Web App for Containers + MySQLでコンテナ対応したPHPアプリを作ろう! Yoichi Kawasaki
Web App for Containers は、アプリスタックのホストに Docker コンテナーを使用するため皆さんが今Linux上で利用しているOSSベースのアプリもアプリスタックごとDockerコンテナ化することでそのまま Web App for Containersで利用することができます。本ウェビナーでは簡単なMySQL + PHPアプリ(Wordpress)を題材に、アプリをコンテナ化し Web App for Containersにデプロイするまでの一連の流れを解説し、CIツールを使った継続的なデプロイ方法についてご紹介します。今回、AzureのフルマネージドMySQLサービスであるAzure DB for MySQLを利用して完全マネージドな環境でのアプリ実行を実現します。
#CloudOnAir 記念すべき第一回目の放送では、皆様に Google Cloud Platform の概要や Google Cloud のビジョンなどをお話します。
Google Cloud Platform の製品で何ができるのか?何がビジネスに役立つのかなど、分かりやすくポイントを交えながらご紹介していきます。
番組動画はこちら:
https://youtu.be/VSV9AJWjMCI
2019 年 4 月の Google Cloud Next '19 サンフランシスコで Cloud Run が発表されてから数カ月が経ち、検討フェーズから本番環境での利用も視野に入れている方に向けて、この放送では Cloud Run を使ったサーバーレス アプリケーションを開発するための実践的な Tips を解説します。また他のサーバーレス サービスとの連携や使い分けについても説明します。
Web App for Containers + MySQLでコンテナ対応したPHPアプリを作ろう! Yoichi Kawasaki
Web App for Containers は、アプリスタックのホストに Docker コンテナーを使用するため皆さんが今Linux上で利用しているOSSベースのアプリもアプリスタックごとDockerコンテナ化することでそのまま Web App for Containersで利用することができます。本ウェビナーでは簡単なMySQL + PHPアプリ(Wordpress)を題材に、アプリをコンテナ化し Web App for Containersにデプロイするまでの一連の流れを解説し、CIツールを使った継続的なデプロイ方法についてご紹介します。今回、AzureのフルマネージドMySQLサービスであるAzure DB for MySQLを利用して完全マネージドな環境でのアプリ実行を実現します。
#CloudOnAir 記念すべき第一回目の放送では、皆様に Google Cloud Platform の概要や Google Cloud のビジョンなどをお話します。
Google Cloud Platform の製品で何ができるのか?何がビジネスに役立つのかなど、分かりやすくポイントを交えながらご紹介していきます。
番組動画はこちら:
https://youtu.be/VSV9AJWjMCI
2019 年 4 月の Google Cloud Next '19 サンフランシスコで Cloud Run が発表されてから数カ月が経ち、検討フェーズから本番環境での利用も視野に入れている方に向けて、この放送では Cloud Run を使ったサーバーレス アプリケーションを開発するための実践的な Tips を解説します。また他のサーバーレス サービスとの連携や使い分けについても説明します。
The Twelve-Factor App
(Team study 2017, Japanese)
* This document was written for non-profit purposes, and if there is a copyright problem please contact me.
2015年12月7日に開催されたIVS CTO Night & Day 2015 WinterのSession B-2 : EC2 Container Service Deep diveの資料です。イベントの様子や他の資料は以下ブログをご覧ください。
http://aws.typepad.com/sajp/2015/12/ivs-cto-night-day-2015-winter-powered-by-aws.html
Similar to [Cloud OnAir] ゼロから始める Cloud Run 〜概要から実践まで全てをお届けします〜 2020 年 2 月 20 日放送 (20)
セル生産方式におけるロボットの活用には様々な問題があるが,その一つとして 3 体以上の物体の組み立てが挙げられる.一般に,複数物体を同時に組み立てる際は,対象の部品をそれぞれロボットアームまたは治具でそれぞれ独立に保持することで組み立てを遂行すると考えられる.ただし,この方法ではロボットアームや治具を部品数と同じ数だけ必要とし,部品数が多いほどコスト面や設置スペースの関係で無駄が多くなる.この課題に対して音𣷓らは組み立て対象物に働く接触力等の解析により,治具等で固定されていない対象物が組み立て作業中に運動しにくい状態となる条件を求めた.すなわち,環境中の非把持対象物のロバスト性を考慮して,組み立て作業条件を検討している.本研究ではこの方策に基づいて,複数物体の組み立て作業を単腕マニピュレータで実行することを目的とする.このとき,対象物のロバスト性を考慮することで,仮組状態の複数物体を同時に扱う手法を提案する.作業対象としてパイプジョイントの組み立てを挙げ,簡易な道具を用いることで単腕マニピュレータで複数物体を同時に把持できることを示す.さらに,作業成功率の向上のために RGB-D カメラを用いた物体の位置検出に基づくロボット制御及び動作計画を実装する.
This paper discusses assembly operations using a single manipulator and a parallel gripper to simultaneously
grasp multiple objects and hold the group of temporarily assembled objects. Multiple robots and jigs generally operate
assembly tasks by constraining the target objects mechanically or geometrically to prevent them from moving. It is
necessary to analyze the physical interaction between the objects for such constraints to achieve the tasks with a single
gripper. In this paper, we focus on assembling pipe joints as an example and discuss constraining the motion of the
objects. Our demonstration shows that a simple tool can facilitate holding multiple objects with a single gripper.
【DLゼミ】XFeat: Accelerated Features for Lightweight Image Matchingharmonylab
公開URL:https://arxiv.org/pdf/2404.19174
出典:Guilherme Potje, Felipe Cadar, Andre Araujo, Renato Martins, Erickson R. ascimento: XFeat: Accelerated Features for Lightweight Image Matching, Proceedings of the 2024 IEEE/CVF Conference on Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR) (2023)
概要:リソース効率に優れた特徴点マッチングのための軽量なアーキテクチャ「XFeat(Accelerated Features)」を提案します。手法は、局所的な特徴点の検出、抽出、マッチングのための畳み込みニューラルネットワークの基本的な設計を再検討します。特に、リソースが限られたデバイス向けに迅速かつ堅牢なアルゴリズムが必要とされるため、解像度を可能な限り高く保ちながら、ネットワークのチャネル数を制限します。さらに、スパース下でのマッチングを選択できる設計となっており、ナビゲーションやARなどのアプリケーションに適しています。XFeatは、高速かつ同等以上の精度を実現し、一般的なラップトップのCPU上でリアルタイムで動作します。
13. Cloud OnAir
IAM による認証
IAM Service A
認証
デフォルトで IAM によるアクセス認証が有効
role: "roles/run.invoker"
member: "cloudtaro@..."
Header:
"Authorization: bearer ID_TOKEN"
$ gcloud run deploy servicea
--image gcr.io/cloudrun/hello
HTTPS
14. Cloud OnAir
- パブリックアクセス
- AllUsers に対して Cloud Run Invoker ロールを付与する
- 開発者のみのアクセス
- Developer または Developer Group に Cloud Run Invoker ロールを付与する
- サービス間アクセス
- serviceAccount に Cloud Run Invoker
- エンドユーザーアクセス
- Google Sign-In や Firebase Authentication と組み合わせる
さまざまな認証
https://cloud.google.com/run/docs/authenticating/overview?hl=en
16. Cloud OnAir
● Linux x86_64 ABI をサポート
● 0.0.0.0 かつ、環境変数 PORT に対してリッスン
● リクエストを受信してから 4 分以内に HTTP サーバーを起動する必要
● レスポンスタイムアウトはデフォルト 5 分 (最大 15 分)
コンテナに関する決まりごと
Container
Instance
Must listen on
0.0.0.0: $PORT
App / HTTP
Server
Default response timeout:
5 mins
Must start within 4 mins
once requests come
17. Cloud OnAir
Cloud Run では各コンテナインスタンスがオートスケーリングにより
増減するため、アプリケーションはステートレスであることが
推奨されている。
アプリケーションはステートレスに
Database
Key Value
Store
OR / AND
Container
Instance
App / HTTP
Server セッション情報は
DB や KVS に保存
18. Cloud OnAir
Concurrency
Service A v1
concurrency = 1
Service A v2
concurrency = 20
1 つの Container Instance に投げられるリクエストの最大数
Concurrency が大きいと 1 つの Container Instance で同時に複数の
リクエストを処理することができる。
Cloud Run の場合、concurrency を 1
から 80 まで設定できる
19. Cloud OnAir
オートスケーリング
Cloud Run ではリクエスト数に応じて特に明示的に設定を
していなくてもオートスケーリングを行う。
リクエストがしばらく (体感 5 分) 無い場合、コンテナインスタンスが 0 になる
Service A
繁忙期
Service A
リクエストがない時間帯
コンテナインスタンス
のデフォルト最大数は
1000