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
Web開発の現場をはじめとして、Dockerが使われる機会が増えています。手軽に使えるDockerのテスト環境・開発環境を調達したい、と考えている方は多いでしょう。 Windowsでは「WSL2」の登場により、Docker環境を簡単に確保できるようになりました。この記事では、WSL2とは何かといった概要と、Windows+WSL2でDocker環境を用意する方法について紹介します。 WSLとは WSL(Windows Subsystem for Linux)は、Windows10・11に搭載されているLinuxの実行環境です。WSLを使うことによって、Windows上でLinuxを利用できるようになります。Linuxの開発環境・学習環境を構築するために、別のPCを用意する必要はありません。これまで通りWindowsを使いながら、1つのアプリのようにLinux環境を操作可能です。 またWin
(補足)dockerのプロセス dockerでコンテナを起動すると、コンテナ内で起動するプロセスはdockerdの子プロセスとして起動する コンテナ内で起動しているプロセスの確認 ここではhttpdとnginxのコンテナを起動している # docker ps CONTAINER ID IMAGE COMMAND CREATED STATUS PORTS NAMES 2007cce4b2b9 httpd:latest "httpd-foreground" 14 minutes ago Up 14 minutes 80/tcp httpd-test 9263f766a4ae nginx:latest "nginx -g 'daemon of…" 20 minutes ago Up 20 minutes 80/tcp nginx-test # docker top <コンテナID> UID PI
目次 1.はじめに 2.コーディング 3.コンテナ化 1. はじめに 友人に「PythonでAPIをサクッと作ってよ」と言われたのでシンプルなREST APIを作ってみた。 作ったものを渡すだけでなく作り方も教えて欲しいとのことなので、ここに記事として掲載する。少し手順書のような記載なため、初学者向けかもしれない。 Pythonと聞いて「Djangoでも使うか?」と思いつつも、よりサクッと感のあるフレームワークを探してみたところ FastAPIなるものがあり、今回はこれを採用してみた。 公式より引用 FastAPI は、Pythonの標準である型ヒントに基づいてPython 3.6 以降でAPI を構築するための、モダンで、高速(高パフォーマンス)な、Web フレームワークです。 FastAPI には Swagger UI と ReDoc の両スタイルのドキュメントを自動で生成してくれる機
はじめに 最近までコンテナは使うだけだった僕が2021年に真面目にコンテナ入門をしたので、どうやって入門し始めたか、結果今どうなったかを書いておこうと思います。 今となってはコンテナと1口に言ってもKubernetes Docker podman runcなどなど様々な難しい単語が飛びかっています。CloudNativeという単語もよく聞きますね。コンテナだけあってコンテナ界隈は海のように広いですね。 壮大なコンテナ界隈の海を僕がどうやって最初にチャレンジしてみたか参考に慣れば🙏 結論として入門した結果はこちらです。 コンテナ入門するきっかけ 2020年くらいまでの僕はDockerを使う程度の知識、namespaces(7)とcgroups(7)というLinuxカーネルの機能が使われているらしいということしか知りませんでした。Kubernetesも略し方や発音で時々話題になることを知って
はじめに Web開発といえばUNIXターミナルが使えるMacが便利だったが、ついに今年WSL2が正式リリースされた。これでようやくWindowsでまともなWeb開発環境を構築することが可能になって喜びもひとしお。 それどころか、WSL2, Windows Terminal, VS Codeと便利なツールがどんどんリリースされていてMacよりも便利といえる環境になってきたため、本格的にWindowsに乗り換えることにした。 環境構築をメモしていく。 WSL2とUbuntuのインストール 公式ドキュメント通り。 ディストリはUbuntuを選んだ。 Windows Terminal マイクロソフト純正。とても使いやすく、アップデートも精力的で今後も楽しみ。 Microsoft StoreからWindows Terminalをインストール 設定ファイルがJSONなのはエモいですね。 この辺で好きな
Deleted articles cannot be recovered. Draft of this article would be also deleted. Are you sure you want to delete this article? タイトル通りですが、1年目エンジニアのインフラのイの字も知らなかった私が1ヶ月半かけてKubernetesで環境構築するまでの失敗の軌跡です(そして環境構築できたのが奇跡)。 理想的にはこれを読めばインフラ初心者でもKubernetes(以下k8s)で環境構築できるところまで説明することですが、そういうわけでなく、環境構築の解説というより自分の失敗やつまづきポイント、役に立ったことをただただ書き連ねていきます。ただ他の初心者の方も同じようなところでつまづくこともあると思うので少しでもお役に立てたら嬉しいです。 バックエンド側で使った技術
コンテナ技術入門 - 仮想化との違いを知り、要素技術を触って学ぼう コンテナ技術を適切に活用するには、コンテナが「どうやって」動いているかを学びたいところ。はてなのエンジニアhayajo_77さんがコンテナの要素技術の勘所を解説します。 こんにちは。株式会社はてなでサーバー監視サービス「Mackerel」のSREを務めるhayajo_77( @hayajo )です。 さて、コンテナ技術はDockerの登場がきっかけとなり、本格的に活用が始まりました。現在はKubernetesを始めとするコンテナオーケストレーションツールや AWS, GCP, Azure などのクラウドサービスで提供されるコンテナマネジメントサービスを採用したサービス運用事例が数多く紹介されており、コンテナ技術は「理解する」フェイズから「利用する」フェイズに移ってきています。 コンテナそのものは上記のツールやサービスにより
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
Deleted articles cannot be recovered. Draft of this article would be also deleted. Are you sure you want to delete this article? @rana_kualuさんの2018年の最先端バックエンドエンジニアになろうという翻訳記事がとても興味深かったのですが、記事内で提示されているロードマップに関して微妙に違和感を感じる部分もありましたので、 記事に記載されているスキルは現場でどの程度必要なのか 記事に記載されていないが現場において重要なスキルは何か といった辺りを、自分なりの意見を交えてちょっと書き出してみました。 自分をエンジニアとして最先端だとは全く思っていないのですが、最近のバックエンドのトレンドに一応多少なりともきちんとキャッチアップしてるかなとは思うので、若い方
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? みなさん、こんにちは。Retty CTO の樽石です。 この記事は Retty Advent Calendar 25日目です。メリークリスマス。 昨日は @ttakeoka の『MFIにむけてRettyの取り組み』でした。 今年も残りわずかになりました。いかがお過ごしですか? Retty はこの 1 年でエンジニアがほぼ倍増しました。それによって、情報発信者が増え、Advent Calendar に参加出来るようになりました。みんな楽しそうにしていて、うれしいです。 Retty Inc. Advent Calendar 2016 - Q
こんにちは!サイバーエジェント アドテクスタジオ新卒の黒崎 (@kuro_m88) と申します。 Dynalystというチームに配属され、一人前のサーバサイドエンジニアになるべく修行をしています(`・ω・´)最近はScalaを書くことが多くて、Sparkで大量のログを集計するバッチの開発をしています。ほぼ100%AWSで構成されているプロダクトなので業務でネットワークの運用もしませんし、構成の事を意識する事はあまりありません。 そんな中でネットワークの事が知りたくなったのは、広告の配信に関わる開発をしてみて、広告の配信の仕組み自体も技術的にめちゃくちゃ面白いんですが、それと同時に自分たちのサーバから広告が表示される端末までの間がどうなってるのか気になってしまったのがきっかけです。学んでいくにはやはり手を動かすのが一番ですよねo(((^^)))o
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