Googleは、Dockerコンテナをサーバレスで実行するサービス「Cloud Run」の新機能として、非同期処理などを可能にする「CPU allocation on Cloud Run」機能をプレビューとして発表しました。 非同期処理などが難しかったCloud Run サーバレスコンピューティングでは一般に、何らかのイベントやリクエストをトリガーにインスタンスが起動し、処理が終わるとインスタンスが終了します。 Google CloudのCloud Runではこうした処理をDockerコンテナで実現するサービスです。HTTPやgRPCなどによるリクエストによってあらかじめ用意されていたDockerコンテナが起動し、レスポンスを返したところでDockerコンテナが終了してCPUの割り当てが解放されるようになっています。 そのため、Cloud Runでは処理を非同期にしてレスポンスを先に返し、
社内向けのドキュメントと兼用したので、前提とかメンバー向けの解説が含まれているので、前後のパフォーマンスの変化だけを見たい人は、下の方のグラフ画像までスクロールしてください。 gravitonインスタンスを活用するモチベーション ワークロードによる相性はあるが、特にマルチスレッド性能で既存のインスタンスより性能向上が見られる上にコストが安いため、うまくフィットすれば性能改善とコスト削減の双方でメリットがある。 また、周辺ハードウェアもアップデートされているため、エフェメラルストレージ付きのインスタンスのストレージサイズが増えているなどのメリットもある。 特に現時点ではr6gdインスタンスが利用したかった。 gravitonインスタンスを利用するためarm64アーキテクチャへの対応 gravitonインスタンスはarm64 (aarch64) アーキテクチャのCPUのため、既存のx86_64
Apple M1チップ対応「Docker Desktop」、x86用のコンテナイメージのビルドと実行も可能。Docker社が説明 Docker社は、現在テクニカルプレビューとして提供されているApple M1チップ対応の「Docker Desktop for Mac」がマルチCPUアーキテクチャ対応として開発されており、ARM用コンテナイメージに対応するだけでなく、x86用コンテナイメージのビルドと実行にも対応することを「Download and Try the Tech Preview of Docker Desktop for M1」で説明しました。 「Download and Try the Tech Preview of Docker Desktop for M1」から引用します。 The new Docker Desktop on M1 is no exception; you
フォトグラメトリとは？ 最近，このような動画がバズっていました． 鎌倉、銭洗弁天をまるごとVR化！ 建築デジタルアーカイブの試み。 リプ欄からVR体験可能です。#Photogrammety pic.twitter.com/Qsf3ZwjQDM — 龍 lilea (@lileaLab) May 21, 2019 鎌倉の銭洗弁天という場所を"フォトグラメトリ"という技術を用いて作られたようです． フォトグラメトリとは、物体を様々な方向から撮影した写真をコンピューターで解析し、3Dモデルを立ち上げる技術です。 フィギュアのような小さなものから、建築や都市といった大きなものまで3Dモデルにすることができます。 引用：フォトグラメトリ入門 撮影方法～3Dモデル作成 ざっくりというと，写真から3Dモデルを生成する技術です． 最近，私がxRTech Tokyoに参加し，そういや，3か月前くらいにOSS
$ cat docker-compose.yaml version: '2' services: etcd: cpu_shares: 102.4 entrypoint: /usr/local/bin/etcd -data-dir /var/etcd/data -listen-client-urls http://127.0.0.1:2379,http://127.0.0.1:4001 -advertise-client-urls http://127.0.0.1:2379,http://127.0.0.1:4001 -initial-cluster-token skydns-etcd image: gcr.io/google_containers/etcd-amd64:2.2.1 mem_limit: 524288000b healthz: command: -cmd=nslookup k
前回はLinuxの namespace(名前空間) についてCプログラムやツールを使っていろいろと確認できましたので、今回は cgroups についても調べます。 Linuxカーネル Docker関連 namespaceのメモ namespaceは生成したプロセスに対してリソース体系を割り当てる(隔離空間を作る)のに対して、cgroupsは指定したプロセスのグループに対してリソース制限をかけます。似ているようで全然別の機能ですね。 環境 * CentOS 7.2 (kernel-3.10.0-327.4.5.el7.x86_64) * Ubuntu 14.04 (3.13.0-77-generic) * Docker 1.9.1 cgroups Control Groups provide a mechanism for aggregating/partitioning sets of t
前回の ブログ記事 では、Kubernetesの話と、 ThoughtSpot がKubernetesを開発インフラのニーズに合わせてどのように取り入れたかをご紹介しました。今回はその続報として、最近の興味深いデバッグ経験について少々駆け足になりますがお話ししていきます。本記事も「コンテナ化と仮想化はノットイコールである」という事実に基づいており、たとえcgroupの上限がどれも高くない値に設定されホストマシンで十分な演算能力が利用できるとしても、コンテナ化されたプロセス同士がリソースの競合を起こす場合があることを示したいと思います。 ThoughtSpotでは内部のKubernetesクラスタで 多数のCI/CDや開発関連のワークフロー を稼働させており、ある1点を除いては全てが順調でした。唯一問題だったのは、ドッカー化された製品コピーを起動すると、パフォーマンスが期待を極端に下回るレベ
数字的には節目となるJava10が公開され、Java界隈は久々の春を満喫しつつ、これから始まるアップデートレースに戦々恐々としていると思います。 Java10の新規フィーチャーはいろいろなブログで紹介されていますが、個人的に気になっていたDocker対応について、少し調べてみました。 Java10のリリースノート : http://www.oracle.com/technetwork/java/javase/10-relnote-issues-4108729.html Dockerについては３つほど対応が書いてありますが、気になるのがこちらです。 Improve docker container detection and resource configuration usage The following changes have been introduced in JDK 10 t
どうも僕です。タイトルどおりです。 Dockerコンテナのメトリクス監視してますか？？？ 本番環境ならDataDogとかそのへんで監視していてもローカル環境のやつ確認してないこと多くないですか？ ※ 僕はしてないです。dd-agentローカルにも入れれば終わりじゃんって話なんですが、なんかあれじゃないですか。。。 監視してなかったお陰で、高負荷時に突然死する原因を調査したい場合に、無事頭を抱えました。(原因はメモリ枯渇してた) そこで、コンテナ名, コンテナID, CPU, MEM, NET RX/TX, IO R/W, PIDS 情報が見れたらいいのになーを調べてたらさくっと見れることに気づいたので記事にまとめておきます。 やりたかったのはこういうやつです。 本家の付随機能を利用する コンテナのリソース使用状況をライブで流し続ける 使い方
（当日はesaのプレゼンテーションモードで発表しました） （文字起こししてもらえました ちゃんと復旧できる、GitLabのバックアップ運用方法 – GitLab meetup #01レポート - pixiv inside） 自己紹介 各種SNSをcatatsuyでやっている かたついと呼ばれることが多い 会社のアドベントカレンダーで GitLabの運用方法をドーンと公開！！ - pixiv inside http://inside.pixiv.net/entry/2016/12/17/100000 を書きました ピクシブ株式会社で開発基盤チームと広告チームの兼任 pixivの改善が主な業務 単著『pixivエンジニアが教えるプログラミング入門（星海社新書） ピクシブ社内の非エンジニア向けのプログラミング研修の書籍化 pixiv社内ISUCONやISUCON6本選の問題作成 GitLabとは
運用監視に必要な知識はOS、コマンド、そしてプログラミング～ゼロからの運用監視設計（後編）。July Tech Festa 2016 運用監視の自動化は、複雑化するアプリケーションやサービスに対して効率的かつ確実な運用監視を実現する上で、またコスト削減の意味でも重要な要素になってきています。しかし運用監視の自動化は、どのように考えて実現していけばいいのでしょうか。 （本記事は「正しく運用されているかを評価するのが監視である～ゼロからの運用監視設計（前編）。July Tech Festa 2016」の続きです。） ゼロからの監視設計 ひとつはサービスレベルの定義、もうひとつは非機能要件としてのシステム監視ですね。こういうことは以外と職場でも学校でも教えてくれなかったことです。 なぜかというと、だいたい担当部署によってみているレイヤが違うわけです。物理層を見ているところ、ネットワーク層、あるい
https://www.youtube.com/watch?v=r7qN8QwGv2w 1 comment | 0 points | by WazanovaNews ■ comment by Jshiike | 約6時間前 MesosConのキーノートスピーチを紹介します。 まずは、Apache MesosのProgram Chairを務めるTwitterのBenjamin Hindmanが、Mesosの目指す立ち位置について、 現代において「他のコンピュータ」と形容すると、データセンターを指すケースが多い。 アプリを動かすコンピュータという見地からは、PC / タブレット / スマホ / サーバにOSがあるように、データセンターにもOSが必要。 Mesosは、データセンターのOSである。つまり、分散システムにおけるkernelの役割を担う。 そのエコシステムの広がりは、 Mesosとつ
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