インフラ初心者がいきなり実務でKubernetesを使うことになったので、その学習記録✎ 流れとしては、 概念的なところを抑える 実際に手元で動かしてみる です！ また、すでにKubernetesについて書かれたわかりやすい記事がたくさんあるので、本記事はそれらをもとに自分の理解をまとめたものになります。 概念的なこと まずはこれで概要把握 まずは👇を読もう。（ありがたやありがたや...） 僕らは何故Kubernetesを使うのか Kubernetesというものが出てきた背景を、オンプレの時代からどういうふうに変わっていったかわかる KUbernetesの概要がわかる メリデメがわかる Argo CDの例などを用いてどういうふうに使われているのかイメージが付く Kubernetesとは ざっくりいうと、 サービスをコンテナ上で動かすようになったことで起こった、 複数のサーバ上で複数のコン
最初に お仕事で「Kubernetesはいいので、次のプロジェクトで使いたい」と言うと 「何がいいんですか？」とか「何ができるの？」とか聞かれてうまく答えれない事がまぁまぁあったので自分なりにKubernetesがなぜ生まれたのか、なんで使いたいのかと何ができるかをまとめてみた リソース調達の歴史から見るKubernetesが現在の地位につくまで リソース(アプリケーションを動かすためのサーバなど)調達の視点から、Kuberenetes誕生までを見ていきます。 物理サーバを調達する時代 原初のアプリケーション開発では、アプリケーションを開発してキャパシティを予測して、リソース見積もりを行い、サーバ購入を行っていました。 この方法では以下のような課題がありました。 リソースを用意するのに、数週間から数ヶ月かかる サーバを注文してから、到着するまでの時間もかかりました。 またその前のリソース見
こんにちは、サイオステクノロジー技術部 武井(Twitter:@noriyukitakei)です。タイトルが少々長いのですが、今回はこれからコンテナ、Docker、Kubernetesを始める人のための、入り口的なブログを書こうと思っております。 本記事の対象としては、コンテナとかDockerとかKubernetesって言葉は聞いたあるけど、なんとなくぼんやりとしたイメージを持っている人を想定しております。このブログを読んで頂くことで、少しでもそのイメージがクリアになればいいなと思っております。ちなみに、本ブログではコンテナ、Dockerの細かいオペレーションには触れません。 7回シリーズでお届けする予定で、今回は第1回目となります。 今回はこちら → その1：コンテナってなに？ その2：Dockerってなに？ その3：Dockerfileってなに？ その4：docker-composeっ
何かデータ分析を行わなければいけないとき、手軽に分析環境を用意したいというニーズがあります。 Jupyter Notebook上でnumpy、pandas、matplotlib、scikit-learnあたりが使えれば十分でしょうか。XGBoostやLightGBMといったライブラリも使えるようにしておきたいという人もいるかと思います。 一方、ローカルにいろいろなライブラリをインストールしていくと、次第に環境が汚れていってライブラリの衝突などが起こりやすくなってしまいます。 KaggleにはKernelという計算環境があり、そこには主要な機械学習ライブラリが予めインストールされています。データ分析をやっていく上で不自由はありません。今回はDockerとdocker-composeを使ってKaggle Kernelを手元に再現し、ポータブルな分析環境として使う方法を紹介します。 データ分析界
はじめに はじめまして! ecbeing新卒1年目のいかちゃんです。 今はecbeingのR&D部門で新規プロダクトチームの一員として、機能拡張や環境構築等を行っております。 R&D部門では日々新しい技術の情報交換や調査が行われており、非常に楽しく刺激的な毎日を送れております。 また、1年目の新人にもかかわらずバリッバリに開発を任されており、お仕事に対して強いやりがいも感じております！ さて、今私が担当しております新規プロダクトでは、Dockerを用いて実行環境を構築しております。 (正確にはAWS ECSを通じてDockerを用いております) Dockerについては学生時代に「ちょーっと聞いた事あるかなぁ…」程度の知識だったのですが、業務で使っておりますし何より めちゃくちゃ面白そう な技術なので…！ ここで1つDockerについてがっつり調べちゃおうという事で記事を作ってみました！ な
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
![Docker入門して機械学習環境構築 - karaage. [からあげ]](https://cdn-ak-scissors.b.st-hatena.com/image/square/7b11ffcf9f4021aa000a4e241f26e517441fe138/height=288;version=1;width=512/https%3A%2F%2Ffanyv88.com%3A443%2Fhttps%2Fcdn-ak.f.st-hatena.com%2Fimages%2Ffotolife%2Fk%2Fkaraage%2F20190516%2F20190516000848.png)
今日からはじめるDocker - コンテナー仮想化の必要性を理解して、まず開発環境に導入してみよう！ Dockerは、コンテナー仮想化ツールです。本稿では、サーバーサイドのアーキテクチャの歴史からDockerが生まれた流れや背景を説明し、PCの開発環境で実際にインストールしてDockerの動作を体験します。 エンジニアの方であれば、「コンテナー」や「Docker」といったキーワードを耳にしたことがあるかと思います。自分が関わっているシステムの開発や運用に活用できるかどうか検討している方もいるでしょう。 この記事の前半では、コンテナーやDockerとはそもそもどういったものかを概観していきます。後半では、PC（WindowsやMac）を使ってローカルでDockerを試していきます。 コンテナーとDockerを歴史から知る 仮想化前はすべて手作業だった サーバー仮想化技術の採用 パブリッククラ
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