NetApp Digital Transformation Lab
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基礎編: アプリケーションのコンテナ化からサービスメッシュまで
基礎編:はじめに
Level 0: 環境の確認・基本操作
Level 1: アプリケーションをコンテナ化する
Level 2: ステートフルコンテナの実現
Level 3: CI/CDパイプラインを構築
Level 4: 運用編
Level 5: Microservice化
実践編: 画像解析AIの作成を体験
実践編: はじめに
ハンズオンのための環境構築と確認
データの探索: データを扱ってみる
トレーニング: トレーニングを行い推論モデルを作成する
アプリケーションから使用する: アプリケーションに組み込む
アプリケーションから使用する: トレーニング済みのモデルをアプリケーションに組み込む
GPUの活用,異なる環境でのトレーニング、デプロイ
コマンドリファレンス
用語集
References
Ingressを導入
Installed apps
Design: kubernetes クラスタの設計要素について
NetApp Digital Transformation Lab
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NetApp Digital Transformation Lab (NDX)
Edit on GitHub
NetApp Digital Transformation Lab (NDX)
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はじめに
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目的
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デジタルトランスフォーメーションを支える根幹技術とNetApp製品を組み合わせることによる価値を触りながら体験
特定のシナリオに沿った関連技術の組み合わせ検証
Labを通じての技術者コミュニティの創出
連絡方法
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連絡先は以下を準備しています。
本ドキュメントのリポジトリにIssueまたはPull-request
GitHub リポジトリ:
https://github.com/NetAppJpTechTeam/NetAppDigitalTransformationLab
Twitter:
@NetAppJPTech
Slack:
継続的なコミュニケーション用 NetAppJpTech #ndx
Contents
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基礎編
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コンテナ化のシナリオを実施する
基礎編: アプリケーションのコンテナ化からサービスメッシュまで
基礎編:はじめに
概要
流れ
Level 0: 環境の確認・基本操作
目的・ゴール: ラボを実施する環境の確認
流れ
kubernetes環境へのログイン
kubernetesにデプロイ
まとめ
Level 1: アプリケーションをコンテナ化する
目的・ゴール: アプリケーションをコンテナ化する
流れ
コンテナ化の準備
コンテナイメージの作成
コンテナイメージのビルド
イメージレジストリに登録
アプリケーションのマニフェストファイルを作成してデプロイ
アプリケーションの稼働確認
まとめ
Level 2: ステートフルコンテナの実現
目的・ゴール: アプリケーションのデータ永続化を実現
流れ
コンテナでの永続データのカテゴライズ
Dynamic provisioning
NetApp Tridentのインストール
StorageClassの定義
Persistent Volume Claimの作成
デプロイ用のマニフェストファイルにPVCを追加
デプロイメント実施
永続化できていることを確認するためアプリケーションの停止・起動を実施
再デプロイメント後の確認
Tridentの特徴的な機能: Volume Cloningのストレージオフロード
Tridentのアップグレード方法
まとめ
Level 3: CI/CDパイプラインを構築
目的・ゴール: コンテナ化したアプリケーションのCICDを実現する
流れ
CI/CDパイプラインの定義
Jenkinsのデプロイ方法について
Helmを使ってJenkinsをデプロイ
Helm以外でJenkinsをデプロイした場合
Jenkinsの設定をする
Jenkins Pipelineの作成
アプリケーションの変更を検知してデプロイメント可能にする
コンテナをCI/CDする方法 Helmを使ってみる
デプロイメントのさらなる進化
まとめ
Level 4: 運用編
目的・ゴール: 運用を行うにあたり必要となる検討事項を把握する
流れ
Level 5: Microservice化
目的・ゴール: Microserviceを支えるインフラの技術・テクノロジースタックを活用
流れ
Microservice化していくにあたって発生する課題
解決する技術の1つ "Istio"
マイクロサービスの参考アーキテクチャ
コンピューティングの最適化
さらなる進化
実践編: 画像解析AIの作成を体験
実践編: はじめに
概要
ハンズオンの流れ
ゴール・目的
ハンズオンのための環境構築と確認
目的・ゴール: Kubeflowのインストールと環境の確認
今回の環境の全体概要
環境の確認
Tridentのインストール
Kubeflow のインストール
まとめ
データの探索: データを扱ってみる
目的・ゴール: まずは取り扱うデータを準備する
概要
トレーニングデータの準備
まとめ
トレーニング: トレーニングを行い推論モデルを作成する
目的・ゴール: 推論モデルを作成、作成する一般的な手法を体験する
トレーニングを実施
まとめ
アプリケーションから使用する: アプリケーションに組み込む
目的・ゴール: アプリケーションから使用する方法を試す
アプリケーション適用の準備:グラフの生成
アプリケーション適用の準備:モデルのサーブ
アプリケーション適用:API経由で推論してみる
まとめ
アプリケーションから使用する: トレーニング済みのモデルをアプリケーションに組み込む
目的・ゴール: アプリケーションからトレーニング済みのモデルを使用する方法を試す
トレーニング済みの推論モデルを使用する
まとめ
GPUの活用,異なる環境でのトレーニング、デプロイ
目的・ゴール: GPU・クラウドを活用する・CI/CDパイプラインの作成
フローの中を更に高速化
GPUの活用
クラウドを活用する
References
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コマンドリファレンス
用語集
References
Ingressを導入
インストールするもの・あると便利なもの
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Installed apps
kubernetes 関係
DesignDoc
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Design: kubernetes クラスタの設計要素について
ネットワーク設計
ストレージ設計
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