この記事は@yugui氏の書いた至高のDockerイメージ生成を求めてに感謝しつつ、記事が投稿された当時には無かったさまざまな事情を組み込んで再度まとめたものである。 良いDockerイメージ 良いDockerイメージとは何だろうか。Dockerの利点は次のようなものだから、それを活かすイメージが良いものであるに違いない。 ビルドしたイメージはどこでも動く 適切にインストールされ、設定されたアプリケーションをそのままどこにでも持っていける。 コンテナ同士が干渉し合うことはないので、任意のイメージを互いに配慮することなく柔軟に配備し実行できる 必要のないサービスがコンテナ内で走っていないので、セキュリティの向上に資する イメージの転送が効率的である ベースイメージ部分は一度送ればいちいち再転送する必要がないので、ベースイメージを共有する複数のイメージを効率的に転送できる 標準のレジストリAP
スタートアップのためのコンテナ入門 – 導入編 | Amazon Web Services
AWS Startup ブログ スタートアップのためのコンテナ入門 – 導入編 こんにちは、スタートアップ ソリューションアーキテクトの松田 (@mats16k) です。 今回はコンテナのお話です。今日、多くのスタートアップのお客様が本番環境でコンテナを採用し、ビジネスに活かしております。その一方で、「そろそろコンテナやった方がいいか？」「なんとなく使い始めたけれどこれでいいのか？」「コンテナ自体は分かったけど、サービスでの利用に踏み切れていない」といったご相談も数多く頂いております。 本記事ではコンテナ技術のサービス利用を検討されている方向けに、AWS 上でどうコンテナ化を進めていけばいいのかをお話致します。 目次 コンテナとは コンテナオーケストレーション コンテナ利用時・検討時によくある誤解 コンテナへの移行ステップ コンテナとは まずはじめに改めてコンテナ技術についての復習です。
入門 Docker¶ About¶ Dockerの入門からプロダクションで活用するプラクティスについてのドキュメントです。 プロダクションへ導入するために必要なDockerの概要から設計までをなるべく最短経路で学ぶことが目的です。 想定する読者層¶ WebAPIのようなサーバーサイドのプログラミングをしたことがある Dockerをこれからプロダクション環境へ導入してみたいと考えている初学者 Version¶ Docker 26.1.3 必要な環境¶ Docker Hub のアカウント Docker公式レジストリ Play with Docker DockerをWeb上で動かせる環境 Play with Dockerを起動するのに前述のDockerHubアカウントが必要 Docker for Mac(Windows)の場合VMが間に挟まり挙動が異なるため、こちらを使用することを推奨 参考¶
本を買いました 昨日のKubernetesエントリーが好評なので続きます。 早速本を買ってきました。一応記念写真を冒頭に置きました。 本全体の感想 頑張って半日で読みたい部分は読み終えました。この本は前半をしっかり読んで、後半はつまむ程度で十分です。後半については、GCPとIBM Cloudと、Redhat OpenShiftにおけるKubernetesの扱いの紹介でした。特にOpenShiftの量が多く今のところ私には不要なので見ていません。 AWSやAzureの記載がないというのも面白いところです。ただ基本的にはGCPの記載を見ておけばどのクラウドでも様子はわかるでしょう。 OpenShiftについてはちょっと毛色が違う話です。これはコンテナを使った企業の統合基盤を構築するミドルウェアです。オンプレにも構築でき、パブリッククラウドの仮想サーバー、VMwareの仮想基盤上にも構築できます
追記 2016年2月: 以下は2015年5月時点の情報です。いずれ更新または新規投稿するかもしれませんが、本記事の情報(概念的な部分はともかく特にデモ)は古い可能性がありますのでご了承ください。 2016年8月: Docker1.12のSwarm modeの記事を書きました はじめに 先日ちょうどDockerのオフィシャルなオンラインMeetupでMachine/Compose/Swarmの話をしていたので、今更ながらキャッチアップついでにまとめてみました。 初心者向けに概要を掴む程度の内容の投稿です。 なお、日本時間だと深夜1時でしたので参加された方は少ないかもしれませんが動画が公開されています。 Machine Swarm Compose DockerのMeetup自体は毎週行われており、Docker社のブログにまとめが載るのでチェックしておくと良いかもしれません。 次回(5/19)は
Dockerでコンテナを起動する際に、次のようにcpu-sharesとmemory-limitを指定することができます。 # docker run -c 256 -m 512m hogehogeこれは内部的にはcgroupsを使っていますが、RHEL7のDockerでは、systemdと連携してcgroupsの制御を行っています。この辺りの解説です。cgroupsそのもの説明は下記を参照下さい。 ・Control Groups (cgroups) コンテナから生成されるUnit まず、テスト用にContOS6のコンテナを起動して、中でtopコマンドでも実行しておきます。 # docker run -it -c 256 -m 512m centos /bin/bash bash-4.1# top別の端末からログインして、コンテナIDを確認します。 # docker ps CONTAINER
Dockerってなんじゃ？（Supervisorで複数のサービス起動）
Dockerネタです。 前回の記事で、DockerでSSHサーバとして起動しましたが、通常いろいろなサービスを起動したコンテナを使うことの方が多いと思います。 Dockerでは起動時に1つのCMDしか指定できないようで、前回のやり方では1つのサービスしか起動できません。 このような場合は、Supervisorを利用するといいようです。 たとえば、sshdとhttpdをサービス起動したコンテナの場合、コンテナ内のsupervisordがsshdとhttpdを管理し、dockerがsupervisordを使ってサービス起動するというイメージです。 それでは早速試してみます。 コンテナは前回と同じcentosをつかいます。 コンテナの起動 コンテナを立ちあげてコンソールにアクセスします。 # docker run -t -i centos /bin/bash sshとhttpdのインストール コ
概要 Datadog というモニタリングサービスを利用して Docker コンテナの CPU やメモリなどのメトリクス収集・監視とコンテナの死活監視をするという話。 Datadog を使うメリット Docker をどうモニタリングすべきかのモデルとなる Datadog のエージェントは、 Docker が依存する Linux の "namespace" と "cgroup" が提供するメトリクスを 15 秒ごとに収集することでモニタリングを行っている。また Docker コンテナをどうモニタリングするか・どうメトリクスを収集するか・どんなメトリクスがあるかを学ばさせてもらっている。 参考: "How Docker monitoring works" Monitor Docker with Datadog - Datadog Blog コンテナへ自動でタグ付け Datadog は Docke
本記事はDocker Advent Calendar 2014の1日目の記事です． Dockerによるコンテナ化はリソース隔離として素晴らしい技術である．しかし，通常は1つのコンテナに全ての機能を詰め込むようなことはしない．マイクロサービス的にコンテナごとに役割を分け，それらを接続し，協調させ，全体として1つのサービスを作り上げるのが通常の使い方になっている． コンテナ同士の接続と言っても，シングルホスト内ではどうするのか，マルチホストになったときにどうするのかなど様々なパターンが考えられる．Dockerが注目された2014年だけでも，とても多くの手法や考え方が登場している． 僕の観測範囲で全てを追いきれているかは分からないが，現状見られるDockerコンテナの接続パターンを実例と共にまとめておく． なお今回利用するコードは全て以下のレポジトリをcloneして自分で試せるようになっている．
etcd + docker で簡単にリモートコンテナに接続しよう Docker 盛り上がってますね。 色々使ってみるとこんなこと思うことありませんか？ NAT じゃなきゃ楽なのに 他ホストの Docker と Link できたら楽なのに そうです。色々使ってみるとネットワーク周りをどうするか？という問題にぶつかります。 導入、運用を考えてる方々は多くの場合、この問題に取り組まないといけなくなると思います。 では問題をおさらいしてみましょう Docker のネットワークの問題 Docker はポータビリティを上げるため他コンテナに IP, Port 番号などを教える機能を提供しています。 Link 機能です。 $ sudo docker run -d --name redis crosbymichael/redis $ sudo docker run -t -i --link redis:d
日々の出来事、メンバーの働く様子や声、未来への想いなど、Supershipの“BE SUPER”なストーリーをシェアしています。
Photo by Sam MacCutchan どうも後藤です！ もう10年以上になるでしょうか･･･ とにかくなんでもかんでも仮想化すればよいというこの風潮。paizaでも仮想化技術は大活躍中。インフラは仮想化技術の上に構築されているし、もちろんコードの評価環境だってばりばりの仮想環境上です。仮想環境ばっちこーい！ いったいいつからこんな流れになったんでしょう？どこに基準を求めるかでだいぶかわりますけれども、執筆現在から考えると、こうした流れには35年くらいの歴史があります。使われる仮想化技術は時代とともにかわってきました。だいたいどの時代にも流行ってものがありました。 最近（2014年ごろ）の流行とえば、インフラの一番下にハイパーバイザを入れて、その上でDockerを動かして、管理にはChefやPuppetを使うといったものです。数年経てば状況は変わるでしょうけれども、とにかく楽をした
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