20200721のdockerに関する記事は12件です。

投稿日：2020-07-21T22:49:31+09:00

A server is already running. Check /[WORKDIR]/tmp/pids/server.pid.の解決方法

状態

docker-compose upしたら、
A server is already running. Check /[WORKDIR]/tmp/pids/server.pid.
　Exiting
と出てきてしまいサーバーが立ち上がらないことがありました。

原因

サービスを起動したままコンテナを無理やり消してしまうとpidファイルが残ってしまうことが原因です。

解決方法

指示通り
tmp/pids/server.pid.
をみに行くと、ここに数字が書かれています。
server.pid.ファイルを消して、docker-compose upすれば解決します。

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投稿日：2020-07-21T22:38:56+09:00

【Splunk】DockerでSplunkのログ転送ができる環境（All-In-One, UF）をほぼCLIで構築してみる

どうも、おはこんばんわ。

今更ながらDockerでSplunkを実装したかったので、やってみた。

バージョン

・Docker 2.3.0.3 (Windows) Download link

・Splunk Enterprise 8.0.4.1 Docker hub
　バージョン毎のレポジトリも存在するので、気になる方はDocker Hubで検索してみてください。

・Splunk Universal Forwarder 8.0.4.1 Docker hub
　バージョン毎のレポジトリも存在するので、気になる方はDocker Hubで検索してみてください。

Splunkの構成

++++++++++++++++++++++++++
+　Client < === > AIO < === > UF　+
++++++++++++++++++++++++++
AIO = Splunk All-In-One
UF = Splunk Universal Forwarder

使用ポート

通信名送信元宛先 UDP/TCP ポート番号備考

Splunk Web Client AIO TCP 8000 Default

ログ転送 UF AIO TCP 9997 Default

Deploy polling UF AIO TCP 8089 Default

App配布 AIO UF TCP 8089 Default

*詳しくは、右記公式マニュアルを参照してください。link

Splunk Enterprise のイメージをダウンロードしてみる
docker pull splunk/splunk:latest
1秒くらいで終わります。

ダウンロードしたイメージを確認してみる
docker images
REPOSITORY TAG IMAGE ID CREATED 
splunk/splunk latest 74d1b0a6924f X weeks ago
ちゃんといますね。

Splunk Enterprise を run してみる
docker run -d -p 8000:8000 -e "SPLUNK_START_ARGS=--accept-license" -e "SPLUNK_PASSWORD=password" --name splunk splunk/splunk:latest
検証用なので、ほぼデフォルトで稼働させます。

ステータスも確認してみる
docker exec -it -u splunk splunk /bin/bash -c "/opt/splunk/bin/splunk status"
splunkd is running (PID: 687).
splunk helpers are running (PIDs: 688 702 764 787).
どうやら最初からデーモンが開始されている様です。

ついでにバージョンを確認してみる
docker exec -it -u splunk splunk /bin/bash -c "/opt/splunk/bin/splunk version" 
Splunk 8.0.4.1 (build ab7a85abaa98)
Splunk Web にアクセスしてみる
<IP_ADDR>:8000
デフォルトのユーザ情報は以下の通りです。
Username = admin
Password = password

Splunk のホーム画面が表示されたらOKです。
*画像が貼れなくて申し訳ない。

表示できたらUFの実装をサクサクやってみましょう！

Universal Forwarder のイメージをダウンロードしてみる
docker pull splunk/universalforwarder:latest
これも1秒くらいで終わります。

ダウンロードしたイメージを確認してみる
docker images
REPOSITORY TAG IMAGE ID CREATED 
splunk/universalforwarder latest 596e5124bd2b X weeks ago
Universal Forwarder を runしてみる
docker run -d -p 9997:9997 -e "SPLUNK_START_ARGS=--accept-license" -e "SPLUNK_PASSWORD=password" --name uf splunk/universalforwarder:latest
Enterprise と同様デフォルトで稼働させます。

ステータスを確認してみる
docker exec -it -u splunk uf /bin/bash -c "/opt/splunkforwarder/bin/splunk status"
splunkd is running (PID: 727).
splunk helpers are running (PIDs: 729).
ついでにバージョンを確認してみる
docker exec -it -u splunk uf /bin/bash -c "/opt/splunkforwarder/bin/splunk version"
Splunk Universal Forwarder 8.0.4.1 (build ab7a85abaa98)
UF から All-In-One にログの転送する為の準備①をしてみる（All-In-One側の受信ポート設定）
#App作成コマンド
docker exec -it -u splunk splunk /bin/bash -c "mkdir -p /opt/splunk/etc/apps/{<APP_NAME>/local,/<APP_NAME>/metadata}"
docker exec -it -u splunk splunk /bin/bash -c "touch /opt/splunk/etc/apps/<APP_NAME>/local/app.conf"
docker exec -it -u splunk splunk /bin/bash -c "touch /opt/splunk/etc/apps/<APP_NAME>/metadata/local.meta"
docker exec -it -u splunk splunk /bin/bash -c "touch /opt/splunk/etc/apps/<APP_NAME>/local/inputs.conf"
docker exec -it -u splunk splunk /bin/bash -c "echo -e "[ui]\\nis_visible" "=" "false\\n\\n[launcher]\\nversions" "=" "1.0.0\\n" >> /opt/splunk/etc/apps/<APP_NAME>/local/app.conf"
docker exec -it -u splunk splunk /bin/bash -c "echo -e "[]\\naccess" "=" "read" ":" "[" "\*" "]," "write" ":" "[" "\*" "]\\nexport" >> /opt/splunk/etc/apps/<APP_NAME>/metadata/local.meta"
docker exec -it -u splunk splunk /bin/bash -c "echo -e "[splunktcp://9997]\\nconnection_host" "=" "ip\\n" >> /opt/splunk/etc/apps/<APP_NAME>/local/inputs.conf"

#確認コマンド
docker exec -it -u splunk splunk /bin/bash -c "ls -lR /opt/splunk/etc/apps/<APP_NAME>"
docker exec -it -u splunk splunk /bin/bash -c "cat /opt/splunk/etc/apps/<APP_NAME>/local/app.conf"
docker exec -it -u splunk splunk /bin/bash -c "cat /opt/splunk/etc/apps/<APP_NAME>/metadata/local.meta"
docker exec -it -u splunk splunk /bin/bash -c "cat /opt/splunk/etc/apps/<APP_NAME>/local/inputs.conf"
<APP_NAME>、はお好みに変更してください。
*センスの無いコマンドはご愛敬で。。。

UF から All-In-One にログの転送する為の準備②をしてみる（UF側で Target Deployment Server）
docker exec -it -u splunk uf /bin/bash -c "/opt/splunkforwarder/bin/splunk set deploy-poll <IP_ADDR>:8089"
<IP_ADDR>は、「All-In-One」のIPアドレスを入力します。

UF から All-In-One にログの転送する為の準備③をしてみる（UF配布用ログ転送Appの作成）
#App作成コマンド
docker exec -it -u splunk splunk /bin/bash -c "mkdir -p /opt/splunk/etc/deployment-apps/{<APP_NAME>/local,/<APP_NAME>/metadata}"
docker exec -it -u splunk splunk /bin/bash -c "touch /opt/splunk/etc/deployment-apps/<APP_NAME>/app.conf"
docker exec -it -u splunk splunk /bin/bash -c "touch /opt/splunk/etc/deployment-apps/<APP_NAME>/metadata/local.meta"
docker exec -it -u splunk splunk /bin/bash -c "touch /opt/splunk/etc/deployment-apps/<APP_NAME>/local/outputs.conf"
docker exec -it -u splunk splunk /bin/bash -c "echo -e "[ui]\\nis_visible" "=" "false\\n\\n[launcher]\\nversions" "=" "1.0.0\\n" >> /opt/splunk/etc/deployment-apps/<APP_NAME>/local/app.conf"
docker exec -it -u splunk splunk /bin/bash -c "echo -e "[]\\naccess" "=" "read" ":" "[" "\*" "]," "write" ":" "[" "\*" "]\\nexport" "=" "system\\n" >> /opt/splunk/etc/deployment-apps/<APP_NAME>/metadata/local.meta"
docker exec -it -u splunk splunk /bin/bash -c "echo -e "[tcpout]\\ndefaultGroup" "=" "test\\nuseACK" "=" "true\\n\\n[tcpout:test]\\nserver" "=" "<IP_ADDR>\\n" >> /opt/splunk/etc/deployment-apps/<APP_NAME>/local/outputs.conf"

#確認コマンド
docker exec -it -u splunk splunk /bin/bash -c "ls -lR /opt/splunk/etc/deployment-apps/"
docker exec -it -u splunk splunk /bin/bash -c "cat /opt/splunk/etc/deployment-apps/<APP_NAME>/local/app.conf"
docker exec -it -u splunk splunk /bin/bash -c "cat /opt/splunk/etc/deployment-apps/<APP_NAME>/metadata/local.meta"
docker exec -it -u splunk splunk /bin/bash -c "cat /opt/splunk/etc/deployment-apps/<APP_NAME>/local/outputs.conf"
<IP_ADDR>は、「All-In-One」のIPアドレスを入力します。
<APP_NAME>、はお好みに変更してください。

上記で作成したAppをUFに配布されます。

UF から All-In-One にログの転送する為の準備④をしてみる（サーバクラスの作成）
#serverclass.conf作成コマンド
docker exec -it -u splunk splunk /bin/bash -c "touch /opt/splunk/etc/system/local/serverclass.conf"
docker exec -it -u splunk splunk /bin/bash -c "echo -e "[general]\\nrestartSplunkd" "=" "true\\nrestartSplunkWeb" "=" "false\\nstateOnClient" "=" "enabled\\n\\n[serverClass:<CLASS_NAME>]\\nwhitelist.0" "=" "<IP_ADDR>\\n\\n[serverClass:<CLASS_NAME>:app:<APP_NAME>]\\n" >> /opt/splunk/etc/system/local/serverclass.conf"

#確認コマンド
docker exec -it -u splunk splunk /bin/bash -c "cat /opt/splunk/etc/system/local/serverclass.conf"
<APP_NAME>は、「UF配布用ログ転送Appの作成」のと一致させてください。
<IP_ADDR>は、「UF」のIPアドレスを入力します。
<CLASS_NAME>は、お好みに変更してください。

UF から All-In-One にログの転送する為の準備⑤をしてみる（デプロイ）
docker exec -it -u splunk splunk /bin/bash -c "/opt/splunk/bin/splunk reload deploy-server"
Splunk username: admin
Password:
Reloading serverclass(es).
サクセス！！

UF が Deployment Server と疎通ができたか確認してみる

Splunk Web にアクセスして、確認してみましょう。
・アクセスURLは、右記です。http://localhost:8000/ja-JP/manager/system/deploymentserver
・アクセス方法は、「Splunk Web」→右上「設定」→「フォーワーダー管理」に遷移した後、「クライアント」に存在していれば疎通OKです。

ログの転送確認をしてみる

最後の確認も Splunk Web で確認します。
・アクセスURLは、右記です。http://localhost:8000/ja-JP/app/search/search
・アクセス方法は、「Splunk Web」→左部App「Search & Reporting」
・アクセス後、サーチバーへ以下のサーチ分を実行してみましょう。
index=_internal clientip="<UF_IP_ADDR>"
結果が表示されたらOKです。
*画像が無いのは申し訳ないです。。。

おわりに

Dockerで構築ってすっごい簡単ですし、不要になったら消せるので、気軽に試してみてください！
その際に参考になれば幸いです。

また、今回はUFの内部ログのみ収集をしていますが、様々なログを収集できるので、詳しくは公式マニュアルか他の方々のサイトを参考にしていただければと思います。
もし機会があれば、そのあたりも書こうかなって思います。
（何時迄にはと言ってない。。。）

10-4, 10-10

通信名	送信元	宛先	UDP/TCP	ポート番号	備考
Splunk Web	Client	AIO	TCP	8000	Default
ログ転送	UF	AIO	TCP	9997	Default
Deploy polling	UF	AIO	TCP	8089	Default
App配布	AIO	UF	TCP	8089	Default

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投稿日：2020-07-21T19:29:26+09:00

最小限のGitLab環境を作る（移行テスト用）

目的

動作確認やデータ移行のために、最小限かつ再構築＆使い捨て可能な GitLab 環境を用意したい。実運用で他のユーザーが利用するということは考慮しない。

用途例

私の中では、Trac/Redmine+Subversion+Jenkinsなどを捨ててGitLabに移行するまでの道のりの中での作業の一環。

上記の記事で、

Trac → Redmine

Subversion → Git

に変換できたので Trac/Redmine の Ticket/Issue 等を GitLab に移行するテスト環境を用意したい。Vagrant 等で作った VM 上に Omnibus 版を入れるという方法や誰かが作ったGitLab boxを利用するか、 Docker Desktop for * に k8s が入ってるので、Helm chart でという方法もあるかもしれない(やったことないが)。しかし k8s は逆に大掛かり。Docker Hub の公式イメージ gitlab/gitlab-ce は Omnibus 版を Docker image に詰め込んだものの様で、Docker container のあり方¹とか、マイクロサービス的にどうなの?という気もするが、サクッと環境を用意するにはとても便利なのでこちらを利用。sameersbn/gitlab は中途半端な気がした。

設定

公式サイト > Omnibus GitLab Docs > GitLab Docker images

に記載されている通り、

最初に書いたとおり、本番運用するものでなく、あくまでもローカルの検証テストやデータ移行様なので、http://localhost:8081 で稼働させる。検証環境なら Docker Desktop for * を使うことが多いと思う。この場合、 docker-compose が最初から使えるから、オプション指定するよりも docker-compose.yml が楽。

データ移行目的なら、 ssh や https も不要なので http を別ポートで稼働させるだけ。
web:
  image: 'gitlab/gitlab-ce:latest'
  hostname: 'localhost'
  environment:
    GITLAB_OMNIBUS_CONFIG: |
      external_url 'http://localhost:8081'
  ports:
    - '8081:8081'
  volumes:
    - '$GITLAB_HOME/config:/etc/gitlab'
    - '$GITLAB_HOME/logs:/var/log/gitlab'
    - '$GITLAB_HOME/data:/var/opt/gitlab'
これで、

永続化するヴォリュームのパスを指定し、
$ export GITLAB_HOME=$PWD/srv/gitlab
起動、
$ docker-compose up
あるいはバックグラウンド起動で、
$ docker-compose up -d
あとは、しばらく待ってログで起動を確認してから、ブラウザでアクセスして管理者パスワードを変更すれば良い。

~~GitLab API v3 対応~~ → 不要

以前、redmine-gitlab-migrator を調べたときは非対応だったけど、現在は対応しているので不要。というかURLが/api/v3→/api/v4になり、API Ver. 切り替えがあるわけではないので、当然最新版は API v4 でないと動作しない。Open中の Issue があるが、小さなプロジェクトで Redmine 3.4.13 → GitLab 13.1.4 への変換を試したところ roadmap/issue は なんとなく移行できる様子。GitHub の Description/About に LOOKING FOR MAINTAINER の記載があるのでメンテナンスが滞ってるような雰囲気があったが数日前にも更新されている。

The v3 API is deprecated and not usable with a actual gitlab version

Gitlab v3 -> v4 api possible solution #34

~~ところで、Redmine to Gitlab migrator を使いたいが、こちら、API v3 にしか対応していないので、API v3 をサポートしている GitLab を選びたい。~~

GitLab Docs > API Docs > API V3 to API V4

GitLab #36819 Removal of API v3 from the codebase

GitLab 9.5 でサポート自体は終了し API V4 に移行したが、コード自体は残りAPI V3 でも応答している。その後、11.0 で API V3 のコード自体が削除された。10.x の最終版は 10.8.7 になり、ここまで API V3 の応答は返してくる。~~一応 V3 API をサポートしている 9.x を選ぶべきか悩むが、10.8.7 で移行作業を試してみる。~~ → 上記の通り、redmine-gitlab-migrator は API V4 に対応してる。
#web:
#  image: 'gitlab/gitlab-ce:10.8.7-ce.0'
#  hostname: 'localhost'
#  environment:
#    GITLAB_OMNIBUS_CONFIG: |
#      external_url 'http://localhost:8081'
#      listen_port 8081
#  ports:
#    - '8081:8081'
#  volumes:
#    - '$GITLAB_HOME/config:/etc/gitlab'
#    - '$GITLAB_HOME/logs:/var/log/gitlab'
#    - '$GITLAB_HOME/data:/var/opt/gitlab'
ちなみに、11.0.0 で API V3 を試すとこんな感じ。
$ curl "http://localhost:8081/api/v3/users?private_token=XXXXXXXXXXXXXXXXXXXX"
{"error":"API V3 is no longer supported. Use API V4 instead."}
今後

Redmine to Gitlab migrator(redmine-gitlab-migrator) は71のFork²があり、どの修正版が良いのか確認していない。もしかしたら API V4 に対応した Fork があれば…と思うが、とりあえず、Redmine 3.4.13 → GitLab 10.8.7 → GitLab 最新へ移行テストしてみたいと思う。

Redmine 3.4.13 → GitLab 13.1.x で移行テストしてみたいと思う。

Dockerfile のベストプラクティス - コンテナ毎に１つのプロセスだけ実行 ↩

2020-7-21現在 ↩

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投稿日：2020-07-21T19:03:35+09:00

Dockerfileを書くメモ

Dockerfileは、docker imageを作る(build)元の書類です。

docker buildで作成します
docker image build [OPTIONS] PATH | URL | -
$ docker image build -t New_Image .
-t : tag imageの名前とタグ　name:tag の形式

. : パス　Dockerfileのパス '.'は、カレントディレクトリの意味

Dockerfileの書式

FROM : docker imageのベースになるimage、Docker Hubのregistry

Dockerfile では、FROMは一番最初に書く

FROM <イメージ>

FROM <イメージ>:<タグ> or FROM <イメージ>@

USER : 実行ユーザーの指定

WORKDIR : 作業用ディレクトリを移動する

RUN : イメージビルド時に、Dockerコンテナ内で実効するコマンド

COPY : Hostのファイルやディレクトリをcontainer内にコピーする

ADD : ADD <ソース>... <送信先>

ADD ["<ソース>", ... "<送信先>"] この形式はパスに空白スペースを使う場合

CMD : コンテナ内で実行するプロセス

CMD ["実行バイナリ・ファイル"," 引数1"," 引数2”]

CMD ["ping","127.0.0.1","-c","100”]

CMD shell コマンド CMD ping 127.0.0.1 -c 10

ENTRYPOINT : CMDの引数はENTORYPOINTで実行FILEへの引数に

ENTRYPOINT ["ping”]

CMD ["127.0.0.1", "-c", "50”]

LABEL : imageの作者名などに使える

LABEL = = = ...

ENV : container内FR使える環境変数

ARG : ビルド時に利用出来る環境変数

EXPOSE : ポートのエクスポート　ポートを開ける

VOLUME : ボリュームのエクスポート

MAINTAINER : 作成者の情報

DeepLearningの開発環境を作った例

Dockerfile
FROM jupyter/scipy-notebook

USER root
RUN apt-get update && apt-get install -y build-essential graphviz-dev graphviz pkg-config

USER $NB_UID

# Install Tensorflow
RUN pip install --quiet \
    'tensorflow==2.1.0' \
    graphviz \
    pydotplus \
    torch torchvision && \
    fix-permissions $CONDA_DIR && \
    fix-permissions /home/$NB_USER
FROM : 元になるimageを指定してます

USER : ユーザーをrootに切り換えています

RUN : aptコマンドでupdateとinstallをしています

USER : ユーザーを戻しています

RUN : pip コマンドでモジュールをインストールしています、最後にパーミッションを合わせています

dockerはレイヤーの集合体なのでなのでDockerfileの命令をまとめて出す方が効率的

imageレイヤー数が減ります

docker imageのレイヤー構造の確認は、docker image history name:tag

&&で命令を結合出来ます

apt-get install --no-install-recommends オプションで推薦パッケージインストール

apt-get install後は、rm -rf /var/lib/apt/lists/*　キャッシュ削除する方が良い

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投稿日：2020-07-21T17:42:00+09:00

DockerでRailsのセットアップ

① develop > docker > app名(test)　を作成

② test内に、'dockerfile'、'docker-compose.yaml'を作成

③ 'dockerfile'編集
dockerfile
FROM ruby:2.6.6-stretch
Docker は Dockerfile から命令を読み込んで、自動的にイメージをビルドします。 Dockerfile はテキストファイルであり、イメージを作り上げるために実行するコマンドラインコマンドを、すべてこのファイルに含めることができます。 docker build を実行すると、順次コマンドライン命令を自動化した処理が行われて、ビルド結果となるイメージが得られます。

④ 'docker-compose.yaml'編集
docker-compose.yaml
version: '3'
services:
  app:
    build: .
    volumes:
      - ".:/app"
    ports:
      - "3000:3000"
    tty: true
⑤　ターミナル
docker-compose up
# コンテナの起動・構築
6 コンテナを作成して起動からログインしてbashで操作
docker exec -it SAMPLE_APP_1 /bin/bash
Dockerでよく使うコマンドまとめ

https://designsupply-web.com/media/knowledgeside/3325/

チートシート

https://qiita.com/eighty8/items/0288ab9c127ddb683315

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投稿日：2020-07-21T16:02:08+09:00

Podman で Compose したかったらどうするの？

Podman の CLI はほぼ Docker 互換だから、コマンドに戸惑わず同じ使用感で使えるよって言うけど、ネットワークの仕組みは違うみたいだし、公式サポートの compose も無い Podman でコンテナ同士の疎通と連携はどうすればいいの！？と迷える子羊化していた自分にこの記事を送ります。

はじめに

この記事では Podman-Compose の使い方については詳しく触れていません。サードパーティ製のツールである Podman-Compose に代わって、 Podman の標準機能である podman generate kube と podman play kube を使って起動、実行、停止までを完結してみようと試みた内容です。

背景

CentOS8, RHEL8 で最も衝撃的だった変更の一つは何か？

と聞かれた時、 Docker のサポート廃止と Podman の採用を挙げる方は結構多いのではないでしょうか。
そしてこれを挙げる人たちはこうも思っているはずです。

ああ、 Podman も使えるようにしとかなきゃ……

RHEL 系 OS は商用利用可能な Linux として多くの信頼を得ていますし、 4 年後には CentOS7 のサポート終了も迫る状況でもあります。「じゃあ Ubuntu で Docker 使えばいいや」とはいかない人、そう例えば自分のためにこの記事を書きます。

幸いなことに、 Podman のコマンド群はほぼ Docker 互換であるためコンテナを操作する分には簡単に移行できますが、一つ問題があります。

複数のコンテナを連携させるにはどうすれば？

Compose は滅びぬ！サードパーティで蘇るさ！

libpod (Podman のコンテナ/ポッド作成を直接的に担っているライブラリ) の github リポジトリの Out of scope の章にはこんな記述があります。

Out of scope

Supporting docker-compose. We believe that Kubernetes is the defacto standard for composing Pods and for orchestrating containers, making Kubernetes YAML a defacto standard file format. Hence, Podman allows the creation and execution of Pods from a Kubernetes YAML file (see podman-play-kube). Podman can also generate Kubernetes YAML based on a container or Pod (see podman-generate-kube), which allows for an easy transition from a local development environment to a production Kubernetes cluster. If Kubernetes does not fit your requirements, there are other third-party tools that support the docker-compose format such as kompose and podman-compose that might be appropriate for your environment. This situation may change with the addition of the REST API.

重要なところを要約すると……

docker-compose はサポートしません。

我々は Kubernetes がコンテナオーケストレータのデファクトスタンダードであると考えています。

よって、Podman にもコンテナ/ポッドに基づいた Kubernetes YAML ファイルの生成と、逆に Kubernetes YAML ファイルに基づいてコンテナ/ポッドを実行することを可能としました。

といったところでしょうか。 Kubernetes YAML によるコンテナオーケストレーションに前向きな考えを示しており、docker-compose が担っていたポジションもこれに統合したいようです。

サードパーティ製の podman-compose は存在しています。
先日 Keycloak コンテナを構築した際には docker-compose 用の資源を流用できるツールとして大いに有用でしたが、コンテナ作成時に一部のパラメータ指定に未対応であったりと、込み入ったことをする際に困る場合があるようで、成熟にはまだ時間がかかりそうです。

https://access.redhat.com/discussions/5093741

流行りの Kubernetes YAML はお嫌いですか？

……というわけで RHEL 系 OS でコンテナをやろうと思ったらもうポッドという概念を避けては通れないようです。
ネットワークの代わりにポッドを作成し、 YAML ファイルを 1 から書くとまでいかなくてもファイルの内容の妥当性を吟味できる程度には Kubernetes YAML ファイルへの理解を深めましょう。

大丈夫です。不安になるのはそう、ただ以下が分からないから、それだけです。

ポッドの作成時にどんなパラメータを与えれば？コンテナをポッドに所属させるには？

Kubernetes YAML の書式は docker-compose とどう違う？

podman-compose が実際に行っている作業は、 Podman CLI を利用したポッドの構築です。
つまり podman-compose は Podman コマンドを我々に代わって実行しているだけです。

podman-compose up で実行されているコマンド群の中に podman pod create コマンドがあったはずですね。
docker-compose 互換を目指すこのツールが実行するものであればそれがヒントになるのでは？
今一度、 podman-compose -f keycloak-postgres.yml up -d でポッドを実行してみましょう。
そしてそれを基に Kubernetes YAML も生成してみましょう。知りたいことはきっとこの中にあるはずです。

1. keycloak-postgres ポッドを構築して実行コマンドを見る。

ついさっき触れましたが、 podman-compose up コマンドを実行した時流れるのは、実行されている Podman コマンド群とその結果です。

ということは、podman-compose up コマンドの標準出力をファイルに収めて検索かけたら、 podman create コマンドにどんなパラメータを渡しているのか確かめられるはずですね。
# podman-compose -f keycloak-postgres.yml up -d | tee pcup_stdout
# grep "podman pod create" pcup_stdout
podman pod create --name=docker-compose-examples --share net -p 8080:8080 -p 8443:8443
ありました。あとはコマンドリファレンス引いて各オプションの意味を調べるだけです。簡単ですね。podman pod create についてはこのページです。

podman pod create
ポッドを新規作成するためのコマンド。実行時、ポッド ID が標準出力に出力されます。
ポッド作成後コンテナをポッドに追加するには podman create --pod <pod_id | pod_name> を実行すると良いそう。
また、ポッドの作成時にはインフラコンテナが作成ポッド内に作成されます。

インフラコンテナはポッドに関連付けられている名前空間の保持を行うことや、ポッドへコンテナを追加する際にその紐づけ役となる管理用コンテナです。作成後、常にスリープ状態にあり特に何もしません。

--name=docker-compose-examples
ポッドへ名前を割り当てるオプション。分かりやすい名前を付けておくと後々コマンドで指定するときとかも楽なので基本やっておくとよいと思います。

--share net
共有する名前空間を指定するオプション。指定可能なのは ipc, net, pid, user, uts の 5 つ。カンマ区切りのリストで複数指定が可能。
この例だとネットワーク名前空間 (netns) をポッド内で共有する、という意味になります。

具体的にどういう状況なのか要点だけ言うと……

このポッドに属するコンテナ群は個別に仮想 NIC を持たず、インフラコンテナの仮想 NIC を共有する。

何らかの IP ベースの通信の宛先に localhost を指定するとコンテナ同士が疎通が取れる。（コンテナ同士が独立した netns を持っていると localhost で他のコンテナには届かない。）

ポッドは、ホストや他のコンテナ/ポッドとは独立したルーティングテーブルやファイアウォールなどのネットワーク情報を持つ。

ネットワーク名前空間についてこの場で多くは語りませんが、コンテナやポッドを作った後に ip netns, ip netns exec cni-hogehoge ip a, ip netns exec cni-hogehoge firewall-cmd --list-all-zones とかやってみると直感的に理解しやすいのではないかと思います。

ちなみに --share オプションを使用しなかった場合、 ipc, net, uts の3つが共有されます。
# podman pod create -n defaultpod
# podman pod inspect defaultpod | grep share
          "sharesCgroup": true,
          "sharesIpc": true,
          "sharesNet": true,
          "sharesUts": true,
--share net だと ipc, uts が共有されなくなります。コマンドラインで指定した値でデフォルト値を上書きする仕様なんですね。
# podman pod inspect docker-compose-examples | grep share
          "sharesCgroup": true,
          "sharesNet": true,
-p 8080:8080 -p 8443:8443
--published です。ポートフォワーディングの指定です。この例だとホストの 8080,8443 に接続された時にポッド上の同番号ポートに転送してます。
実際にはホストからインフラコンテナへのポートフォワーディングを設定しています。
つまり、これは上記の --share net が有効な時に意味のある設定です。
ホストからインフラコンテナへポートフォワーディングしても、インフラコンテナと他のコンテナが NIC を共有していなければ、ただずっとスリープ状態にあるコンテナに通信が飛ぶだけで終わってしまいます。

試しに netns を共有してないポッドで -p オプションを使用し、コンテナを作ってポートフォワーディング設定を確認してみましょう。
# podman pod create --share pid -n net_unshared -p 5555:5555
# podman run -it -d --pod pidpublish --name nu1 centos:7 /bin/bash
# podman run -it -d --pod pidpublish --name nu2 centos:7 /bin/bash
# podman container ls -a
CONTAINER ID  IMAGE                              COMMAND     CREATED            STATUS                  PORTS                   NAMES
ba5b724324f3  docker.io/library/centos:7         /bin/bash   About an hour ago  Up About an hour ago                            nu2
66fc35c5fe0b  docker.io/library/centos:7         /bin/bash   About an hour ago  Up About an hour ago                            nu1
32d407c9b16f  k8s.gcr.io/pause:3.1                           About an hour ago  Up About an hour ago    0.0.0.0:5555->5555/tcp  bf0bbaf4280e-infra
一番下にあるインフラコンテナ (bf0bbaf4280e-infra) の PORTS 列には 0.0.0.0:5555->5555/tcp がある一方で、コンテナ nu1 と nu2 の PORTS 列には同様の記述がありません。どうやら PORTS 列はコンテナ内の netns を参照してここへ表示しているようですね。

1 章のまとめ

後の利便性のためポッドに名前は付ける。

ネットワーク名前空間をポッド内で共有 (--share net 相当の設定。デフォルトのままでも可。) した上で -p host_port:pod_port でポートフォワーディングを設定する。

ネットワーク名前空間を共有すると、 1 つの仮想 NIC に複数のコンテナがぶら下がっているような状態になる。

2. Kubernetes YAML にコンバートして docker-compose.yml と比較する。

docker-compose 用の yml ファイルからポッドを構築して、それを podman generate kube で kubernetes YAML ファイルへ変換します。

つまり、これを
keycloak-postgres.yml
version: '3'

volumes:
  postgres_data:
      driver: local

services:
  postgres:
      image: postgres
      volumes:
        - postgres_data:/var/lib/postgresql/data
      environment:
        POSTGRES_DB: keycloak
        POSTGRES_USER: keycloak
        POSTGRES_PASSWORD: password
  keycloak:
      image: quay.io/keycloak/keycloak:latest
      environment:
        DB_VENDOR: POSTGRES
        DB_ADDR: postgres
        DB_DATABASE: keycloak
        DB_USER: keycloak
        DB_SCHEMA: public
        DB_PASSWORD: password
        KEYCLOAK_USER: admin
        KEYCLOAK_PASSWORD: Pa55w0rd
        # Uncomment the line below if you want to specify JDBC parameters. The parameter below is just an example, and it shouldn't be used in production without knowledge. It is highly recommended that you read the PostgreSQL JDBC driver documentation in order to use it.
        #JDBC_PARAMS: "ssl=true"
      ports:
        - 8080:8080
      depends_on:
        - postgres
こうして
# podman-compose -f keycloak-postgres.yml up -d
こうじゃ！
# podman generate kube docker-compose-examples > kubernetes-converted.yml
できました。
kubernetes-converted.yml
# Generation of Kubernetes YAML is still under development!
#
# Save the output of this file and use kubectl create -f to import
# it into Kubernetes.
#
# Created with podman-1.6.4
apiVersion: v1
kind: Pod
metadata:
  creationTimestamp: "2020-07-03T02:38:36Z"
  labels:
    app: docker-compose-examples
  name: docker-compose-examples
spec:
  containers:
  - command:
    - -b
    - 0.0.0.0
    env:
    - name: PATH
      value: /usr/local/sbin:/usr/local/bin:/usr/sbin:/usr/bin:/sbin:/bin
    - name: TERM
      value: xterm
    - name: HOSTNAME
    - name: container
      value: oci
    - name: JDBC_MARIADB_VERSION
      value: 2.5.4
    - name: DB_DATABASE
      value: keycloak
    - name: DB_USER
      value: keycloak
    - name: JDBC_POSTGRES_VERSION
      value: 42.2.5
    - name: JDBC_MSSQL_VERSION
      value: 7.4.1.jre11
    - name: LAUNCH_JBOSS_IN_BACKGROUND
      value: "1"
    - name: PROXY_ADDRESS_FORWARDING
      value: "false"
    - name: JDBC_MYSQL_VERSION
      value: 8.0.19
    - name: JBOSS_HOME
      value: /opt/jboss/keycloak
    - name: LANG
      value: en_US.UTF-8
    - name: KEYCLOAK_VERSION
      value: 10.0.2
    - name: DB_VENDOR
      value: POSTGRES
    - name: DB_ADDR
      value: postgres
    - name: DB_SCHEMA
      value: public
    - name: DB_PASSWORD
      value: password
    - name: KEYCLOAK_USER
      value: admin
    - name: KEYCLOAK_PASSWORD
      value: Pa55w0rd
    image: quay.io/keycloak/keycloak:latest
    name: docker-compose-exampleskeycloak1
    ports:
    - containerPort: 8080
      hostPort: 8080
      protocol: TCP
    resources: {}
    securityContext:
      allowPrivilegeEscalation: true
      capabilities: {}
      privileged: false
      readOnlyRootFilesystem: false
      runAsUser: 1000
    workingDir: /
  - command:
    - postgres
    env:
    - name: PATH
      value: /usr/local/sbin:/usr/local/bin:/usr/sbin:/usr/bin:/sbin:/bin:/usr/lib/postgresql/12/bin
    - name: TERM
      value: xterm
    - name: HOSTNAME
    - name: container
      value: podman
    - name: LANG
      value: en_US.utf8
    - name: POSTGRES_DB
      value: keycloak
    - name: POSTGRES_PASSWORD
      value: password
    - name: GOSU_VERSION
      value: "1.12"
    - name: PG_MAJOR
      value: "12"
    - name: PG_VERSION
      value: 12.3-1.pgdg100+1
    - name: PGDATA
      value: /var/lib/postgresql/data
    - name: POSTGRES_USER
      value: keycloak
    image: docker.io/library/postgres:latest
    name: docker-compose-examplespostgres1
    resources: {}
    securityContext:
      allowPrivilegeEscalation: true
      capabilities: {}
      privileged: false
      readOnlyRootFilesystem: false
    workingDir: /
    name: root-podman-compose-keycloak-containers-docker-compose-examples-certs
status: {}
読める、読めるぞ！！
意外なくらい docker-compose 用の yml ファイルそのまんまです。
env 段落で dockerfile 内で指定されていた環境変数のデフォルト値が表に出たので行数が嵩んでいて多少読みづらいですが、dockerfile にも keycloak-postgres.yml にもなかった設定値と言えば精々以下ぐらいではないでしょうか。
apiVersion: v1
kind: Pod
metadata:
  creationTimestamp: "2020-07-03T02:38:36Z"
  labels:
    app: docker-compose-examples
  name: docker-compose-examples
    securityContext:
      allowPrivilegeEscalation: true
      capabilities: {}
      privileged: false
      readOnlyRootFilesystem: false
    workingDir: /
特に重要そうなセキュリティ関連についてちょっと掘り下げておきます。

allowPrivilegeEscalation
子プロセスが親プロセスより多くの特権を持つことを許可するか設定します。

capabilities
capabilities とは root が持つ特権を細分化してフラグとして管理する仕組みです。
何かしら追加の許可/不許可を行った場合リストに追加されることになるでしょう。

privileged
特権コンテナとして動作させるか否か。
ホスト上の root と同等の特権を与えることになるので注意が必要です。

readOnlyRootFilesystem
読んで字のごとく、コンテナ内の rootFS を読み取り専用にするか設定します。

大体どれも特に目的が無い限りデフォルト値で良さそうです。

さて話を戻しますが、これで生成した Kubernetes YAML を使ってポッドを作成すれば Podman の標準機能だけで複数コンテナの起動、実行、停止が完結できそうですね！

ところがどっこい……疎通取れません……！

この自動生成ファイルを podman play kube kubernetes-keycloak-postgres.yml コマンドで読み込ませると、 Podman が同様のポッドを作成してくれますが、意図した通りに動きません。

ブラウザから 8080 ポートへアクセスした途端 Keycloak コンテナが落ちてしまいました。
# podman container ls
CONTAINER ID  IMAGE                              COMMAND               CREATED        STATUS            PORTS                   NAMES
02b361d4d79c  k8s.gcr.io/pause:3.2                                     4 minutes ago  Up 4 minutes ago  0.0.0.0:8080->8080/tcp  26779078cd6d-infra
73dc25cdfd2f  docker.io/library/postgres:latest  docker-entrypoint...  4 minutes ago  Up 4 minutes ago  0.0.0.0:8080->8080/tcp  docker-compose-examplepostgres1
podman logs で Keycloak コンテナの実行ログを見てみると PSQLException と UnknownHostException が。
あとコンテナの名前を取得するときアンダーバーが混ざっていると無視されちゃうみたいですね。
# podman logs docker-compose-exampleskeycloak1
Caused by: org.postgresql.util.PSQLException: The connection attempt failed.
        at org.postgresql.jdbc@42.2.5//org.postgresql.core.v3.ConnectionFactoryImpl.openConnectionImpl(ConnectionFactoryImpl.java:292)
        at org.postgresql.jdbc@42.2.5//org.postgresql.core.ConnectionFactory.openConnection(ConnectionFactory.java:49)
        at org.postgresql.jdbc@42.2.5//org.postgresql.jdbc.PgConnection.<init>(PgConnection.java:195)
        at org.postgresql.jdbc@42.2.5//org.postgresql.Driver.makeConnection(Driver.java:454)
        at org.postgresql.jdbc@42.2.5//org.postgresql.Driver.connect(Driver.java:256)
        at org.jboss.ironjacamar.jdbcadapters@1.4.20.Final//org.jboss.jca.adapters.jdbc.local.LocalManagedConnectionFactory.createLocalManagedConnection(LocalManagedConnectionFactory.java:321)
        ... 57 more
Caused by: java.net.UnknownHostException: postgres
        at java.base/java.net.AbstractPlainSocketImpl.connect(AbstractPlainSocketImpl.java:220)
        at java.base/java.net.SocksSocketImpl.connect(SocksSocketImpl.java:403)
        at java.base/java.net.Socket.connect(Socket.java:609)
        at org.postgresql.jdbc@42.2.5//org.postgresql.core.PGStream.<init>(PGStream.java:70)
        at org.postgresql.jdbc@42.2.5//org.postgresql.core.v3.ConnectionFactoryImpl.tryConnect(ConnectionFactoryImpl.java:91)
        at org.postgresql.jdbc@42.2.5//org.postgresql.core.v3.ConnectionFactoryImpl.openConnectionImpl(ConnectionFactoryImpl.java:192)
        ... 62 more
これらの例外について調べてみると、どうも Keycloak コンテナが PostgreSQL コンテナとの疎通が取れなかった時に起こり得る現象のようです。java.net.UnknownHostException: postgres ですから、字面から察するに postgres を名前解決できずに起きているのではないでしょうか。そういえば Docker-Compose によって立ち上げられたコンテナ群は、お互いにコンテナ名で疎通が取れたはずです。例外が起きた原因がコンテナ名で名前解決して疎通が取れなかったことだとすると、同様の例外が起きなかった Podman-Compose ではコンテナ名で疎通が取れていたことになります。 Podman-Compose では行われていた、コンテナ名疎通に相当する何かが Kubernetes YAML ファイルから漏れたのでは？

そう、例えば……ポッドでは基本的にコンテナ同士が仮想 NIC を共有しているので、コンテナ名を 127.0.0.1 として解決する設定を podman-compose up `コマンドによってまとめて行われているコンテナ作成時に施している、とか……
podman run --name=service_keycloak_1 -d --pod=service
（中略）
--add-host postgres:127.0.0.1 
--add-host service_postgres_1:127.0.0.1 
--add-host keycloak:127.0.0.1 
--add-host service_keycloak_1:127.0.0.1 
quay.io/keycloak/keycloak:latest
ありました！これです。 --add-host です。
Podman-Compose ではコンテナの作成時に --add-host オプションでコンテナ内の /etc/hosts にコンテナ名を 127.0.0.1 として解決する設定を書き加えています。加えて言うと、この追記は /etc/hosts の内容はホスト上の同ファイルをコンテナ内にコピーしてから行っているので、ホストの /etc/hosts に以下のような内容を書き込んだ上でポッドを実行すれば例外は起きなくなるはずです。
/etc/hosts
127.0.0.1 postgres
127.0.0.1 docker-compose-examples_postgres_1
127.0.0.1 keycloak
127.0.0.1 docker-compose-examples_keycloak_1
127.0.0.1 postgres
127.0.0.1 docker-compose-examples_postgres_1
127.0.0.1 keycloak
127.0.0.1 docker-compose-examples_keycloak_1
今度はブラウザからコンテナへアクセスしても Keycloak コンテナが落ちなくなりました。
# podman container ls
CONTAINER ID  IMAGE                              COMMAND     CREATED         STATUS             PORTS                   NAMES
57c8f4dbb592  quay.io/keycloak/keycloak:latest   -b 0.0.0.0  41 seconds ago  Up 40 seconds ago  0.0.0.0:8080->8080/tcp  service_keycloak_1
725bdb94bd26  k8s.gcr.io/pause:3.2                           45 seconds ago  Up 43 seconds ago  0.0.0.0:8080->8080/tcp  e12953ca8ff5-infra
d11f2948ef3a  docker.io/library/postgres:latest  postgres    44 seconds ago  Up 42 seconds ago  0.0.0.0:8080->8080/tcp  service_postgres_1
2 章のまとめ

Podman generate kube によって出力される Kubernetes YAML は、dockerfile と docker-compose.yml 両方に記述した設定が書き出される。

単一のポッドについて出力させる程度だとあまり docker-compose.yml と大差なし。ただし若干読みづらい。

コンテナ名で疎通が取れる前提で構築されたイメージを利用してポッドを構築する場合、同ポッド内のコンテナ名を 127.0.0.1 として解決するようコンテナ内の /etc/hosts に追記が必要な場合がある。

おわりに

Podman の Kubernetes YAML ファイルの解釈について更に言うと、dockerfile で言うところの ENTRYPOINT に相当するはずの command パラメータを CMD として解釈しているような挙動がある(ver.2.0.2で確認) とかまだあるのですが、これについてはまた別の記事で。Podman の Kubernetes YAML のインポート / エクスポートもまたどうやら発展途上の段階にあり、複数コンテナの連携についてはしばらくの間不便な状態が続きそうです。

参考

Balázs Németh 氏によって、 docker-compose サービスを pod に変換する意義と、シェルスクリプトと Podman CLI を使って変換する方法について解説されている記事が podman.io で紹介されていました。こちらも参考になると思います。
Convert docker-compose services to pods with Podman
https://balagetech.com/convert-docker-compose-services-to-pods/

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投稿日：2020-07-21T15:18:01+09:00

Dockerで[stream error: stream ID 633; INTERNAL_ERROR]が発生したときは、docker内の空き容量がないかも

いつもと同じ要領でビルドしたら以下エラーが発生した

$ ~/dev/src/github.com/Oppai/hogehoge-apiserver/docker$ ./build.sh
[sudo] password for oppai:
go: downloading github.com/sirupsen/logrus v1.5.0
go: downloading github.com/jinzhu/gorm v1.9.13
go: downloading google.golang.org/api v0.25.0
go: downloading golang.org/x/oauth2 v0.0.0-20200107190931-bf48bf16ab8d
go: downloading github.com/shopspring/decimal v1.2.0
go: downloading github.com/google/uuid v1.1.1
go: downloading github.com/labstack/gommon v0.3.0
go: downloading github.com/labstack/echo/v4 v4.1.16
go: downloading golang.org/x/net v0.0.0-20200324143707-d3edc9973b7e
go: extracting github.com/shopspring/decimal v1.2.0
go: extracting github.com/labstack/gommon v0.3.0
go: downloading github.com/mattn/go-colorable v0.1.6
go: extracting github.com/google/uuid v1.1.1
go: extracting golang.org/x/oauth2 v0.0.0-20200107190931-bf48bf16ab8d
go: downloading github.com/mattn/go-isatty v0.0.12
go: downloading github.com/valyala/fasttemplate v1.1.0
go: extracting github.com/mattn/go-colorable v0.1.6
go: downloading github.com/google/go-cmp v0.4.1
go: extracting github.com/google/go-cmp v0.4.1
go: downloading cloud.google.com/go v0.56.0
go: extracting github.com/valyala/fasttemplate v1.1.0
go: downloading github.com/valyala/bytebufferpool v1.0.0
go: extracting github.com/mattn/go-isatty v0.0.12
go: downloading golang.org/x/sys v0.0.0-20200331124033-c3d80250170d
go: extracting github.com/valyala/bytebufferpool v1.0.0
go: downloading github.com/gorilla/websocket v1.4.0
go: extracting github.com/gorilla/websocket v1.4.0
go: extracting golang.org/x/sys v0.0.0-20200331124033-c3d80250170d
go: extracting cloud.google.com/go v0.56.0
go: extracting golang.org/x/net v0.0.0-20200324143707-d3edc9973b7e
go: extracting github.com/labstack/echo/v4 v4.1.16
go: downloading golang.org/x/crypto v0.0.0-20200221231518-2aa609cf4a9d
go: downloading github.com/dgrijalva/jwt-go v3.2.0+incompatible
go: downloading golang.org/x/text v0.3.2
go: extracting github.com/jinzhu/gorm v1.9.13
go: downloading github.com/mattn/go-sqlite3 v2.0.1+incompatible
go: downloading github.com/go-sql-driver/mysql v1.5.0
go: extracting github.com/sirupsen/logrus v1.5.0
go: downloading github.com/jinzhu/inflection v1.0.0
go: extracting github.com/dgrijalva/jwt-go v3.2.0+incompatible
go: extracting github.com/jinzhu/inflection v1.0.0
go: extracting github.com/go-sql-driver/mysql v1.5.0
go: extracting github.com/mattn/go-sqlite3 v2.0.1+incompatible
go: extracting golang.org/x/text v0.3.2
go: extracting google.golang.org/api v0.25.0
go: downloading google.golang.org/grpc v1.28.0
go: downloading go.opencensus.io v0.22.3
go: downloading github.com/googleapis/gax-go/v2 v2.0.5
go: extracting github.com/googleapis/gax-go/v2 v2.0.5
go: extracting go.opencensus.io v0.22.3
go: downloading github.com/golang/groupcache v0.0.0-20200121045136-8c9f03a8e57e
go: extracting github.com/golang/groupcache v0.0.0-20200121045136-8c9f03a8e57e
go: extracting google.golang.org/grpc v1.28.0
go: downloading google.golang.org/genproto v0.0.0-20200331122359-1ee6d9798940
go: downloading github.com/golang/protobuf v1.3.5
go: extracting github.com/golang/protobuf v1.3.5
go: extracting google.golang.org/genproto v0.0.0-20200331122359-1ee6d9798940
go: finding github.com/jinzhu/gorm v1.9.13
go: finding github.com/labstack/echo/v4 v4.1.16
go: finding github.com/shopspring/decimal v1.2.0
go: finding github.com/sirupsen/logrus v1.5.0
go: finding github.com/labstack/gommon v0.3.0
go: finding github.com/jinzhu/inflection v1.0.0
go: finding golang.org/x/net v0.0.0-20200324143707-d3edc9973b7e
go: finding golang.org/x/oauth2 v0.0.0-20200107190931-bf48bf16ab8d
go: finding github.com/google/go-cmp v0.4.1
go: finding github.com/go-sql-driver/mysql v1.5.0
go: finding github.com/google/uuid v1.1.1
go: finding github.com/mattn/go-sqlite3 v2.0.1+incompatible
go: finding golang.org/x/sys v0.0.0-20200331124033-c3d80250170d
go: finding google.golang.org/api v0.25.0
go: finding github.com/gorilla/websocket v1.4.0
go: finding cloud.google.com/go v0.56.0
go: finding github.com/dgrijalva/jwt-go v3.2.0+incompatible
go: finding github.com/mattn/go-colorable v0.1.6
go: finding github.com/mattn/go-isatty v0.0.12
go: finding github.com/valyala/fasttemplate v1.1.0
go: finding go.opencensus.io v0.22.3
go: finding google.golang.org/grpc v1.28.0
go: finding golang.org/x/text v0.3.2
go: finding github.com/googleapis/gax-go/v2 v2.0.5
go: finding github.com/valyala/bytebufferpool v1.0.0
go: finding github.com/golang/groupcache v0.0.0-20200121045136-8c9f03a8e57e
go: finding google.golang.org/genproto v0.0.0-20200331122359-1ee6d9798940
go: finding github.com/golang/protobuf v1.3.5
build github.com/CreatorsLab/jutaku-vsync-vpoke-internal-poke-apiserver/cmd: cannot load golang.org/x/crypto/acme: golang.org/x/crypto@v0.0.0-20200221231518-2aa609cf4a9d: stream error: stream ID 633; INTERNAL_ERROR

df -hでubuntuのHDDの空き容量を確認してたが問題なさそう。

$  df -h
Filesystem      Size  Used Avail Use% Mounted on
udev            3.9G     0  3.9G   0% /dev
tmpfs           784M  1.8M  782M   1% /run
/dev/sda2       228G   44G  174G  20% /
tmpfs           3.9G   28M  3.8G   1% /dev/shm
tmpfs           5.0M  4.0K  5.0M   1% /run/lock
tmpfs           3.9G     0  3.9G   0% /sys/fs/cgroup
/dev/loop0       55M   55M     0 100% /snap/core18/1754
/dev/loop2       55M   55M     0 100% /snap/gtk-common-themes/1502
/dev/loop1      161M  161M     0 100% /snap/gnome-3-28-1804/116
/dev/loop3       63M   63M     0 100% /snap/gtk-common-themes/1506
/dev/loop4      384K  384K     0 100% /snap/gnome-characters/539
/dev/loop5      1.0M  1.0M     0 100% /snap/gnome-logs/93
/dev/loop6       97M   97M     0 100% /snap/core/9436
/dev/loop7      2.3M  2.3M     0 100% /snap/gnome-system-monitor/148
/dev/loop8      256M  256M     0 100% /snap/gnome-3-34-1804/36
/dev/loop9       97M   97M     0 100% /snap/core/9665
/dev/loop10     256M  256M     0 100% /snap/gnome-3-34-1804/33
/dev/loop11     2.5M  2.5M     0 100% /snap/gnome-calculator/730
/dev/loop12     162M  162M     0 100% /snap/gnome-3-28-1804/128
/dev/loop13     2.5M  2.5M     0 100% /snap/gnome-calculator/748
/dev/loop15     2.3M  2.3M     0 100% /snap/gnome-system-monitor/145
/dev/loop14      55M   55M     0 100% /snap/core18/1880
/dev/loop16     1.0M  1.0M     0 100% /snap/gnome-logs/100
/dev/loop17     384K  384K     0 100% /snap/gnome-characters/550
/dev/sda1       511M  6.1M  505M   2% /boot/efi
tmpfs           784M   28K  784M   1% /run/user/1000

まさかと思い、dockerの空き容量を確認してみたら
コンテナContainersが多くて容量がほぼ無い為、ビルド出来なくなってるのが判明。

$ sudo docker system df
[sudo] password for vpoke:
TYPE                TOTAL               ACTIVE              SIZE                RECLAIMABLE
Images              75                  6                   20.59GB             17.88GB (86%)
Containers          12                  1                   348.9MB             348.9MB (99%)
Local Volumes       5                   5                   0B                  0B
Build Cache         0                   0                   0B                  0B

-vつけて細かく見てみたら、めっちゃコンテナおる。

$ sudo docker system df -v
Images space usage:

REPOSITORY                                              TAG                 IMAGE ID            CREATED             SIZE                SHARED SIZE         UNIQUE SIZE         CONTAINERS
docker_api-server                                       latest              480f3898040b        3 days ago          1.046GB             803.3MB             242.4MB             1
<none>                                                  <none>              764d5045a792        3 days ago          1.046GB             803.3MB             242.4MB             0
<none>                                                  <none>              dec4f9ed3ae4        3 days ago          1.046GB             803.3MB             242.4MB             0
<none>                                                  <none>              8895f6b751ab        3 days ago          1.046GB             803.3MB             242.4MB             0
<none>                                                  <none>              1bf638354f26        3 days ago          1.046GB             803.3MB             242.4MB             0
<none>                                                  <none>              d6bcacbaecd3        3 days ago          1.046GB             803.3MB             242.4MB             0
<none>                                                  <none>              95aee55d98d2        3 days ago          1.046GB             803.3MB             242.4MB             0
<none>                                                  <none>              f4deb81717a3        4 days ago          1.046GB             803.3MB             242.4MB             0
<none>                                                  <none>              624898ffa07c        4 days ago          1.046GB             803.3MB             242.4MB             0
<none>                                                  <none>              bc867dda9a7f        4 days ago          1.046GB             803.3MB             242.4MB             0
<none>                                                  <none>              4521363aa47f        5 days ago          1.046GB             803.3MB             242.4MB             0
<none>                                                  <none>              0d45027cf710        6 days ago          1.046GB             803.3MB             242.4MB             0
<none>                                                  <none>              22fbbd1996af        6 days ago          1.046GB             803.3MB             242.4MB             0
<none>                                                  <none>              0f1983ce5999        6 days ago          1.046GB             803.3MB             242.4MB             0
<none>                                                  <none>              1ad70c4b2adf        6 days ago          1.046GB             803.3MB             242.4MB             0
<none>                                                  <none>              4505095756d9        6 days ago          1.046GB             803.3MB             242.4MB             0
<none>                                                  <none>              2105c846be3c        6 days ago          1.046GB             803.3MB             242.4MB             0
<none>                                                  <none>              605f13c295eb        6 days ago          1.046GB             803.3MB             242.4MB             0
<none>                                                  <none>              8ffd54428810        6 days ago          1.046GB             803.3MB             242.4MB             0
<none>                                                  <none>              5c43aa878aa6        7 days ago          1.046GB             803.3MB             242.4MB             0
<none>                                                  <none>              753c65b60085        7 days ago          1.046GB             803.3MB             242.4MB             0
<none>                                                  <none>              13751b8edfa7        7 days ago          1.046GB             803.3MB             242.4MB             0
<none>                                                  <none>              72c321273e2f        7 days ago          1.046GB             803.3MB             242.4MB             0
<none>                                                  <none>              bd4b8d7708c5        8 days ago          1.046GB             803.3MB             242.4MB             0
<none>                                                  <none>              7bb566f75415        8 days ago          1.046GB             803.3MB             242.4MB             0
<none>                                                  <none>              86ebdf56e9bb        8 days ago          1.046GB             803.3MB             242.4MB             0
<none>                                                  <none>              d7b8cee95af5        11 days ago         1.046GB             803.3MB             242.4MB             0
<none>                                                  <none>              643baa48b3b7        11 days ago         1.046GB             803.3MB             242.4MB             0
<none>                                                  <none>              9d714b714ecc        13 days ago         1.046GB             803.3MB             242.4MB             0
<none>                                                  <none>              b75a1a4a9093        13 days ago         1.046GB             803.3MB             242.4MB             0
<none>                                                  <none>              6a18aad685d8        2 weeks ago         1.046GB             803.3MB             242.4MB             0
<none>                                                  <none>              24619edf8a77        2 weeks ago         1.046GB             803.3MB             242.4MB             0
<none>                                                  <none>              daa617619349        2 weeks ago         1.046GB             803.3MB             242.4MB             0
<none>                                                  <none>              c16056b65021        2 weeks ago         1.046GB             803.3MB             242.4MB             0
<none>                                                  <none>              a4638df52602        2 weeks ago         1.046GB             803.3MB             242.4MB             0
<none>                                                  <none>              d2292270c243        2 weeks ago         1.046GB             803.3MB             242.4MB             0
<none>                                                  <none>              88c923c06df2        2 weeks ago         1.046GB             803.3MB             242.4MB             0
<none>                                                  <none>              0c3aca05d036        2 weeks ago         1.046GB             803.3MB             242.4MB             0
<none>                                                  <none>              7a68934e40ba        2 weeks ago         1.046GB             803.3MB             242.4MB             0
<none>                                                  <none>              d4431663e0d6        2 weeks ago         1.046GB             803.3MB             242.4MB             0
<none>                                                  <none>              694a1eba4a52        2 weeks ago         1.046GB             803.3MB             242.4MB             0
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Containers space usage:

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caa109bbf57e        mysql:8             "docker-entrypoint.s…"   1                   0B                  7 days ago          Exited (1) 7 days ago      admiring_hellman
397d97816a72        mysql:8             "docker-entrypoint.s…"   1                   0B                  7 days ago          Exited (1) 7 days ago      mystifying_shockley
a8ade6183682        mysql:8             "docker-entrypoint.s…"   1                   0B                  7 days ago          Exited (1) 7 days ago      modest_kalam
3c12153021d7        mysql:8             "docker-entrypoint.s…"   1                   0B                  7 days ago          Exited (1) 7 days ago      zen_solomon
a5f863eed5fd        907ad27b6cfb        "/bin/sh -c '${dir}/…"   0                   331kB               4 weeks ago         Exited (128) 4 weeks ago   pedantic_khorana
069b8177a669        a4998c72e8b1        "bash"                   0                   171kB               4 weeks ago         Exited (0) 4 weeks ago     magical_moser
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dd0eb4d54adc        5c1687687da1        "/bin/sh -c '${dir}/…"   0                   317kB               4 weeks ago         Exited (128) 4 weeks ago   eager_meitner
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Local Volumes space usage:

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Build cache usage: 0B

CACHE ID            CACHE TYPE          SIZE                CREATED             LAST USED           USAGE               SHARED

以下コマンドでいらないイメージとコンテナを削除出来るらしい

# dangling image 削除
for i in `sudo docker images -f "dangling=true" -q`; do
  sudo docker image rm $i
done

# container 削除
for i in `sudo docker ps -aq`; do
  sudo docker container rm $i
done

削除してみた。

$ for i in `sudo docker images -f "dangling=true" -q`; do
>   sudo docker image rm $i
> done
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Deleted: sha256:467e3c73dd0a9e0f5a9ed44a15bee41ec97efa6dd9872e62b9ef7b30aff5a26c
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Deleted: sha256:bbb475b1c9fc8ed6ed203961c74b6032b58ba9dd9528363eb13cc56a3aded76e
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Deleted: sha256:a63613a8bf1fb5d54243474e0c0073546386f08f8f1ae9f1bfb537a22efcbff5
Deleted: sha256:3a0b10e5a436895bed5075177b916b66e92f505275fd946fc7c3548c0fe20d7b
Error response from daemon: conflict: unable to delete 907ad27b6cfb (must be forced) - image is being used by stopped container a5f863eed5fd
Error response from daemon: conflict: unable to delete a4998c72e8b1 (must be forced) - image is being used by stopped container 55c19c535d66
Error response from daemon: conflict: unable to delete 5c1687687da1 (must be forced) - image is being used by stopped container dd0eb4d54adc
Error response from daemon: conflict: unable to delete a4b2d18cc3be (must be forced) - image is being used by stopped container 0eefd59776bf

$ for i in `sudo docker ps -aq`; do
>   sudo docker container rm $i
> done
b3434b5eb935
Error response from daemon: You cannot remove a running container efa600e4e36be8fc8b87a957ba9e3a8a1910dba9de38187ea3bdbf35652dd692. Stop the container before attempting removal or force remove
88695642d5e4
caa109bbf57e
397d97816a72
a8ade6183682
3c12153021d7
a5f863eed5fd
069b8177a669
55c19c535d66
dd0eb4d54adc
0eefd59776bf

容量確認したらスッキリ！！！

$ sudo docker system df
TYPE                TOTAL               ACTIVE              SIZE                RECLAIMABLE
Images              10                  1                   4.226GB             3.68GB (87%)
Containers          1                   1                   7B                  0B (0%)
Local Volumes       5                   0                   0B                  0B
Build Cache         0                   0                   0B                  0B

普通にビルドできた。

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投稿日：2020-07-21T14:39:18+09:00

rails6 webpacker4 を本番環境で起動する

[github]
https://github.com/uechikohei/SkateSpotSearch
[docker-compose-pro.yml]ファイルを使用してproduction環境で起動
docker-compose -f docker-compose-pro.yml up --build
docker-compose -f docker-compose-pro.yml run app bash bin/webpack
docker-compose down
docker-compose -f docker-compose-pro.yml up

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投稿日：2020-07-21T12:03:40+09:00

【Docker】exec形式とshell形式

DockerのENTRYPOINTとかCMD書くときの形式ってどうすればいいのか

Dockerfileのリファレンスではexec形式が推奨されている。
shell形式とexec形式の違い

シェル形式

/bin/sh -c "コマンド引数1 引数2"として実行される
shell形式
RUN bundle exec rails assets:precompile
exec形式

コマンドを直接(シェルを通さず)実行。コマンドや引数を囲むときのシングルクォートは使えない。
exec形式
CMD ["bundle", "exec", "rails", "server", "-b", "0.0.0.0"]

# シェルで実行したい場合には(パイプ等が使用できる)
CMD ["ash", "-c", "bundle exec rails server -b 0.0.0.0"]

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投稿日：2020-07-21T12:02:26+09:00

VSCodeのRemote-ContainerでReact(Node.js+TypeScript)環境をサクッと構築する。

環境構築はDockerで作りたい。

Dockerに慣れてくると何でもDockerを使いたくなりませか？
僕はそんな人間の一人で、パソコンを買い換えてDockerを本格的に使い始めてから、手元の環境が汚れるのが嫌で環境構築は全てDockerを使っています。~~潔癖症かな?~~

今回は、VSCodeでDockerを使い倒すための神拡張機能のRemote-Containersを使って、JavaScriptのライブラリのReactの開発環境を作っていきます。

事前に準備が必要なもの

Docker

VSCode

Remote-Containersを使って環境を作る

事前にDockerがインストールされているものとします。

拡張機能のDockerとRemote-Containers をインストールします。

適当なフォルダを開いて、コマンドパレットから
Remote-Containers:Add Development Containers Configuration Files
を選択。

インストールしたい環境のサンプルが表示されるので、Show All Definitionsを選択し、

最新版であるNode.js 14 & TypeScriptを選択。

そうすると.devcontainerフォルダが生成され、中にはMS社が用意してくれた指定した環境のDockerFileと追加設定を行うdevcontainer.jsonが保存されています。

Reactを利用するにはコマンドラインツールのcreate-react-appを使うのがラクチンなので、これをnpmでインストールする設定をDockerFileに追記しておきます。

また、コンテナ側の3000番ポートを使用することになるので、devcontinaer.jsonファイルにフォワードポートの設定を追記します。

最後にこれらのファイルを元にDockerイメージとコンテナを生成します。拡張機能からRemote-Containers:Rebuild and Reopen in Container 実行。
（または右下に出てるであろうポップアップをクリック）

画面が一度閉じ、再び開いたあと少し待つと、VScodeの左下がコンテナの中に入っていることを示す状態に変わっていると思います。

これでReactの環境は完成です。簡単！

実際に動かしてみる

create-react-appを実際に使って、サンプルアプリを動かしてみます。

ターミナルを開いて、
# npx create-react-app test
を実行。必要なライブラリ一式がダウンロードされていきます。

Happy hacking!の文字が出たら完了です。
testディレクトリが作成されており、中にはReactを動かすためのテンプレートになるファイルが生成されています。

こいつを動かしてみます。
# cd/test     //カレントディレクトリを移動
# npm start   //アプリを起動
アプリを起動したらlocalhost:3000にアクセス。下記のような画面が表示されていたら成功です！

コンテナから抜けるには、VSCodeの画面を閉じるだけでコンテナOKです。
再びコンテナに入るには、VSCodeのDockerのオプションからお目当てのコンテナを右クリックして、Startをクリック。

そうするとコンテナが立ち上がるので、もう一度右クリックしてAttach Visual Studio Codeをクリックして完了です。

それでは、良いDocker & Reactライフを！

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投稿日：2020-07-21T11:45:24+09:00

Docker-composeの設定オプション - Docker Composeのための実践的な演習その1

このチュートリアルでは、Alibaba Cloud上でコンテナを扱う際にDocker Composeを使用して実践的な経験を積むことに焦点を当てています。

本ブログは英語版からの翻訳です。オリジナルはこちらからご確認いただけます。一部機械翻訳を使用しております。翻訳の間違いがありましたら、ご指摘いただけると幸いです。

前提条件

すでに最新バージョンのDockerがインストールされているサーバー/VPSにアクセスする必要があります。このチュートリアルでは、CentOSとDockerでAlibaba Cloud Elastic Compute Service (ECS)インスタンスを使用します。

このチュートリアルに従うために大規模なインスタンスを購入する必要はありません。後のチュートリアルで6つのコンテナの大群を実行している場合でも、合計512MBのRAMしかないサーバーが必要になります。

このチュートリアルでは CentOS を使用していますが、Debian や Ubuntu を使用することもできます。このチュートリアルの大部分はDocker Composeコマンドを使用しているので、どのようなLinuxディストリビューションでも動作します。

Docker、イメージ、コンテナ、そしてdocker-composeとdocker ps -aの使用について、非常に基本的な理解が必要です。docker-composeの概念を大まかに理解するためには、3回くらいはdocker-composeを使ったことがある必要があります。

このチュートリアルの目的は、非常に簡単なdocker-composeファイルをいくつか作成することです。使っていくうちに、Docker-composeの概念の理解が深まっていくでしょう。

クリーンアップの準備

コンテナをいくつか（できれば何も実行していない）だけ実行している場合は、本当に役立つでしょう。そうすれば、docker ps -a の出力リストから簡単にチュートリアルコンテナを見つけることができます。

そこで、コンテナを停止し、docker-compose upで作成されたコンテナを削除します。

(何も持っていない場合はこのステップをスキップしてください)
docker-compose down -t 0 --remove-orphans 
そこで、実行する必要のないコンテナをすべて停止してプルーニングしてください。

(開発環境で)これを素早く行うには、以下のようにします。
docker stop $(docker ps -a -q) #stop all containers
すべてのコンテナを削除するには、次のように実行します。
docker rm -f $(docker ps -a -q) # remove ALL containers
ディレクトリとエディタを分ける

docker-compose のファイルは別のディレクトリに置いた方が良いでしょう。docker-composeサービス/スタックまたはスウォームごとに1つのディレクトリを作成します: 整然とした、整理された、小さく、効率的で、これらの属性のために完全に理解しやすいです。

したがって、入力します。
mkdir compose-tuts
cd compose-tuts
Linuxディストロでよく使われているエディタにはvimとnanoの2つがあります。私は nano の方が好きですが、vim でも十分に動作します。

nanoをインストールするには

Debian / Ubuntu .
apt install nano
CentOS .
yum install nano
Nanoビギナーズガイド:
* nano filename-to-edit ... this starts the nano editor
* cursor keys move around as expected
* cut tutorials text from alibaba tutorials web pages work as expected
* pasting into your docker-compose file work as expected
* press F3 to save your work
* press F2 to exit the editor.
以上、docker-composeのチュートリアル5つすべてにnanoを使うために知っておくべきことを紹介しました。

イメージ

これはDockerfilesのimageと同じように動作します。image はコンテナをビルドするイメージを指定します。

以下の演習ではこれを使っています。

tmpfs

引用元: https://docs.docker.com/compose/compose-file/#tmpfs

tmpfs はコンテナ内の（RAM内の）一時ファイルシステムをマウントします。それは単一の値でもリストでも構いません。2つの一時ファイルシステムのリストを使ってデモをしてみましょう。

以下の内容を docker-compose.yml に追加します。
nano docker-compose.yml
version: "3.7"
services:
  alpine:

    image: alpine:3.8

    command: sleep 600

    tmpfs:

     - /my-run:size=10M

     - /my-app-tmp:size=20M
docker-compose up は、docker-compose.yml ファイルに定義されているサービスを起動します。
docker exec は実行中のコンテナに入ります。

実行してください。
docker-compose up -d -t 0      
docker exec -it compose-tuts_alpine_1 /bin/sh
2つのテンポラリファイルシステムのサイズを確認する必要があります。
/ # df -h /my*
Filesystem                Size      Used Available Use% Mounted on
tmpfs                    20.0M         0     20.0M   0% /my-app-tmp
tmpfs                    10.0M         0     10.0M   0% /my-run
完璧です。ご希望のサイズで取り付けました。使用率はゼロです。

15Mのゼロを/my-runに書き込んでみます(サイズは10M)
/ # dd if=/dev/zero of=/my-run/output.dat  bs=1M  count=15
dd: writing '/my-run/output.dat': No space left on device
11+0 records in
10+0 records out
/ # echo $?
1
dd コマンドはエラーを表示しませんが、*$? *は最後のコマンドの終了ステータスを表示します: この場合は 1 : エラーを意味します。

dfをもう一度実行してください。
/ # df -h /my*
Filesystem                Size      Used Available Use% Mounted on
tmpfs                    20.0M         0     20.0M   0% /my-app-tmp
tmpfs                    10.0M     10.0M         0 100% /my-run
/docker-compose は tmpfs を正しいサイズで作成することに成功し、期待通りに動作しています。

15Mのゼロを/my-app-tmp(サイズ20M)に書き込んでみましょう。
/ # dd if=/dev/zero of=/my-app-tmp/output.dat  bs=1M  count=15
15+0 records in
15+0 records out
/ # echo $?
0
echo $? my-app-tmpが使用しているサイズを確認してみましょう。
/ # df -h /my*
Filesystem                Size      Used Available Use% Mounted on
tmpfs                    20.0M     15.0M      5.0M  75% /my-app-tmp
tmpfs                    10.0M     10.0M         0 100% /my-run
15Mを使用しています。完璧です。

コンテナ内で動作するアプリケーションに必要な正しいサイズのtmpfsを定義する方法がわかりました。

ddコマンドの詳細については、man ddを使用することができます。

ネタバレ： if = 入力ファイル、of = 出力ファイル、bs = ブロックサイズ。シンプルです。

env_file と環境

env_fileとenvironmentはコンテナに環境変数を追加します。

環境セクションで宣言された環境変数は env_file の値を上書きします。

ほぼすべての Linux アプリケーションは環境変数を持っているので、それをコンテナに注入する方法を知っておく必要があります。(私が知っている中で、これを必要としないアプリケーションは hello word アプリケーションだけです)

これがどのように動作するかを確認するために、いくつかの準備作業が必要です。

1、環境ファイルを作成します。
2、docker-compose でこれらのファイルを参照します。
3、環境変数が期待通りに定義されているかどうかを確認するために、/exec コンテナを入力します。
カレントディレクトリにあるこれらのファイルに以下の環境変数を追加します。

myvars.env
ENV_VAR_A=1
ENV_VAR_B=10
ENV_VAR_C=apple
ENV_VAR_F=CentOS 
mynewvars.env
ENV_VAR_A=2
ENV_VAR_C=pear
ENV_VAR_D=Docker 
3番目のファイルについては、入力を節約するために、以下のテキストを切り取ってシェルプロンプトに貼り付けてください。
cat <<EOT >> mybestvars.env
ENV_VAR_A=3
ENV_VAR_B=333
ENV_VAR_C=lemon
ENV_VAR_E=Kubernetes 
EOT
(catはすべてのENV行をmybestvars.envに送ります)

詳しくはこちらをご覧ください: https://www.tldp.org/LDP/abs/html/here-docs.html

似たような名前の変数がどのようにオーバーライドされるか、もうお分かりでしょうか？

docker-compose.yml に次のように追加します。
nano docker-compose.yml
version: "3.7"
services:
  alpine:

    image: alpine:3.8

    command: sleep 600

    env_file:
      - myvars.env
      - mynewvars.env
      - mybestvars.env

    environment:
      - ENV_VAR_A=42
      - ENV_VAR_E=Apache web server
実行します。
docker-compose up -d -t 0 
docker exec -it compose-tuts_alpine_1 /bin/sh
表示されているようにprintenvを実行します。
/ # printenv
HOSTNAME=1c8abf6141ec
SHLVL=1
HOME=/root
TERM=xterm
PATH=/usr/local/sbin:/usr/local/bin:/usr/sbin:/usr/bin:/sbin:/bin
ENV_VAR_A=42
ENV_VAR_B=333
ENV_VAR_C=lemon
PWD=/
ENV_VAR_D=Docker
ENV_VAR_E=Apache web server
ENV_VAR_F=CentOS
/ # exit
それらの値はどのようにして決定されたのでしょうか？

ENV_VAR_A=42 ... docker-compose ファイルの environment: の値。
環境: の値は、これら3つのファイルで設定されているすべての値を上書きします。
ENV_VAR_B=333 ... the value from the last file: mybestvars.env
ENV_VAR_C=lemon ... the value from the last file: mybestvars.env
ENV_VAR_D=Docker ... value from mynewvars.env: never overridden anywhere
ENV_VAR_E=Apache web server... the value from environment: in the docker-compose file.
ENV_VAR_F=CentOS ... value from first file: myvars.env : never overridden anywhere
これが環境変数の仕組みです。後のファイルは、前のファイルにある同様の名前の変数を上書きします。しかし、docker-compose ファイルの environment: は全てを上書きします。

これら3つのファイルはコンテナには存在しませんが、その内容は環境変数の中で生きています。

重要: HOSTシェルで作成した3つの環境ファイルは重要です。これらは docker-compose ファイルの一部であり、docker-compose ファイルと一緒にソース管理下に置いておく必要があります。

extra_hosts

extra_hosts は、コンテナ内の /etc/hosts ファイル内のホスト名とその ip アドレスをリンクします。

以下を docker-compose.yml に追加します。
nano docker-compose.yml
version: "3.7"
services:
  alpine:

    image: alpine:3.8

    command: sleep 600

    extra_hosts:
      - "myhost:123.242.195.42"
      - "myotherhost:150.31.209.42"
実行します。
docker-compose up -d -t 0 

docker exec -it compose-tuts_alpine_1 /bin/sh
以下のコマンドを入力してください: ip r : ルーティングテーブルを表示し、cat /etc/hosts はhostsファイルの内容を表示します。

Dockerはコンテナがこれら2つの新しいホストを見つけられるようにするためにルーティングテーブルに何も追加しません。それは、/etc/hosts ファイルにこれら 2 つのマッピングを追加するだけです。
/ # ip r
default via 172.22.0.1 dev eth0
172.22.0.0/16 dev eth0 scope link  src 172.22.0.2
/ # cat /etc/hosts
127.0.0.1       localhost
::1     localhost ip6-localhost ip6-loopback
fe00::0 ip6-localnet
ff00::0 ip6-mcastprefix
ff02::1 ip6-allnodes
ff02::2 ip6-allrouters
123.242.195.42  myhost
150.31.209.42   myotherhost
172.22.0.2      024481ed6ce7
/ # exit
これらのホスト名のマッピングは固定の IP アドレスのみを含むことができます。

最後のランダムなホスト名がこのコンテナのホスト名です。CONTAINER プロンプトで hostname コマンドを実行すると、これがホスト名として表示されます。

ヘルスチェック

Dockerfile のヘルスチェックに慣れているのであれば、docker-compose のヘルスチェックは簡単です。

docker-compose.ymlに以下を追加してください。
nano docker-compose.yml
version: "3.7"
services:
  alpine:

    image: alpine:3.8

    command: sleep 600

    healthcheck:
      test: exit 0
      interval: 1s
      timeout: 1s
      retries: 3
      start_period: 0s
実行します。
docker-compose up -d -t 0

docker ps -a
スピーディーなコンピュータを持っている場合は、このように表示されます：health checks ... still starting.
CONTAINER ID        IMAGE               COMMAND             CREATED             STATUS                           PORTS               NAMES
2979837d1a56        alpine:3.8          "sleep 600"         3 seconds ago       Up 1 second (health: starting) 
遅いコンピュータ/サーバでは、正常にヘルスチェックを完了するまでにdocker ps -aコマンドを何度も実行しなければなりません。(healthy)
docker ps -a
出力します。
CONTAINER ID        IMAGE               COMMAND             CREATED             STATUS                   PORTS               NAMES
d7ceefcc2ad2        alpine:3.8          "sleep 600"         6 seconds ago       Up 4 seconds (healthy)                       compose-tuts_alpine_1
docker-compose.ymlを編集して、10行目あたりを以下のように修正します。
   test: exit 1
これで、ヘルスチェックは完全に失敗します-エラー終了コード1。

再実行してください。
docker-compose up -d -t 0 
docker ps -a
docker ps -a
docker ps -a
数秒でわかるようになります:(unhealthy)
CONTAINER ID        IMAGE               COMMAND             CREATED             STATUS                     PORTS               NAMES
ed54a3189e7a        alpine:3.8          "sleep 600"         6 seconds ago       Up 5 seconds (unhealthy)                       compose-tuts_alpine_1
アプリケーションに応じて、それぞれの特定のアプリケーションに適した正確なヘルスチェックを決定する必要があります。

また、適切な間隔とタイムアウト値を決定する必要があります。

両方とも 1 秒というのは、本番環境では低すぎます。ここでは、クイックテストとデモのためだけに1秒を使用しています。

同様に、start_period は実生活ではゼロにすることはできません。ヘルスチェックを実行する前に、まずアプリケーションを起動する時間を与えるべきです。

ヘルスチェックの詳細については、Alibaba Cloudの公式ドキュメントを参照してください。コンテナサービスのベストプラクティス - Dockerコンテナのヘルスチェック

Dockerコミュニティでは、ヘルスチェックを含むいくつかのインスタンスイメージを https://github.com/docker-library/healthcheck で提供しています。

これらの例ではソフトウェアを使用していなくても、自分の健康診断書の書き方について非常に良いアイデアを得ることができます。

アリババクラウドは日本に２つのデータセンターを有し、世界で60を超えるアベラビリティーゾーンを有するアジア太平洋地域No.1(2019ガートナー)のクラウドインフラ事業者です。
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投稿日：2020-07-21T10:51:51+09:00

オープンコンテナイニシアティブ (OCI)：オープンコンテナの仕様を定義する

OCIは、コンテナイメージフォーマットとランタイムに関するオープンコンテナの仕様を定義するための業界共同の取り組みです。

本ブログは英語版からの翻訳です。オリジナルはこちらからご確認いただけます。一部機械翻訳を使用しております。翻訳の間違いがありましたら、ご指摘いただけると幸いです。

概要

OCIには、イメージ仕様とランタイム仕様の2つの仕様があります。

ここでは、これらの仕様が何をカバーし、どのように相互作用するかを説明しています。

OCIイメージはどこかからダウンロードされ（Dockerハブと考えてください）、OCIランタイムファイルシステムバンドルに展開されます。その時点から、OCIランタイムによってOCIランタイムバンドルが実行されます。ランタイム仕様では、「ファイルシステムバンドル」を実行する方法を定義しています。

イメージ仕様書(image-spec)

イメージ仕様は、manifest、イメージインデックス、ファイルシステムレイヤのセット、設定からなる OCI コンテナイメージのアーカイブフォーマットを定義します。この仕様の目的は、コンテナイメージを構築し、輸送し、実行するための準備をするための相互運用可能なツールを作成できるようにすることです。

コンテナイメージは、トップレベルでは単なるtarballであり、展開後は以下のようなレイアウトとなります。
├── blobs
│   └── sha256
│       ├── 4297f0*      (image.manifest)
│       └── 7ea049       (image.config)
├── index.json
└── oci-layout
レイアウトは、それらが何であるか、そしてそれらがどのように関連しているか(参照されているか)の仕様がなければ、それほど有用ではありません。

index.json がエントリポイントで、それはprimary a manifestを含んでおり、単一のコンテナイメージで使用されるすべての "リソース "をリストアップしています。

マニフェストには主にconfigとlayersが含まれています。

これを図にすると大体こんな感じです。

configには、特に1) ランタイムバンドルのランタイムconfigureファイルに変換されるイメージの設定、2) ランタイムバンドルのルートファイルシステムを構成するレイヤー、3) イメージの履歴に関するメタデータが含まれています。

layersは最終的なrootfsファイルシステムを構成するものです。最初のレイヤーがベースで、他のすべてのレイヤーはベースへの変更のみを含んでいます。次のセクションでは、レイヤーの仕様がどのようなものかを詳しく見てみましょう。

Layers

Layersについては、この仕様では基本的に2つのことを定義しています。

1、Layersをどのように表現するか。
- ベースのLayersでは、すべてのコンテンツを tar 化します。
- ベースではないLayersでは、そのベースと比較したチェンジセットを tar します。
- したがって、最初に変更を検出してチェンジセットを形成し、このLayersの表現としてチェンジセットを tar します。
2、すべてのLayersを統合する方法。
すべてのチェンジセットをベースLayersの上に適用します。これで rootfs ができあがります。

ランタイム仕様

イメージがディスクファイルシステム上のランタイムバンドルに解凍されると、実行可能なものができあがります。この時にランタイム仕様書が起動します。ランタイム仕様は、コンテナの構成、実行環境、およびライフサイクルを指定します。

コンテナの設定には、コンテナの作成と実行に必要なメタデータが含まれています。これには、実行するプロセス、環境変数、使用するリソース制約、サンドボックス機能などが含まれます。コンフィギュレーションの中には、Linux、Windows、Solaris、仮想マシンに特化したものなど、すべてのプラットフォームに共通するものもありますが、Linuxのみというようにプラットフォームに特化したものもあります。

ランタイム仕様では、コンテナのライフサイクルも定義しています。コンテナが作成されてから存在しなくなるまでの一連のイベントです。

コンテナのライフサイクル

コンテナにはライフサイクルがあり、その本質は以下の状態図のようにモデル化することができます。

pauseやpausedなど、他にもいくつかのアクションや状態を入れることができますが、これらは基本的なものです。

状態図は従来のものですが、一つだけ重要なことがあります。コンテナの仕様ではネットワークの設定方法は定義されていませんが、実際にはHooksに依存してネットワークを適切に設定します。

コンテナの設定

コンテナのコンフィグには、コンテナを作成して実行するために必要なコンフィグが含まれていることは先に述べました。ここでは、コンテナとは何かを理解するために、設定のいくつかをもう少し詳しく見ていきます。

1、Root
コンテナのルートファイルシステムを定義します。
2、Mounts
ルートファイルシステムにマウントできる追加ファイルシステムを指定します。これは、ローカルのホストディレクトリやCephのような分散ディレクトリをバインドしてマウントすることができます。
3、Process
コンテナ内で実行したいプロセスに関連する全てのものを指定します。環境変数やプロセスへの引数などが含まれます。
Linuxプロセスの場合は、プロセスのセキュリティ面に関するものを追加で指定することができ、ここでは能力、rlimits、selinuxラベルなどを指定することができます。

1、Hooks
ここはコンテナのライフサイクルにフックアップして、ネットワークの設定やクリーンアップなどを行うことができる場所です。
2、Linux の名前空間
Linuxプラットフォームでは、多くの設定が名前空間の設定に特化しています。実は、名前空間はコンテナ技術の基礎となるものです。別の言い方をすれば、名前空間なしにコンテナは存在しないということです。Linux には 7 種類の名前空間があり、それらはすべて OCI ランタイム仕様でサポートされています。

Namespace Domain / Description

PID Process IDs

Mount Mount points

Network Network devices, stacks, ports, etc.

User User and group IDs

IPC System V IPC, POSIX message queues

UTS Hostname and NIS domain name

3、アノテーション
コンテナが何をどのように実行すべきかに加えてアノテーションによって、コンテナにラベルを付けることができます。いくつかのプロパティに基づいてコンテナベースにラベルを付けて選択する機能は、コンテナオーケストレーションプラットフォームの基本的な要件です。

イメージ、コンテナ、プロセス

コンテナは、(コンテナの)イメージから作成されます。1つのImageから複数のコンテナを作成することができます。また、コンテナをリパックして、通常はベースとなるImageを変更して新しいImageを作成することもできます。

コンテナを取得した後は、そのコンテナの中で処理を実行することができます。最も注目すべきは、一度コンテナ化したアプリは自己完結型になり、ホスト環境に影響を与えないので、「どこでも(TM)動く」はずです。

ここでは、Image、Container、Processという様々な概念の関係性を説明します。

DockerとKubernetes

Dockerはコンテナを業界のトレンドにしており、Dockerをコンテナ、コンテナをDockerと考える人はたくさんいます。ここではDockerは間違いなく称賛に値する。しかし、技術的な観点から見ると、Dockerは最も広く使われているコンテナ実装です。Dockerの実装のアーキテクチャは、バージョンごとに非常に速く進化しています。執筆時点では以下のようになっています。

図は[github]Org/projectの形式に沿っています。ほとんどのコンポーネントはDockerに由来していますが、現在は異なるGitHubの組織やプロジェクトに属しています。一番上にあるのは私たちが日常的に使っているDockerコマンドツールで、Docker Inc.から商用提供されています。Dockerツールはmobyというオープンソースプロジェクトに依存していますが、mobyではoci runtime仕様のリファレンス実装であるruncを使用しています。

コンテナオーケストレーション

1つか2つのコンテナだけが必要な場合は、Dockerで十分でしょう。しかし、何十個も何千個ものコンテナを運用したい場合には、解決すべき問題がもっとたくさんあります。いくつか挙げてみましょう。

1、スケジューリング：どのホストにコンテナを置くか？
2、更新：コンテナイメージをどのように更新するか?
3、スケーリング：より多くの処理能力が必要なときに、どのようにしてコンテナを追加するか?
それがコンテナオーケストレーションシステムの仕事です。そしてKubernetesもその一つですが、今のところ最も有力なのは議論の余地がないと思います。しかし、ここではKubernetesについて深く掘り下げることはせず、コンテナランタイムがコンテナオーケストレーションプラットフォームにどのようにフィットするのかという観点から簡単に触れてみたいと思います。

以下の図は、Kubernetesがコンテナランタイムとどのように相互作用するかを示しています。

Kubernetesでは、Container Runtime Interfaceを使ってランタイムの実装をデカップリングしています。簡単に言うと、CRIはコンテナの作成、起動、停止、削除を行うためのインターフェースを定義しています。これにより、Kubernetes用のプラガブルなコンテナランタイムが可能になり、特定のランタイムに固執する必要がなくなります。現在、cri-containerdやcri-oなどいくつかの実装がありますが、いずれも最終的にはoci/runcを使用することになります。

まとめ

OCIコンテナイメージとランタイム仕様の概要です。それぞれの仕様の責任と、それらがどのように連携しているかをカバーしています。ランタイム仕様のコンテナライフサイクルとプライマリ構成について説明します。そして、Dockerとruncの関係を紹介し、コンテナオーケストレーションとコンテナランタイムがどのように適合するかを簡単に紹介して記事を締めくくります。

Alibaba Cloud上のコンテナについて詳しく知りたい方は、https://www.alibabacloud.com/product/container-service をご覧ください。

または、Alibaba CloudのオープンソースのリッチコンテナエンジンであるPouchContainerをチェックしてみてください。

アリババクラウドは日本に２つのデータセンターを有し、世界で60を超えるアベラビリティーゾーンを有するアジア太平洋地域No.1(2019ガートナー)のクラウドインフラ事業者です。
アリババクラウドの詳細は、こちらからご覧ください。
アリババクラウドジャパン公式ページ

Namespace	Domain / Description
PID	Process IDs
Mount	Mount points
Network	Network devices, stacks, ports, etc.
User	User and group IDs
IPC	System V IPC, POSIX message queues
UTS	Hostname and NIS domain name

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20200721のdockerに関する記事は12件です。

A server is already running. Check /[WORKDIR]/tmp/pids/server.pid.の解決方法

状態

原因

解決方法

【Splunk】DockerでSplunkのログ転送ができる環境（All-In-One, UF）をほぼCLIで構築してみる

バージョン

Splunkの構成

使用ポート

Splunk Enterprise のイメージをダウンロードしてみる

ダウンロードしたイメージを確認してみる

Splunk Enterprise を run してみる

ステータスも確認してみる

ついでにバージョンを確認してみる

Splunk Web にアクセスしてみる

Universal Forwarder のイメージをダウンロードしてみる

ダウンロードしたイメージを確認してみる

Universal Forwarder を runしてみる

ステータスを確認してみる

ついでにバージョンを確認してみる

UF から All-In-One にログの転送する為の準備①をしてみる（All-In-One側の受信ポート設定）

UF から All-In-One にログの転送する為の準備②をしてみる（UF側で Target Deployment Server）

UF から All-In-One にログの転送する為の準備③をしてみる（UF配布用ログ転送Appの作成）

UF から All-In-One にログの転送する為の準備④をしてみる（サーバクラスの作成）

UF から All-In-One にログの転送する為の準備⑤をしてみる（デプロイ）

UF が Deployment Server と疎通ができたか確認してみる

ログの転送確認をしてみる

おわりに

最小限のGitLab環境を作る（移行テスト用）

目的

用途例

設定

GitLab API v3 対応 → 不要

今後

Dockerfileを書くメモ

Dockerfileは、docker imageを作る(build)元の書類です。

docker buildで作成します

Dockerfileの書式

DeepLearningの開発環境を作った例

dockerはレイヤーの集合体なのでなのでDockerfileの命令をまとめて出す方が効率的

DockerでRailsのセットアップ

Podman で Compose したかったらどうするの？

はじめに

背景

Compose は滅びぬ！サードパーティで蘇るさ！

Out of scope

流行りの Kubernetes YAML はお嫌いですか？

1. keycloak-postgres ポッドを構築して実行コマンドを見る。

1 章のまとめ

2. Kubernetes YAML にコンバートして docker-compose.yml と比較する。

ところがどっこい……疎通取れません……！

2 章のまとめ

おわりに

参考

Dockerで[stream error: stream ID 633; INTERNAL_ERROR]が発生したときは、docker内の空き容量がないかも

rails6 webpacker4 を本番環境で起動する

【Docker】exec形式とshell形式

DockerのENTRYPOINTとかCMD書くときの形式ってどうすればいいのか

シェル形式

exec形式

VSCodeのRemote-ContainerでReact(Node.js+TypeScript)環境をサクッと構築する。

環境構築はDockerで作りたい。

事前に準備が必要なもの

Remote-Containersを使って環境を作る

実際に動かしてみる

Docker-composeの設定オプション - Docker Composeのための実践的な演習その1

前提条件

クリーンアップの準備

ディレクトリとエディタを分ける

イメージ

tmpfs

env_file と環境

extra_hosts

ヘルスチェック

オープン コンテナ イニシアティブ (OCI)：オープンコンテナの仕様を定義する

概要

イメージ仕様書(image-spec)

Layers

ランタイム仕様

コンテナのライフサイクル

オープンコンテナイニシアティブ (OCI)：オープンコンテナの仕様を定義する