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概要 この記事では、アプリケーションコンテナのランタイムであるDockerとrktについて、 2つの大まかな違いを説明し、Dockerとrktそれぞれを使用してコンテナの取得・作成・起動・破棄など基本的なコンテナ操作を実施してみます。 記事全体として「Dockerはある程度知ってるけど、それに比べてrktってどうなんだ?」というトーンで書いています。 Dockerとは 公式:https://www.docker.com/ Docker社が開発しているオープンソースのコンテナランタイムです。 コンテナ技術自体は決して新しくはないですが、その使いやすさからある種のコンテナブーム(?)を巻き起こしたともいえるかと思います。 詳しい情報は、ググれば良い記事が山ほど出てくるので割愛します。 rktとは 公式:https://coreos.com/rkt/docs/latest/ CoreOS社が開発
8080にアクセスするとJenkinsが出てくるヨ Dockerfileはどこ Dockerfile: https://github.com/dai7sec/texlive2015-jenkins/blob/master/Dockerfile リポジトリ: https://github.com/dai7sec/texlive2015-jenkins TODO Jenkinsが上がった時に自動でgithubプラグインをインストールするようにしたい つまりgithubを連携するときはプラグインをインストールしてね Dockerfile上では手をつけてあるように見えてうまくできてない イメージサイズが7.6Gくらいになってしまったのでなんとかしたい(なるの?) Dockerfileをビルドしたい ようこそ茨の道へ ようこそ 歓迎するけど、もてなしはしないゾ ビルドに使った環境 DigitalOc
Dockerとは コンテナベースのアプリケーションを仮想化したもの。軽量なVMの様に見えるがこれまでの(VirtualBoxなど)VMでは実現が難しい、不可能であったユースケースを解決してくれる。 ホストOSとリソースを共有するのでリソースの管理がVMより効率的 基本的に状態を持たないのでポータビリティが非常に高く、特定の環境に依存することがない 軽量なのでVMと比較し複数のインスタンスを実行することができる DockerHubなどのレジストリを利用することで既存のイメージをダウンロードして実行することができる コンテナとVM VM VMはハイパーバイザを通してホストOSに対してのシステムコールを解釈させるなどの必要がある それぞれのVMには全て独立したOS・アプリケーション・ライブラリが必要 コンテナ ホストのカーネルは実行されるコンテナと共有される(コンテナは常にホストと同じカーネルを
Re:VIEW で執筆する原稿を継続的インテグレーションしたかったので、以下の図のような仕組みを作りました。 ローカル執筆環境の前提条件 Docker 1.3以降がインストールされている Re:VIEW形式の原稿のフォルダがある Re:VIEWやLaTeXはDockerイメージのものを使うので、インストール不要です。 私はMac OS X 10.9とBoot2docker 1.4.1で動かしましたが、WindowsやLinuxでも動くのではないかと思います。 Re:VIEWをDockerで動かす vvakameさんがDocker Hubにイメージを公開してくれていますので、これを使います。 https://registry.hub.docker.com/u/vvakame/review/ dockerコマンドさえ使える状態であれば、以下のようにしてサンプル書籍 をコンパイルしてbook.p
どうも。最近ネタ切れ感が拭いきれない docker 初心者を抜け出せないかわはらです。 はじめに docker でコンテナ内であれこれしたデータの永続化したいな案件が発生したので調べて試した ついでに Amazon Linux で docker が使えるようなのでそっちで試した 参考 Share Directories via Volumes DockerのVOLUMEを調べてみた。 コンテナ型仮想環境におけるデータの永続化の必要性 小難しいタイトル↑だが自分は以下のように考えている。 データの永続化は出来たら嬉しい でも、そもそも破棄が前提の環境においてデータの保存は検討しない(保存しない) ログの類はコンテナをホストしている環境等(コンテナ以外の環境)に fluentd 等を使って流してそちらで保存する ということで、永続化に関してはコンテナ自身でどうこうではなく外部に保存というのがイ
昨年末に@domitryさんが書かれた記事でも話題になった、RubyのライブラリMikonとNyaplotで生成したグラフをipython notebookとして社内のGHEでも共有することを目標に、nbviewerをlocalのdocker上で立ててみました。 ちなみに、1/10のyokohama.rbでモクモクした成果です。 (今回は手元で検証したため、Macでdocker環境を構築しています。GHEでの検証までは行っていません) nbviewerとは 皆さん、ipython notebookはご存知でしょうか? ipython notebookは以下の特徴を持ちます。 対話的に書いたコードと実行結果が描画されて、それを保存できる markdownも書ける nbviewerを使えば、notebookが共有できる! Python,Ruby,Juliaが対応している Rubyの例ですがTo
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