先日機械学習界隈の方とDockerの話をした際、Makefileを使って機械学習環境の整備をしている人は実は少数派なんじゃないかと感じました。 機械学習で使うコマンドは引数が長く、とても覚えられるものじゃありません。暗記できていてもミスタイプしたり、tmux内とかだと折り返されて何書いてるかよくわからなくなりがち 。Ctrl＋Rとかで検索かけようとしても大体はdocker...から始まるのでタイプ数多くなりがち。 Makefile は、Docker のコマンドをいい感じにまとめやすく、jupyter notebook に使う長ったらしいコマンド jupyter notebook --port 8888 --ip="0.0.0.0" --allow-root なども簡略化できます。そういうわけで、全体的な生産性の向上に繋がると信じています。 今回紹介する Makefile は Docker
今話題のこれ。 kubernetes.io これに関しての日本語情報として、 @inductor が相当詳細に記事を書いてくれている。 blog.inductor.me blog.inductor.me にも関わらず、未だに完全に間違った解釈をしている人が多く観測される。記事をちゃんと読めば理解できるはずなのだけど、たぶんタイトルしか読んでいない。 タイトルしか読まないのであれば、あえて強めのタイトルにしておけば目にはつくかなと思い、改めて書いてみることとした。 Dockerは非推奨じゃないし、これからもバンバン使え まず @inductorが解説しているとおり、k8sを使っていない人には全く関係のない話なので、今まで通りDockerを使って良い。 が、もう一つ誤解を解いておきたいのが 自分の環境でDockerを使ってイメージ作成し、Kubernetesにデプロイしている人にも、今回の件は
こんにちは、サイオステクノロジー武井です。いよいよ佳境に入ってきた連載「世界一わかりみが深いコンテナ & Docker入門 」ですが、今回はDockerのネットワークです。 全7回シリーズでお届けする予定で、今回は第5回目となります。 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ってなに？ 今回はこちら → その5：Dockerのネットワークってどうなってるの？ その6：Dockerのファイルシステムってどうなってるの？ その7：実践！！Dockerでアプリケーション開発！！(執筆中) 今までDockerfileやdocker-composeでコンテナを作成した際、コンテナ間で通信できたり、コンテナから外部のネットワークへ通信できたりしましたが、今回はそのメカニズムについて説明します。 Docker
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サーバー仮想化を可能にした「ハイパーバイザー」という技術は、ITシステムの構築・運用に革命的な変化をもたらした。1台の物理サーバー上で複数のOSやアプリケーションを稼働可能にするハイパーバイザーは、パブリッククラウドの基盤技術として現在のITインフラに欠かせない存在となっている。その一方で、ハイパーバイザーとはタイプの異なる「コンテナ型仮想化」の技術が急速に発展し、注目を集めている。コンテナ型仮想化で現在主流となっているのがDockerであり、Dockerと連携して環境を管理するツールがKubernetesだ。今やコンテナ型仮想化の代名詞ともいえる、この2つのキーワードを今回は押さえよう。 今回採り上げるDockerとKubernetesは、現代のシステム仮想化の中心ともいうべきテクノロジーだ。 まずDockerだが、これはいわゆるコンテナ技術の1つで、現代ではコンテナといえばDocker
ライブラリの開発をするときに、現在のバージョンと開発中のバージョンの性能比較をすることがあります。同じ名前のライブラリが1つの環境に複数存在すると面倒なことになるのでDockerを使って環境を分けることにしました。そのときに使ったコマンドについて記録します。 Dockerの仕組みやインストール方法については触れません。 Ubuntu 16.04のコンテナのダウンロード Ubuntu 16.04を使うには docker pull ubuntu:16.04 とします。 Dockerイメージの実行 Dockerイメージを入手したら docker run -it ubuntu:16.04 /bin/bash を実行するとコンテナ上でシェルが実行されます。オプションの意味は以下の通りです。 -i: 標準入力を開いたままにする -t: 擬似ttyに接続する。 コンテナの実行中にCtrl+PとCtrl+
Mark Nagelberg Data science projects, tools, and research Menu and widgets
「Docker（ドッカー）」とは、非常に軽量なコンテナ型のアプリケーション実行環境である。dotCloud社（現Docker社）が開発し、2013年にオープンソースのプロジェクトとして公開された。ソフトウェアの高速な配布・実行や容易なイメージのカスタマイズ、導入運用の手軽さ、豊富なプレビルドイメージの提供などの理由により、当初はソフトウェアの開発やテスト段階における利用が多かったが、現在ではパブリッククラウドからオンプレミスシステムまで、さまざまなシーンで急速に普及しつつある。 軽量なコンテナ型の仮想化環境Docker 独立したアプリケーション実行環境といえば、PCのハードウェア全体を仮想化して、その上でOSやアプリケーションなどを動作させる仮想実行環境を真っ先に思い浮かべることが多いだろう。ハイパーバイザ型（Hyper-Vなど）やホスト型（VMware PlayerやWindows Vi
今年も残すところあと10日となりました。 Docker Advent Calendar 2015 22日目 山中です。 簡単に自己紹介 Advent Calendar 経由でお越しになった方もいらっしゃるかと思いますので簡単に自己紹介させて頂きます。 名前: 山中 悠 (@yuurelx) 経歴: -2009 バイトで検索エンジン開発＆自宅データセンター 2009-2014 株式会社HDE (Programmer/SE/PM/Infra. Engineer) 2015 株式会社ペロリ (DevOps Engineer) 2016- INGoT合同会社 (CTO), Reactive Inc. (Core Engineer) 登壇歴: Docker Meetup Tokyo #5 SCRIPTY #4 Sensu deep talks #1,#2 Fashion Tech meetu
こんにちは、吉岡(@yoshiokatsuneo)です。 Dockerはシンプルで軽量な仮想環境という特徴から急速に広まっており、paizaでも利用しています。ただし、発展が早いことから、断片的な情報や古い情報などもあります。そこで、ここでは今のDocker(Ver1.13: 2017/1/20更新)について、5分でわかるように簡単にまとめてみます。 目次 Dockerの特徴 コンテナと仮想マシンの違い Dockerの発展 Dockerの構成(5つの要素) Dockerの基本コマンド Dockerコマンド一覧 Dockerの仕組み 考え方 まとめ Dockerの特徴 Dockerは、Linux上のシンプルで軽量な仮想環境(コンテナ)で以下の特徴があります。 早い・軽い OSレベルの仮想化なので、起動は一瞬です。コンテナ間でイメージを共有できるので、コンテナの起動自体ではディスクは消費しませ
皆さんこんにちは お元気ですか。Kaggle Meetup面白かったです！またあいましょう。 今日はDockerを使った分析環境構築の話をしようと思います。 Dockerを使って何を作ろうかと思ったら、分析環境さっさと作りたい・・・ cudnn等の更新が面倒であることが思い浮かびました。 なんとなく、Dockerを使えば解消できるのではないかといったことを思いつき遊んでみました。 Dockerとは Dockerはコードやシステムライブラリ、システムで利用するのを実行するために 必要な全てが含まれているものをラップするソフトウェアらしい。 OS上で仮想環境を立ち上げ、ソフトウェアなどの実行ができます。 www.docker.com Dockerのメリット 公式サイトによれば、次のとおりです。 階層化されたファイルシステムから構築されるので、ディスクやイメージが効率的 DockerコンテナはL
Dockerは、コンテナーでアプリケーションを実行するために以下の機能を持ちます。 コンピューターリソースの隔離および制限 他のホスト、他のコンテナーとのネットワークの構成 ファイル／ディレクトリの世代と差分の管理 Dockerの特徴の1つとして、新しい独自技術はほとんど使っていないということがあります。コンテナー管理に必要となる既存のOSS（オープンソースソフトウェア）を組み合わせて、コマンドラインおよびREST APIで手軽かつ効率良くコンテナー管理ができるようになっていることが、Dockerが広く支持され、注目されている理由だと思います。 レッドハット、AWS、グーグルもDockerを採用 例えば、レッドハットのPaaS（Platform as a Service）であるOpenShiftの次期プラットフォームではDockerが採用されるようです。また、AWS（Amazon Web
こんにちは。普段はサーバーサイドJavaを書いている新卒プログラマの向井です。 弊社の社員総会の企画の一つとして社内のプロジェクト対抗で「ゲームAIバトル」を開催しました。 今回の記事では「ゲームAIバトル」を開催する上で利用した技術について紹介したいと思います。 社内向けイベントの企画のため、興味を持っていたが活用する機会がなかったGolangやDockerを活用する良い機会となりました。 ゲームルール 総会にはすべての職種の方が参加するため、ぱっと見で、誰でも状況が理解できるゲームがネタとしては良いと考えていました。そこで、誰も知っているであろう「ボンバーマン」をベースのターンベースなコイン集めゲームで対決を行いました。ルールは以下のとおりです。 フィールド内に落ちているコインを集め、指定ターン数で集めたコインの数で競う 爆弾で相手を攻撃でき、爆風をうけたAIは集めたコインの一部をフィ
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