#kubernetesdocker

[markiis]

Kubernetes! Look at its market demand in the chart. Currently, China is leading the world by showing more interest in Kubernetes. #kubernetes #kubernetesio #kubernetestraining #kubernetesmsk #kubernetesmeetup #kubernetesconsulting #kubernetesmovie #kubernetesday #kubernetescluster #kubernetesdojo #kubernetesstudio #kubernetesasaservice #kubernetesmoscow #kubernetesdocker #kubernetessg #kubernetessea #kubernetestips #kubernetess #kubernetesengine #kubernetesonaws #kubernetescourse #kübernetes #kubernetes_sri_lanka #kubernetes❣️ #kubernetes101 #kubernetesapp #kubernetesservices #kubernetesdockerworkshop #kubernetes4eva #kubernetesahoi https://www.instagram.com/p/Bv6kzRQn6TE/?utm_source=ig_tumblr_share&igshid=15ummf6bkdchx

[faizrashis1995]

Docker Swarm Vs. Kubernetes — What You Really Need To Know

As the trend of working with virtual, Linux-based containers to build applications continues to grow, “Docker Swarm Vs. Kubernetes” are the phrases that we all have started hearing increasingly often.  While both of these technologies deal with containers, at a closer look, they are not actually competitors.

Kubernetes and Docker operate at different levels of the stack – and you can actually use them together to make your applications better.

Let us walk you through when and why you should go with Docker and/or Kubernetes.

Docker

Docker, as a platform, revolutionized the way software was packaged. Offering a sandbox view of the an operating system, it has added many advantages in building and running applications. With Docker, an application can be built quickly, deployed quickly, scaled rapidly, and run anytime, anywhere with minimal system resources.

Being  open source, Docker quickly exploded as a standard for packaging and distributing containerized applications. However, as it developed, new problems arose. These highly specialised packages or popularly known as “containers” had to be coordinated, communicate, sequenced, handled for storage considerations, etc. This is where Kubernetes came along.

Kubernetes

At the very core, Kubernetes is a container orchestration platform.  It helps in running different containers across different machines, scaling up/down and adding/removing new containers as required. It also distributes load amongst containers.

As the new wave of application development of building microservices have emerged, container orchestration and management have become an essential part of them.

Docker realized this soon, and released their own container management service, Docker Swarm.

Docker Swarm Vs. Kubernetes

Docker and Kubernetes can actually work together. As far as management platforms go, you can use either Kubernetes or Docker Swarm for your Docker engines. Kubernetes currently holds the largest market share and is pretty much the standard platform. It works around the concept of pods, which are scheduling units (and can contain one or more containers) in the Kubernetes ecosystem and they are distributed among nodes to provide high availability.

It has the advantage of using years of research done by Google, hence leveraging the expertise. Being open source, it has a vibrant, growing community with plenty of helpful resources, and guidance available for anyone looking. It can run on either a public cloud service or on premises, and is easy to learn and implement.

Docker Swarm has the advantage of tightly integrated into the Docker ecosystem, and uses its own API. Its filtering and scheduling system enables the selection of optimal nodes in a cluster to deploy containers.

As it is developed by Docker itself, Docker Swarm removes many compatibility and other differences and integrates smoothly. Kubernetes usually is not a complete solution and requires custom plug-ins to set up. If you use Docker swarm, all these dependencies are handled well within the ecosystem, making installation and setup really smooth.

However, Docker Swarm is not extensively used as Kubernetes. Hence, the community and support around it are not as expansive and convenient to reach out to. Most cloud providers today offer Kubernetes as a service.

In Summary,

KubernetesDocker SwarmDeveloped By GoogleDeveloped by Docker Swarm Has a vast Open source community Has a smaller community compared to Kubernetes More extensive and customizable Less extensive and less customizable Requires heavy setupEasy to set up and fits well into Docker ecosystemHas high fault toleranceHas low fault toleranceProvides strong guarantees to cluster states, at the expense of speedFacilitates for quick container deployment and scaling even in very large clustersEnables load balancing when container pods are defined as servicesFeatures automated internal load balancing through any node in the cluster

A Use Case: Docker Swarm Vs. Kubernetes

Bugsnag, an error reporting service, wanted to containerize their event processing pipeline. Their event pipeline has been processing 220 million application errors per day, approximately 150k per minute. They chose Docker Swarm over Kubernetes as the latter was “overly complex to run a polling Node.js app on a fleet of nodes and would have been an overkill to deploy and operate”.

Final Argument

Kubernetes offers more customization options and extensive use, and is suitable for people looking to set up parameters completely on their own, whereas Docker Swarm is best for people looking to quickly set up a containerized application and get it running.[Source]-https://blog.totalcloud.io/post/docker-vs-kubernetes-really-need-know

Beginners & Advanced level Kubernetes Certification in Mumbai. Asterix Solution's 25 Hour Docker Training gives broad hands-on practicals.

[ryotarokobayashi]

Docker Meetup Tokyo #20に行ってきた

Docker Meetup Tokyo #20にBlog枠で参加してきました。そのときの印象に残ったことを書きます。

KubernetesでGPUクラスタを管理したい

大嶋悠司 さんの発表

KubernetesでGPUクラスタを管理したい from Yuji Oshima

GPUを機械学習に使いたい。

コンテナでやればデプロイも楽。

k8sのGPU��ポートはα版のみだが、コミュニティも盛り上がっている。

GPUマネージメントのドキュメント読んでやってみたが動かなかった！

nvidia-dockerなら簡単に動たが駄目だった。どうやら

nvidia-dockerはDocker起動時に謎の力でライブラリを集めてマウントしてくれていたから。

現在はnvidia-docker2プロジェクトが始まっていて、dockerのラッパーではなく、dockerの下にいる。

環境変数でGPUを指定してマウントする仕組み。

k8s+cri-containerd+nv-runtimeも検証してみた。

ociランタイムに準拠してるので行ける

問題としては、誰がGPUを管理するか。k8sのスケジューラは管理してない。

ちなみにGKEだとα版ではあるが、GPUインスタンスがある。

質疑応答

GPUの開放はどうすればよいか

k8sのresourcesで管理すれば開放できる。

GPUのステータス確認はどのようにしてるか

prometheusなら簡単に監視できる

KubeCon/CNCon NA 2017 Recap

Takuya Noguchi さんの発表

kubeconは2015年からで大きな規模であった

CNCFのランドスケープの最新版（1.0）が出た。細かいので見やすくするように改良中。

参加者も1年で1000⇒4100に増えた

CNCFのサービスプロバイダーは40に増えた

次回は中国でもやる事に決定

Istio、Notaryとかが人気だった

CNCFにおけるサーバレスホワイトペーパーのレビュー中

日本人会もやって盛り上がりました。

Docker for Mac beta with Kubernetes

Akihiro Suda さんの発表

Kubernetes対応版Docker for Mac from AkihiroSuda

dockerコマンドででk8sを管理できるようになった。dockercliがdockerdを経由せず直接k8sに行く。stack単位での管理が基本。

Docker for macのEdgeチャンネルにKubernetesの項目ができた。docker-compose.ymlでk8sのstackが定義できるようになる。

Docker runの場合ははk8sを使わず、コンテナ単体で上がる。

質問

今のところはmacだけだけどロードマップは？

正確なところは不明だが、今のところDocker for Mac、Windowsのみで提供予定。プロダクトのLinux環境でやる場合はCEじゃなくてEEでやるのでは？

ベータ版を登録したけど降ってこない

再インストールしてみては？問い合わせてみて

既存のコンテナとの共存は保証されているのか

環境変数の設定でオーケストレータを切り替えられる

ダッシュボード機能はあるのか

用意されるハズ

バージョンは？

v1.8.2でやってる

dockerとk8sの逆転劇のメリットは

docker-composeだけでアップできるくらいかな？

About Moby Project

Kunal Kushwaha さんの発表

コンテナ技術をOSSとして利用できるプラットフォーム。

現在、管理プラットフォームは思想がコンフリクトして、さまざまなコミュニティができている。

Mobyプロジェクトでは、Dockerのコア部分のモジュールを分割して提供するので、好きなものを組み合わせて管理プラットフォームを作成することができる。

レゴブロックのように組み合わせることができるよ。

質問

mobyが広まる事のインパクトは？今までのモノにとってかわるものなのか？

ケースによって使い分けようというのが今の考え。たとえばIoTとかで自分らで小さいものを作ろうとしたときに、Dockerをハックしたりリバースエンジニアリングしたりしなくてもmobymobyの部品を組み合わせることで出来るようにしたりね。

LT：Kubernetesは機械学習の夢を見るか

youchan さんの発表

Kubernetesは機械学習の夢を見るか

k8sをパッケージベンダが触る理由としては、コンテナで��存パッケージを入れる面倒から解放されたい。

機械学習でも要望によって様々なモジュールを組み合わせる必要が出てきた

minikubeというロカルにk8sクラスタを作れる

スケールする場合はクラウド使う

LT：kubeCon Recap（仮）

cyberblack28 さんの発表

2017 Kubecon cncon recap ver1 from Yutaka Ichikawa

ハイライト

オライリー書いた本書いた人が「OK google」でk8sクラスタ作るデモ

k8s1.9 色々新機能

winのサポート

ストレージ周りの新機能

kubeless？

crio-oとか

続きはRancherMeetupで！

LT：「Dockerと機械学習」

Chanmoro さんの発表

Shiva 〜Nextremerをscale upする機械学習環境〜 from Kazuki Morozumi

Shivaという機械学習環境の紹介

オフィスのGPUからJupyter作れる

juptyterがOSSで提供してる

MESOSとマラソン使ってる。それ以外は自動化

詳細は下記見てください

NextremerをScale upする機械学習環境 Shiva - Qiita TBA

LT：docker + git submodule使ったら便利だった話

yuta さんの発表

APIの依存関係で別PJが作ってたりしてると面倒

両方をDockerで環境構築できるようにした。

課題としてはCircle CIのテスト時間が長くなりそう。

LT：弊社Docker環境の紹介

TxRacing さんの発表

minikube便利

監視はmackarelでやってる。pluginにオプション入れるだけだよ

感想

Dockerコマンドでk8sを操作できるようになるっていうのは、実際見てみると新鮮でした。

kubeconに行った人の話を聞くと、熱気というかうねりが凄かったみたいで、皆興奮気味で話すのが印象的でした印象的でした。

コンテナ界隈は今非常にHOTで話題に事欠かないですね。

ただ、CloudNativeLandscapeを見るとわかるように、全てを把握するのが不可能なくらいになってます。

GPUまわりや管理ツールなど、自分の興味のあるところから勉強していった方がよさそうです。

「Dockerてなに？」みたいな人が置いてけぼりになりそうな懸念もあります。今後は初心者向けとDeepDive的な2局面での情報展開が必要かもしれませんね。