いまやWebアプリの開発やデプロイにおいて、コンテナは欠かせないものになってきました。 コンテナ実行環境にも色々ありますが、その中でも支配的なのがDockerでしょう。 ですがDockerは、その構造上いくつかの問題も抱えています。 今回はDockerと互換性を持ちながらも、よりセキュアに運用できるPo…

事前準備 Docker Desktop をダウンロードしておく。 ダウンロードしたら、起動しておく。 手順 任意の場所にプロジェクトフォルダを作成する 作成したプロジェクトフォルダ内に以下の2つのファイルを作成する Dockerfile docoker-compose.yml Dockerfile, docker-compose.yaml に記述する ターミナルでコマンドを実行し、Reactアプリを作成する 以下順番に解説していきます。 プロジェクトフォルダの作成 任意の場所で以下のコマンドを実行し、プロジェクトフォルダを作成する。 今回は my-news-app としました。

概要 Dockerを使ってApache+PHP+MySQLの環境を構築してみたので手順を記載して行く。 ディレクトリ構成 ディレクトリ |_docker-compose.yaml |_Dockerfile |_config | |_mysql | | |_my.cnf | | |_my.conf | |_php | |_php.ini |_html |_index.php |_connect.php version: '3.7' services: web: build: . container_name: "php74-1" volumes: - "./html/:/var/www/html" privileged: true ports: - "80:80" depends_on: - mysql mysql: image: mysql:8 volumes: - ./mysql:/va

はじめに WSL2（Windows Subsystem for Linux 2）は、Microsoft Windows上でLinuxカーネルを直接実行できるようにする機能です。 この記事ではWSL2環境にDockerを導入しGPUを用いた機械学習環境を構築する手順を紹介します。 構築イメージは以下の図の通りです。NvidiaGPUを搭載したマシンにWSL2環境を構築します。Dockerを用いてコンテナを用意し、CUDAは各コンテナ内のCUDA Toolkitを用いて利用します。 今回開発するPCのスペックは以下の通りです。 Windows 11 Windows version: 22H2 GPU：NVIDIA Geforce RTX 3060 12GB 設定 1. WSL2を有効化 デフォルトではWSL2環境が無効化されている可能性があるので、始めに有効化しておきましょう。 「コントロール

Red Hatが主導して開発するDocker互換のコンテナエンジンであるPodmanを搭載した、Docker Desktop代替となるGUIツール「Podman Desktop」の最新版「Podman Desktop 1.9」正式版がリリースされました。 Podman Desktopの主な機能 Podman Desktopは、デスクトップアプリケーションのGUIを通じて、コンテナの一覧、検索、実行、終了などの基本的な操作、コンテナイメージのビルド、コンテナレジストリへのコンテナイメージのプッシュやプルなどのライフタイムを通じた管理、ローカルでのKubernetes環境の実現、CPUやストレージの利用量の参照などを手軽に行えるツールです。 さらにDocker Dekstopの拡張機能を取り込むこともできます。 Podman Desktop 1.9の新機能 Podman Desktop 1.9

エンジニアの岡村です。 自分はサーバーがメインではなく、あまり業務でガッツリ触るわけでもないのですが、最近それなりに活用するようになってきました。しかし、ネット上の日本語情報を読んでいるだけではこれの書き方が正しいのかよく分からない、と悩むことが結構あったため、色々情報を漁ってみました。 この記事は、特に自分が気になった部分の調べた結果を記事に纏めてみたものです。対象読者はdocker-composeを雰囲気でupやdownは叩けるけどComposeファイルの書き方がよく分からんとなってる人です。 Docker Composeの概要とcompose.yaml、Compose Specの関係 compose.yamlの書き方は Compose Specに準拠すればOK Compose Specの場所 推奨のファイル名はcompose.yaml compose.yaml内にバージョンを記述する

Dockerを使った機械学習環境の構築方法 株式会社松尾研究所で働いているからあげ（@karaage0703）です。松尾研究所では、機械学習（ここでは、予測モデル、画像認識からLLMまで幅広く扱います）を使う多数のプロジェクトが走っています。プロジェクトの特性は多種多様なので、環境構築方法は様々なのですが、松尾研究所では、環境構築方法の1つとしてDockerを推奨していています。今回はDockerを使った機械学習環境の構築方法を紹介します。 松尾研究所の特にインターン生を想定した記事にはなりますが、他の組織、個人の方にも参考になる部分があるかと思いWebに広く公開させていただきます。 なぜDockerで機械学習環境を構築するのか？ 具体的な手法に入る前に、まずはDockerで機械学習環境を構築する理由から説明したいと思います。説明が不要な方はここはスキップしてもOKです。 そのために、Do

Web版VSCodeがDockerコンテナをWASM環境で起動、Webブラウザ内ローカルマシンとして利用可能に。拡張機能「vscode-container-wasm」登場 WindowsやMacなどのデスクトップPCでVisual Studio Code（以下VSCode）を利用して開発をする場合、同じローカルマシン上でDockerコンテナのLinux環境を起動し、VSCodeのターミナルで接続して操作することは、開発環境としてよくあることだと思います。 これと同じことをWebブラウザ版のVSCodeでも実現する、すなわちWeb版VSCodeが同一Webブラウザ上にWebAssembly化したDockerコンテナを起動し、Web版VSCodeからローカルマシンとして接続し利用できる、実験的実装を実現したVSCodeの拡張機能「vscode-container-wasm」が登場しました。 V

Get up and running with large language models. Run Llama 3.1, Phi 3, Mistral, Gemma 2, and other models. Customize and create your own.

cronとかsshとかsystemdとかをDockerコンテナ上で試したいなと思い、 いろいろ試してみたときの備忘録(*´ω｀*) いい感じのがなかったので、DockerHubの勉強も兼ねて公開してみた memorylovers/ubuntu - Docker Image | Docker Hub memorylovers/docker-images つくったDockerfile Dockerfileの中身はこんな感じ。 FROM ubuntu:22.04 ### 環境変数 ENV TZ Asia/Tokyo ENV ROOT_PASSWORD root ### パッケージのインストール RUN apt update # systemdやタイムゾーン関連 RUN apt install -y init systemd tzdata locales # ssh＆cron RUN apt in

背景 随分前から名前は知っていたのですが、恥ずかしながらいつか使おうと思って、使わず時間だけが経過し(ホント駄目な大人だ)。。。 このままだと時代に置いていかれそうなので、年末年始の時間ある時に使ってみました。 環境

Docker Desktop、Appleシリコン上でx86-64バイナリをほぼネイティブな速度で実行可能にする「Rosetta for Linux」が正式版に WindowsやMac上に簡単にDockerコンテナ環境を構築できるツール「Docker Desktop」の最新版「Docker Desktop 4.25」がリリースされました。 Docker Desktop 4.25 is here! GA of Rosetta for Linux, an optimized installation on Windows, simplified Docker Scout settings, and so much more!https://t.co/KsPyxvpOOe — Docker (@Docker) October 31, 2023 x86-64バイナリをほぼネイティブな実行速度で Do

Dockerがコードネーム「Docker Debug」発表、コンテナ内に任意のデバッグツール群を一括導入、効率的なデバッグを実現。DockerCon 23 Docker社は米ロサンゼルスで10月3日と4日の2日間、年次イベント「DockerCon 23」を開催しました。 1日目の基調講演で、Dockerコンテナ内でのアプリケーションのデバッグを高効率化するDocker Desktopの新しい拡張機能「Docker Debug」（コードネーム）が発表されました。 コンテナのデバッグは面倒 一般にDockerコンテナは、使用メモリの最小化とセキュリティを高めるなどの目的で、余計なシェルコマンドやツールなどを徹底的にそぎ落としたOSの上にアプリケーションを載せた構成にします。 そのため、コンテナ内のアプリケーションに問題が発生し、その解決のために基本的な動作確認や設定確認などをしようとした場合で

Efficient Container Image Updating in Low-bandwidth Networks with Delta Encoding

最近では、AWSなどのクラウドプラットフォームや、Dockerがプロジェクトに取り入れられることが多くなりました。それに応じて、“それらを使えなければならない”という空気がただよっています。たしかに、AWSやDockerは便利ですが、「必須のもの」なのでしょうか。そんな疑問を技術書人気著者が解説します。 今回のサマリ そもそも「AWS」「Docker」とは？ 新技術（AWS・Docker）との付き合い方 やっぱり、サーバーなどの基礎知識が大切 【筆者】小笠原種高さん（ニャゴロウ先生） 技術ライター、イラストレーター。システム開発のかたわら、雑誌や書籍などで、データベースやサーバー、マネジメントについて執筆。図を多く用いた易しい解説に定評がある。主な著書に『なぜ？がわかるデータベース』（翔泳社）、『これからはじめる MySQL入門』『図解即戦力 Amazon Web Serviceのしくみと

「YAPC（Yet Another Perl Conference）」は、Perlを軸としたITに関わるすべての人のためのカンファレンスです。ここで面白法人カヤックのmacopy氏が「デプロイ今昔物語 〜CGIからサーバーレスまで〜」をテーマに登壇。最後にDockerを使用したデプロイと、サーバーレスのデプロイについて話します。前回はこちらから。 Dockerを使用したデプロイの手法 macopy氏（以下、macopy）：次にアーキテクチャの紹介に戻ります。アーキテクチャの紹介に戻るというか、Dockerはアーキテクチャのほうかなと思ったのでそうしています。 DockerはどちらかというとPull型デプロイなんですよね。オペレーション端末。先ほど言った手元のローカルからdocker push……。tarballの代わりにdocker pushにDocker Registry」「Docker

プロダクト開発部バックエンド開発グループでエンジニアをしています、おかだです。 ココナラには開発環境改善委員会があり、開発スピードの維持・改善に取り組んでいます。 本日は、取り組みの一環としてAppleシリコンのMacでのDocker開発環境のパフォーマンスを5-10倍程度改善したお話をしたいと思います。 はじめに AppleシリコンのMacが発表されてから数年が経ちました。ココナラでも昨年から導入が進んでおります。新しく入社したメンバへはM1 MacBook Pro(最近だとM2)が標準で支給されるようになっており、現在はIntel MacとM1 Macが混在して利用されている状況です。 バックエンドの開発では、ローカルでの動作確認や単体テストはコンテナ内で実行できるようになっています。 Dockerパフォーマンス問題 M1 Macを導入したメンバから 単体テストが遅い 静的解析が遅い

Dockerコンテナの概要と利点 コンテナでぐぐると、「仮想サーバー技術がうんたらこんたら〜」と出てくるが、それは忘れていいというのから衝撃を受けた。笑 それから入る情報が多かったので、（正直意味不だった） 一言で、コンテナとは「互いに影響しない隔離された実行環境を提供する技術」 もっとシンプルに考えていい。難しく考えようとしていた →システムの実行環境を隔離した空間のこと 例）システムAとシステムBは、コンテナがあれば例えば、共通のフレームワークをアップデートしたりしても互い影響はない コンテナの特徴は、「独立」していること（ここで言う独立とは単体で完結していること） １台のサーバーにシステムが複数あっても競合しないこと コンテナを実現するソフトの代表が「Docker」 DockerはLinux上で動作するソフトで、Linuxに「Docker Engine」をインストールするとDocke

はじめに 以前、JupyterLab App で手軽にPython環境を構築する方法を記事にしました。 今回は、Docker と VSCode を使ったPython環境の構築を試します。 それぞれを用いる動機は次の通りです。 Docker: Macシステムと独立してPython環境を構築したい。複数の環境を使い分けたい。 VSCode: 優れたエディタや強力なデバッグ機能を使いたい。 インストール Docker 公式サイトから、Docker Desktop を入手します。M1 Mac の場合は、Mac with Apple chip からダウンロードします。 Rosetta2 (Intel用コードの変換ツール) をインストールします。[1] 下記コマンドをターミナルで実行すると、SLAに合意するか聞かれるので、Aを入力します。 Install of Rosetta 2 finished s