」を作ってみました。 Dockerで使い捨ての開発環境を構築します。 もこです。 「各種アプリケーションのバージョン管理が面倒」 「Dockerfileにするほどでもないけどコンテナの中で実行したい」 などなど、作業マシンを汚したくないときなど結構あると思います。 Dockerfileなどでアプリケーションのみを入れたコンテナとは違う使い方をした、「作業用コンテナ」を作ってみました。 ベースのコンテナを作る まずは最新のUbuntuのコンテナの中に入ります docker run --name="dev_container" -it ubuntu:latest コンテナに入ったらパッケージを更新し、開発環境などに必要なパッケージ類をインストールしていきます。 apt update -y apt

Explaining “Best practices for writing Dockerfiles” Dockerfileを書くためのベストプラクティス【参考訳】v18.09 - Qiita https://qiita.com/zembutsu/items/a96b68277d699f79418d こちらをベースにした解説スライドです。Read less

最新版にアップデートしました。 古くなっていたところなど多数あったので、アップデートして所属のテックブログとして投稿しました。よろしければこちらをまずは参照ください。 このページは、残しておきます。 機械学習の環境構築のために今更ながらDocker入門 最初に、この記事の対象者は、私のように趣味で機械学習しているエンジョイ勢や学生さん、初心者が対象です。インフラなど本職での運用などは全く想定しておりませんので、ご承知おき下さい。詳しい方は色々教えていただけると嬉しいです、それか生暖かく見守っておいて下さい。 というわけで、今更ながら機械学習の仮想環境としてDockerがとても優秀であることに気づいたので、Dockerに入門してみました。Dockerは何か？という基礎的な解説は、以下のさくらインターネットさんの記事が非常に分かりやすかったので、以下参照下さい。 仮想環境に関しては、Virtu

Red Hatは、同社が中心となってオープンソースで開発中のコンテナエンジン「Podman」がバージョン1.0に到達したことを発表しました。 Podmanはもともとコンテナエンジンの標準仕様であるOCI対応として開発されていた「cri-o」をベースに開発が始まったとされています。 Podmanはコンテナエンジンの標準仕様である「cri-o」に対応し、現在はDockerとほぼ同じDockerコマンドをサポートし、ベータ版のRed Hat Enterprise Linux 8にも同梱されています。 今回、Podmanが正式版となるバージョン1.0に到達したことで、Red Hat Enterprise Linux 8が正式版となったときにはDockerの代わりにPodmanが標準のコンテナエンジンになるとの指摘もあります。 Podmanのおもな特長は以下です。 Rootless containe

Play with Docker とは Play with Docker (以下PWD)はブラウザで使えるクラウド上の使い捨て Docker 実行環境です。 PC に Docker をインストールする必要はありません。 必要なのはブラウザと Docker ID(Docker Hub のアカウント)だけです。 起動するとブラウザ上にコンソールが開くのでここで docker コマンドや docker-compose コマンドが使えます。 こんな人にオススメ Docker を使ってみたいけどインストールするのが面倒だと思っている人 回線が遅すぎてイメージのダウンロードに時間がかかる人 Docker でローカルPC環境を汚すのが嫌な人 Play with Docker のここが凄い ブラウザだけで使える ポートが使える sshが使える gitが使える ブラウザだけで使える PWD を使うには ロー

最近勉強を始めたコンテナ技術に関する基礎的な知識をまとめました。 [訂正と注釈] p.27-30: 「Deployment」内の「Version: 1」 => 「Version: 2」 p.37: 「終了コードをから」 => 「終了コードから」 p.39: 「HTTPSが利用できない」=> AWS上では、SSL終端するLBがサポートされています。https://kubernetes.io/docs/concepts/services-networking/service/#ssl-support-on-aws p.40: 「ユーザがingress controllerをmaster上にセットアップする必要」 => master上にセットアップしなければならないという制約はありません。例えばGCEのingress controller(GLBC)はPodとして動作します。https://gi

OpenStack Days Tokyo 2018/Cloud Native Days Tokyo 2018で発表させていただいたスライドです。

しばらく記事を書いていなかったので久しぶりのポストです さて、僕は1年半くらい前から Docker を使い初めて、今では何かアプリケーションを開発するときは積極的に Docker を使っています Dockerfile で環境構築の手順がそのまま残るし、環境差異を気にしなくて良くなるし、動く状態のプログラムを環境ごと Docker イメージとして扱えるのが最高だと思っています 今回は一度はちゃんと調べておきたいと思っていた Docker が利用しているファイルシステムの仕組みについて書きたいと思います この記事では 1. Docker のファイルシステムに対するざっくりの理解 2. Docker が利用するファイルシステム 3. ソースコードを見てみる 4. まとめ について書きます Docker 入門てきなタイトルですが、Get started みたいなことではなく Docker の使い方

Googleは2018年7月10日（米国時間）、コンテナを効果的に作成するための7つのベストプラクティスを「Google Cloud Platform」の公式ブログで紹介した。概要は以下の通り。 （1）コンテナごとに1つのアプリケーションをパッケージングする コンテナは、内部で1つのアプリケーションが実行されるときに最も効果的に機能する。このアプリケーションは、親プロセスが1つでなければならない。例えば、同じコンテナでPHPとMySQLを実行してはならない。コンテナごとに1つのアプリケーションをパッケージングすれば、アプリケーションのライフサイクルに合わせてコンテナのライフサイクルを管理できる。 （2）PID 1とシグナル処理、ゾンビプロセスを適切に扱う KubernetesとDockerは、コンテナ内のアプリケーションを停止するために、Linuxシグナルを送信する。このシグナルは、プロセ

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

Googleがオープンソースで公開したgVisorは、準仮想化のような仕組みを用いて従来のコンテナよりも安全性を高めたコンテナランタイムだ。Kubernetes時代の標準コンテナランタイムとなる有力候補かもしれない。 Dockerなどに代表されるコンテナ型仮想化は、OSのユーザー空間の名前空間を分離することなどで実現されています。 この仕組みの利点は、あらかじめ起動されているOSの上で名前空間を分離するだけでコンテナが起動できる点にあります。これがコンテナの迅速さや軽量さにつながっている一方、コンテナ間でOSのカーネルを共有しているためにコンテナ間の分離レベルは高くなく、同一OS上で稼働している別のコンテナの負荷の影響を受けやすかったり、コンテナからOSのシステムコールを直接呼び出せることなどによるセキュリティ上の課題を引き起こしやすくもあります。 OCIに準拠し、runc互換のgViso

さくらインターネット、 コンテナ型仮想化技術「Docker」を利用した新たなホスティングサービス「Arukas」を提供開始 〜転送量課金なしで128MBメモリーを0円から利用可能〜 インターネットインフラサービスを提供するさくらインターネット株式会社（本社：大阪府大阪市、代表取締役社長：田中 邦裕）は、Docker, Inc.（本社：米国サンフランシスコ、CEO：Ben Golub、以下：Docker社）が開発するコンテナ型仮想化技術「Docker」を利用した新たなホスティングサービス「Arukas（アルカス）」を2018年3月26日より提供開始します。 「Docker」は、Docker社より2013年に公開されたオープンソースのコンテナ型の仮想化ソフトウエアです。Dockerで実現されるコンテナ型仮想化技術は、これまでの仮想化技術に比べ、オーバーヘッドの大幅な削減に成功し、サーバーリソー

今回のソリューション：【Docker/ドッカー】 〜コンテナ型の仮想化技術「Docker」を使い、本体サービスとは切り離した環境で、オンラインのプログラミングテストの集計・実行環境を構築した「paiza」の事例〜 オンライン上でプログラミングのテストを行い、そのテスト結果を元に転職活動を行えるサービス「paiza」。面接では測りづらい技術力を、定量的に評価できるとして注目を集めている。 そのサービスのコアになっているのが、ユーザーが入力したプログラムを実行、評価する「オンラインジャッジシステム」だ。同システム上では、多様なユーザーが入力するプログラムに対し、正確で公平なテスト結果を返す必要がある。 そのジャッジシステムを、コンテナ型の仮想化技術「Docker（ドッカー）」を用いて構築したのが、paizaを運営するギノ株式会社の、吉岡 恒夫さん。プログラム実行結果の公平性、スピード、そしてセ

Docker イメージというと、一般的には既存の Docker イメージをベースにして作る機会が多い。 そうしたとき Dockerfile にはベースとなるイメージを FROM 命令で指定する。 とはいえ、既存のイメージをベースにしない、まっさらな状態からイメージを作ることもできる。 それが FROM 命令に scratch を指定した場合になる。 今回は FROM scratch でまっさらな状態から Docker イメージを作ってみることにする。 試した環境は次の通り。 $ docker version Client: Version: 18.01.0-ce API version: 1.35 Go version: go1.9.2 Git commit: 03596f5 Built: unknown-buildtime OS/Arch: darwin/amd64 Experiment

趣味でディープラーニングで遊ぶために GPU マシンを使いたい。 GPU は本当にすごくて、自分の MacBook Air で 2 時間かかるような学習が GPU を使うと 5 分足らずで終わる。CPU だけでディープラーニングするのは馬鹿馬鹿しいという気持ちになる。 しかし自宅に GPU マシンを組んだとしても四六時中計算し続けるわけでもないからもったいないし、ここはクラウドサービスを活用して安く済ませたい。1 さらに、最近では Docker コンテナ内から GPU を利用することができる NVIDIA Docker という Docker プラグインがあり、これを利用することで GPU マシンの環境を汚すことなく好きなだけ学習環境を立ち上げることができる。 今回は Amazon EC2 の GPU インスタンスと NVIDIA Docker を使って趣味用のディープラーニング環境を作った

Spring BootによるAPIバックエンド構築実践ガイド 第2版 何千人もの開発者が、InfoQのミニブック「Practical Guide to Building an API Back End with Spring Boot」から、Spring Bootを使ったREST API構築の基礎を学んだ。この本では、出版時に新しくリリースされたバージョンである Spring Boot 2 を使用している。しかし、Spring Boot3が最近リリースされ、重要な変...

VISAカードのインフラがDocker採用。数秒でプロビジョニング、パッチやメンテにさよなら、消えるインフラ。DockerCon 2017 4月に米テキサス州オースチンで開催されたDockerのイベント「DockerCon 2017」では、コンテナランタイムのためのLinuxコンポーネント「LinuxKit」の発表や、コンテナランタイムを組み立てる「Moby Project」の発表など、同社の新しい方向性を示す発表が相次いで行われました。 そのなかでもう1つ、DockerCon 2017ではグローバルな決済サービスを提供しているVisaが、同社のインフラにDockerを採用したという事例が発表されました。これまでDockerは開発環境やテスト環境への採用が進んでいましたが、Visaのような著名な企業が本番環境でDockerを採用した事例の発表は、Dockerの本番環境への導入を市場に説得す