Playwright の Webkit が Ubuntu 20.04 ホスト上の Ubuntu 22.04 コンテナでハングする

WebKit を Playwright, Docker と組み合わせて使う場合、特定の組み合わせで WebKit がハングします。

Web Frontend を Next.js + TypeScript で書いて Docker でビルドする

「手っ取り早く Web インターフェースを手に入れる方法 2020」シリーズ(?)のBFF サンプルプロジェクト と同じように Web Frontend サンプルプロジェクトを作ってみました。

今回もプロジェクト構成やビルド方法の検証が主目的です。
そのためアプリケーション自体は Docker イメージを実行するとNext.jsの Web サーバーが起動しこんなページが表示されるだけのシンプルな機能しかありません。

❯ docker run -it --rm -p 3000:3000 b2ee27d0d01d

> @ start /app
> next start

> Ready on http://localhost:3000

Web APIをTypeScriptで書いてDockerでビルドする

「手っ取り早く Web インターフェースを手に入れる方法 2020」みたいなことを考えながら勉強のために BFF(Backend For Frontend) のサンプルプロジェクトを作ってみました。
ただしプロジェクト構成やビルド方法の検証が主なので BFF に特化した機能はなく、実行すると Express が起動してコンソールログが表示されるだけのアプリケーションです。

❯ docker run -it --rm 19472c5d8df4
💽 Loaded the configuration: version: 2020.1.0-default, baseVersion: 2020.1.0-default
⚡ App is running at :4000 in production mode
  Press CTRL-C to stop

なぜそのプロジェクトでKubernetesが選択されたか

これは「GCPUG Tokyo December 2019」の記事から「Why Kubernetes? Why not GAE or others?」部分を切り出した記事です。
本記事のコンテキストとして、イベントでお話しさせていただいた資料「ML アプリケーション短期開発 / Fast development for ML Web Service on GKE & GCP」」を事前にご参照いただけると幸いです。

新しいGitHub ActionsとGitHub Package RegistryでCI/CD(サンプルあり)

ありがたいことにGitHub Actions(beta)とGitHub Package Registry(beta)両方が使えるようになったので試してみました

Publish Docker Image to GitHub Package Registry

5 月に発表されたGitHub Package Registryの limited public beta が通ったのでひとまず Docker イメージを push してみた。 How to Use Docker イメージを push するための設定方法はこ

AI時代のDocker + XaaS簡単理解

私が所属しているDeNA AI システム部の部内勉強会で Docker と XaaS(ザース)の話をさせていただいたので資料を公開します。 XaaS(ザース)は IaaS, FaaS,

「Container Build Meetup #02」に行ってきた #container_build

「Container Build Meetup」に参加してきました。 Container Build Meetup #2 - connpass タイムテーブル 分刻みですね。 なお開始時点で「予定のタイトルでしゃべる人は

docker-composeでWebアプリ開発する環境をまとめた(Rails, Flask)

最近、Mac などのローカルには極力 rbenv などをインストールせずにできる限り Docker コンテナ上に開発環境を作ろうとしています。
開発中はdocker-composeを使っているのですが、いろいろなリポジトリに似たような docker-compose.yml が増えてきたのでテンプレート代わりにまとめました。
リポジトリはこちら。

GitHub repository

Packerを使ってECRとGCRに同じDockerイメージをPushする

自分用の ML 環境として Docker イメージを作っていたのだが、 FROM: nvidia/cuda:9.2-cudnn7-devel-ubuntu18.04 なので DockerHub で public にするのも憚られ、ECR/GCR に置くことにした。 ECR/GCR に置くついでに packer build だけ