トレノケート株式会社

トレノケート株式会社(旧:グローバルナレッジネットワーク株式会社)は、人材育成の専門企業です。1995年の設立から20年以上、人材育成を通じてお客様のビジネスの成長を支援して参りました。 2013年よりAWS Partner Network (APN) トレーニングパートナーとして、AWSの多種多様なサービスを効率よく学習できる認定 … 続きを読む

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アマゾンウェブサービスのパートナープログラム認定を取得

ソフトウェア受託開発と環境システムの株式会社ユードム(本社:茨城県水戸市 代表取締役:. 皆川藤孝)は、世界最大のクラウドコンピューティングサービスであるアマゾンウェブサービス. (以下 AWS)が提供するパートナー制度、AWS Partner Network (以下、APN)において、茨. 城県内に本社拠点を持つ企業としては初めて … 続きを読む

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AWS Partner Network(APN)スタンダードコンサルティングパートナー認定のお知らせ

AWS Partner Network(APN)スタンダードコンサルティングパートナー認定のお知らせ」適時開示はPDFで閲覧できます。 【ご注意】『みんなの株式』における「買い」「売り」の情報はあくまでも投稿者の個人的見解によるものであり、情報の真偽、株式の評価に関する正確性・信頼性等については一切保証されておりません。 続きを読む

I need create Architecture diagram in AWS in base line network diagram

さらに表示: aws diagram generator, aws lambda icon, visualize aws infrastructure, aws architecture ppt, aws s3 icon, aws glue icon, aws architecture pdf, aws icons png, i need packaging for my makeup line, i need an artist to create line drawings og existing paintings, i need someone to search for movie … 続きを読む

AWS Direct Connect Provides Flexibility for Balancing Data Transfer out Traffic.

AWS Direct Connect Provides Flexibility for Balancing Data Transfer out Traffic. AWS Direct Connect provides private, high bandwidth connectivity between customers’ network and A… 続きを表示. AWS Direct Connect provides private, high bandwidth connectivity between customers’ network and AWS … 続きを読む

Rancher2.0 Tech Preview2 ~Create a RKE Cluster~

Rancher2.0 Tech Preview2の主要機能として追加された「Create a RKE Cluster」は、RKE(Rancher Kubernetes Engine)を利用して、AWS、Azure、DigitalOcean、Packet、vSphereに対してKubernetesクラスタを作成することができます。(※2018年2月現在)

Rancher2.0 Tech Preview2からAWS上にKubernetesクラスタを作成してみましょう。

Tech Preview2のインストールはRancher2.0 Tech Preview2についての「Get Started with Rancher 2.0」を参考にしてください。

Rancher2.0 Tech Preview2でAWS上にKubernetesクラスタを作成

1.Rancher2.0 Tech Preview2 Serverにログイン後に、「Add Cluster」ボタンをクリックします。

image.png

2.「Create a RKE Cluster」の「Select」ボタンをクリックします。

image.png

3.nameに任意名を入力(今回はaws-k8s-clusterとします。)して、「Add a new cluster」をクリックします。

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4.「Configure」をクリックします。

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5.「Amazon EC2」を選択し、nameに任意名を入力(今回はaws-k8s-clusterとします。)し、Countは「3」、Regionは「ap-northeast-1」、Access keyとSecret keyはAWSのIMA Management Consoleでグループとユーザを作成し、そのユーザーのものを入力します。そして、「Next:Authenticate & select a network」ボタンをクリックします。

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6.vpcを選択して、「Next:Select a Security Group」ボタンをクリックします。

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7.「Next:Set Instance options」ボタンをクリックします。

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8.「Create」ボタンをクリックします。

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9.kubernetesの構成を作成します。最後に「Create」ボタンをクリックします。

image.png

10.しばらくするとkubernetesクラスタ構築が完了します。

screencapture-35-198-222-0-g-clusters-1517843931311.png

クラスタ名をクリックすると全体のリソース状況が可視化されます。

screencapture-35-198-222-0-c-cluster-8p8bq-1517844232326.png

11.上部メニュー「Nodes」を選択します。

AWS上に構築されたkubernetesクラスタの状況を確認できます。各クラスタ名をクリックするとリソース状況が可視化されます。

image.png

12.「KubeConfig File」ボタンをクリックします。

image.png

kubectlコマンドのconfigファイルをクリップボードにコピーできます。

image.png

kubectlコマンドを実行できるクライアントをローカルまたはサーバで構築します。今回はGCP上にGCEのインスタンス(Ubuntu 16.04 LTS)を1台用意します。

コマンド
$ curl -LO https://storage.googleapis.com/kubernetes-release/release/$(curl -s https://storage.googleapis.com/kubernetes-release/release/stable.txt)/bin/linux/amd64/kubectl

$ chmod +x ./kubectl

$ sudo mv ./kubectl /usr/local/bin/kubectl

$ mkdir .kube

$ vim .kube/config
#クリップボードにコピーした内容をペーストして保存します。
:wq

$ kubectl get nodes
NAME               STATUS    ROLES         AGE       VERSION
aws-k8s-cluster1   Ready     etcd,master   26m       v1.8.5-rancher1
aws-k8s-cluster2   Ready     worker        23m       v1.8.5-rancher1
aws-k8s-cluster3   Ready     worker        25m       v1.8.5-rancher1

これで、kubectlコマンドでアプリケーションをデプロイすることが可能となります。

13.AWSのコンソールを確認します。

インスタンスが3台で来ていることが確認できます。

image.png

以上となりますが、AWS以外のAzure、DigitalOcean、Packet、vSphereも同様にRKEでkubernetesクラスタを構築できると思います。

参考資料

RKE(Rancher Kubernetes Engine)

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ゼロから学ぶディープラーニング – AWS上のJupyterを使ったハンズオン

Japanese

ファイル 内容
ハンズオン・レクチャー資料 グロービス 人工知能研究会/テクノベート勉強会で用いたレクチャー資料
AWS_SETUP.md AWS上にJupyter環境を構築するためのガイド
file1_vector_and_matrix.ipynb ベクトルと行列
file2_two_layer_NN.ipynb ニューラルネットワークを行列計算で表現する
file3_gakusyu.ipynb 手書き文字(数字)認識の実践
file4_hyper_parameter.ipynb より高い精度を出せるハイパーパラメータの探求
file5_CNN.ipynb 畳み込みニューラルネットワークの評価

English

File Contents
AWS_SETUP_E.md Building Jupyter Environment on AWS
file1_vector_and_matrix_E.ipynb Vector and Matrix
file2_two_layer_NN_E.ipynb Neural-Network Expression by Matrix
file3_gakusyu_E.ipynb Hand-writing Digits Recognition
file4_hyper_parameter_E.ipynb Finding Hyper Parameters for Higher Accuracy
file5_CNN_E.ipynb Convolutional Neural Network Estimation

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AWS Elastic Network Adapter の確認と設定

水門は開いた – EC2 インスタンスのネットワーク帯域幅が増大 | Amazon Web Services ブログ 2016 年の中頃、Elastic Network Adapter (ENA) を使用するために AMI と現世代の EC2 インスタンスを構成するようお勧めしましたが、皆さんはきちんと宿題をこなしまし… 続きを読む