20190526のdockerに関する記事は13件です。

投稿日：2019-05-26T23:57:50+09:00

MySQLレプリケーション遅延と不整合を体験してみよう

本稿ではDockerを使って、MySQLのレプリケーションを手軽に試すことができる環境を構築します。そしてレプリケーション遅延と不整合を実際に起こしてみて、どのような状態になるかを確認していきます。

具体的にはSHOW SLAVE STATUSクエリの下記の値を確認することで、レプリケーションの状態がどうなっているかを見ていきます。

Slave_IO_Running、Slave_SQL_Running

Last_Error

Seconds_Behind_Master

ここ数年でクラウドサービスのフルマネージドデータベースが主流になってきており、そこでは特にレプリケーションの知識が無くても簡単にレプリカを作成することができます。手動でMySQLレプリケーションを構築しなければいけない機会は減ってきているかもしれません。しかし裏側で動いている仕組みを知っておくと、何かの役に立つかもしれません。

たとえば AWS RDS 公式ドキュメントでも、AWS 外部のデータベースにデータを移行する手段としてレプリケーションが紹介されています。
参考: Aurora と MySQL との間、または Aurora と別の Aurora DB クラスターとの間のレプリケーション - Amazon Aurora

また一方で、Dockerを使うことによって、MySQLレプリケーションの検証環境を構築するのも非常に楽になりました。実際にレプリケーション遅延も簡単に体験することができます。

環境

Windows 10 Pro 1809 Windows Subsystem for Linux (Bash on windows) Ubuntu 16.04.4 LTS

たぶんMacでも同じです

Docker version 18.09.1

docker-compose version 1.18.0

前提知識

MySQLで簡単なCLUDのSQLが書けること

MySQLレプリケーションの基本について理解していること

具体的には、下記用語についてなんとなくでも良いので理解していること

マスター(Master)サーバ

スレーブ(Slave)サーバ

バイナリログ(binlog)

MySQL :: MySQL 5.6 リファレンスマニュアル :: 5.2.4 バイナリログ

本稿ではDockerを利用しますが、環境構築に利用するだけのため特に知識は無くても使えると思います。

1: レプリケーション構成MySQLを構築してみる

作業用に適当なディレクトリを作成します。
$ mkdir mysql-repl-sample && cd $_
単一構成MySQLの構築

まずはレプリケーションを貼る前に、1台だけのMySQLを構築します。

Dockerfile-masterというファイルを作成します。後にSlave用のDockerfileも作成するため、名前を分けておきます。
Dockerfile-master
FROM mysql:5.6
ADD ./mysql-master.cnf /etc/mysql/my.cnf
RUN chmod 644 /etc/mysql/my.cnf
mysql-master.cnfというファイルを作成します。こちらもmy.cnfですが、Slave用のファイルと区別できる名前にしています。
mysql-master.cnf
[mysqld]
log-bin
server-id=1
設定について詳しくは下記を参照してください。
MySQL :: MySQL 5.6 リファレンスマニュアル :: 5.2.4.2 バイナリログ形式の設定

次に、Dockerfileとmy.cnfを使ってMySQLを起動するための、docker-compose.ymlを作成します。
docker-compose.yml
version: '2'
services:
  db-master:
    build:
      context: "./"
      dockerfile: "Dockerfile-master"
    ports:
      - "13306:3306"
    volumes:
      - mysql-master-data:/var/lib/mysql
    environment:
      MYSQL_ALLOW_EMPTY_PASSWORD: 1
volumes:
  mysql-master-data:
ファイルを作成し終えたら、下記コマンドでMySQLを起動できます。
$ docker-compose up -d
13306ポートを開けているため、下記コマンドで接続できます。
$ mysql -u root -h 127.0.0.1 -P 13306
接続できたら成功です。

2台のMySQLを構築

先程と同様に、Slave用のDockerfileとmy.cnfを作成します。
Dockerfile-slave
FROM mysql:5.6
ADD ./mysql-slave.cnf /etc/mysql/my.cnf
RUN chmod 644 /etc/mysql/my.cnf
mysql-slave.cnf
[mysqld]
server-id=2
docker-compose.ymlは、下記のように書き換えます。
docker-compose.yml
version: '2'
services:
  db-master:
    build:
      context: "./"
      dockerfile: "Dockerfile-master"
    ports:
      - "13306:3306"
    volumes:
      - mysql-master-data:/var/lib/mysql
    environment:
      MYSQL_ALLOW_EMPTY_PASSWORD: 1
  db-slave:
    build:
      context: "./"
      dockerfile: "Dockerfile-slave"
    ports:
      - '23306:3306'
    volumes:
      - mysql-slave-data:/var/lib/mysql
    environment:
      MYSQL_ALLOW_EMPTY_PASSWORD: 1
volumes:
  mysql-master-data:
  mysql-slave-data:
Masterは13306、Slaveは23306ポートに設定しています。これは覚えておいてください。

ファイルを作成したら、下記コマンドでDockerコンテナを作り直します。
$ docker-compose down
$ docker-compose up -d
レプリケーションの開始

Master(13306ポート)に接続し、binlogの状態を確認します。
$ mysql -u root -h 127.0.0.1 -P 13306 -e "SHOW MASTER STATUS\G"
この時の「File」と「Position」の値をメモしておきます。

続いて Slave(23306ポート) に接続し、下記CHANGE MASTERとSTART SLAVEというクエリを実行します。
$ mysql -u root -h 127.0.0.1 -P 23306

> CHANGE MASTER TO
    MASTER_HOST='db-master',
    MASTER_PORT=3306,
    MASTER_USER='root',
    MASTER_PASSWORD='',
    MASTER_LOG_FILE='<MasterLogFile>',
    MASTER_LOG_POS=<MasterLogPosition>;

> START SLAVE;

> SHOW SLAVE STATUS\G
<MasterLogFile>と<MasterLogPosition>には、先ほどSHOW MASTER STATUSでメモした値を入れてください。

Slave(23306ポート)に接続し、Slave_IO_RunningとSlave_SQL_RunningがともにYesになっていることを確認できたら、レプリケーション成功です。
$ mysql -u root -h 127.0.0.1 -P 23306 -e "SHOW SLAVE STATUS\G" | grep Running: 
             Slave_IO_Running: Yes
            Slave_SQL_Running: Yes
レプリケーションを使ってデータを2台のMySQLに反映させる

Master(13306ポート)に接続し、適当なデータを入れてみます。
$ mysql -u root -h 127.0.0.1 -P 13306
> CREATE DATABASE sushi_ya;
> USE sushi_ya;

> CREATE TABLE sushi(
    id   INT PRIMARY KEY AUTO_INCREMENT,
    name VARCHAR(20),
    INDEX(id)
);

> INSERT into sushi_ya.sushi (name) VALUES ('maguro');
> INSERT into sushi_ya.sushi (name) VALUES ('tamago');
つづいて Slave(23306ポート)に接続し、データを確認してみましょう。
$ mysql -u root -h 127.0.0.1 -P 23306 -e "SELECT * FROM sushi_ya.sushi;" 
+----+--------+ 
| id | name   |
+----+--------+
|  1 | maguro | 
|  2 | tamago |
+----+--------+
SlaveにはINSERTクエリを実行していません。しかし、MasterにINSERTしたデータがSlaveにも入っていることを確認できました。これがレプリケーションです。

2: レプリケーション不整合を起こして、修復してみる

レプリケーション構成においてはデータの不整合が起きないようにするために、Masterに更新系クエリが実行される事が想定されています。Slaveにはロックをかけておいて更新を防ぐ事もあります。しかし何らかの理由でMasterとSlaveのデータに不整合が起きてしまった場合、レプリケーションが反映できず止まってしまう事があります。

実際にやってみましょう。

MasterとSlaveに同じIDで異なるデータを入れて、レプリケーションを止める

Slave(23306ポート)に直接、id=100のデータを追記してみます。
$ mysql -u root -h 127.0.0.1 -P 23306 -e "INSERT into sushi_ya.sushi (id, name) VALUES (100, 'ika');"
当然Slaveには追加されますが、Masterには反映されていません。
$ mysql -u root -h 127.0.0.1 -P 13306 -e "SELECT * FROM sushi_ya.sushi WHERE id = 100;" # Master
$ mysql -u root -h 127.0.0.1 -P 23306 -e "SELECT * FROM sushi_ya.sushi WHERE id = 100;" # Slave 
+-----+------+ 
| id  | name |
+-----+------+
| 100 | ika  |
+-----+------+
ここで Master(13306ポート)にもid=100を追加すると、どうなるでしょうか？
$ mysql -u root -h 127.0.0.1 -P 13306 -e "INSERT into sushi_ya.sushi (id, name) VALUES (100, 'tako');"
MasterとSlaveの様子を見てみます。
$ mysql -u root -h 127.0.0.1 -P 13306 -e "SELECT * FROM sushi_ya.sushi WHERE id = 100;" # Master 
+-----+------+ 
| id  | name |
+-----+------+
| 100 | tako |
+-----+------+
$ mysql -u root -h 127.0.0.1 -P 23306 -e "SELECT * FROM sushi_ya.sushi WHERE id = 100;" # Slave 
+-----+------+ 
| id  | name |
+-----+------+
| 100 | ika  |
+-----+------+
id=100なのに、異なるデータが入ってしまっており、データの不整合が起きています。

このときレプリケーションは止まってしまっています。
Master(13306ポート)にid=101のデータを追加しても、Slaveには反映されません。
$ mysql -u root -h 127.0.0.1 -P 13306 -e "INSERT into sushi_ya.sushi (id, name) VALUES (101, 'ebi');" # Master
$ mysql -u root -h 127.0.0.1 -P 13306 -e "SELECT * FROM sushi_ya.sushi WHERE id = 101;" # Master
$ mysql -u root -h 127.0.0.1 -P 23306 -e "SELECT * FROM sushi_ya.sushi WHERE id = 101;" # Slave
SHOW SLAVE STATUSを確認します。
$ mysql -u root -h 127.0.0.1 -P 23306 -e "SHOW SLAVE STATUS\G" | grep Last_Error 
                   Last_Error: Could not execute Write_rows event on table sushi_ya.sushi; Duplicate entry '100' for key 'PRIMARY', Error_code: 1062; handler error HA_ERR_FOUND_DUPP_KEY; the event's master log f4e6386f510a-bin.000001, end_log_pos 1351
id=100のデータを反映させようとした時のDuplicate entryのエラーでレプリケーションが止まっています。
$ mysql -u root -h 127.0.0.1 -P 23306 -e "SHOW SLAVE STATUS\G" | grep Running: 
             Slave_IO_Running: Yes
            Slave_SQL_Running: No
Slave_SQL_Running: Noになっているのが確認できます。

レプリケーションの再開

止まってしまったレプリケーションを再開するには、下記の方法があります

エラーになっているクエリをスキップする (Slaveを採択)

エラーを直してbinlogを通す (Masterを採択)

今回は、エラーを修正する方法を紹介します。

Slave(23306ポート)に入ってしまったid=100の不正なデータを削除し、Masterにあるid=100を反映できるようにします。そしｔSTART SLAVEでレプリケーションを再開します。
$ mysql -u root -h 127.0.0.1 -P 23306 -e "DELETE FROM sushi_ya.sushi WHERE id = 100;"
$ mysql -u root -h 127.0.0.1 -P 23306 -e "START SLAVE;"
エラーが解消され、レプリケーションが再開され、SHOW SLAVE STATUSもSlave_SQL_Running: Yesになります。
$ mysql -u root -h 127.0.0.1 -P 23306 -e "SHOW SLAVE STATUS\G" | grep Last_Error 
                   Last_Error:
$ mysql -u root -h 127.0.0.1 -P 23306 -e "SHOW SLAVE STATUS\G" | grep Running: 
             Slave_IO_Running: Yes
            Slave_SQL_Running: Yes
レプリケーションが止まっていた後のid=101のデータも、全て入っているのが確認できます。
$ mysql -u root -h 127.0.0.1 -P 23306 -e "SELECT * FROM sushi_ya.sushi;" 
+-----+--------+ 
| id  | name   |
+-----+--------+
|   1 | maguro |
|   2 | tamago |
| 100 | tako   |
| 101 | ebi    | 
+-----+--------+
今回とは逆にSlaveを採択する場合は、SET GLOBAL sql_slave_skip_counter = 1というクエリを実行しMasterのbinlogをスキップします。
MySQL :: MySQL 5.6 リファレンスマニュアル :: 13.4.2.4 SET GLOBAL sql_slave_skip_counter 構文

3: レプリケーション遅延を体験する

Masterに対して非常に重いクエリが実行されたりすると、レプリケーションに遅延が発生し「Masterのクエリが完了してからSlaveに反映されるまでの間、MasterにはレコードがあるのにSlaveには無い状態」になってしまいます。Slaveに参照系のクエリを投げて負荷分散している場合、更新したはずのデータが取得できず不具合を起こしてしまうことがあります。

実際にレプリケーション遅延を起こしてみましょう。

しかし今回の検証用のたった数件のデータベースでは、どんなクエリも一瞬で返ってきてしまうと思います。そこでここではSLEEP関数を使って「30秒かかる超遅いINSERTクエリ」を擬似的に発生させます。

まず準備として、Masterのバイナリログの形式をステートメントベースに変更しておきます。
$ mysql -u root -h 127.0.0.1 -P 13306 -e "SET GLOBAL binlog_format = 'STATEMENT';"
SHOW VARIABLESで確認できます。
$ mysql -u root -h 127.0.0.1 -P 13306 -e "SHOW VARIABLES LIKE 'binlog_format'\G"; 
*************************** 1. row *************************** 
Variable_name: binlog_format
        Value: STATEMENT
これは本稿においてはSLEEP関数を使ってレプリケーション遅延を発生させるためだけの設定であり、本質とは関係ありません。詳細は下記を確認してください。
MySQL :: MySQL 5.6 リファレンスマニュアル :: 5.2.4.2 バイナリログ形式の設定

これから1分間で、下記の順番でオペレーションをします。

Masterに「30秒かかるINSERT文」を実行する

30秒待つ

Slaveに反映されるまでの30秒間に、下記を確認する

Masterにデータが入っていること

Slaveにデータが入っていないこと

SHOW SLAVE STATUSでSeconds_Behind_Masterの値が1以上になること

時間が限られているので、何が起きるか事前に頭に入れて準備した上で実行してみてください。

まずMaster(13306ポート)に「30秒かかるクエリ」を実行します。
$ mysql -u root -h 127.0.0.1 -P 13306 -e "INSERT into sushi_ya.sushi (name) VALUES (CONCAT('wasabi', SLEEP(30)));" # 30秒待つ
MasterへのINSERTに30秒かかるのを待ったら、Slaveに反映される30秒の間に、下記クエリを実行してみましょう。
$ mysql -u root -h 127.0.0.1 -P 13306 -e "SELECT * FROM sushi_ya.sushi;" # Master
$ mysql -u root -h 127.0.0.1 -P 23306 -e "SELECT * FROM sushi_ya.sushi;" # Slave
$ mysql -u root -h 127.0.0.1 -P 23306 -e "SHOW SLAVE STATUS\G" | grep Seconds_Behind_Master
Masterに登録されたはずのデータが、Slaveに登録されていないのが分かります。

最後のSHOW SLAVE STATUSを何度も繰り返し実行していると、Seconds_Behind_Masterの数値がどんどん増えていって、30になると一気にゼロになると思います。30秒経過すると、Slaveにもデータが入っている事が確認できると思います。

これがレプリケーション遅延です。レプリケーションが非同期のため起きる現象です。

このようにSeconds_Behind_Masterの値が大きくなっていると、MasterとSlaveとの間でデータに差異が生まれ、アプリケーションに不具合を引き起こす可能性があります。

まとめ

MySQLレプリケーションの状態は、SHOW SLAVE STATUSクエリで確認することができます。その中でも不整合や遅延は、以下の値で確認できます。

Slave_IO_Running、Slave_SQL_Running がYesになっているかどうか

Last_Error があるかどうか

Seconds_Behind_Master が1以上の値になっていないかどうか

なお今回使ったDockerでの検証環境構築プログラムは、下記リポジトリにもあります。
https://github.com/s2terminal/mysql-repl

参考

実践ハイパフォーマンスMySQL 第3版 | Baron Schwartz, Peter Zaitsev, Vadim Tkachenko, 菊池研自, 株式会社クイープ |本 | 通販 | Amazon

docker-composeでMaster/Slave構成のMySQLを手に入れる - Qiita

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投稿日：2019-05-26T22:38:34+09:00

Dockerfileを用いてコンテナイメージをbuildしてみよう

はじめに

本ページでは、
Dockerfileを用いてDockerコンテナイメージをbuildし、
DockerHubにPushするところまでをハンズオンを通して学んでいただきます。

前提条件

ホストOS：CentOS 7
Dockerインストール済み
DockerHubアカウント取得済み
※DockerHubアカウントを持っていない方は、こちらから必要事項を入力して登録してください。

まずは、Dockerfileおよびコンテンツを用意しましょう。

1. Dockerfileとコンテンツの準備

はじめに作業用のディレクトリを作成しましょう。

$ cd ~
$ mkdir work
$ cd work

つづいて、コンテンツを格納するためのディレクトリ（htmlディレクトリ）を作成します。

$ mkdir html

作成したhtmlディレクトリの中に、コンテンツファイルを作成していきます。
ここでは、サンプルとしてnginxコンテナの中に格納する index.htmlとcssファイルを作成します。

$ vi html/index.html
$ vi html/sample.css
$ vi html/sample2.css

なお、サンプルで作成したコンテンツファイルは本ページ最下部の参考に掲載しています。

さて、せっかくですのでindex.htmlを編集して、
表示されるサンプルページのタイトルをご自身の名前などに書き換えてみましょう。

$ vi html/index.html

:set nu　（行番号を表示）

i (insert mode に切り替え)

9行目　 <title>Sample Page</title>　→　<title>KKFD's Page</title>
35行目　<h1>Sample Page</h1>　→　<h1>KKFD's Page</h1>

escキー　（insert mode 終了）

:wq （上書き保存）

つづいて、Dockerfileを作成しましょう。

vi Dockerfile

i （insert mode に切り替え）

FROM nginx:1.12
WORKDIR /usr/share/nginx/html
RUN rm -rf index.html
RUN rm -rf 50x.html
COPY ./html/ .

escキー　（insert mode 終了）

:wq （上書き保存）

Dockerfile の中身について解説します。
FROM: 元となるDockerコンテナを指定。（ここでは、nginxコンテナのtag=1.12を指定）
WORKDIR: Dockerコンテナ内で指定したディレクトリに移動。
RUN: Dockerコンテナ内で指定したコマンドを実行。（ここでは、元々あるindex.htmlを削除します。）
COPY: ローカルファイルをDockerコンテナ内にコピー（先ほど用意したhtmlディレクトリをコピーします。）

さぁ、これでDockerfileおよびコンテンツが準備できました。
ディレクトリ構造は以下のようになっているはずです。

work/
  ├ Dockerfile
  └ html/
    ├ index.html
    ├ sample.css
    └ sample2.css

Dockerfileを用いてDockerコンテナイメージをビルドしましょう。

2. コンテナイメージのビルド

Dockerfileを用いてコンテナイメージをビルドするには、 docker build コマンドを使います。

docker build コマンドの使い方は下記の通りです。

$ docker build -t DockerHubのアカウント名/Dockerコンテナイメージ名[:tag] Dockerfileの格納ディレクトリ

それでは、実際に先ほど作成したDockerfileを用いて、コンテナイメージをBuildしてみましょう。
現在、workディレクトリにいるので、Dockerfileの格納先はカレントディレクトリ（.）でOKです。

$ docker build -t DockerHubのアカウント名/test-page:kkfd .

Sending build context to Docker daemon    169kB
Step 1/5 : FROM nginx:1.12
1.12: Pulling from library/nginx
f2aa67a397c4: Pull complete 
e3eaf3d87fe0: Pull complete 
38cb13c1e4c9: Pull complete 
Digest: sha256:72daaf46f11cc753c4eab981cbf869919bd1fee3d2170a2adeac12400f494728
Status: Downloaded newer image for nginx:1.12
 ---> 4037a5562b03
Step 2/5 : WORKDIR /usr/share/nginx/html
 ---> Running in b2e5513a40f9
Removing intermediate container b2e5513a40f9
 ---> f5cf345961ed
Step 3/5 : RUN rm -rf index.html
 ---> Running in ff2d86e9d2d5
Removing intermediate container ff2d86e9d2d5
 ---> f257980234c7
Step 4/5 : RUN rm -rf 50x.html
 ---> Running in a38ed1f3ed5c
Removing intermediate container a38ed1f3ed5c
 ---> 180c25ec9991
Step 5/5 : COPY ./html/ .
 ---> d456a00114bf
Successfully built d456a00114bf
Successfully tagged ***********/test-page:kkfd

実行結果を見ると、Dockerfileに記載した各コマンドが順にStep実行されていることが確認できます。

docker images コマンドを入力すると、実際にコンテナイメージができていることが確認できます。

$ docker images

REPOSITORY              TAG                 IMAGE ID            CREATED             SIZE
***********/test-page   kkfd                d456a00114bf        2 minutes ago       109MB
nginx                   1.12                4037a5562b03        13 months ago       108MB

Dockerコンテナイメージがbuildされていることが確認できました！

Dockerコンテナイメージを、DockerHubにPushしましょう。

3. DockerHubへログイン

buildしたDockerコンテナイメージをDockerHubにPushしてみましょう。
DockerHubにコンテナイメージをPushするためには、まずDockerHubにログインする必要があります。
事前準備にて作成したDockerHubアカウントを用いてDockerHubにログインしてみましょう。

コマンドは docker login を使用します。
Username と Password を聞かれますので、作成したアカウントでログインしてください。

$ docker login

Login with your Docker ID to push and pull images from Docker Hub. If you don't have a Docker ID, head over to https://hub.docker.com to create one.
Username: ***********
Password: 
WARNING! Your password will be stored unencrypted in /root/.docker/config.json.
Configure a credential helper to remove this warning. See
https://docs.docker.com/engine/reference/commandline/login/#credentials-store

Login Succeeded

4. DockerHubへコンテナイメージをPush

DockerHubへbuildコンテナイメージをPushします。

コンテナイメージをPushするには、 docker push コマンドを使います。

docker push コマンドの使い方は下記の通りです。

$ docker push DockerHubのアカウント名/Dockerコンテナイメージ名[:tag]

それでは、実際に先ほど作成したコンテナイメージをPushしてみましょう。

$ docker push ***********/test-page:kkfd

a7b251480b7f: Pushed 
737ea75aa2f0: Pushed 
a15eff1e6826: Pushed 
4258832b2570: Mounted from library/nginx 
683a28d1d7fd: Mounted from library/nginx 
d626a8ad97a1: Mounted from library/nginx 
kkfd: digest: sha256:ded17dd25b037a7b26e33795c345fdf4b96f6e0cb16d84e30b63b1b6c0485c7a size: 1571

これで、DockerコンテナイメージをDockerHubにPushできました！
ブラウザから、DockerHubにログインしてPushされたコンテナイメージを確認してみましょう。

Pushに成功すると、このようにDockerHubにコンテナイメージが反映されます。

PushしたDockerコンテナイメージを起動してみましょう。

5. 既存コンテナイメージの掃除

PushしたDockerコンテナイメージをPullする前に、いったん環境をクリアしましょう。

以下のコマンドを入力すると、コンテナをすべて削除します。

$ docker stop $(docker ps -q)
$ docker rm $(docker ps -q -a)

$ docker ps -a

CONTAINER ID        IMAGE               COMMAND             CREATED             STATUS              PORTS               NAMES

つづいて、以下のコマンドを入力すると、コンテナイメージをすべて削除します。

$ docker rmi $(docker images -q)

$ docker images

REPOSITORY          TAG                 IMAGE ID            CREATED             SIZE

これで、docker環境はクリアされました。

6. PushしたDockerコンテナイメージをPullして起動

先ほどPushしたコンテナイメージを docker run で起動します。
docker runコマンドは、ローカルに該当のDockerコンテナイメージが存在しない場合、
DockerHubからPullしてから起動します。

$ docker run -d -it --name test-page -p 8080:80 ***********/test-page:kkfd

Unable to find image '***********/test-page:kkfd' locally
kkfd: Pulling from ***********/test-page
f2aa67a397c4: Pull complete 
e3eaf3d87fe0: Pull complete 
38cb13c1e4c9: Pull complete 
87c6d3c53b29: Pull complete 
fed80347db42: Pull complete 
bdfa7c50349f: Pull complete 
Digest: sha256:ded17dd25b037a7b26e33795c345fdf4b96f6e0cb16d84e30b63b1b6c0485c7a
Status: Downloaded newer image for ***********/test-page:kkfd
906b9aeb3fc7d4f041e7afc9661470f0544c020a0713d7f3437e900d1de6022a

docker images でpullしたイメージを確認してみましょう。

$ docker images

REPOSITORY              TAG                 IMAGE ID            CREATED             SIZE
***********/test-page   kkfd                d456a00114bf        20 minutes ago      109MB

無事に、Dockerコンテナイメージがpullできました。

つづいて、起動したコンテナを docker ps コマンドで確認してみましょう。

$ docker ps -a

CONTAINER ID        IMAGE                        COMMAND                  CREATED             STATUS              PORTS                  NAMES
906b9aeb3fc7        ***********/test-page:kkfd   "nginx -g 'daemon of…"   3 minutes ago       Up 3 minutes        0.0.0.0:8080->80/tcp   test-page

Dockerコンテナも正常に起動していることを確認できました。

7. nginxコンテナに接続

ブラウザを起動して、http://<ホストのIPアドレス>:8080 にアクセスしてみましょう。

DockerHubにPushしたコンテナイメージが、正しく起動することを確認できました！

ハンズオンは以上です。お疲れ様でした。

参考

index.html

<!DOCTYPE html>
<html lang="en"><head><meta http-equiv="Content-Type" content="text/html; charset=UTF-8">


  <meta name="viewport" content="width=device-width, initial-scale=1, shrink-to-fit=no">
  <meta name="description" content="">
  <meta name="author" content="">

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            <span class="subheading">Docker Hands-on</span>
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 * Start Bootstrap - Clean Blog v5.0.5 (https://startbootstrap.com/template-overviews/clean-blog)
 * Copyright 2013-2019 Start Bootstrap
 * Licensed under MIT (https://github.com/BlackrockDigital/startbootstrap-clean-blog/blob/master/LICENSE)
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投稿日：2019-05-26T21:20:12+09:00

なでしこ　をdockerで

Ubuntu 16.04 LTSになでしこ2をインストールする方法
https://qiita.com/SUZUKI_Masaya/items/cb2c7e86de06c9cb9256

macOS

$ docker run -it ubuntu /bin/bash

docker

# apt update; apt -y upgrade
# apt install -y vim sudo wget apt-utils mono-complete mono-vbnc git
...
Please select the geographic area in which you live. Subsequent configuration questions will narrow this down by presenting a list of cities, representing the time zones
in which they are located.

  1. Africa  2. America  3. Antarctica  4. Australia  5. Arctic  6. Asia  7. Atlantic  8. Europe  9. Indian  10. Pacific  11. SystemV  12. US  13. Etc
Geographic area: 6

Please select the city or region corresponding to your time zone.

  1. Aden      11. Baku        21. Damascus     31. Hong_Kong  41. Kashgar       51. Makassar      61. Pyongyang  71. Singapore      81. Ujung_Pandang
  2. Almaty    12. Bangkok     22. Dhaka        32. Hovd       42. Kathmandu     52. Manila        62. Qatar      72. Srednekolymsk  82. Ulaanbaatar
  3. Amman     13. Barnaul     23. Dili         33. Irkutsk    43. Khandyga      53. Muscat        63. Qostanay   73. Taipei         83. Urumqi
  4. Anadyr    14. Beirut      24. Dubai        34. Istanbul   44. Kolkata       54. Nicosia       64. Qyzylorda  74. Tashkent       84. Ust-Nera
  5. Aqtau     15. Bishkek     25. Dushanbe     35. Jakarta    45. Krasnoyarsk   55. Novokuznetsk  65. Rangoon    75. Tbilisi        85. Vientiane
  6. Aqtobe    16. Brunei      26. Famagusta    36. Jayapura   46. Kuala_Lumpur  56. Novosibirsk   66. Riyadh     76. Tehran         86. Vladivostok
  7. Ashgabat  17. Chita       27. Gaza         37. Jerusalem  47. Kuching       57. Omsk          67. Sakhalin   77. Tel_Aviv       87. Yakutsk
  8. Atyrau    18. Choibalsan  28. Harbin       38. Kabul      48. Kuwait        58. Oral          68. Samarkand  78. Thimphu        88. Yangon
  9. Baghdad   19. Chongqing   29. Hebron       39. Kamchatka  49. Macau         59. Phnom_Penh    69. Seoul      79. Tokyo          89. Yekaterinburg
  10. Bahrain  20. Colombo     30. Ho_Chi_Minh  40. Karachi    50. Magadan       60. Pontianak     70. Shanghai   80. Tomsk          90. Yerevan
Time zone: 79
...
133 new root certificates were added to your trust store.
Import process completed.
Done
done.
Setting up mono-complete (4.6.2.7+dfsg-1ubuntu1) ...
Processing triggers for libc-bin (2.27-3ubuntu1) ...

途中のエラー

# xbuild /p:TargetFrameworkVersion="v4.5"
XBuild Engine Version 14.0
Mono, Version 4.6.2.0
Copyright (C) 2005-2013 Various Mono authors

Build started 05/26/2019 21:16:39.
__________________________________________________
Project "/nadesiko2/cnako2/cnako2.csproj" (default target(s)):
    Target PrepareForBuild:
        Configuration: Debug Platform: x86
        Created directory "bin/Debug/"
        Created directory "obj/x86/Debug/"
    Target ResolveProjectReferences:
        Project "/nadesiko2/Libnako/Libnako.csproj" (default target(s)):
            Target PrepareForBuild:
                Configuration: Debug Platform: AnyCPU
                Created directory "bin/Debug/"
                Created directory "obj/Debug/"
            Target ResolveProjectReferences:
                Project "/nadesiko2/NakoPlugin/NakoPlugin.csproj" (default target(s)):
                    Target PrepareForBuild:
                        Configuration: Debug Platform: AnyCPU
                        Created directory "bin/Debug/"
                        Created directory "obj/Debug/"
                    Target ResolveAssemblyReferences:
/usr/lib/mono/xbuild/14.0/bin/Microsoft.Common.targets:  warning : Reference 'Ude' not resolved
                        For searchpath {CandidateAssemblyFiles}
                        Warning: {CandidateAssemblyFiles} not supported currently
                        For searchpath {HintPathFromItem}
                        Considered ../Nako2_CNakoDemo/packages/UDE.CSharp.1.1.0/lib/Ude.dll, but it does not exist.
                        For searchpath {TargetFrameworkDirectory}
                        Considered target framework dir /usr/lib/mono/4.5/, assembly named 'Ude' not found.
                        Considered target framework dir /usr/lib/mono/4.5//Facades/, assembly named 'Ude' not found.
                        For searchpath {PkgConfig}
                        Considered Ude, but could not find in any pkg-config files.
                        For searchpath {GAC}
                        Considered Ude, but could not find in the GAC.
                        For searchpath {RawFileName}
                        Considered 'Ude' as a file, but the file does not exist
                        For searchpath bin/Debug/
                        Considered '/nadesiko2/NakoPlugin/bin/Debug/Ude' as a file, but the file does not exist
                        Considered '/nadesiko2/NakoPlugin/bin/Debug/Ude.exe' as a file, but the file does not exist
                        Considered '/nadesiko2/NakoPlugin/bin/Debug/Ude.dll' as a file, but the file does not exist
                    Target GenerateSatelliteAssemblies:
                    No input files were specified for target GenerateSatelliteAssemblies, skipping.
                    Target CoreCompile:
                        Tool /usr/lib/mono/4.5/mcs.exe execution started with arguments: /noconfig /debug:full /debug+ /optimize- /out:obj/Debug/NakoPlugin.dll CommandUnit.cs INakoPlugin.cs NakoPluginTemplate.cs NakoValueConveter.cs NakoVarArray.cs NakoVariable.cs NWEnviroment.cs Properties/AssemblyInfo.cs StrUnit.cs SimpleHelpers/FileEncoding.cs obj/Debug/.NETFramework,Version=v4.5.AssemblyAttribute.cs /target:library /define:"DEBUG;TRACE" /doc:bin/Debug/NakoPlugin.XML /nostdlib /platform:AnyCPU /reference:/usr/lib/mono/4.5/System.dll /reference:/usr/lib/mono/4.5/System.Data.dll /reference:/usr/lib/mono/4.5/System.Xml.dll /reference:/usr/lib/mono/4.5/System.Core.dll /reference:/usr/lib/mono/4.5//mscorlib.dll /warn:4
SimpleHelpers/FileEncoding.cs(192,9): error CS0246: The type or namespace name `Ude' could not be found. Are you missing an assembly reference?
                    Task "Csc" execution -- FAILED
                    Done building target "CoreCompile" in project "/nadesiko2/NakoPlugin/NakoPlugin.csproj".-- FAILED
                Done building project "/nadesiko2/NakoPlugin/NakoPlugin.csproj".-- FAILED
            Task "MSBuild" execution -- FAILED
            Done building target "ResolveProjectReferences" in project "/nadesiko2/Libnako/Libnako.csproj".-- FAILED
        Done building project "/nadesiko2/Libnako/Libnako.csproj".-- FAILED
        Project "/nadesiko2/NakoPluginFile/NakoPluginFile.csproj" (default target(s)):
            Target PrepareForBuild:
                Configuration: Debug Platform: x86
                Created directory "bin/Debug/"
                Created directory "obj/x86/Debug/"
            Target GenerateSatelliteAssemblies:
            No input files were specified for target GenerateSatelliteAssemblies, skipping.
            Target CoreCompile:
                Tool /usr/lib/mono/4.5/mcs.exe execution started with arguments: /noconfig /debug- /optimize- /out:obj/x86/Debug/NakoPluginFile.dll NakoPluginFile.cs Properties/AssemblyInfo.cs NakoPluginStream.cs obj/x86/Debug/.NETFramework,Version=v4.5.AssemblyAttribute.cs /target:library /warnaserror- /unsafe- /checked- /nostdlib /platform:x86 /reference:/usr/lib/mono/4.5/System.dll /reference:/usr/lib/mono/4.5/System.Data.dll /reference:/usr/lib/mono/4.5/System.Xml.dll /reference:/usr/lib/mono/4.5/System.Core.dll /reference:/usr/lib/mono/4.5//mscorlib.dll /warn:4
NakoPluginFile.cs(6,7): error CS0246: The type or namespace name `NakoPlugin' could not be found. Are you missing an assembly reference?
NakoPluginStream.cs(3,7): error CS0246: The type or namespace name `NakoPlugin' could not be found. Are you missing an assembly reference?
NakoPluginFile.cs(13,35): error CS0246: The type or namespace name `INakoPlugin' could not be found. Are you missing an assembly reference?
NakoPluginStream.cs(7,37): error CS0246: The type or namespace name `INakoPlugin' could not be found. Are you missing an assembly reference?
NakoPluginFile.cs(25,36): error CS0246: The type or namespace name `INakoPluginBank' could not be found. Are you missing an assembly reference?
NakoPluginFile.cs(86,32): error CS0246: The type or namespace name `INakoInterpreter' could not be found. Are you missing an assembly reference?
NakoPluginFile.cs(90,31): error CS0246: The type or namespace name `INakoInterpreter' could not be found. Are you missing an assembly reference?
NakoPluginFile.cs(97,33): error CS0246: The type or namespace name `INakoFuncCallInfo' could not be found. Are you missing an assembly reference?
NakoPluginFile.cs(121,33): error CS0246: The type or namespace name `INakoFuncCallInfo' could not be found. Are you missing an assembly reference?
NakoPluginFile.cs(132,36): error CS0246: The type or namespace name `INakoFuncCallInfo' could not be found. Are you missing an assembly reference?
NakoPluginFile.cs(140,40): error CS0246: The type or namespace name `INakoFuncCallInfo' could not be found. Are you missing an assembly reference?
NakoPluginFile.cs(149,42): error CS0246: The type or namespace name `INakoFuncCallInfo' could not be found. Are you missing an assembly reference?
NakoPluginFile.cs(163,46): error CS0246: The type or namespace name `INakoFuncCallInfo' could not be found. Are you missing an assembly reference?
NakoPluginFile.cs(178,48): error CS0246: The type or namespace name `INakoFuncCallInfo' could not be found. Are you missing an assembly reference?
NakoPluginFile.cs(190,31): error CS0246: The type or namespace name `INakoFuncCallInfo' could not be found. Are you missing an assembly reference?
NakoPluginFile.cs(197,34): error CS0246: The type or namespace name `INakoFuncCallInfo' could not be found. Are you missing an assembly reference?
NakoPluginFile.cs(209,36): error CS0246: The type or namespace name `INakoFuncCallInfo' could not be found. Are you missing an assembly reference?
NakoPluginFile.cs(215,38): error CS0246: The type or namespace name `INakoFuncCallInfo' could not be found. Are you missing an assembly reference?
NakoPluginFile.cs(220,38): error CS0246: The type or namespace name `INakoFuncCallInfo' could not be found. Are you missing an assembly reference?
NakoPluginFile.cs(223,38): error CS0246: The type or namespace name `INakoFuncCallInfo' could not be found. Are you missing an assembly reference?
NakoPluginFile.cs(235,37): error CS0246: The type or namespace name `INakoFuncCallInfo' could not be found. Are you missing an assembly reference?
NakoPluginFile.cs(239,38): error CS0246: The type or namespace name `INakoFuncCallInfo' could not be found. Are you missing an assembly reference?
NakoPluginFile.cs(243,37): error CS0246: The type or namespace name `INakoFuncCallInfo' could not be found. Are you missing an assembly reference?
NakoPluginFile.cs(247,38): error CS0246: The type or namespace name `INakoFuncCallInfo' could not be found. Are you missing an assembly reference?
NakoPluginFile.cs(251,40): error CS0246: The type or namespace name `INakoFuncCallInfo' could not be found. Are you missing an assembly reference?
NakoPluginFile.cs(255,38): error CS0246: The type or namespace name `INakoFuncCallInfo' could not be found. Are you missing an assembly reference?
NakoPluginFile.cs(259,35): error CS0246: The type or namespace name `INakoFuncCallInfo' could not be found. Are you missing an assembly reference?
NakoPluginFile.cs(263,39): error CS0246: The type or namespace name `INakoFuncCallInfo' could not be found. Are you missing an assembly reference?
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NakoPluginFile.cs(275,35): error CS0246: The type or namespace name `INakoFuncCallInfo' could not be found. Are you missing an assembly reference?
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NakoPluginFile.cs(286,33): error CS0246: The type or namespace name `INakoFuncCallInfo' could not be found. Are you missing an assembly reference?
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NakoPluginFile.cs(300,35): error CS0246: The type or namespace name `INakoFuncCallInfo' could not be found. Are you missing an assembly reference?
NakoPluginFile.cs(312,34): error CS0246: The type or namespace name `INakoFuncCallInfo' could not be found. Are you missing an assembly reference?
NakoPluginFile.cs(318,32): error CS0246: The type or namespace name `INakoFuncCallInfo' could not be found. Are you missing an assembly reference?
NakoPluginFile.cs(325,34): error CS0246: The type or namespace name `INakoFuncCallInfo' could not be found. Are you missing an assembly reference?
NakoPluginFile.cs(338,33): error CS0246: The type or namespace name `INakoFuncCallInfo' could not be found. Are you missing an assembly reference?
NakoPluginFile.cs(350,37): error CS0246: The type or namespace name `INakoFuncCallInfo' could not be found. Are you missing an assembly reference?
NakoPluginFile.cs(365,32): error CS0246: The type or namespace name `INakoFuncCallInfo' could not be found. Are you missing an assembly reference?
NakoPluginFile.cs(371,33): error CS0246: The type or namespace name `INakoFuncCallInfo' could not be found. Are you missing an assembly reference?
NakoPluginFile.cs(377,32): error CS0246: The type or namespace name `INakoFuncCallInfo' could not be found. Are you missing an assembly reference?
NakoPluginFile.cs(383,31): error CS0246: The type or namespace name `INakoFuncCallInfo' could not be found. Are you missing an assembly reference?
NakoPluginFile.cs(388,31): error CS0246: The type or namespace name `INakoFuncCallInfo' could not be found. Are you missing an assembly reference?
NakoPluginFile.cs(396,37): error CS0246: The type or namespace name `INakoFuncCallInfo' could not be found. Are you missing an assembly reference?
NakoPluginFile.cs(400,35): error CS0246: The type or namespace name `INakoFuncCallInfo' could not be found. Are you missing an assembly reference?
NakoPluginFile.cs(404,34): error CS0246: The type or namespace name `INakoFuncCallInfo' could not be found. Are you missing an assembly reference?
NakoPluginFile.cs(413,33): error CS0246: The type or namespace name `INakoFuncCallInfo' could not be found. Are you missing an assembly reference?
NakoPluginStream.cs(19,36): error CS0246: The type or namespace name `INakoPluginBank' could not be found. Are you missing an assembly reference?
NakoPluginStream.cs(27,32): error CS0246: The type or namespace name `INakoInterpreter' could not be found. Are you missing an assembly reference?
NakoPluginStream.cs(31,31): error CS0246: The type or namespace name `INakoInterpreter' could not be found. Are you missing an assembly reference?
NakoPluginStream.cs(36,29): error CS0246: The type or namespace name `INakoFuncCallInfo' could not be found. Are you missing an assembly reference?
NakoPluginStream.cs(50,30): error CS0246: The type or namespace name `INakoFuncCallInfo' could not be found. Are you missing an assembly reference?
NakoPluginStream.cs(69,33): error CS0246: The type or namespace name `INakoFuncCallInfo' could not be found. Are you missing an assembly reference?
NakoPluginStream.cs(77,34): error CS0246: The type or namespace name `INakoFuncCallInfo' could not be found. Are you missing an assembly reference?
            Task "Csc" execution -- FAILED
            Done building target "CoreCompile" in project "/nadesiko2/NakoPluginFile/NakoPluginFile.csproj".-- FAILED
        Done building project "/nadesiko2/NakoPluginFile/NakoPluginFile.csproj".-- FAILED
    Task "MSBuild" execution -- FAILED
    Done building target "ResolveProjectReferences" in project "/nadesiko2/cnako2/cnako2.csproj".-- FAILED
Done building project "/nadesiko2/cnako2/cnako2.csproj".-- FAILED

Build FAILED.

Warnings:

/nadesiko2/cnako2/cnako2.csproj (default targets) ->
/usr/lib/mono/xbuild/14.0/bin/Microsoft.Common.targets (ResolveProjectReferences target) ->
/nadesiko2/Libnako/Libnako.csproj (default targets) ->
/usr/lib/mono/xbuild/14.0/bin/Microsoft.Common.targets (ResolveProjectReferences target) ->
/nadesiko2/NakoPlugin/NakoPlugin.csproj (default targets) ->
/usr/lib/mono/xbuild/14.0/bin/Microsoft.Common.targets (ResolveAssemblyReferences target) ->

    /usr/lib/mono/xbuild/14.0/bin/Microsoft.Common.targets:  warning : Reference 'Ude' not resolved

Errors:

/nadesiko2/cnako2/cnako2.csproj (default targets) ->
/usr/lib/mono/xbuild/14.0/bin/Microsoft.Common.targets (ResolveProjectReferences target) ->
/nadesiko2/Libnako/Libnako.csproj (default targets) ->
/usr/lib/mono/xbuild/14.0/bin/Microsoft.Common.targets (ResolveProjectReferences target) ->
/nadesiko2/NakoPlugin/NakoPlugin.csproj (default targets) ->
/usr/lib/mono/xbuild/14.0/bin/Microsoft.CSharp.targets (CoreCompile target) ->

    SimpleHelpers/FileEncoding.cs(192,9): error CS0246: The type or namespace name `Ude' could not be found. Are you missing an assembly reference?

/nadesiko2/cnako2/cnako2.csproj (default targets) ->
/usr/lib/mono/xbuild/14.0/bin/Microsoft.Common.targets (ResolveProjectReferences target) ->
/nadesiko2/NakoPluginFile/NakoPluginFile.csproj (default targets) ->
/usr/lib/mono/xbuild/14.0/bin/Microsoft.CSharp.targets (CoreCompile target) ->

    NakoPluginFile.cs(6,7): error CS0246: The type or namespace name `NakoPlugin' could not be found. Are you missing an assembly reference?
    NakoPluginStream.cs(3,7): error CS0246: The type or namespace name `NakoPlugin' could not be found. Are you missing an assembly reference?
    NakoPluginFile.cs(13,35): error CS0246: The type or namespace name `INakoPlugin' could not be found. Are you missing an assembly reference?
    NakoPluginStream.cs(7,37): error CS0246: The type or namespace name `INakoPlugin' could not be found. Are you missing an assembly reference?
    NakoPluginFile.cs(25,36): error CS0246: The type or namespace name `INakoPluginBank' could not be found. Are you missing an assembly reference?
    NakoPluginFile.cs(86,32): error CS0246: The type or namespace name `INakoInterpreter' could not be found. Are you missing an assembly reference?
    NakoPluginFile.cs(90,31): error CS0246: The type or namespace name `INakoInterpreter' could not be found. Are you missing an assembly reference?
    NakoPluginFile.cs(97,33): error CS0246: The type or namespace name `INakoFuncCallInfo' could not be found. Are you missing an assembly reference?
    NakoPluginFile.cs(121,33): error CS0246: The type or namespace name `INakoFuncCallInfo' could not be found. Are you missing an assembly reference?
    NakoPluginFile.cs(132,36): error CS0246: The type or namespace name `INakoFuncCallInfo' could not be found. Are you missing an assembly reference?
    NakoPluginFile.cs(140,40): error CS0246: The type or namespace name `INakoFuncCallInfo' could not be found. Are you missing an assembly reference?
    NakoPluginFile.cs(149,42): error CS0246: The type or namespace name `INakoFuncCallInfo' could not be found. Are you missing an assembly reference?
    NakoPluginFile.cs(163,46): error CS0246: The type or namespace name `INakoFuncCallInfo' could not be found. Are you missing an assembly reference?
    NakoPluginFile.cs(178,48): error CS0246: The type or namespace name `INakoFuncCallInfo' could not be found. Are you missing an assembly reference?
    NakoPluginFile.cs(190,31): error CS0246: The type or namespace name `INakoFuncCallInfo' could not be found. Are you missing an assembly reference?
    NakoPluginFile.cs(197,34): error CS0246: The type or namespace name `INakoFuncCallInfo' could not be found. Are you missing an assembly reference?
    NakoPluginFile.cs(209,36): error CS0246: The type or namespace name `INakoFuncCallInfo' could not be found. Are you missing an assembly reference?
    NakoPluginFile.cs(215,38): error CS0246: The type or namespace name `INakoFuncCallInfo' could not be found. Are you missing an assembly reference?
    NakoPluginFile.cs(220,38): error CS0246: The type or namespace name `INakoFuncCallInfo' could not be found. Are you missing an assembly reference?
    NakoPluginFile.cs(223,38): error CS0246: The type or namespace name `INakoFuncCallInfo' could not be found. Are you missing an assembly reference?
    NakoPluginFile.cs(235,37): error CS0246: The type or namespace name `INakoFuncCallInfo' could not be found. Are you missing an assembly reference?
    NakoPluginFile.cs(239,38): error CS0246: The type or namespace name `INakoFuncCallInfo' could not be found. Are you missing an assembly reference?
    NakoPluginFile.cs(243,37): error CS0246: The type or namespace name `INakoFuncCallInfo' could not be found. Are you missing an assembly reference?
    NakoPluginFile.cs(247,38): error CS0246: The type or namespace name `INakoFuncCallInfo' could not be found. Are you missing an assembly reference?
    NakoPluginFile.cs(251,40): error CS0246: The type or namespace name `INakoFuncCallInfo' could not be found. Are you missing an assembly reference?
    NakoPluginFile.cs(255,38): error CS0246: The type or namespace name `INakoFuncCallInfo' could not be found. Are you missing an assembly reference?
    NakoPluginFile.cs(259,35): error CS0246: The type or namespace name `INakoFuncCallInfo' could not be found. Are you missing an assembly reference?
    NakoPluginFile.cs(263,39): error CS0246: The type or namespace name `INakoFuncCallInfo' could not be found. Are you missing an assembly reference?
    NakoPluginFile.cs(271,37): error CS0246: The type or namespace name `INakoFuncCallInfo' could not be found. Are you missing an assembly reference?
    NakoPluginFile.cs(275,35): error CS0246: The type or namespace name `INakoFuncCallInfo' could not be found. Are you missing an assembly reference?
    NakoPluginFile.cs(279,38): error CS0246: The type or namespace name `INakoFuncCallInfo' could not be found. Are you missing an assembly reference?
    NakoPluginFile.cs(286,33): error CS0246: The type or namespace name `INakoFuncCallInfo' could not be found. Are you missing an assembly reference?
    NakoPluginFile.cs(293,33): error CS0246: The type or namespace name `INakoFuncCallInfo' could not be found. Are you missing an assembly reference?
    NakoPluginFile.cs(300,35): error CS0246: The type or namespace name `INakoFuncCallInfo' could not be found. Are you missing an assembly reference?
    NakoPluginFile.cs(312,34): error CS0246: The type or namespace name `INakoFuncCallInfo' could not be found. Are you missing an assembly reference?
    NakoPluginFile.cs(318,32): error CS0246: The type or namespace name `INakoFuncCallInfo' could not be found. Are you missing an assembly reference?
    NakoPluginFile.cs(325,34): error CS0246: The type or namespace name `INakoFuncCallInfo' could not be found. Are you missing an assembly reference?
    NakoPluginFile.cs(338,33): error CS0246: The type or namespace name `INakoFuncCallInfo' could not be found. Are you missing an assembly reference?
    NakoPluginFile.cs(350,37): error CS0246: The type or namespace name `INakoFuncCallInfo' could not be found. Are you missing an assembly reference?
    NakoPluginFile.cs(365,32): error CS0246: The type or namespace name `INakoFuncCallInfo' could not be found. Are you missing an assembly reference?
    NakoPluginFile.cs(371,33): error CS0246: The type or namespace name `INakoFuncCallInfo' could not be found. Are you missing an assembly reference?
    NakoPluginFile.cs(377,32): error CS0246: The type or namespace name `INakoFuncCallInfo' could not be found. Are you missing an assembly reference?
    NakoPluginFile.cs(383,31): error CS0246: The type or namespace name `INakoFuncCallInfo' could not be found. Are you missing an assembly reference?
    NakoPluginFile.cs(388,31): error CS0246: The type or namespace name `INakoFuncCallInfo' could not be found. Are you missing an assembly reference?
    NakoPluginFile.cs(396,37): error CS0246: The type or namespace name `INakoFuncCallInfo' could not be found. Are you missing an assembly reference?
    NakoPluginFile.cs(400,35): error CS0246: The type or namespace name `INakoFuncCallInfo' could not be found. Are you missing an assembly reference?
    NakoPluginFile.cs(404,34): error CS0246: The type or namespace name `INakoFuncCallInfo' could not be found. Are you missing an assembly reference?
    NakoPluginFile.cs(413,33): error CS0246: The type or namespace name `INakoFuncCallInfo' could not be found. Are you missing an assembly reference?
    NakoPluginStream.cs(19,36): error CS0246: The type or namespace name `INakoPluginBank' could not be found. Are you missing an assembly reference?
    NakoPluginStream.cs(27,32): error CS0246: The type or namespace name `INakoInterpreter' could not be found. Are you missing an assembly reference?
    NakoPluginStream.cs(31,31): error CS0246: The type or namespace name `INakoInterpreter' could not be found. Are you missing an assembly reference?
    NakoPluginStream.cs(36,29): error CS0246: The type or namespace name `INakoFuncCallInfo' could not be found. Are you missing an assembly reference?
    NakoPluginStream.cs(50,30): error CS0246: The type or namespace name `INakoFuncCallInfo' could not be found. Are you missing an assembly reference?
    NakoPluginStream.cs(69,33): error CS0246: The type or namespace name `INakoFuncCallInfo' could not be found. Are you missing an assembly reference?
    NakoPluginStream.cs(77,34): error CS0246: The type or namespace name `INakoFuncCallInfo' could not be found. Are you missing an assembly reference?

     1 Warning(s)
     56 Error(s)

Time Elapsed 00:00:02.4229380

日本語プログラミング言語なでしこのCNAKOでズンドコキヨシ
https://qiita.com/m0t0k1m0t0k1/items/90f325ca8cb57816918a

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投稿日：2019-05-26T20:11:51+09:00

docker入門1

今までLaravelを使う時とかにLaradockとかを使って開発していましたが、dockerのこと余り理解していなかったので、勉強してみることにしました。

hellod-worldのコンテナを稼働させる

$ docker run hello-world

結果

Unable to find image 'hello-world:latest' locally
latest: Pulling from library/hello-world
1b930d010525: Pull complete
Digest: sha256:6f744a2005b12a704d2608d8070a494ad1145636eeb74a570c56b94d94ccdbfc
Status: Downloaded newer image for hello-world:latest

Hello from Docker!
This message shows that your installation appears to be working correctly.

To generate this message, Docker took the following steps:
 1. The Docker client contacted the Docker daemon.
 2. The Docker daemon pulled the "hello-world" image from the Docker Hub.
    (amd64)
 3. The Docker daemon created a new container from that image which runs the
    executable that produces the output you are currently reading.
 4. The Docker daemon streamed that output to the Docker client, which sent it
    to your terminal.

To try something more ambitious, you can run an Ubuntu container with:
 $ docker run -it ubuntu bash

Share images, automate workflows, and more with a free Docker ID:
 https://hub.docker.com/

For more examples and ideas, visit:
 https://docs.docker.com/get-started/

docker run(コンテナの実行)

docker runコマンドはローカル環境に取得済みのイメージを基に新たなコンテナを作成し、それを実行します。

docker run --name="コンテナ名" hello-world

--nameオプションを指定すると、任意でコンテナ名を指定することができます。

docker ps（コンテナの一覧表示）

$ docker ps -a

docker ps コマンドに -a オプションを指定すると、実行されたコンテナの情報を確認できます。

結果

CONTAINER ID        IMAGE               COMMAND                  CREATED             STATUS                      PORTS               NAMES
5daf7bdf28be        hello-world         "/hello"                 45 minutes ago      Exited (0) 45 minutes ago                       pensive_shannon

docker start（コンテナの再実行）

$ docker start -a pensive_shannon

docker start -a "コンテナ名"で停止中のコンテナの再実行をすることができます。

docker rm(コンテナの削除)

$ docker rm pensive_shannon

docker rm "コンテナ名"でコンテナを削除することができます

全てのコンテナを削除したい場合は

bash

$ docker rm $(docker ps -qa)

fish shellの場合は

fish

$ docker rm (docker ps -qa)

dokcer images(イメージ一覧表示)

$ docker images

取得したイメージの一覧を表示します。

docker rmi(イメージの削除)

$ docker rmi hello-world

Webサーバーを稼働させてみる

docker search コマンドを使用してDockerHubからhttpdを検索

$ docker search httpd

結果

NAME                                 DESCRIPTION                                     STARS               OFFICIAL            AUTOMATED
httpd                                The Apache HTTP Server Project                  2488                [OK]
centos/httpd                                                                         23                                      [OK]
centos/httpd-24-centos7              Platform for running Apache httpd 2.4 or bui…   22
armhf/httpd                          The Apache HTTP Server Project                  8
lolhens/httpd                        Apache httpd 2 Server                           2                                       [OK]
polinux/httpd-php                    Apache with PHP in Docker (Supervisor, CentO…   2                                       [OK]
salim1983hoop/httpd24                Dockerfile running apache config                2                                       [OK]
rgielen/httpd-image-simple           Docker image for simple Apache httpd based o…   1                                       [OK]
lead4good/httpd-fpm                  httpd server which connects via fcgi proxy h…   1                                       [OK]
interlutions/httpd                   httpd docker image with debian-based config …   0                                       [OK]
dockerpinata/httpd                                                                   0
trollin/httpd                                                                        0
manasip/httpd                                                                        0
izdock/httpd                         Production ready Apache HTTPD Web Server + m…   0
amd64/httpd                          The Apache HTTP Server Project                  0
itsziget/httpd24                     Extended HTTPD Docker image based on the off…   0                                       [OK]
solsson/httpd-openidc                mod_auth_openidc on official httpd image, ve…   0                                       [OK]
buzzardev/httpd                      Based on the official httpd image               0                                       [OK]
manageiq/httpd_configmap_generator   Httpd Configmap Generator                       0                                       [OK]
appertly/httpd                       Customized Apache HTTPD that uses a PHP-FPM …   0                                       [OK]
tugboatqa/httpd                      The Apache HTTP Server Project                  0
ppc64le/httpd                        The Apache HTTP Server Project                  0
publici/httpd                        httpd:latest                                    0                                       [OK]
manageiq/httpd                       Container with httpd, built on CentOS for Ma…   0                                       [OK]
alvistack/httpd                      Docker Image Packaging for Apache               0                                       [OK]

NAMEがリポジトリ名となっています。

今回はhttpdを利用してみます。

https://registry.hub.docker.com/v2/repositories/library/httpd/tags にアクセスするとどんなタグ名のイメージが存在するのかを調べることができます。

Apache HTTP Serverのバージョンに対応したタグ名がつけられているので
タグ名を指定して
dokcer runでイメージの取得とコンテナの作成・実行を行います。

$ docker run -d -p 8080:80 httpd:latest

-dオプションを指定することでプロセスをバックグラウンドで実行
-pでポートを指定しています。

http://localhost:8080
にアクセスすることで　It works!と表示されるページがひらけば成功です。

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投稿日：2019-05-26T19:58:28+09:00

Dockerコマンド備忘録

はじめに

機械学習やら色々な新しい事を実践的に試すべく
エロサイトを開発中。モトダチ
開発実践用にオープンしているので広告は入っておりませんのでお気軽にどうぞ。
色々工夫したアプリケーションの作りになっているのでレスポンスは速いはず。

備忘録としてdockerのコマンドをまとめてみます。

Dockerコマンドまとめ

数多あるdockerコマンドの中で今のところ実際にデバッグや調査で使ったことのあるコマンドたちです。
CI/CDのツールとしてDockerを使う場合はdocker commit とかpushあたりのコマンドも必要になってくると思いますがそれはまた後々。

dockerのプロセス確認、コンテナ名、ID、ポートなどの情報表示
docker ps

コンテナ内に入る
docker container exec -it [コンテナ名] bash

コンテナ起動
docker container start [コンテナ名]

コンテナ停止
docker container stop [コンテナ名]

コンテナ再起動
docker container restart [コンテナ名]

コンテナのログ確認
docker logs [コンテナ名]

コンテナの詳細情報を表示
docker inspect [コンテナ名]

dockerネットワークの確認
docker network ls

ネットワークの詳細を確認
docker network inspect [netowork Id]

最後に

最初に挙げたモトダチでもdockerを使っています。

色々意見頂けると開発のモチベーションが上がります。
何かあればぜひコメント下さい。

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投稿日：2019-05-26T18:01:49+09:00

Unity+MagicOnionのサンプルプログラムをコンテナ化してAzureContainerInstancesで簡単に動かす方法

まえがき

MagicOnion は C# による .NET Core/Unity 用のリアルタイム通信フレームワークです。

この記事では公式のサンプルプログラムのサーバーサイド部分をコンテナ化して、MicrosoftAzure上で簡単に動かす方法を紹介します。

MagicOnion や Docker や Azure に不慣れな方でも手順通りにぽちぽちすれば 30 分程度で一通り試すことができると思います。

Docker 関連の作業は DockerHub 上で行いますので、Local 環境で Docker 関連の事前準備は不要です。

事前準備

この記事では GitHub 上に作業用リポジトリを用意して、そちらを DockerHub の AutomatedBuilds の対象に指定することで Docker イメージを生成しています。

そのため事前に以下のアカウントを用意してください。

GitHubアカウント

DockerHubアカウント

MicrosoftAzureアカウント

1. 作業用 GitHub リポジトリの作成、サンプルコードの修正、Dockerfileの追加

GitHub に新規リポジトリを作成し、MagicOnion のリポジトリから MagicOnion\samples\ChatApp 配下の3つのフォルダをリポジトリのルートにコピーします。

ChatApp.Server

ChatApp.Unity

GeneratorTools

ChatApp.Server\Program.cs の ServerPort の IP アドレスを localhost から 0.0.0.0 に変更します。
※localhost のままでは Azure 上で正常に動作しません。

リポジトリのルートへ Dockerfile を追加します。
Dockfile の中身はこちらをコピペしてください。

作業内容を Commit して GitHub へ Push します。
ここまでの作業が終わったリポジトリはこちらです。

フォルダ構成などが一致していることを確認してください。

2. DockerHub で Docker イメージを生成

DockerHub にログインしてリポジトリを作成します。

設定項目がいくつかありますが直感的に設定できるので割愛します。
最後は Create&Build を押してください。

Build は15分ほどかかるのでのんびり待ちます。
Build が終わったらいよいよ Azure で動かしてみます。

3. AzureContainerInstances でコンテナを実行

AzurePortal にログインして ContainerInstances を作成します。

ContainerName は任意の名前を設定します。
ImageName は DockerHub の ID と RepositoryName を / で繋いで入力します。
e.g. minami/magiconion-chat-app-server

他の項目も入力したら Next:Networking を押します。

MagicOnion が使用する TCP の 12345 Port を開放します。
DNSNameLabel は必須ではありませんが、設定しておくと便利なときもあります。
それぞれ設定したら Review + create を押します。

Create を押します。

30 秒程で ContainerInstances が起動します。

IP アドレスか FQDN をメモしておきます。
※ContainerInstances を Stop すると IP アドレスが変わるので注意してください。Restart なら変化しません。

Azure の作業はここまでです。

4. Unity で動作確認

ChatApp.Unity\Assets\Scripts\ChatComponent.cs で定義されている接続先を localhost から ContainerInstances の IP アドレスか FQDN に書き換えます。

ChatScene を開いて動作確認します。

以上です、お疲れ様でした。

感想

最近は簡単で便利なものがたくさんあってすごいなと思いました（こなみ）
自分の備忘として記事にしてみましたがどなたかの参考になることがあれば幸いです。

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投稿日：2019-05-26T15:22:33+09:00

(No.6) おじさんが、LINE風アプリを開発する - 仮想機械、コンテナについて調べてみるよ - その１

前回までのあらすじ

GitHubを利用して、おじさんの成果物を公開する準備が整いつつあるよ

(No.1) おじさんが、Git・GitHubを利用できるようにしてみる - GitHubにユーザを登録する

(No.2) おじさんが、Git・GitHubを利用できるようにしてみる - GitHubを利用してみる

(No.3) おじさんが、Git・GitHubを利用できるようにしてみる - GitHubからリポジトリを複製（クローン）する

目標を立てたよ、LINE風アプリが作れるようになることを目指すよ

(No.4) おじさんが、何を開発するのか目標を立てるよ

(No.5) おじさんが、LINE風アプリを開発する - メッセージの送受信を考えてみるよ

調査の目的

おじさんの開発環境はmacOS。おじさん以外の人でも試すことの出来る成果物を（なるべく）作成したいんだよ。

OS（オペレーティングシステム）等の環境差異(macOS? Windows? Linux?)が問題になりそうだよ。

開発環境の差異を改善(解消？)する手段として、仮想機械やコンテナと呼ばれるものが利用出来るかもだよ？？

目的に合致する技術があるのか調査してみるよ。

仮想機械（仮想マシン、バーチャルマシン、VM）

仮想機械

コンピュータ等のハードウェア（機械）そのものを、ソフトウェアで模倣して再現する仕組みと理解したよ。

おじさんのコンピュータのなかに、別のコンピュータの動きを再現したソフトウェアを動作させるようなものだよ。

任天堂のゲーム機であるWii Uのバーチャルコンソールのようなものだと思うよ。
（Wii Uのなかで、ファミリーコンピュータを動作させるようなもの）

エミュレータとも呼ぶことがあるらしいよ。

この仕組を利用すると、例えば、macOS上にWindowsやLinux等の、macOSとは異なる種類のOSを動作させることも出来るみたいだよ。

様々な条件のコンピュータを、所有するコンピュータの上で再現出来るようなので、おじさんの目的の一つである「開発環境の差異を解消する」ことに利用出来そうな技術だと感じるよ。（たぶん）

「仮想機械」と書くと字数が多いので、おじさんは「仮想マシン」と呼ぶことにするよ。

仮想機械（以後、仮想マシンと呼ぶ）の種類

大別して2種類の方式があるようだよ。

（１）ホストOSタイプ

ハードウェア（機械）の上にWindows／macOS／Linux等のOSがあり、ハードウェアの資源（CPUやメモリ等）をOSが管理して、OSの上で動作するアプリ等に資源を振り分ける。（この根本にあるOSをホストOSと呼ぶ）

後述の仮想マシンがいなければ、おじさんが普段利用しているコンピュータの構成と変わらないってことだよ。

仮想マシンと呼ばれるハードウェアの動作を模倣するアプリをホストOSの上で動作させる。これは、コンピュータのなかに、仮想のコンピュータを動作させることを意味するよ。

仮想マシンの上に、Windows／Linux等のOSをインストールするみたいだよ。

それぞれの仮想マシンの上では、OSが動作しているので、そのOSの上でアプリを動作させることが可能だよ。

仮想マシンの上で動作するOSのことをゲストOSと呼ぶよ。

上図（左）の例では、２つの仮想マシンが動作しているので、ホストOS + 仮想マシン(x2）で、3台分のコンピュータが1台のコンピュータで動作することになるよ。

ホストOS上のアプリと、仮想マシンは同時に利用することが可能だよ。（macOS上でChromeを操作しつつ、それと同時に、Windowsを動作させるようなことも可能）

ホストOSからみれば、仮想マシンも他のアプリと同じ位置付けのようだよ。

ホストOSタイプの製品やオープンソースソフトウェア(OSS)には次のようなものがあるよ。

VMware Fusion

VMware Workstation Player

Oracle VirtualBox

Parallels Desktop

QEMU

（２）ハイパーバイザータイプ

ハイパーバイザー

Oracle VMの仮想化とは

ハイパーバイザーとシステム仮想化について学び、クラウド環境で機能する仕組みを理解する

本物(実機)のハードウェアの資源（CPUやメモリ等）を、ホストOSの代わりに仮想マシンに振り分けたり、仮想マシンを管理することが仕事のようだよ。

多目的・多機能なホストOS(macOS／Windows／Linux）を必要としないため、ホストOSタイプよりも効率が良いみたいだよ。

Oracle VMの製品解説によると「ハイパーバイザータイプは従来型のホストOSタイプと比べて、仮想マシンと実際のハードウェアがより直接的にやりとりができる仕組みになっています。OSとハードウェアでやりとりする命令や転送するデータが経由するレイヤが薄い分、従来型の仮想化ソフトウェアとは比較にならないパフォーマンスを誇ります。ホストOSタイプのサーバー仮想化ソフトウェアは、通常使っているWindowsやLinuxなどのOS上にインストールできて簡単に仮想環境を構築できますが、オーバーヘッドが発生するため、開発で使えても実運用には向きません」と主張してるよ。本当のことかどうかは、おじさんにはわからないよ。

ホストOSタイプとハイパーバイザータイプの性能比較が出来れば面白そうだけど、実際に計測してみないとわからないよね。

ホストOSと比較すると、仮想マシンを動作させることに特化した仕組みと言えそうだよ。

ハイパーバイザータイプの製品やオープンソースソフトウェア(OSS)には次のようなものがあるよ。

VMware vSphere Hypervisor

Oracle VM Server

Xen

ホストOSタイプ？ハイパーバイザータイプ？

ホストOSにハイパーバイザーの機能が組み込むなどして、ハイパーバイザーの機能を持つOSもあるみたいだよ。

ホストOS上の１アプリとして仮想マシンを動作させる方式よりも、仮想マシン〜ハードウェア間の距離が近いのかな？？

Hypervisor framework(macOS)

Hyper-V(Windows)

KVM(Linux)

仮想マシンやハイパーバイザーをハードウェアで支援する機能

Intel製CPUの場合： Intel VT

Intel® Virtualization Technology: Best Practices for Software Vendors

ゲストOS〜ハードウェアとの間で発生する仕事を、専用のハードウェアが対応することで、処理効率を高めるものみたいだよ。

Intel VT（や、AMD-V等）が存在しない場合は、汎用的なCPUが頑張ることになるので、性能面で不利になるみたいだよ。

具体的に何をやってくれているのかは、もう少し調べないと、おじさんわからないよ。

AMD製CPUの場合： AMD-V

あとがき

次のことがぼんやりわかった（気になった）ように思うよ。

仮想マシン

ソフトウェアでコンピュータ（ハードウェア）を模倣／再現した環境を仮想マシンと呼ぶみたいだよ。

仮想マシンはmacOSなどのOS（オペレーティング・システム）上で動作するアプリのようなものだよ。

仮想マシン上にWindows／LinuxといったOS（オペレーティング・システム）を動作させることが出来るよ。

macOS上でWindowsを動作させるようなことが可能だよ。

開発環境の差異を吸収する目的に利用することも可能な気がしたよ。

仮想マシンの種類（ホストOSタイプとハイパーバイザータイプ）

ホストOSタイプ：ホストOS上で動作するアプリの一つとして、仮想マシンを動作させるようなもの。仮想マシンがハードウェアの機能にアクセスするには、OSを介して間接的にアクセスする必要があるみたいだよ。

ハイパーバイザータイプ：　ホストOSの代わりに、仮想マシンを動作／管理するプログラムのことを指すみたいだよ。ホストOSと比較して、仮想マシン〜ハードウェア間の距離が短いので、仮想マシンとしての効率はホストOSよりも優れているみたいだよ。

ホストOSにハイパーバイザーの機能が組み込まれているOSも存在するようだよ。（例：macOSのHypervisor framework、WindowsのHyper-V、LinuxのKVM等）

仮想マシンやハイパーバイザーをハードウェアで支援する機能

CPUの種類によっては、仮想マシンやハイパーバイザーを効率化する機能があるみたいだよ。

Intel VT、AMD-V

次回

仮想マシンを調べると、必ずといっても良いほど現れる「コンテナ」についても調べていくよ。

仮想マシンとコンテナは競合するものなのか？　それとも目的や用途が異なるものなのか？

おじさんの目的（開発環境の差異をなるべく軽減する）に合致するのは、いずれか？！（仮想マシン？コンテナ？どっち？まさかの両方？？）

参照・メモ

ハイパーバイザ
 仮想機械
 Containers vs. VMs: What’s the difference?
仮想化の概要
 Oracle VMの仮想化とは
 ハイパーバイザーとシステム仮想化について学び、クラウド環境で機能する仕組みを理解する
 1日5分のXen理解: 第1回仮想マシンとは何か？
これだけは知っておこう！いまどきのクラウド用語 2019
コンテナとは何か
 GOOGLE のコンテナ
 マイクロサービス / Dockerコンテナー / Kubernetes 概要
 マイクロサービスとコンテナーを併用すべき理由
 What is a Container?
Get Started, Part 1: Orientation and setup
Docker overview
Docker道場「Dockerの基本概念」0825インフラ勉強会資料
 Docker ドキュメント日本語化プロジェクト
 AWSでDockerを扱うためのベストプラクティス

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投稿日：2019-05-26T13:35:34+09:00

Dockerで名前をつけていないvolumeを削除する

Dockerで特定のコンテナが使っているvolumeを消す時にdocker rm <Volume名> で消すことができますが、Volumeに名前をつけてない場合、どのDockerコンテナで使っているかわからず削除に迷ったのでまとめておきます。

環境

macOS: 10.13.6
docker: 18.09.2

Volume名を確認

docker volume ls でVolume名を確認できますが名前をつけていないとhash値で表示されます。
docker volume ls
DRIVER              VOLUME NAME
local               24e0853786a7e954875ccfbfaa8b230535e31cc9257883918b4c7b41f837f094
local               619f0e516ca2506d6129b4b0e61f1685d6bf868f1165b6d7535e532a793014c9
local               950c020c36d49386417e12053277ea3bea1d6198de1dede52942530e26a6d62e
local               adad36583c083e30f82560a6b1420527ab593360f05da2e4eb03b10266f60318
local               ba52e56e07d33e91990c30de4a437e50bd0af3f948e6fbc2b5c9f4a25af09e0d
　・　　 　　　　　　　　　・
　・　　 　　　　　　　　　・
　・　　 　　　　　　　　　・
local               hoge_data1
local               hoge_data2
hoge_data1のように名前をつけていれば、どのコンテナで使っているのかわかるので docker rm hoge_data1 のように削除してあげればOKですが、hash値だとどのコンテナで使っているかわからない、、、
なので別の方法でコンテナとVolumeの対応を探す必要があります。

docker inspect

docker inspect <container ID> でコンテナの詳細情報を確認でき、Volume名も確認できます。
以下の例だとMountsの"Type": "volume"の箇所がvolumeに関する情報になり、
e01b1984250560b6f648f688e8a941e15949349feeabd5896fa8f80194486f0f がvolume名になります。
このあたりの見え方はバージョンや使っている環境で多少変わってくるかもしれません。
[
    {
        "Id": "f2292235330978eb3ab546ee453312a635bff66a12ce55f36e8a693a79f4faed",
        "Created": "2019-05-26T03:47:04.0594156Z",
        "Path": "docker-entrypoint.sh",
           ・
           ・
           ・

   　　"Mounts": [
            {
                "Type": "volume",
                "Name": "e01b1984250560b6f648f688e8a941e15949349feeabd5896fa8f80194486f0f",
                "Source": "/var/lib/docker/volumes/e01b1984250560b6f648f688e8a941e15949349feeabd5896fa8f80194486f0f/_data",
                "Destination": "/var/lib/mysql",
                "Driver": "local",
                "Mode": "",
                "RW": true,
                "Propagation": ""
            }
        ],
docker volume rm

volume名を確認できれば、docker volume rm で削除してあげれば完了です。
$ docker volume rm e01b1984250560b6f648f688e8a941e15949349feeabd5896fa8f80194486f0f
参考

https://qiita.com/gekkoukisi/items/bb24d3b6ab24c0ce1bfb

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投稿日：2019-05-26T12:17:55+09:00

もう家庭ゴミを捨て忘れない（Slackに定期投稿するbotをPythonで作成し、GCEで運用する）

概要

こんにちは。Qiita初投稿です。

皆さん、家庭ゴミを忘れずに捨てられていますか？
定期的に一定量発生する可燃ゴミはともかく、ビン・カン・ペットボトルや古紙などは忘れがちだったので、我が家ではSlackのリマインダーを設定していました。

ただ、このリマインダー、第○週○曜日のようなカスタマイズができません。
我が家には、第1・3木曜日に捨てられる不燃ゴミがもう2ヶ月ほどリビングにありました。

そこで、第1・3木曜日の前日20時にSlackに投稿するbotをPythonで作成し、GoogleCloudEngine(以下GCE)で運用することにしました。その手順を残します。

手順

Slackでアプリを作成し、Tokenを取得する

Pythonのslackerライブラリを用いてSlack botを作成する

Pythonのpython-crontabライブラリを用いて定期実行する環境を作成する

botを実行する仮想環境をDockerfileで作る

DockerイメージをGoogleCloudPlatform(以下GCP)のContainerRegistryにPushしてGCEにデプロイする

以下は上記の番号と連動した作業手順のイメージです。

準備しておく環境

Python・Docker・GoogleSDKをインストールし、gcloud auth loginで認証を済ませてください。
またGCPにプロジェクトを1つ用意してください。

※botの作成まででしたらPython以外必要ありません。

参考ドキュメント
- Install Docker Desktop for Mac | Docker Documentation
- クイックスタート | Cloud SDK | Google Cloud

バージョン
$ python --version
Python 3.6.4 :: Anaconda, Inc.

$ docker --version
Docker version 18.09.2, build 6247962

$ gcloud --version
gcloud --version
Google Cloud SDK 246.0.0
bq 2.0.43
core 2019.05.10
gsutil 4.38
Slackでアプリを作成し、Tokenを取得する

手順は以下です。
1. アプリを作成する。（アプリ名とWorkspaceを決める）
2. Permissionを設定する
3. Workspaceにアプリをインストールする
4. Slack API Tokenを取得する

アプリを作成する

Slack API： Applications | Slack にアクセスし、Create New Appをクリックしてください。

アプリ名とWorkspaceを決めてください。ここではblogと名付けます。

Permissionを設定する

作成したアプリがSlack APIを通して、なにを行ってよいのかを設定します。

作成後に遷移するページ、またはアプリの「Basic Information」ページの中のScopes欄へ。
今回は、メッセージの送信のみなので、Send messages as blogのみ選びます。

※Slack内でbotにメンションを飛ばして相互にやりとりをしたい場合は、「Bot Users」の欄から「Add a Bot User」で表示名等を決めてAddしましょう

Workspaceにアプリをインストールする

作成したアプリをWorkspaceにインストールします。

同ページ、またはアプリの「OAuth & Permissions」ページにあるInstall App to Workspaceをクリックし、許可してください。

Slack API Tokenを取得する

botを作成する際に使う、Slack API Tokenを記録しておきます。

Pythonのslackerライブラリを用いてSlack botを作成する

まずslackerライブラリをインストールします。
$ pip install slacker
Slack API Tokenを渡してslackerインスタンスを作成し、投稿したいチャンネルとメッセージを設定すればbotがslackに投稿します。
後々のことも考えてSlack API Tokenは環境変数に設定し、参照するようにします。
$ export SLACK_TOKEN=${your slack api token}

$ cat test_post.py
# -*- coding: utf-8 -*-
from slacker import Slacker
import os


def main():
    slack_token = os.environ['SLACK_TOKEN']
    slack = Slacker(slack_token)
    slack.chat.post_message('random', 'これはテスト投稿です')


if __name__ == '__main__':
    main()

$ python test_post.py
投稿されました！！
それでは投稿すべきタイミングなのかを判定するロジックを追加しましょう。
前日の20時に明日が第1・3木曜日を判定します。
$ cat test_post.py
# -*- coding: utf-8 -*-
from slacker import Slacker
import os
import datetime


def get_week_number(dt):
    """
    datetime型を受け取って、週番号を返す
    """
    day = dt.day
    week = 0
    while day > 0:
        week += 1
        day -= 7
    return week


def post_regular(slack):
    TARGET_WEEKDAY = 3
    TARGET_WEEKNUMBER = (1, 3)

    tomorrow = datetime.datetime.now() + datetime.timedelta(days=1)

    # 木曜日かどうかを判定
    if tomorrow.weekday() != TARGET_WEEKDAY:
        return

    # 第1・3週かどうかを判定
    if get_week_number(tomorrow) not in TARGET_WEEKNUMBER:
        return

    slack.chat.post_message('bot_test', '明日は第1・3木曜日です')


def main():
    slack_token = os.environ['SLACK_TOKEN']
    slack = Slacker(slack_token)
    post_regular(slack)


if __name__ == '__main__':
    main()
曜日や週番号を変えたい場合は、TARGET_WEEKDAYやTARGET_WEEKNUMBERを変えましょう。

参考記事
- PythonでSlackbotを作る(3) – ビットログ
- Pythonで今日が今月の第何何曜日か調べる - Qiita

Pythonのpython-crontabライブラリを用いて定期実行する環境を作成する

まず、python-crontabライブラリをインストールします。
$ pip install python-crontab
実行すべきコマンドとスケジュールをファイルに書き出し、そのファイルをモニターして、
スケジュールに沿ってコマンドを実行します。
$ cat test_cron.py
# -*- coding: utf-8 -*-
from crontab import CronTab


class CrontabControl:
    def __init__(self):
        self.cron = CronTab()
        self.job = None
        self.all_job = None

    def write_job(self, command, schedule, file_name):
        self.job = self.cron.new(command=command)
        self.job.setall(schedule)
        self.cron.write(file_name)

    def read_jobs(self, file_name):
        self.all_job = CronTab(tabfile=file_name)

    def monitor_start(self, file):
        self.read_jobs(file)
        for result in self.all_job.run_scheduler():
            print('予定していたスケジュールを実行しました。')


def main():
    command = 'python ./test_post.py'
    schedule = '0 20 * * *'
    file = 'output.tab'

    c = CrontabControl()
    c.write_job(command, schedule, file)
    c.monitor_start(file)


if __name__ == '__main__':
    main()
botを実行する仮想環境をDockerfileで作る

pythonイメージを元に、必要なライブラリをインストールして、 test_cron.py を実行するようDockerfileを作成します。

GCEで運用する際は、タイムゾーンを変更するのを忘れないようにしましょう。
そうでないと、朝の5時にゴミ出しの通知が届くことになります。。。
# requirements.txtを用意する
$ pip freeze > requirements.txt

# 私の環境は以下です
$ cat requirements.txt
certifi==2019.3.9
chardet==3.0.4
croniter==0.3.30
idna==2.8
python-crontab==2.3.6
python-dateutil==2.8.0
requests==2.21.0
six==1.12.0
slackbot==0.5.3
slacker==0.13.0
urllib3==1.24.3
websocket-client==0.44.0

$ cat Dockerfile
FROM python:3.6.4-stretch
ADD . /code
WORKDIR /code

RUN pip install -r requirements.txt

# GCEはタイムゾーンがUTCになっているため、JSTに変更する
ENV TZ='Asia/Tokyo'

CMD ["python", "cron.py"]
DockerイメージをGCPにPushしてGCEにデプロイする

GCPには、Dockerイメージを保存、管理できる「Container Registry」というサービスがあります。
先ほどのDockerfileをもとにDockerイメージを作成するのですが、「Container Registry」にPushするためのタグの付け方に決まりがあります。

イメージの push と pull | Container Registry | Google Cloud
[HOSTNAME]/[PROJECT-ID]/[IMAGE]
$ cat bin/deploy
# カレントディレクトリのDockerfileをもとにbotという名前のDockerイメージを作成
docker build -t bot .

# [HOSTNAME]/[PROJECT-ID]/[IMAGE] でタグ付け
docker tag bot asia.gcr.io/$PROJECT_ID/bot:latest

# Container Registry にPush
gcloud docker -- push asia.gcr.io/$PROJECT_ID/bot:latest

$ chmod +x bin/deploy
$ export PROJECT_ID=${your gcp project id}
$ bin/deploy
GCPの「Container Registry」の項目にいくと、botという名前のDockerイメージがあがっていることが確認できます。
そのDockerイメージから「GCEにデプロイ」を選んでください。

GCEを無料で運用するためには条件があるので、設定を変更しましょう。

参考ドキュメント
GCP の無料枠 | Google Cloud Platform の無料枠 | Google Cloud
参考記事
GCPで永久無料枠を利用してサービスを立ち上げたときにしたことの備忘録 - Qiita

以上で終了です！

その他

再デプロイする

botの設定に変更加えたりして再デプロイしたい場合は、以下の手順で行えます。

ローカルでコードに変更を加える

Dockerイメージを作成し、「Container Registry」に再度Push（bin/depoy)

作成したインスタンスをリスタートする

作成したbotのソース

※毎週パターンにも対応できるようにしたりと改良を加えていますが、ソースはGithubにあげてあります。
https://github.com/aikiyy/regular_bot

結論

24時間ゴミ出し可能な家は神

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投稿日：2019-05-26T11:20:43+09:00

sbtでビルドしたDockerイメージをECRにプッシュする方法

sbt-native-packagerとsbt-ecrを使って、ビルド→ECRログイン→ECRへのプッシュまで行います。

https://github.com/sbt/sbt-native-packager
https://github.com/sbilinski/sbt-ecr

ECRを作成する

レジストリを作る。作成後以下のようなURIが取得できます。

123456789012.dkr.ecr.ap-northeast-1.amazonaws.com/j5ik2o/thread-weaver-api-server

sbtプラグインの設定の設定

project/plugins.sbt

// ...
addSbtPlugin("com.mintbeans" % "sbt-ecr" % "0.14.1")

addSbtPlugin("com.typesafe.sbt" % "sbt-native-packager" % "1.3.10")
// ...

build.sbtの設定

repositoryNameは、上記で得られたURIのホスト名を除く文字列(j5ik2o/thread-weaver-api-server)を指定すること

import com.amazonaws.regions.{Region, Regions}

val ecrSettings = Seq(
  region           in Ecr := Region.getRegion(Regions.AP_NORTHEAST_1),
  repositoryName   in Ecr := "j5ik2o/thread-weaver-api-server",
  repositoryTags   in Ecr ++= Seq(version.value), // タグを付ける場合は指定する
  localDockerImage in Ecr := "j5ik2o/" + (packageName in Docker).value + ":" + (version in Docker).value,
  push in Ecr := ((push in Ecr) dependsOn (publishLocal in Docker, login in Ecr)).value
)

val `api-server` = (project in file("api-server"))
  .enablePlugins(AshScriptPlugin, JavaAgent, EcrPlugin)
  .settings(baseSettings)
  .settings(ecrSettings)
  .settings(
    name = "thread-weaver-api-server",
    dockerBaseImage := "adoptopenjdk/openjdk8:x86_64-alpine-jdk8u191-b12",
    maintainer in Docker := "Junichi Kato <j5ik2o@gmail.com>",
    dockerUpdateLatest := true,
    dockerUsername := Some("j5ik2o"),
    bashScriptExtraDefines ++= Seq(
      "addJava -Xms${JVM_HEAP_MIN:-1024m}",
      "addJava -Xmx${JVM_HEAP_MAX:-1024m}",
      "addJava -XX:MaxMetaspaceSize=${JVM_META_MAX:-512M}",
      "addJava ${JVM_GC_OPTIONS:--XX:+UseG1GC}",
      "addJava -Dconfig.resource=${CONFIG_RESOURCE:-application.conf}"
    ),
// ...
)

実行

profileを使う場合は以下のようにする

$ AWS_DEFAULT_PROFILE=xxxxx sbt api-server/ecr:push

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投稿日：2019-05-26T10:09:27+09:00

ThriftをC言語で使ってみる

この記事について

C言語でThriftを使いたいと思ったのですが、結構面倒だったので備忘録＆情報共有のため投稿します。

なぜThrift?

C++だけでなくC言語にも対応しているからです。
最近がgRPC(Protocol Buffers)の方が勢いがある気もしますが、今回はThriftを使ってみます。

前提

dockerとThriftの知識が少し必要です。
dockerに関しては、dockerイメージの部分を純粋なCentOSと読み替えれば大丈夫です。
この記事で使用するソース等はここに配置していますので参考にしてください。

なぜC言語？

筆者はここ２０年くらい、Java中心の仕事をしていますが久しぶりにC言語が使いたくなったのです。そしてこれがやりたい！

Berkeley DBのフル機能を使うためにはJava EditionではなくC言語版が必要でした。
そして、最終的これやってみたい。

やるとは言ってません。やってみたいだけです。

開発環境の準備

C言語やC++を使う時に一番面倒なのはこれです。
多くの依存モジュールをインストールする必要があります。

以前はMacに直接環境を作っていましたが、今はContainerが便利ですね。
CentOSのDockerイメージで環境を作ります。もちろん純粋なCentOSでも構いません。
docker run -it -d --name="mycentos" centos /bin/bash
docker attach mycentos
基本的に、Thriftのマニュアル（https://thrift.apache.org/docs/install/centos）通りにインストールすればよいのですが、C言語で動作させる場合は少し追加が必要です。
以下に追加の環境設定手順を記載します。
同じことを行っているDockerfileもご活用ください。

不足モジュールのインストール

※テストを簡単に行うため、Pythonも使えるようにしておきます。
#Install glib2
yum -y install glib2-devel

#Install Pip（Pythonを使う場合）
wget https://thrift.apache.org/docs/install/centos
python get-pip.py
python -m pip -V

#Install six (Python modules)
pip install six
ビルド時にpythonとc_glibのライブラリが使えるよに指定します。
#Build and Install Thrift Compiler
git clone https://github.com/apache/thrift.git
cd thrift
RUN ./bootstrap.sh
RUN ./configure --with-lua=no --with-python=yes --with-c_glib=yes 
RUN make
RUN make install
ライブラリパスも忘れずに！
export LD_LIBRARY_PATH=/usr/local/bin
サンプルコード

ping() と hello() のインターフェースを実装します。
Thrift公式ページのTutorial（https://thrift.apache.org/tutorial）を参考にしていますが、もっとシンプルにしました。
ソースはこちら

インターフェースはsample.thriftに定義する必要があります。
仕様はこちら
sample.thrift
namespace c_glib  sample 
namespace py sample

# hello              :Sample implementation
service Basic
{
      void ping(), 
      string hello(1:string arg)
}
サーバ側の実装
|-- Makefile
|-- sample.thrift
|-- server.c
スケルトンの生成

まず、I/Fが定義されているsample.thriftをThriftコンパイラでコンパイルし、必要なスケルトンソースを生成します。
thrift --gen c_glib sample.thrift
gen-c_glibディレクトリが作成されています。
|-- Makefile
|-- sample.thrift
|-- server.c
|-- gen-c_glib
|   |-- sample_basic.c
|   |-- sample_basic.h
|   |-- sample_sample_types.c
|   `-- sample_sample_types.h
関数の実装

-　生成されたsample_basic.cに ping(),hello()の処理を記述します。
gboolean sample_basic_handler_ping (sampleBasicIf * iface, GError ** error)
{
  /* TODO: Implement your own code. */
  THRIFT_UNUSED_VAR (iface);
  THRIFT_UNUSED_VAR (error);
  puts ("ping()");
  return TRUE;
}

gboolean sample_basic_handler_hello (sampleBasicIf * iface, gchar ** _return, const gchar * arg, GError ** error)
{
  /* TODO: Implement your own code. */
  THRIFT_UNUSED_VAR (iface);
  THRIFT_UNUSED_VAR (error);
  GString *retValue;
  retValue = g_string_new( NULL );
  g_string_printf( retValue ,"Server received: %s \n" , arg );
  puts( retValue->str );
  *_return = retValue->str;
  return TRUE; 
}
サーバ実行

dockerイメージで実行してみます
/root/dev/c_thrift_sample の下にソースがあることを想定しています
docker run -it mycentos /bin/bash
# cd /root/dev/c_thrift_sample
# make idl　（or #thrift --gen c_glib sample.thrift）
# make 
# ./server
Starting the server...
9090ポートでListenしています

クライアント側

クライアントのコードはpythonで記述します。

クライアント実装

ソースコードはこちら
client.py
print "Call ping() = %s " % (client.ping(),)
print "Call hello() = %s " % (client.hello("Hey guys!"),)
必要なPythonモジュールの生成
thrift --gen py sample.thrift  #<---　C言語のスケルトン生成時に使用したファイル
クライアント実行
docker exec -it 232db73154c2  /bin/bash  #<---  232db73154c2 はサーバ動作中のCONTAINER IDです
# cd /root/dev/c_thrift_sample/test/python  #<---  テストコードはここにある想定
# python client.py
Call ping() = None
Call hello() = Server received: Hey guys!
pythonクライアントから送った文字列がC言語で作成したサーバで受信できました。

おまけ

thriftコンパイラで生成したソースを変更しましたが、もう一度生成すると、上書きされて消えてしまいます。
そこで、変更したhandler関数を外出ししました。
ソース類をここに置きます。興味のある方はご覧ください。

まとめ

今更ですがC言語は難しい!
BerkeleyDBも少し使ってみたのですが、久しぶりに使ってみて痛感しました。
最近の言語では、あまり意識する必要がない「メモリ管理」や「UNICODE文字列の操作」などを、自分で作るか外部ライブラリに頼ることになります。
モジュールやライブラリの管理も微妙で難易度がさらに上がります。
しかし、C言語はとてもシンプルなので、性能や実行モジュールサイズはC言語に敵うものはありません。
これからも職人のツールとして残るでしょう。
最後に
　C言語は計算機の仕組みを理解するには一番良い言語です
　これを理解していれば、新しい言語や技術に対応できる能力が身につきます
筆者のようなおじさんだけでなく、若い技術者にもトライしてほしいと思います

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投稿日：2019-05-26T07:25:14+09:00

GCPの無料枠でWordPressを起動して運用するまでの備忘録 2

背景

前回GCPに Ubuntu 18.04 LTS Minimal のインスタンスを作成したので、そこに Docker をインストールして、WordPress を立ち上げます。

GCPの無料枠でWordPressを起動して運用するまでの備忘録 1

今回は、こちら ↓ を参考にさせて頂きました。

Ubuntu 18.04にDockerをインストールする(+docker-composeも)

repositoryをアップデートする

apt パッケージのアップデート。
$ sudo apt update
HTTPS経由でrepositoryをやりとり出来るようにするためのパッケージをインストール。
$ sudo apt install -y apt-transport-https ca-certificates curl software-properties-common
Dockerの公式GPG keyを追加する。
$ curl -fsSL https://download.docker.com/linux/ubuntu/gpg | sudo apt-key add -
repository( stable ) を追加する。
$sudo add-apt-repository "deb [arch=amd64] https://download.docker.com/linux/ubuntu $(lsb_release -cs) stable"
再度 apt パッケージのアップデート
$ sudo apt update

docker-ce をインストールする

インストール。
sudo apt install -y docker-ce
起動確認。
$ sudo systemctl status docker
プロセスの確認(sudo有)
$ sudo docker ps

指定した一般ユーザでも sudo 無しでdockerを使えるようにする

初期設定では出来ない
$ docker ps
Got permission denied while trying to connect to the Docker daemon socket at unix:///var/run/docker.sock: Get http://%2Fvar%2Frun%2Fdocker.sock/v1.37/containers/json: dial unix /var/run/docker.sock: connect: permission denied
一般ユーザをDockerグループに追加する
### 確認
$ cat /etc/group | grep docker
docker:x:999:

### 追加
sudo gpasswd -a xxxx docker

### 再確認
$ cat /etc/group | grep docker
docker:x:999:xxxx
dockerが使用するソケットを一般ユーザでも読み込み出来るようにする
$ sudo chmod 666 /var/run/docker.sock
プロセスの確認(sudo無)
$ docker ps

docker-composeをインストール

最新のバージョンを確認

リリース・ノート

$ export compose='1.24.0'
/usr/local/bin/ 配下にダウンロード
$ sudo curl -L https://github.com/docker/compose/releases/download/${compose}/docker-compose-`uname -s`-`uname -m` -o /usr/local/bin/docker-compose
実行権限の付与
$ sudo chmod 0755 /usr/local/bin/docker-compose

確認(sodo無)
$ docker-compose -v
docker-compose version 1.24.0, build 0aa59064
WordPress と Mysql インスタンスを個別に起動

プロジェクト用の空のディレクトリを作成
$ mkdir ghidorah_wordpress
$ cd ghidorah_wordpress
docker-compose.yml ファイルを作成
version: '3'

services:
  mysql:
    image: mysql:5.7
    container_name: ghidorah-mysql
    restart: always
    environment:
      MYSQL_ROOT_PASSWORD: xxxx
    volumes:
      - "./.data/db:/var/lib/mysql"

  wordpress:
    image: wordpress:latest
    depends_on:
      - mysql
    container_name: ghidorah-wordpress
    restart: always
    ports:
      - 80:80
    environment:
      WORDPRESS_DB_PASSWORD: xxxx
    volumes:
      - "./html:/var/www/html"
docker-compose をバックグランドで起動
$ docker-compose up -d
WordPress が起動。確認のため、ブラウザでアクセスしてみる。
WordPress インストール画面が表示されていれば成功。

手順通りインストールを進める。

まとめ

WordPress が起ち上がったので、次回は独自ドメインの設定をします。

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投稿日：2019-05-26T00:12:51+09:00

dockerコンテナ内ファイルの編集とデバッグをvscode insidersからリモートで行う方法

初めに

dockerに初めて触れて、周りにdockerに詳しい人間が居ない中で開発環境を模索したメモです。
諸事情により、前後半での2部構成とします。(大した量でもないんですがネ( ；∀；))
※ここで紹介する方法よりも良い方法をご存知の方がいらっしゃいましたら是非ご連絡をお願いします。

環境

windows 10

docker for windows

言語

python 3.6

DB

cassandra

今回はdockerコンテナ作成やflask、cassandraに関する話は省きます。
その辺りはまた機会を見て書きます！(いつとは言えません！)

何故、リモートで作業をしたかったのか

windowsでdockerを使うとなると、PowerShellでdockerコマンド(若しくは、docker-compose)で各コマンドを叩いて操作することになるかと思います。

そんな中私が一番ストレスだった事
それは、コンテナ内のhtmlファイルや.pyファイルに変更をした際、もう一度ビルドをしなければならなかったこと！！！
なのです。

いや、もちろんディレクトリをマウントして、ファイル編集をし、戻せば良いって話でもあるんですが
マウントのやり方を知ったのが開発が進んでる途中だったのですね。。

ま、まあ、そんな方法を今では認識してますし！
できますけど( ･´ｰ･｀)ドヤ

それでもローカルで編集⇒ブラウザをリロードさせたら即反映
ってのが手順が少なく、気の短い私にとってはストレスの軽減に繋がります。

こういった理由から模索し実現したのでご紹介を。
ちなみに、情報自体は多少ネットに転がっていましたが、そのほとんどがpythonファイルやphpファイルのデバッグのみに焦点が当たっていたため、私と同じことを考えていらっしゃる方の参考になればと思います。

準備その１

visual studio code insiderという製品をご存知でしょうか？
んーと、詳細は調べてもらうとして
まずはこいつをインストールしてください
[https://code.visualstudio.com/insiders/]

インストールが終わったら開いてみましょう！

準備その２

さてさて、PCにdockerをインストールしていてもまだdocker要素が足りないんですね。
vscodeでdockerコマンドを叩くのですからvscodeにもインストールする必要がある、ということです。

なので、ここでもまたインストール作業をお願いします。

左のツールバーからExtensionsを選択し上の窓にdockerと入力すると色々と表示されますが
その中の恐らく一番上に出てくるDockerを選択しインストールします。

・・・・・・・・環境構築がホントに苦手(;^_^A

これでdockerコンテナへのアタッチは叶います。

次回！ついにコンテナへ！

あ、明日書きますので?

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20190526のdockerに関する記事は13件です。

MySQLレプリケーション遅延と不整合を体験してみよう

環境

前提知識

1: レプリケーション構成MySQLを構築してみる

単一構成MySQLの構築

2台のMySQLを構築

レプリケーションの開始

レプリケーションを使ってデータを2台のMySQLに反映させる

2: レプリケーション不整合を起こして、修復してみる

MasterとSlaveに同じIDで異なるデータを入れて、レプリケーションを止める

レプリケーションの再開

3: レプリケーション遅延を体験する

まとめ

参考

Dockerfileを用いてコンテナイメージをbuildしてみよう

はじめに

前提条件

まずは、Dockerfileおよびコンテンツを用意しましょう。

1. Dockerfileとコンテンツの準備

Dockerfileを用いてDockerコンテナイメージをビルドしましょう。

2. コンテナイメージのビルド

Dockerコンテナイメージを、DockerHubにPushしましょう。

3. DockerHubへログイン

4. DockerHubへコンテナイメージをPush

PushしたDockerコンテナイメージを起動してみましょう。

5. 既存コンテナイメージの掃除

6. PushしたDockerコンテナイメージをPullして起動

7. nginxコンテナに接続

ハンズオンは以上です。 お疲れ様でした。

参考

index.html

sample.css

sample2.css

なでしこ をdockerで

途中のエラー

docker入門1

docker入門1

hellod-worldのコンテナを稼働させる

docker run(コンテナの実行)

docker ps（コンテナの一覧表示）

docker start（コンテナの再実行）

docker rm(コンテナの削除)

dokcer images(イメージ一覧表示)

docker rmi(イメージの削除)

Webサーバーを稼働させてみる

Dockerコマンド備忘録

はじめに

Dockerコマンドまとめ

最後に

Unity+MagicOnionのサンプルプログラムをコンテナ化してAzureContainerInstancesで簡単に動かす方法

まえがき

事前準備

1. 作業用 GitHub リポジトリの作成、サンプルコードの修正、Dockerfileの追加

2. DockerHub で Docker イメージを生成

3. AzureContainerInstances でコンテナを実行

4. Unity で動作確認

感想

(No.6) おじさんが、LINE風アプリを開発する - 仮想機械、コンテナについて調べてみるよ - その１

前回までのあらすじ

調査の目的

仮想機械（仮想マシン、バーチャルマシン、VM）

仮想機械（以後、仮想マシンと呼ぶ）の種類

仮想マシンやハイパーバイザーをハードウェアで支援する機能

あとがき

次回

参照・メモ

Dockerで名前をつけていないvolumeを削除する

環境

Volume名を確認

docker inspect

docker volume rm

参考

もう家庭ゴミを捨て忘れない（Slackに定期投稿するbotをPythonで作成し、GCEで運用する）

概要

手順

準備しておく環境

バージョン

Slackでアプリを作成し、Tokenを取得する

アプリを作成する

ハンズオンは以上です。お疲れ様でした。

なでしこ　をdockerで