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コンテナーによるIT基盤変革 - IT infrastructure transformation -
- 28. 従来 Dockerfile
COPY test.html /var/www/html/手動でアプリ導入
test.html
Webコンテンツ
等の配備も
コード化 手元の
コンテナー
イメージ
格
納
コンテナーエンジン
が稼働するマシン
にWebコンテンツを
事前に用意
データの
運用手順書
test.html
- 29. 従来 Dockerfile
CMD /usr/sbin/httpd -DFOREGROUND
> chkconfig httpd on
> service httpd start
コンテナー内のアプリを自動的に
起動させる手順をコード化
アプリ自動起動
の手順書
OS上で
設定
作成したアプリ入り
コンテナーイメージ
起動
Webサーバー
コンテナー
Webサーバー
コンテナー
起動
- 34. Dockerfile
アプリ入り
コンテナーイメージ
FROM centos:6.8
RUN yum install -y httpd
COPY test.html /var/www/html/
CMD /usr/sbin/httpd -DFOREGROUND
コンテ
ナー
build
アプリ入り
コンテナーイメージ
Webコンテンツ開発
=コンテンツ更新
コンテ
ナー
build
FROM centos:6.8
RUN yum install -y httpd
COPY test.html /var/www/html/
CMD /usr/sbin/httpd -DFOREGROUND
時間短縮
- 38. Dockerfileの
二重管理が
手間
コンテナー
開発用コンテナーイメージ:
開発ツールとビルド済み
アプリケーション入り
ビルド
FROM centos:latest
COPY pi.static /usr/local/bin/
CMD ["/usr/local/bin/pi.static“]
FROM ubuntu:latest
COPY pi.static /usr/local/bin/
CMD ["/usr/local/bin/pi.static“]
FROM opensuse:latest
COPY pi.static /usr/local/bin/
CMD ["/usr/local/bin/pi.static“]
FROM centos:latest
RUN yum install -y gcc-gfortran libgfortran-static
COPY pi.f /
WORKDIR /
RUN gfortran -c -o pi.static.o pi.f
RUN gfortran pi.static.o ¥
/usr/lib/gcc/x86_64-redhat-linux/4.8.2/libgfortran.a ¥
/usr/lib/gcc/x86_64-redhat-linux/4.8.2/libquadmath.a ¥
-static-libgfortran -static-libgcc -o pi.static
RUN mv /pi.static /usr/local/bin/
本番用コンテナーイメー
ジ:
アプリケーション入り
アプリケーション
実行
開発ツールと
アプリケーション入り
コンテナー
アプリケーション入り
コンテナー
アプリケーションを手動コピー
開発環境 本番環境
配備
コンテナー
コンテナー
東京
名古屋
大阪
コピーが
手間
ビルド
実行
開発用Dockerfile 本番用Dockerfile
- 39. コンテナー
FROM centos:latest AS dev01
RUN 開発ツールのインストール
COPY ソースコードをコンテナーイメージにコピー
RUN ビルド(実行ファイルの生成)
FROM alpine:latest AS prod01
COPY --from=dev01 実行ファイル 保存先
本番用コンテナーイメージ:
アプリケーション入り
アプリケーション入り
コンテナー
開発環境 本番環境
コンテナー
コンテナー
東京
名古屋
大阪
ビルド
マルチステージビルド対応のDockerfile
開発用のコンテナーイメージに
dev01 という名前を付与
本番用のコンテナーイメージに
prod01という名前を付与
実行 配備
開発用のコンテナーイメージ
から実行ファイルをコピーDockerfileの
二重管理を解消
- 52. アプリやツールの部品をすぐに利用し、開発に専念
• centos:dev-tool
• centos:app
• centos:monitor
• ubuntu:dev
• ubuntu:app
• ubuntu:ai
• opensuse:db
ProLiant
コンテナーレジストリ・サービス
(社内コンテナーイメージ保管庫)
開発用
web
開発用
app
Apollo
開発用
db
開発用
dev-tool
Synergy
本番用
web
本番用
app
本番用
db
本番用
monitor
すぐに入手
改良、保管
すぐに入手
改良、保管
コンテナー
イメージ
IT部門が提供 開発部門A 開発部門B 開発部門C
IT部門が提供
IT部門が提供
Docker
Docker
Docker
- 56. 例えば、Alpine Linux
• 非常に軽量なLinux OSとして注目されている
• 無償のコンテナーイメージが提供されている
• コンテナーイメージは数メガバイト程度
• IoT機器向けのOSイメージも提供されている
• 大量のLinuxコマンド群は、Busyboxと呼ばれる
単一の実行ファイルなどで構成され、OSを構成
する実行ファイルの数が非常に少ない
• オープンソースのソフトウェアパッケージを入手し、
追加でインストールも可能
• ベンダーの保守サポートは無し
CentOS 7の
コンテナー
イメージ
Alpine Linuxの
コンテナーイメージ
190MB~数MB~
- 65. ITモダナイゼーションの代表的な手法
現行システムのIT資産をそのまま利用
2020年
CentOS 8.x/KVM
アプリ DB
新システム
HPE Apollo 4200
2007年から使用
CentOS 5.1
アプリ DB
旧システム
HP ProLiant G1
例:仮想化への移行ツールを使って移植
そのまま
移植
新基盤に
移行
現行の仕様をそのまま新システムに実装
2020年
CentOS 8.x
新アプリ 新DB
新システム
HPE Apollo 4200
2007年から使用
CentOS 5.1
アプリ DB
旧システム
HP ProLiant G1
例:仕様とプログラミング言語は変更せずに移植
仕様は
そのまま
新基盤に
移行
他のプログラミング言語で実装しなおす
2020年
CentOS 8.x
新アプリ 新DB
新システム
HPE Apollo 4200
2007年から使用
CentOS 5.1
アプリ DB
旧システム
HP ProLiant G1
例:仕様変更せず最新プログラミング言語で実装
他言語で
再実装
新基盤に
移行
現行システムを完全に廃棄し、新規に実装
2020年
CentOS 8.x
新アプリ 新DB
新システム
HPE Apollo 4200
2007年から使用
CentOS 5.1
アプリ DB
旧システム
HP ProLiant G1
例:仕様とプログラミング言語を変更し実装
新言語と
新仕様で
新規に実装
新基盤に
移行
- 71. 課題とコンポーザブルインフラの導入の決意
課題
決意
• セキュリティ脆弱性チェックの自動化
• DevOps型運用・開発手法の採用
• 手動介入の極小化
• IT資源の適切な割当て
0101101
10010100101101
1001010
0101101
10010100101101
1001010
• アプリの移植性の確保
• セキュリティ対策
0101101
10010100101101
1001010
ペタバイト級
データの活用
• IT運用と開発の効率化
• 需要増減への迅速対応
今までとは比べ物にならないレベルの柔軟性、スピード、高効率化の実現
• 仮想化基盤の大幅削減
• 商用コンテナーエンジンの採用
仮想化
基盤
コンテナー
基盤
コンポーザブル・インフラストラクチャー
(オープンAPIによる自動化)
CPU ネットワーク ストレージGPU
API
- 72. 同研究所のIT基盤における主な問題点
• ハードウェア設定切り替えとOSの切り替えに人間の手作業による手動介入が多く時間がかかる
• OS環境の肥大化、複雑化により、メンテナンスに時間がかかる
• アプリケーションの環境配備、他部門での移植利用に時間がかかる
• 仮想化ソフトウェアによる性能劣化とリソース消費の増大により、特定のサーバー用途が固定化されてしまう
• 複数部門ごとにサイロ化しており、ビッグデータの利用が非効率
• ソフトウェアのライセンスコストが高く、新規のIT投資の足かせになっている
研究部門A用
データ保管庫
仮想化
研究用
アプリ
研究用
アプリ
研究部門B用
データ保管庫
仮想化
解析
アプリ
解析
アプリ
研究部門C用
データ保管庫
仮想化
Web
アプリ
業務
アプリ
仮想化
ソフトウェア
ハイパーバイザ:
性能劣化あり
仮想
マシン
仮想
マシン
仮想
マシン仮想
マシン
仮想
マシン
仮想
マシン仮想
マシン
仮想
マシン
仮想
マシン
ブレードサーバー
コンテナーに比べて、
ハードウェア資源の
消費が大
OS環境の肥大化
利用効率の悪化
- 73. 自動化を主体としたデジタルトランスフォーメーション
■課題
• 各研究部門へのIT資源の適切な割り当て
• 用途の切り替えを素早く、簡単に実施
• アプリの移植を簡単に実施、配備も簡単に
• データ(1PB増加/月)の利用を効率化
• セキュリティ脆弱性対策
研究部門A用
データ保管庫
仮想化
研究用
アプリ
研究用
アプリ
研究部門B用
データ保管庫
仮想化
解析
アプリ
解析
アプリ
研究部門C用
データ保管庫
仮想化
Web
アプリ
業務
アプリ
人間の手動介入が多く、非常に手間のかかる
旧式ブレード型サーバーとサイロ化したIT基盤
コンポーザブル・インフラストラクチャーを実現する
コンテナー向け自動化サーバーの導入
コンテナー対応の自動化基盤
研究用
アプリ
研究用
アプリ
解析
アプリ
解析
アプリ
Web
アプリ
業務
アプリ
• ハードウェア、OS、コンテナー基盤配備の自動化
• OSSを駆使したアプリの移植、迅速実行、DevOps促進
• 専用ハードウェアにより、用途の素早い切り替えを実現
• セキュリティ脆弱性検査の自動化
• ライセンスコストの削減
HPE Synergy
研究部門用
データ保管庫
ハードウェア設定や
OS配備を自動化する
専用ハードウェア
コンテナーが稼働する
サーバー群
- 77. Vagrant+コンテナー Machineの合わせ技:
ハイパーバイザー型仮想化基盤上にコンテナー+OSS環境を迅速配備
Linux(物理サーバーで稼働)
Vagrant Docker Machineハイパーバイザー型
仮想化ソフトウェア(VirtualBox)
仮想マシン
コンテナーエンジン
コンテナー
Linux (ゲストOS)
コンテナー
コンテナー
仮想マシン
コンテナーエンジン
コンテナー
Linux (ゲストOS)
コンテナー
コンテナー
…
ハードウェア
設定の自動化
Docker入り
OSの高速起動 ハードウェア自動設定、コンテナー入りOS高速起動
1
2
UID
iLO
Synergy
480
Gen10
HPE Synergy
1
2
UID
iLO
Synergy
480
Gen10
HPE Synergy
1
2
UID
iLO
Synergy
480
Gen10
HPE Synergy
1
2
UID
iLO
Synergy
480
Gen10
HPE Synergy
1
2
UID
iLO
Synergy
480
Gen10
HPE Synergy
1
2
UID
iLO
Synergy
480
Gen10
HPE Synergy
1
2
UID
iLO
Synergy
480
Gen10
HPE Synergy
1
2
UID
iLO
Synergy
480
Gen10
HPE Synergy
ハイパーバイザー型
仮想マシンやVM内の
OSS自動構築
ハイパーバイザー型の
仮想マシンVM上に
コンテナー環境を自動構築
- 83. カートリッジ型サーバーとコンテナー
低スペックのカートリッジ + コンテナー 最新カートリッジ + 仮想化
Ubuntu
16.04 LTS
RHEL
7.x
コンテナー コンテナー
CentOS6.8
Ubuntu16.04
CentOS7.2
RHEL7.2
Ubuntu16.04
RHEL7.1
Ubuntu
16.04 LTS
RHEL
7.x
KVM KVM
Windows
Ubuntu16.04
CentOS7.2
RHEL7.2
Windows
RHEL7.1
限られた計算資
源をコンテナー
で有効利用
仮想化基盤に
利用可能
•CPU:16コア
•メモリ:128GB
コンテナー
複数稼働
異種Linux OSや
アプリ環境を実現
ゲストOS
複数稼働
異種OS環境や
アプリ環境を実現
- 85. 人工知能、ビッグデータ、HPCをクラウドとして提供する際の課題
一般的なビッグデータやHPC基盤で見られる
物理サーバー基盤のラック構成例
42
41
40
39
38
37
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35
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30
29
28
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18
17
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10
9
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7
6
5
4
3
2
1
42
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22
21
20
19
18
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15
14
13
12
11
10
9
8
7
6
5
4
3
2
1
Green=10Gbps, Yellow=1Gbps SFP+
SYS
Management Console
ACTLINK
Green=10Gbps, Yellow=1Gbps SFP+
21 43 65 87 109 1211 242322212019181716151413
10/100/1000Base-T
HP 5920
Series Switch
JG296A
Green=10Gbps, Yellow=1Gbps SFP+
SYS
Management Console
ACTLINK
Green=10Gbps, Yellow=1Gbps SFP+
21 43 65 87 109 1211 242322212019181716151413
10/100/1000Base-T
HP 5920
Series Switch
JG296A
ProLiant
DL360p
Gen8
UID
SID
3
4
1
2
5
6 7 8
serialata
5.4k
60GB
serialata
5.4k
60GB
serialata
5.4k
60GB
serialata
5.4k
60GB
UID
28
30
29
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1
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16
18
17
19
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20
22
24
23
25
27
26
BA
Moonshot
1500
UID
UID UID
19 257 131
20 268 142
21 279 153
22 2810 164
23 2911 175
24 3012 186
19 257 131
20 268 142
21 279 153
22 2810 164
23 2911 175
24 3012 186
ProLiant
SL4540
Gen8
UID
UID UID
19 257 131
20 268 142
21 279 153
22 2810 164
23 2911 175
24 3012 186
19 257 131
20 268 142
21 279 153
22 2810 164
23 2911 175
24 3012 186
ProLiant
SL4540
Gen8
ProLiant
SL4540
Gen8
UIDUID
UID
16 216 111
17 227 122
18 238 133
19 249 144
20 2510 155
UID
16 216 111
17 227 122
18 238 133
19 249 144
20 2510 155
42
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21
20
19
18
17
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10
9
8
7
6
5
4
3
2
1
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24
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22
21
20
19
18
17
16
15
14
13
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11
10
9
8
7
6
5
4
3
2
1
Green=10Gbps, Yellow=1Gbps SFP+
SYS
Management Console
ACTLINK
Green=10Gbps, Yellow=1Gbps SFP+
21 43 65 87 109 1211 242322212019181716151413
10/100/1000Base-T
HP 5920
Series Switch
JG296A
Green=10Gbps, Yellow=1Gbps SFP+
SYS
Management Console
ACTLINK
Green=10Gbps, Yellow=1Gbps SFP+
21 43 65 87 109 1211 242322212019181716151413
10/100/1000Base-T
HP 5920
Series Switch
JG296A
ProLiant
DL360p
Gen8
UID
SID
3
4
1
2
5
6 7 8
serialata
5.4k
60GB
serialata
5.4k
60GB
serialata
5.4k
60GB
serialata
5.4k
60GB
UID
28
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1
3
2
4
6
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9
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13
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26
BA
Moonshot
1500
UID
UID UID
19 257 131
20 268 142
21 279 153
22 2810 164
23 2911 175
24 3012 186
19 257 131
20 268 142
21 279 153
22 2810 164
23 2911 175
24 3012 186
ProLiant
SL4540
Gen8
UID
UID UID
19 257 131
20 268 142
21 279 153
22 2810 164
23 2911 175
24 3012 186
19 257 131
20 268 142
21 279 153
22 2810 164
23 2911 175
24 3012 186
ProLiant
SL4540
Gen8
ProLiant
SL4540
Gen8
UIDUID
UID
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17 227 122
18 238 133
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20 2510 155
UID
16 216 111
17 227 122
18 238 133
19 249 144
20 2510 155
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10
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9
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4
3
2
1
Green=10Gbps, Yellow=1Gbps SFP+
SYS
Management Console
ACTLINK
Green=10Gbps, Yellow=1Gbps SFP+
21 43 65 87 109 1211 242322212019181716151413
10/100/1000Base-T
HP 5920
Series Switch
JG296A
Green=10Gbps, Yellow=1Gbps SFP+
SYS
Management Console
ACTLINK
Green=10Gbps, Yellow=1Gbps SFP+
21 43 65 87 109 1211 242322212019181716151413
10/100/1000Base-T
HP 5920
Series Switch
JG296A
ProLiant
DL360p
Gen8
UID
SID
3
4
1
2
5
6 7 8
serialata
5.4k
60GB
serialata
5.4k
60GB
serialata
5.4k
60GB
serialata
5.4k
60GB
UID
28
30
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BA
Moonshot
1500
UID
UID UID
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19 257 131
20 268 142
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22 2810 164
23 2911 175
24 3012 186
ProLiant
SL4540
Gen8
UID
UID UID
19 257 131
20 268 142
21 279 153
22 2810 164
23 2911 175
24 3012 186
19 257 131
20 268 142
21 279 153
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Gen8
ProLiant
SL4540
Gen8
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17 227 122
18 238 133
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1
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SYS
Management Console
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10/100/1000Base-T
HP 5920
Series Switch
JG296A
Green=10Gbps, Yellow=1Gbps SFP+
SYS
Management Console
ACTLINK
Green=10Gbps, Yellow=1Gbps SFP+
21 43 65 87 109 1211 242322212019181716151413
10/100/1000Base-T
HP 5920
Series Switch
JG296A
ProLiant
DL360p
Gen8
UID
SID
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4
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5.4k
60GB
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60GB
serialata
5.4k
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17
19
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20
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27
26
BA
Moonshot
1500
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ProLiant
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Gen8
UID
UID UID
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ProLiant
SL4540
Gen8
ProLiant
SL4540
Gen8
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19 249 144
20 2510 155
• 設置面積
• 重量
• 消費電力
• 台数
• 初期導入費用
• 増設費用
• 計算資源の占有
• OSの種類、バージョンの限定
• アプリの種類、バージョンの限定
• ジョブ投入の仕組み
• 課金の仕組み
• 開発費用
等
- 92. コンテナを活用した次世代型ビッグデータ・AI・Deep Learning基盤
性能劣化なく稼働、超軽量
アプリ入りの種が豊富!
アプリ入りの種を入手、すぐに稼働!
他のコンテナ環境に種を簡単に移植!
入手
社内保管庫
ビッグデータ基盤
計算機 計算機 計算機 計算機 計算機
データ加工用
コンテナ
データ分析用
コンテナ
可視化用
コンテナ
配
備Red Hat OS
の種
Web
アプリ
入りの種
AIツール入り
の種
開発ツール
入り種
分析
アプリ入り
の種
コンテナの種
データ分析用
コンテナ
データ分析用
コンテナ
データ加工用
コンテナ
データ加工用
コンテナ
可視化用
コンテナ
可視化用
コンテナ
開発速度
開発工数
IT配備速度
92
Docker Docker Docker Docker Docker Docker
- 103. 開発環境を素早くユーザーに届ける!
103
Kubernetesで配備可能なDockerコンテナー
• CDH 6.3.2
• CentOS 7.x utility
• CentOS 8.x utility
• Confluent Kafka
• ELK Stack 6.6.2 v12
• Jenkins X (Helm charts)
• MEP 6.3
• ML image for training and deployment
• Notebook standalone image
• Python inference image
• Spark 2.2.1 on CentOS 7x
• Spark 2.4.5
• TensorFlow GPU with Jupyter Notebook
• Training image for ML/DL
• Ubuntu 18.04 utility
EPICエンジンで配備可能なDockerコンテナー
•CDH 6.1.0 multirole 7x
•CDH 6.2.0 multirole 7x
•CDH 6.3.1 multirole 7x
•CentOS 6.x and 7x
•Confluent Kafka 5.0
•ELK Stack 6.6.2 v12
•HDF 3.3 with Ambari 27
•HDP 2.6 on 7x
•HDP 3.1.0 on 7x
•Hortonworks 2.6.4.0
•Hortonworks 3.1.0 Gateway
•MapR 6.1.0 (with MEP 6.2)
•MapR 6.2 (with MEP 6.3)
•MySQL
•Spark 2.3.1
•Spark 2.4.0
•TensorFlow 1.13-Jupyter-CPU
•TensorFlow 1.9.0 CPU with Jupyterhub
•Ubuntu 18.04 LTS and 16.04 LTS
- 104. HPE Customers, HPE Channel Partners and HPE Internal Use Only: 本ドキュメントはHPEのお客様とHPEパートナー及びHPE社内の利用に限られます。HPEの競合他社への開示、配布は絶対に行わないでください。
HPE Ezmeral
Container Platform
導入事例
- 108. 機械学習+Hadoop基盤を知る
最先端オープンソース書籍出版への取り組み
AI時代に必携の一冊!
導入前の検討、構築、設定、使用法、応用例 等
Apache Hadoop 3と商用版MapR 6クラスター構築、使用法
機械学習, ニューラルネットワークの具体例
データベースとの連携, ETLツール
RDBMS, ログ, Twitterデータの取得 等
• Bigdata分析基盤の概要
• Hadoopの種類、沿革、システム構成
• Apache Hadoop 3の特徴
• Hadoopシステム構成、導入前検討項目
• ハードウェアコンポーネントの検討
• Hadoop 3, MapR 6クラスターのハードウェア構成例
• Hadoopクラウド
• ハードウェアの設定
• Hadoop 3, MapR 6クラスターのインストール
• Hadoop 3, MapR 6クラスターの運用管理
• Spark SQL, Spark Streaming, Spark GraphX, Spark R, Spark MLlib
• ニューラルネットワーク
• Hive, Impala, HBase, Pig
• Sqoop, Flume
• Mahout
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インプレス
フライトデータ分析、
迷惑メール分類、
おすすめ映画タイトル
の表示など、機械学習
の具体例を掲載!
Hadoop 3と MapR 6を
解説した世界初の本!
- 109. 古賀政純 著 2019年2月18日発売
Docker 実践ガイド 第2版
全496ページ!大幅改訂!
ホストOSとコンテナを同一LANに所属させるMACVLANの構築
Kubernetesにおける永続的ボリュームの構築・使用法も掲載
• 導入前検討 :適用範囲, アーキテクチャ, ストレージドライバー, インフラ
• 環境の導入、設定 :無償版のDocker CE, 有償版のDocker EE
• 仮想化からの移行 :KVM to Docker
• バックアップ :export/import/save/load
• 管理基礎 :コンテナの起動, 状態確認, イメージ作成, 削除, ログ, DPR
• データ管理 :ボリューム共有, データ専用コンテナ
• 自動化 :Dockerfileにおけるマルチステージビルド, 死活監視
• 資源管理 :CPU, メモリ, I/O, NIC, ライブマイグレイーション
• 周辺機器 :DVDドライブ, サウンド, Webカメラ
• GUIアプリの稼動 :VNC, 3Dゲーム
• ネットワーキング :Link, Swarm, MACVLAN
• コンテナ連携 :Docker Swarm/Compose/Machine
• GUIツール :Portainer, Cockpit, UCP, DTR
• オーケストレーション:Kubernetes
• コンテナ専用OS :CoreOS, RancherOS
インプレス
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