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GCPにNutanix CEを自力デプロイの検証をしてみる パート1

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前置き Nutanixの提案やラボ環境を作る時、demo.nutanixやravelloを使えば良いのですが、 やっぱり1から構築したいなぁと思い立った時の壁が、要求されるハイスペック機だったりします。 要件を満たす物理マシン、Nestできる仮想環境も手元になかった当時、 パブリッククラウドでできないかな〜と思ってましたが、 Intel VT-xが有効化されてなかったのでムリでした。 もう1年ほど前ですが、Google Compute EngineでNested Virtualizationが有効化されたので、今回デプロイできるかやってみました。 Enabling Nested Virtualization for VM Instances  |  Compute Engine Documentation  |  Google Cloud 読んで頂く前に結果ですが、失敗しています。 今回はその経緯を綴りつつ、次のパート2に繋げたいと思います。 現状GCPではCentOS等のKVMの動作確認のみが実施されており、その他はサポート対象外となります。 Nutanix CE とGCP の準備 Nutanix CEダウンロード Nutanixでアカウント登録を行い、 Download Nutanix CE, Docs, and Guides | Nutanix Community より Community Edition をダウンロードします。 今回は「ce-2018.05.01-stable.img.gz」でした。 インポート用のプロジェクトを準備 手順は省略しますが、GCPのアカウント登録を行い、プロジェクトの作成を行います。 Nutanix CE のインポート 先にGoogle Cloud SDKを作業端末にインストールしておく必要があります。 Google Cloud SDK ドキュメント  |  Cloud SDK  |  Google Cloud ダウンロードされた「ce-2018.05.01-stable.img.gz」(2018/12/18現在)を解凍します。 アップロードを実行する為、ターミナルからgcloudコマンドを実行します。 #GCPのプロジェクト一覧表示 gcloud

PyCharmでAnaconda(Python)とDjangoの開発環境を構築する  その2

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PyCharmのGUIのみでAnacondaの仮想環境と、Djangoの開発環境を作っていきます。 前提として、 Anacondaはインストール済み 例題のプロジェクト名は skyline 例題のアプリ名は gtr 例題の仮想環境名は nissan と想定します。 Anacondaのインストールはこちらをご覧下さい。  www.techbox.jp PyCharmを起動して、[Create New Project]を選択します。 左のツリーから[Django]を選択し、[Location]にプロジェクトの保存先を指定します。 末尾が ~\untitled になっているので、作成するプロジェクトの名前に変更します。 [interpreter]の右の歯車をクリックし[Create conda env]を選択します。 ここから新規でAnacondaの仮想環境の作成が行えます。 [Name]に仮想環境名を入力します。ここでは nissan そうすると、[Location]にはAnacondaの仮想環境保存先が指定され、末尾が[Name]で指定したディレクトリになるハズです。 最後に使用するPythonのバージョンを指定します。 OKを押すとAnacondaの仮想環境の作成が始まるので、しばらく待ちます。 終わったらロケーションに設定したディレクトリに nissan フォルダが作成されています。 New Project画面に戻るので、[More Settings]をクリックし、設定画面を表示します。 [Template language]に Django [Application name]に gtr を設定し、[Enable Django admin]はお好みでチェックを入れます。   ここで注意点ですが、プロジェクト名とアプリケーション名は同一の物は設定できません。 これらの名称の関係性としては、作成後のフォルダ構成を見れば分かりますが、 以下の様な形で作成されます。 skyline/ ├ gtr/ │ ├ migrations/ │ ├ _init_.py │ ├ admin.py │ ├ apps.py │ ├ models.py │ ├ tests.py

PyCharmでAnaconda(Python)とDjangoの開発環境を構築する  その1

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今回はPyCharmでPythonとDJangoの開発環境を作っていきたいと思います。 Pycharmはデフォルト設定とプロジェクト設定、2パターンの設定方法があります。 今回は、 既に作成した仮想環境を、Pycharmデフォルトの設定にする 方法を行っていきます。 プロジェクト単位での設定と、完全にGUIで構築する手順はその2で記載します。 Anaconda、Djangoインストールと仮想環境構築 以下のリンクに沿って実行して下さい。 www.techbox.jp Pycharmを起動し、スタート画面で右下の [configure]>[settings] をクリック 左のツリーから[Project Interpreter]を選択し、 右側上部のコンボボックスに、手順1で作成した仮想環境のpython.exeがリストアップされる事を確認し、選択します。 選択すると仮想環境にインストールされているパッケージの一覧が表示されます。 ここでDjangoがインストールされている事がわかります。 [Apply]を押し、設定を保存します。 以上でデフォルトの設定が完了しました。 後はCreate new projectやGitからリポジトリを取ってきて、 今回の設定をベースに立ち上げる事が可能です。 今回はAnacondaの仮想環境を手動で作成し、Pycharmのデフォルト設定のみを設定する方法でした。 その2では、仮想環境の構築、Djangoのインストール、新しいプロジェクトの立ち上げまでをPycharmのGUIのみで行う手順を書こうと思います。 実際の所、次の手順で立ち上げる事の方が多いような気がします。

AnacondaとPythonのインストール(python2とpython3の共存)とDjango

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個人的にdjangoとnumpyなどPythonを使う機会があり、 折角なのでローカル開発環境としてのAnacondaのインストール方法をまとめました。 僕の環境がGCPのSDKが入っている関係で、Python2とPython3の共存が必要ので、その辺りもあります。 前提 Windows(Macと手順のベースは変わらないですが、コマンドに若干再有り) pythonコマンドだとPython2が動作し、python3だとPython3が動作します 手順 Anacondaのインストーラーをダウンロードしインストール ※ Python2と3を共存させる場合、インストーラーでPathは通さない。 Pathを通す インストールディレクトリ\Anaconda3 インストールディレクトリ\Anaconda3\Scripts インストールディレクトリ\Anaconda3\Library\bin Anaconda3内のシンボリックリンクを作成する それぞれAnaconda3内にあるexeです。 元のexeがある場所にそれぞれに3を付けたシンボリックリンクを作成します。 ショートカットだと上手く動作しなかったので、シンボリックリンクとしました。 python.exe -> python3.exe anaconda.exe -> anaconda3.exe anaconda-script.py -> anaconda3-script.py conda.exe -> conda3.exe conda-script.py -> conda3-script.py easy_install.exe -> easy_install3.exe easy_install-script.py -> easy_install3-script.py pip.exe -> pip3.exe pip-script.py ->pip3-script.py spyder.exe -> spyder3.exe spyder-script.py -> spyder3-script.py 動作確認 コマンドプロンプトでpythonとpython3で

Google Cloud PlatformでMySQLを動作させる

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Google Cloud Platformで、MySQLを使用していきます。 最終的には、GAEにRuby on Railsをデプロイしてプロダクション環境で動作させますが、 その前段階として、まずはDBの構築から行います。 MySQLの立ち上げ自体はかなり簡単な作業なのですが、 抜けがないように、丁寧に手順を記載していきたいと思います。 Google Cloud Platformについて これは相当数の説明がありますので、わざわざ書くまでもないですね。 公式ページ を見るのが早いと思います。 AWSやAzure、さくらのクラウド辺りと競合してくるサービスです。 Google Cloud Platformのイニシャルで、GCPと呼ばれるのが一般的かと思います。 GCPのデータベースについて GCPには2017年5月現在で、3つのデータベースが存在します。 ざっくりまとめると、以下の感じです。 Cloud Datastore KVS型DB。プログラムから使用する場合、Google提供のライブラリーを導入し、 GCPのドキュメント見ながら、DB操作のコーディングが必要。 Railsの場合(多言語でも聞いた事はないが)、当然ORMは存在しない。 Cloud SQL RDB。一般的に使用されているRDBのホスティングサービスで、 MySQLとPostgreSQLに対応している。 MySQL用のORMで使えるし、ローカルから各種ツールを使ってデータ操作も可能。 今回はこれを使用します。 Cloud Spanner KVSのスケーラビリティと、RDBの整合性をトレードオフする事なく実現させた、 夢のようなDB。今現在はGo、Java、Node.js、Python用のクライアントライブラリーがある。 その他の言語にも順次対応予定との事。 MySQLの構築なので、今回はCloud SQLを実行します。 Cloud SQLの有効化 まずはプロジェクトを作成し、選択した状態にして下さい。 今回はアプリケーションをデプロイするプロジェクトにて、Cloud SQLを同居させます。 ※IAMを調整すれば、プロジェクトを跨いでアプリケーションとDBを接続する事も可能です。 左のメニューから

RubyMineで実行環境はVagrantなどの仮想マシンにしたい場合の詳細設定方法

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ちょっと仕事が忙しくて、何も書けていませんでした。 以前RubyMineを試用版でインストールしていましたが、これが思いの外フィットしたので、 そのまま製品版の購入に至りました。 という事で、今回はRubyMineを導入する際の詳細設定を見ていきたいと思います。 RubyMineの根本的な導入については、以前書きました。 www.techbox.jp 今回は、これに足りていない詳細部分を記載します。 今回の要件ですが、 RubyMineはインストール済み 自分のPCでコーディングするけど、実行は仮想環境でしたい 仮想環境のRubyを使いたい Gitのレポジトリはローカル環境にある という場合の設定についてです。 実行環境へのソースデプロイ設定 Gitのレポジトリのあるローカル環境をRubyMineで開いてソースを編集しますが、 編集した後のテストは仮想環境で行いたいです。 なので、まずはソースの自動転送の設定をしていきましょう。 転送先設定 RubyMineのメニューの中から、  Tools⇒Deployment⇒Configuration を開きます。 まずは左のペインの+ボタンを押します。 Add Server画面が出てくるので、NameとTypeを選択します。 僕の場合はSFTPでの転送を選択しました。 各環境で仮想マシンの設定が違うと思うので、適宜選んで下さい。 接続先が出来たら、詳細設定を入力していきます。 [ Connectionタブ ] SFTP host : 仮想マシンのIPアドレス Port : SFTP接続する仮想マシンのポート Root path : ルートのパス(/)で良いです。 User name : SFTP接続するユーザー(ソースを配置するフォルダの権限に気を付ける) Auth type : 認証方法(通常はPasswordで良いと思います) Password : ユーザーのパスワード Web server root URL : http://仮想マシンのIP [ Mappings ] Local path : パソコンのレポジトリのあるフォルダ(ソース編集をしているフォルダ) Deployment path on server &

RubyMineをGitHubに連携させて導入してみる

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今僕がプログラミングで使っている環境はAtomかSublimeTextです。 C#についてはVisualStudio。 Rubyはコンパイルとかないし、そもそもIDEなんてないだろって先入観の元、 テキストエディター+αな感じでいいじゃんって事で使っていました。 最近になって久々にVisualStudioを触る機会がありまして、 IDEの補完とか、エラーを即指摘してくれる動作とかスゲー!って改めて思いまして… ふとRubyでもIDEが使えない物かと思い、導入してみました。 要件としては、 RubyonRailsのプログラミング バージョン管理はGitHub DBはMySQL(MariaDB) 64bit(32bitの場合は読み替えてください) ※RubyMineは有償ソフトです。30日間だけ試用が可能です。 ちなみに環境はWindowsです。 Rubyインストール まずはRubyをインストールします。 既にRubyインストール済みの場合はスキップします。 RubyInstaller まずはこちらのページからRubyInstallerをダウンロードします。 RubyInstaller for Windows Downloadページに移動し、RubyInstallerの最新版をダウンロードします。 2016年10月12日現在、「Ruby 2.3.1 (x64)」が最新です。 ダウンロードしたら、インストーラーに沿ってインストールして下さい。 ※インストールウィザードの際、【Rubyの実行ファイルへ環境変数PATHを設定する】にチェックを入れて下さい DEVELOPMENT KIT 次にDevelopmentKitをインストールします。 こちらも同様のDownloadページに存在しますので、ダウンロードを行います。 インストールしたRubyInstallerによって異なりますが、今回の場合は 【DevKit-mingw64-64-4.7.2-20130224-1432-sfx.exe】 になります。 このexeは自己解凍ソフトになりますので、まずは展開先を作成します。 僕の場合は【C:\RubyDevKit2X-x64】というフォルダを作成しました。 自己解凍を実行