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Samba導入

簡単な内容ですが、UbuntuにSambaを導入する方法です。
sambaをインストールし、ユーザー・初期設定を行うと利用可能になります。

Sambaインストール

$ sudo apt-get install -y samba

Samba用のユーザーを登録する

Sambaでは、独自の認証情報を利用するので、Samba用のユーザーを作成します。

$ sudo pdbedit -a "username"

パスワードの設定を要求されるのでパスワードを設定します。

new password:
retype new password:

設定ファイルsmb.confの設定

/etc/samba/smb.confの設定を行います。
最低限の設定として、文字コードの設定と、利用したい共有フォルダーを設定します。

vi /etc/samba/smb.conf
[global]
#"追加"
   dos charset = CP932 
   unix charset = UTF-8
[share]
   path = /mnt/share
   writable = yes
   guest ok = yes
   guest only = yes
   create mode = 0777
   directory mode = 0777

設定変更後の再起動

設定変更後に、サービスを再起動して、導入作業は終了です。
また、サーバー起動時に、Sambaが自動起動するように設定しておきます。

systemctl restart smbd nmbd

systemctl enable smbd nmbd

2019年12月26日  めざましじゃんけん 結果

フジテレビ めざましテレビ めざましじゃんけん の結果を保証したり、全ての結果が記載を保証するものではありません。

2019年12月26日のめざましじゃんけんの結果をベストエフォートで公開します。


じゃんけん結果システムイメージ

Goo(グー) Choki(チョキ) Pa(パー)

めざましテレビ|めざましじゃんけんーフジテレビ

めざましじゃんけん結果
回次結果対戦相手
12月26日
(木曜日)
【4戦目】07時58分生じゃんけん!伊野尾慧パーソナリティ
【3戦目】07時35分前園真聖さん
【2戦目】06時58分久保廉さん、山井飛翔さん
【1戦目】05時58分まちかどじゃんけん

夏休みもなく放送されていためざましテレビに、実施されてきためざましじゃんけん。
FNS27時間テレビでは、日曜日も放送され、めざましじゃんけんもスペシャルバージョンで実施されておりました。

流石に、年末年始は見た記憶もないし、特別番組が放送されるであろうと、2019年の年末と2020年の年始のスケジュールが気になり、年末年始の放送予定を調べてみあました。

めざましテレビの放送自体が、12月30日(月)から1月4日(土)は、おやすみになっていました。
ということで、12月28日(土)が年内最後となるようです。
年明けは、1月6日(月)から開始のようですね。

2019年12月25日  めざましじゃんけん 結果

フジテレビ めざましテレビ めざましじゃんけん の結果を保証したり、全ての結果が記載を保証するものではありません。

2019年12月25日のめざましじゃんけんの結果をベストエフォートで公開します。


じゃんけん結果システムイメージ

Goo(グー) Choki(チョキ) Pa(パー)

めざましテレビ|めざましじゃんけんーフジテレビ

めざましじゃんけん結果
回次結果対戦相手
12月25日
(水曜日)
【4戦目】07時58分中山秀征さん
【3戦目】07時35分川口春奈さん 葵わかなさん 井之脇海さん 大島優子さん 三浦翔平さん
【2戦目】06時58分本田翼さん
【1戦目】05時58分まちかどじゃんけん

ついに決めた、GeForce GTX 1660 SUPER

本日は、クリスマス。アマゾンサンタが昨日持ってきてくれたぞ!!

YOLO/Darknetなどの画像系の機械学習を動かし始めた当初より困っていたGPU。
やはり、GPUの物理メモリサイズは、画像学習の精度に学習速度に大きく関わります。

10月29日に発表されたようで、今回再度調べた際に、一番のコストパフォーマンスが感じられ、すぐに購入しました。
Amazonで、10%の値引きも入り23,122円で購入出来ました。

最初に、GPUをあれこれ、考えた際の記事はこちら:
2019年8月個人向け深層学習・機械学習向けGPU

  • YOLO, DarknetなどDNN実施時のGPUメモリ不足(out of memory)回避、メモリ不足回避の学習回数増加による学習時間増加
  • 画像関係のDNNでは、GPUメモリ不足により、満足に学習自体実行が出来ないケースあり
  • 趣味の範囲なので、過剰な投資は出来ない(個人的には2−3万円以内)
  • PCで基本的にゲームなどは実施しない、モニタもHDMI接続1台
  • GPUメモリ容量を増やしたい

GeForce GTX 1660 SUPER

GeForce GTX 1660 SUPERは、発売済みのGPUであるGeForce GTX 1660とGeForce GTX 1660 Tiの中間に位置します。

GPUコアのベースクロックは1,530MHzで、ブーストクロックは1,785MHz。これらのスペックはGeForce GTX 1660とまったく同じだ。

VRAMには、14Gbps動作のGDDR6メモリを6GB搭載。VRAMとGPU間は192bitのメモリインターフェイスで接続しており、メモリ帯域幅は336GB/sに達している。これはGDDR5メモリを採用していたGeForce GTX 1660の192GB/sを75%上回り、上位モデルであるGeForce GTX 1660 Tiの288GB/sをも上回る。メモリ帯域は、上位機種の2060同じ。

つまり、1660のGPUコア性能とGDDR6による高速アクセス可能なメモリが実装されました。そして、値段も当然中間の位置づけ。ただし、もっと1660に近い。
驚くのは、各種ベンチマーク結果。
1660 Tiの性能域にすごく近いです。価格は、1660に近く性能は、上位のTiに近い。
これは、絶妙なポジショニングと思います。
さらに、機械学習ではGPUメモリ内のデーターを繰り返し処理するので、学習時間に大きく寄与できると思います。

検討機種の比較表

10%の割引がなくてもGeForce GTX 1660相当です。機械学習にはおすすめだと思います。
特に、私のような学習をGPU、通常時の推論をシングルボードなど、非力なマシンで動作させるケースでは、十分なGPUだと思います。

GPUGeForce GTX 960GeForce RTX 2060GeForce GTX1660TiGeForce 1660 SUPERGeForce GTX1660
価格イメージ
2019/08
当時購入金額
25,000
42,000
38,000
36,000
30,000
23,122円28,000
26,000
メモリサイズ2GB6GB6GB6GB6GB
メモリ規格GDDR5GDDR6GDDR6GDDR6GDDDR5
メモリ帯域112GB/s336GB/s288GB/s336GB/s192GB/s
CUDA(SP数)10241920153614081408
消費電力120W160W120W125W120W

ぜひ、各種ベンチマーク結果なども、WEBで調べて見て下さい。

2019年12月24日  めざましじゃんけん 結果

フジテレビ めざましテレビ めざましじゃんけん の結果を保証したり、全ての結果が記載を保証するものではありません。

2019年12月24日のめざましじゃんけんの結果をベストエフォートで公開します。


じゃんけん結果システムイメージ

Goo(グー) Choki(チョキ) Pa(パー)

めざましテレビ|めざましじゃんけんーフジテレビ

めざましじゃんけん結果
回次結果対戦相手
12月24日
(火曜日)
【4戦目】07時58分生じゃんけん!眞栄田郷敦さん
【3戦目】07時35分木村拓哉さん
【2戦目】06時58分古市憲寿さん
【1戦目】05時58分まちかどじゃんけん

Docker および Docker Compressを導入

参考記事(Docker導入):

参考記事(Docker導入):

Docker WordPress 導入

Docker Composeを用いて、Wordpressを導入します。Compseファイルを作成し、コンテナをビルド、起動すれば、Wordpressの利用が可能です。
すぐにWordpress環境の利用が可能です。

Docker Composeファイルの作成

プロジェクト用のフォルダーを作成します。

$ mkdir ~/project01
$ cd ~/project01

作成したプロジェクトフォルダーに、Composeファイル(docker-compose.yml) と 環境ファイル(.env) を作成します。

docker-compose.yml サンプル

version: '3'

services:
  db:
    image: mysql:5.7
    volumes:
      - db_data:/var/lib/mysql
    restart: always
    env_file: .env

  wordpress:
    depends_on:
      - db
    image: wordpress:latest
    volumes:
      - ./wordpress:/var/www/html
    ports: 
      - "8080:80"
    restart: always
    env_file: .env

volumes:
  db_data:

.env サンプル

MYSQL_ROOT_PASSWORD=root_pass
MYSQL_DATABASE=wordpress_db
MYSQL_USER=wordpress_user
MYSQL_PASSWORD=wordpress_pass

WORDPRESS_DB_HOST=db:3306
WORDPRESS_DB_NAME=wordpress_db
WORDPRESS_DB_USER=wordpress_user
WORDPRESS_DB_PASSWORD=wordpress_pass

解説

利用するDBファイルとWordpressファイルの、永続化(保存しておきたいデータ)をCompseファイルで明示的に指定し、コンテナ停止時もデータが保持されるような設定を行います。

/var/lib/mysql に配置されるWordPressのデータベースを、db_dataという名前の永続化領域に指定。

db:
  volumes:
    - db_data:/var/lib/mysql
volumes:
  db_data:

/var/www/html に配置されるWordPress の各種ファイル (wp-config.phpなど) を、ホスト側の ./wordpress フォルダに配置する指定。

wordpress:
  volumes:
    - ./wordpress:/var/www/html

Docker Composeの起動

docker-composeコマンドを用いてコンテナの起動を行います。初回起動時には、コンテナのビルドが行われます。

$ docker-compose up

永続化データの確認

コンテナを停止し、永続化指定したデータが保存されていることを確認します。

control + c で停止してから、
$ docker-compose down

永続化したはずのデータが残っているか確認してみます。

$ docker volume ls
...
local               project01_db_data

以上となります。
実際の運用時には、SQLパラメータ変更やサイトのSSL化を実施しているので、少し異なる設定で運用を行っております。

2019年12月23日  めざましじゃんけん 結果

フジテレビ めざましテレビ めざましじゃんけん の結果を保証したり、全ての結果が記載を保証するものではありません。

2019年12月23日のめざましじゃんけんの結果をベストエフォートで公開します。


じゃんけん結果システムイメージ

Goo(グー) Choki(チョキ) Pa(パー)

めざましテレビ|めざましじゃんけんーフジテレビ

めざましじゃんけん結果
回次結果対戦相手
12月23日
(月曜日)
【4戦目】07時58分村田諒太選手
【3戦目】07時35分岩田剛典さん
【2戦目】06時58分森永悠希さん
【1戦目】05時58分まちかどじゃんけん

Docker Compose導入

事前に、Dockerを導入している必要があります。
参考URL:

完全に新しい分野と横目で見ていたコンテナなりDockerという世界。
絶対導入をおすすめですね。
導入時間の短縮、環境自体のモビリティ(移動性)、災害対応向けシステムの構築の用意性、たくさんの観点で導入をおすすめします。
場合によっては、パブリッククラウドへの移行やパブリッククラウド間の移動も簡単になります。(実質、依存パッケージの個別のインストール作業なりが不要となります)

今後、性能、セキュリティなどを見ていこうと思いますが、ドキュメントなりで調べている範囲では、アプリケーションやサービスを提供する上で、必要なもののみを独自環境(コンテナ)に導入する方法は、非常に理にかなっていると思います。

Docker Compose 導入

Docker Compressのインストール方法をWEBなどで調べているとPipやaptでインストールなど、環境などにより各種導入方法が準備されています。
気にする必要があるのは、Cocker Composeのバージョンとなります。
利用したいコンテナのビルドが失敗する場合などは、バージョンを確認して下さい。

Docker Compressインストール参考URL: Install Docker Compose

Ubuntu に Docker Composeを aptで導入

Ubuntu環境で、docker-composeコマンドを実行すると、aptコマンドでのインストール方法がガイドされましたので、aptコマンドを利用してdocker composeを導入しました。結論ですが、バージョンが古く、次に紹介する公式レポジトリから直接導入する方法で、再度上書きインストールしております。

@Intel-NUC:~$ docker-compose
プログラム 'docker-compose' はまだインストールされていません。 次のように入力することでインストールできます:
sudo apt install docker-compose

さっそく、aptコマンドでインストールしてみると、無事にインストールすることができました。

root@Intel-NUC:~# apt install docker-compose
パッケージリストを読み込んでいます... 完了
依存関係ツリーを作成しています
状態情報を読み取っています... 完了
以下のパッケージが自動でインストールされましたが、もう必要とされていません:
apt-clone archdetect-deb cifs-utils dmeventd dmraid gir1.2-clutter-1.0
gir1.2-clutter-gst-3.0 gir1.2-cogl-1.0 gir1.2-coglpango-1.0
gir1.2-gtkclutter-1.0 gir1.2-networkmanager-1.0 gir1.2-nma-1.0
gir1.2-timezonemap-1.0 gir1.2-xkl-1.0 kpartx kpartx-boot libdbusmenu-gtk4
libdebian-installer4 libdevmapper-event1.02.1 libdmraid1.0.0.rc16 libllvm5.0
liblvm2app2.2 liblvm2cmd2.02 libparted-fs-resize0 libqpdf17 libreadline5
linux-headers-oem linux-signed-image-generic-hwe-16.04
linux-signed-image-oem localechooser-data lvm2 python3-icu python3-pam rdate
snapd-login-service user-setup
これを削除するには 'apt autoremove' を利用してください。
以下の追加パッケージがインストールされます:
python-backports.ssl-match-hostname python-cached-property
python-cffi-backend python-chardet python-cryptography python-docker
python-dockerpty python-docopt python-enum34 python-funcsigs
python-functools32 python-idna python-ipaddress python-jsonschema
python-mock python-ndg-httpsclient python-openssl python-pbr
python-pkg-resources python-pyasn1 python-requests python-six
python-texttable python-urllib3 python-websocket python-yaml
提案パッケージ:
python-cryptography-doc python-cryptography-vectors python-enum34-doc
python-funcsigs-doc python-mock-doc python-openssl-doc python-openssl-dbg
python-setuptools python-ntlm
推奨パッケージ:
docker.io
以下のパッケージが新たにインストールされます:
docker-compose python-backports.ssl-match-hostname python-cached-property
python-cffi-backend python-chardet python-cryptography python-docker
python-dockerpty python-docopt python-enum34 python-funcsigs
python-functools32 python-idna python-ipaddress python-jsonschema
python-mock python-ndg-httpsclient python-openssl python-pbr
python-pkg-resources python-pyasn1 python-requests python-six
python-texttable python-urllib3 python-websocket python-yaml
アップグレード: 0 個、新規インストール: 27 個、削除: 0 個、保留: 0 個。
1,441 kB のアーカイブを取得する必要があります。
この操作後に追加で 7,393 kB のディスク容量が消費されます。
続行しますか? [Y/n] y
取得:1 http://jp.archive.ubuntu.com/ubuntu xenial/main amd64 python-pkg-resources all 20.7.0-1 [108 kB]
取得:2 http://jp.archive.ubuntu.com/ubuntu xenial/universe amd64 python-cached-property all 1.3.0-1 [6,976 B]
取得:3 http://jp.archive.ubuntu.com/ubuntu xenial/main amd64 python-six all 1.10.0-3 [10.9 kB]
取得:4 http://jp.archive.ubuntu.com/ubuntu xenial-updates/main amd64 python-urllib3 all 1.13.1-2ubuntu0.16.04.3 [58.4 kB]
取得:5 http://jp.archive.ubuntu.com/ubuntu xenial/main amd64 python-chardet all 2.3.0-2 [96.3 kB]
取得:6 http://jp.archive.ubuntu.com/ubuntu xenial-updates/main amd64 python-requests all 2.9.1-3ubuntu0.1 [55.9 kB]
取得:7 http://jp.archive.ubuntu.com/ubuntu xenial/universe amd64 python-backports.ssl-match-hostname all 3.4.0.2-1 [6,258 B]
取得:8 http://jp.archive.ubuntu.com/ubuntu xenial/universe amd64 python-websocket all 0.18.0-2 [165 kB]
取得:9 http://jp.archive.ubuntu.com/ubuntu xenial/main amd64 python-ipaddress all 1.0.16-1 [18.0 kB]
取得:10 http://jp.archive.ubuntu.com/ubuntu xenial-updates/universe amd64 python-docker all 1.9.0-1~16.04.1 [29.9 kB]
取得:11 http://jp.archive.ubuntu.com/ubuntu xenial-updates/universe amd64 python-dockerpty all 0.4.1-1~16.04.1 [10.9 kB]
取得:12 http://jp.archive.ubuntu.com/ubuntu xenial/universe amd64 python-docopt all 0.6.2-1build1 [25.6 kB]
取得:13 http://jp.archive.ubuntu.com/ubuntu xenial/main amd64 python-enum34 all 1.1.2-1 [35.8 kB]
取得:14 http://jp.archive.ubuntu.com/ubuntu xenial/main amd64 python-functools32 all 3.2.3.2-2 [10.7 kB]
取得:15 http://jp.archive.ubuntu.com/ubuntu xenial/main amd64 python-funcsigs all 0.4-2 [12.6 kB]
取得:16 http://jp.archive.ubuntu.com/ubuntu xenial/main amd64 python-pbr all 1.8.0-4ubuntu1 [46.6 kB]
python-docker (1.9.0-1~16.04.1) を設定しています ...
python-dockerpty (0.4.1-1~16.04.1) を設定しています ...
python-docopt (0.6.2-1build1) を設定しています ...
python-enum34 (1.1.2-1) を設定しています ...
python-functools32 (3.2.3.2-2) を設定しています ...
python-funcsigs (0.4-2) を設定しています ...
python-pbr (1.8.0-4ubuntu1) を設定しています ...
update-alternatives: /usr/bin/pbr (pbr) を提供するために自動モードで /usr/bin/python2-pbr を使います
python-mock (1.3.0-2.1ubuntu1) を設定しています ...
python-jsonschema (2.5.1-4) を設定しています ...
update-alternatives: /usr/bin/jsonschema (jsonschema) を提供するために自動モードで /usr/bin/python2-jsonschema を使います
python-texttable (0.8.1-1) を設定しています ...
python-yaml (3.11-3build1) を設定しています ...
docker-compose (1.8.0-2~16.04.1) を設定しています ...
python-cffi-backend (1.5.2-1ubuntu1) を設定しています ...
python-idna (2.0-3) を設定しています ...
python-pyasn1 (0.1.9-1) を設定しています ...
python-cryptography (1.2.3-1ubuntu0.2) を設定しています ...
python-openssl (0.15.1-2ubuntu0.2) を設定しています ...
python-ndg-httpsclient (0.4.0-3) を設定しています ...
root@Intel-NUC:~# docker-compose -v
docker-compose version 1.8.0, build unknown

curlコマンドを用いたDocker Compse導入

Docker Compressインストール参考URL: Install Docker Compose

sudo curl -L "https://github.com/docker/compose/releases/download/1.24.1/docker-compose-$(uname -s)-$(uname -m)" -o /usr/local/bin/docker-compose

アクセス権の変更

sudo chmod +x /usr/local/bin/docker-compose
miki@Intel-NUC:~/webserver$ docker-compose --version
docker-compose version 1.24.1, build 4667896b

 

これで、Docker Composeが利用可能になります。
次の記事で、Docker Compseを用いたWordpressの導入方法を紹介します。

Docker 導入

完全に新しい分野と横目で見ていたコンテナなりDockerという世界。
絶対導入をおすすめですね。
導入時間の短縮、環境自体のモビリティ(移動性)、災害対応向けシステムの構築の用意性、たくさんの観点で導入をおすすめします。
場合によっては、パブリッククラウドへの移行やパブリッククラウド間の移動も簡単になります。(実質、依存パッケージの個別のインストール作業なりが不要となります)

今後、性能、セキュリティなどを見ていこうと思いますが、ドキュメントなりで調べている範囲では、アプリケーションやサービスを提供する上で、必要なもののみを独自環境(コンテナ)に導入する方法は、非常に理にかなっていると思います。
そりゃ、世界で広がる理由が分かります。

前提ソフトウェアのインストール

前提ソフトウェアをインストールします。

  • apt-transport-https
  •  ca-certificates
  • curl
  • software-properties-common
root@Intel-NUC:~# apt update -y

root@Intel-NUC:~# apt install -y apt-transport-https ca-certificates curl software-properties-common

パッケージリストを読み込んでいます... 完了
依存関係ツリーを作成しています
状態情報を読み取っています... 完了
apt-transport-https はすでに最新バージョン (1.2.32) です。
ca-certificates はすでに最新バージョン (20170717~16.04.2) です。
software-properties-common はすでに最新バージョン (0.96.20.9) です。
software-properties-common は手動でインストールしたと設定されました。
以下のパッケージが自動でインストールされましたが、もう必要とされていません:
apt-clone archdetect-deb cifs-utils dmeventd dmraid gir1.2-clutter-1.0 gir1.2-clutter-gst-3.0 gir1.2-cogl-1.0
gir1.2-coglpango-1.0 gir1.2-gtkclutter-1.0 gir1.2-networkmanager-1.0 gir1.2-nma-1.0 gir1.2-timezonemap-1.0
gir1.2-xkl-1.0 kpartx kpartx-boot libdbusmenu-gtk4 libdebian-installer4 libdevmapper-event1.02.1 libdmraid1.0.0.rc16
libllvm5.0 liblvm2app2.2 liblvm2cmd2.02 libparted-fs-resize0 libqpdf17 libreadline5 linux-headers-oem
linux-signed-image-generic-hwe-16.04 linux-signed-image-oem localechooser-data lvm2 python3-icu python3-pam rdate
snapd-login-service user-setup
これを削除するには 'apt autoremove' を利用してください。
以下のパッケージが新たにインストールされます:
curl
アップグレード: 0 個、新規インストール: 1 個、削除: 0 個、保留: 0 個。
139 kB のアーカイブを取得する必要があります。
この操作後に追加で 340 kB のディスク容量が消費されます。
取得:1 http://jp.archive.ubuntu.com/ubuntu xenial-updates/main amd64 curl amd64 7.47.0-1ubuntu2.14 [139 kB]
139 kB を 0秒 で取得しました (1,227 kB/s)
以前に未選択のパッケージ curl を選択しています。
(データベースを読み込んでいます ... 現在 222284 個のファイルとディレクトリがインストールされています。)
.../curl_7.47.0-1ubuntu2.14_amd64.deb を展開する準備をしています ...
curl (7.47.0-1ubuntu2.14) を展開しています...
man-db (2.7.5-1) のトリガを処理しています ...
curl (7.47.0-1ubuntu2.14) を設定しています ...
root@Intel-NUC:~# curl -fsSL https://download.docker.com/linux/ubuntu/gpg | apt-key add -
OK

Dockerレポジトリを追加

Dockerレポジトリを追加し、パッケージリストの更新を行います。

root@Intel-NUC:~# sudo add-apt-repository \
"deb [arch=amd64] https://download.docker.com/linux/ubuntu \
$(lsb_release -cs) \
stable"
root@Intel-NUC:~#
root@Intel-NUC:~# apt update -y
ヒット:1 http://jp.archive.ubuntu.com/ubuntu xenial InRelease
ー・牴蜑・ http://jp.archive.ubuntu.com/ubuntu xenial-updates InRelease
ヒット:3 http://jp.archive.ubuntu.com/ubuntu xenial-backports InRelease
取得:4 https://download.docker.com/linux/ubuntu xenial InRelease [66.2 kB]
取得:5 https://download.docker.com/linux/ubuntu xenial/stable amd64 Packages [11.6 kB]
取得:6 http://security.ubuntu.com/ubuntu xenial-security InRelease [109 kB]
無視:7 http://oem.archive.canonical.com/updates xenial-dawson InRelease
無視:8 http://oem.archive.canonical.com/updates xenial-oem InRelease
ヒット:9 http://oem.archive.canonical.com/updates xenial-dawson Release
ヒット:11 http://oem.archive.canonical.com/updates xenial-oem Release
187 kB を 1秒 で取得しました (133 kB/s)
パッケージリストを読み込んでいます... 完了
依存関係ツリーを作成しています
状態情報を読み取っています... 完了
パッケージはすべて最新です。

Docker-ceのインストール

root@Intel-NUC:~# apt install -y docker-ce

パッケージリストを読み込んでいます... 完了
依存関係ツリーを作成しています
状態情報を読み取っています... 完了
以下のパッケージが自動でインストールされましたが、もう必要とされていません:
apt-clone archdetect-deb cifs-utils dmeventd dmraid gir1.2-clutter-1.0 gir1.2-clutter-gst-3.0 gir1.2-cogl-1.0
gir1.2-coglpango-1.0 gir1.2-gtkclutter-1.0 gir1.2-networkmanager-1.0 gir1.2-nma-1.0 gir1.2-timezonemap-1.0
gir1.2-xkl-1.0 kpartx kpartx-boot libdbusmenu-gtk4 libdebian-installer4 libdevmapper-event1.02.1 libdmraid1.0.0.rc16
libllvm5.0 liblvm2app2.2 liblvm2cmd2.02 libparted-fs-resize0 libqpdf17 libreadline5 linux-headers-oem
linux-signed-image-generic-hwe-16.04 linux-signed-image-oem localechooser-data lvm2 python3-icu python3-pam rdate
snapd-login-service user-setup
これを削除するには 'apt autoremove' を利用してください。
以下の追加パッケージがインストールされます:
aufs-tools cgroupfs-mount containerd.io docker-ce-cli git git-man liberror-perl pigz
提案パッケージ:
git-daemon-run | git-daemon-sysvinit git-doc git-el git-email git-gui gitk gitweb git-arch git-cvs git-mediawiki
git-svn
以下のパッケージが新たにインストールされます:
aufs-tools cgroupfs-mount containerd.io docker-ce docker-ce-cli git git-man liberror-perl pigz
アップグレード: 0 個、新規インストール: 9 個、削除: 0 個、保留: 0 個。
89.2 MB のアーカイブを取得する必要があります。
この操作後に追加で 409 MB のディスク容量が消費されます。
取得:1 http://jp.archive.ubuntu.com/ubuntu xenial/universe amd64 pigz amd64 2.3.1-2 [61.1 kB]
取得:2 https://download.docker.com/linux/ubuntu xenial/stable amd64 containerd.io amd64 1.2.10-3 [19.9 MB]
取得:3 http://jp.archive.ubuntu.com/ubuntu xenial/universe amd64 aufs-tools amd64 1:3.2+20130722-1.1ubuntu1 [92.9 kB]
取得:4 http://jp.archive.ubuntu.com/ubuntu xenial/universe amd64 cgroupfs-mount all 1.2 [4,970 B]
取得:5 http://jp.archive.ubuntu.com/ubuntu xenial/main amd64 liberror-perl all 0.17-1.2 [19.6 kB]
取得:6 http://jp.archive.ubuntu.com/ubuntu xenial-updates/main amd64 git-man all 1:2.7.4-0ubuntu1.6 [736 kB]
取得:7 https://download.docker.com/linux/ubuntu xenial/stable amd64 docker-ce-cli amd64 5:19.03.4~3-0~ubuntu-xenial [42.4 MB]
取得:8 https://download.docker.com/linux/ubuntu xenial/stable amd64 docker-ce amd64 5:19.03.4~3-0~ubuntu-xenial [22.8 MB]
取得:9 http://jp.archive.ubuntu.com/ubuntu xenial-updates/main amd64 git amd64 1:2.7.4-0ubuntu1.6 [3,176 kB]
89.2 MB を 3秒 で取得しました (23.0 MB/s)
以前に未選択のパッケージ pigz を選択しています。
(データベースを読み込んでいます ... 現在 222291 個のファイルとディレクトリがインストールされています。)
.../pigz_2.3.1-2_amd64.deb を展開する準備をしています ...
pigz (2.3.1-2) を展開しています...
以前に未選択のパッケージ aufs-tools を選択しています。
.../aufs-tools_1%3a3.2+20130722-1.1ubuntu1_amd64.deb を展開する準備をしています ...
aufs-tools (1:3.2+20130722-1.1ubuntu1) を展開しています...
以前に未選択のパッケージ cgroupfs-mount を選択しています。
.../cgroupfs-mount_1.2_all.deb を展開する準備をしています ...
cgroupfs-mount (1.2) を展開しています...
以前に未選択のパッケージ containerd.io を選択しています。
.../containerd.io_1.2.10-3_amd64.deb を展開する準備をしています ...
containerd.io (1.2.10-3) を展開しています...
以前に未選択のパッケージ docker-ce-cli を選択しています。
.../docker-ce-cli_5%3a19.03.4~3-0~ubuntu-xenial_amd64.deb を展開する準備をしています ...
docker-ce-cli (5:19.03.4~3-0~ubuntu-xenial) を展開しています...
以前に未選択のパッケージ docker-ce を選択しています。
.../docker-ce_5%3a19.03.4~3-0~ubuntu-xenial_amd64.deb を展開する準備をしています ...
docker-ce (5:19.03.4~3-0~ubuntu-xenial) を展開しています...
以前に未選択のパッケージ liberror-perl を選択しています。
.../liberror-perl_0.17-1.2_all.deb を展開する準備をしています ...
liberror-perl (0.17-1.2) を展開しています...
以前に未選択のパッケージ git-man を選択しています。
.../git-man_1%3a2.7.4-0ubuntu1.6_all.deb を展開する準備をしています ...
git-man (1:2.7.4-0ubuntu1.6) を展開しています...
以前に未選択のパッケージ git を選択しています。
.../git_1%3a2.7.4-0ubuntu1.6_amd64.deb を展開する準備をしています ...
git (1:2.7.4-0ubuntu1.6) を展開しています...
man-db (2.7.5-1) のトリガを処理しています ...
libc-bin (2.23-0ubuntu11) のトリガを処理しています ...
ureadahead (0.100.0-19.1) のトリガを処理しています ...
systemd (229-4ubuntu21.22) のトリガを処理しています ...
pigz (2.3.1-2) を設定しています ...
aufs-tools (1:3.2+20130722-1.1ubuntu1) を設定しています ...
cgroupfs-mount (1.2) を設定しています ...
containerd.io (1.2.10-3) を設定しています ...
docker-ce-cli (5:19.03.4~3-0~ubuntu-xenial) を設定しています ...
docker-ce (5:19.03.4~3-0~ubuntu-xenial) を設定しています ...
liberror-perl (0.17-1.2) を設定しています ...
git-man (1:2.7.4-0ubuntu1.6) を設定しています ...
git (1:2.7.4-0ubuntu1.6) を設定しています ...
libc-bin (2.23-0ubuntu11) のトリガを処理しています ...
ureadahead (0.100.0-19.1) のトリガを処理しています ...
systemd (229-4ubuntu21.22) のトリガを処理しています ...

aptコマンド用のレポジトリを設定

ここで aptコマンド用のリポジトリを設定しますが、dockerではstableedgetestが公開されています。

stableとして、以下のように設定しています。

x86_64

$ sudo add-apt-repository \

"deb [arch=amd64] https://download.docker.com/linux/ubuntu \
 
$(lsb_release -cs) \

stable"

 

これで、Dockerが利用可能になります。
Docker導入にあたり、管理の便利なDocker Composeを導入したので、
明日の記事で、Docker Compseの導入方法を紹介します。