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  1. Dockerfile内部でapt-cacher-ngを自動検出する

    Dockerfileを作っていると,何度もbuildしてはテストを繰り返す。 何度も何度も apt-get install していると時間がかかるので apt-cacher-ngを使うと便利だ。

    しかし,DockerfileにproxyのURLを決め打ちしてしまうと 可搬性が損なわれる。特にDocker Hubでbuildするときはapt-cacher-ng を使えないので致命的だ。

    そこでproxyを自動検出する,つまり指定のURLへ到達できない場合は apt-cacher-ngを使わないようにDockerfileを記述してみた。 これによりローカルで開発したDockerfileをそのままDocker Hubで公開できる。

    なお,squid を使ってhttpの透過型プロキシを立てれば, Dockerfileに何も書かなくていいし,apt以外のwget等も 高速化するのでこちらを使うべきと思われる。

    今回の方式は,squidの経験や知識がなくそこまでやってられない場合の 簡易的な方策という位置付けだ。

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  4. Core i7-7700な自作PCを作ったのでUnixBenchを取ってみた

    2009年に買ったCore i5 750な自作PCはいい加減古い。 コンパイルやらエンコードをするわけでもないので, 実はあまりCPUパワーに不足を感じてなかったが, USB3やPCIe3.0,NVMeのような新しいデバイスに対応したPCが欲しかった。

    パーツを購入し,組み上げてからとりあえずUnixBenchを取ってみたので記録しておく。 しかしHyperThreadingとはいえ,8スレッド動作してるとなんだか すごいマシンを買ったような気分になって嬉しい。

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  5. Ubuntuでwake-on-lanを有効化する

    遠隔操作でPCの電源を入れる技術に,wake on lanがある。 これができるとコマンド一発で電源を入れられるので非常に楽だ。

    UbuntuのサーバをWake on Lanで動くように設定したのでメモしておく。

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  6. Ubuntu16.04にGeforge GTX 1050tiをインストールし,TensoFlowの処理を高速化してみた

    いうまでもなく,行列の積和演算のような処理はGPGPUを使えば高速化できる。 ここでは

    • Ubuntu Server 16.04にGPUのドライバをあてて
    • CUDAとcuDNNをインストールし,
    • さらにnvidia-dockerをインストールしたうえで
    • TensorFlowで適当なベンチマークを実行する

    ところまでのやり方を示す。

    ついでにnvidia-dockerを挟むか,挟まないかで性能が変わるのかチェックしてみる。

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  7. vagrantとpakcerでシリアルコンソールを有効化したイメージを作成する

    いちいちvirshでKVMの仮想マシンを管理したくない。 だからvagrantで楽をしたい。

    でも,仮想マシンのネットワークが壊れたときのために, virsh console でシリアルコンソールの操作はしたい。 vagrant-libvirtのイメージでシリアルコンソール対応のイメージはなさそう。

    自分で作るにしても,vagrantのイメージ作成はめんどくさい。 だからpackerで楽をしたい。

    ということで,packerを使ってシリアルコンソール対応のUbuntuイメージを作成したのでやり方をメモしておく。

    作成したpakcerスクリプトは tsuyukusa/libvirt-packer-scripts として公開したので,単に使うだけならば,次のように git clone して pakcer build すればよい。

    git clone https://github.com/tsuyukusa/libvirt-packer-scripts.git
    cd libvirt-packer-scripts/ubuntu-16.04
    packer build ubuntu-16.04-minimal.json
    
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