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IBM Developer Dojo
OpenShift 101
Kyoko Nishito
Developer Advocate
Tokyo City Team
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Kyoko Nishito
IBM Developer Advocate
2
KyokoNishito
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本⽇のタイムテーブル
14:00-14:05
(5min)
オープニング
14:05-15:00
(55min)
OpenShift概要
⽇本アイ・ビー・エム株式会社
デベロッパーアドボケイト
⻄⼾ 京⼦
15:00-17:00
(120min)
OpenShiftワークショップ
⽇本アイ・ビー・エム株式会社
デベロッパーアドボケイト
⻄⼾ 京⼦/加藤 典⼦
17:00-17:30
(30min)
クロージング
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学習の⽬的とゴール
⽬的
OpenShift概要について理解する
ゴール
Watsonを組み込んだWebアプリをOpenShiftで動かす
このコースを学ぶ⽅の想定スキル
コンテナ実⾏環境を初めて利⽤する⽅
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本⽇の資料
本⽇の資料はこちらからPCにダウンロードお願いし
ます。URLをクリックしたり、コマンドをコピペしたりでき
ますので、サイトでみるのではなく、ダウンロードをお勧めし
ます。
http://ibm.biz/dojo20191213doc
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本イベントでは、
IBM Cloud へのアクセスは上記URLから行ってください
• IBM Cloud ログイン
アカウントをすでにお持ちの方は、
こちらからログインしてください
• IBM Cloud ライトアカウント作成
アカウントをお持ちでない方は、
ご登録をお願いします
【本⽇のお願い】 http://ibm.biz/dojo1213
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事前準備まだお済みでない⽅
1. IBM Cloudアカウント(無料)の取得
☆操作解説動画: https://ibm.biz/action1
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⽬次
1. コンテナ概要
2. Kubernetesとは
3. Red Hat OpenShiftとは
4. Minishift ワークショップ
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1. コンテナ概要
なぜ「今」
コンテナ/Docker/Kubernetesなどの
テクノロジーが注⽬されているのか
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「仮想マシン(VM)」と「コンテナ」
コンテナは仮想マシン(VM)に⽐べてリソース効率がよい
スケールアウトが簡単
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Docker ∈ コンテナ
コンテナを利⽤するための仕組みを提供するプラットフォーム
• 「開発者が簡単にアプリケーションを動かす環境を作る」ことができる
• コンテナのデファクトスタンダード
Build Ship Run
イメージの作成
（アプリの開発）
イメージの共有 コンテナの実⾏
Dockerを介してコンテナーのライフサイクルを管理
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コンテナーのポータビリティ
ü アプリケーション稼働に必要な依存ファイルを
パッケージングできる
ü 物理サーバーに固定されない
→ 同じアーキテクチャの環境であれば
ポータビリティが存在する
システム基盤
（クラウド）
ホストOS
システム基盤
（オンプレミス）
ホストOS
コ
ン
テ
ナ
エ
ン
ジ
ン
App1
Bin/Lib
s
App2
Bin/Lib
s
App3
Bin/Lib
s
「僕の環境では動いた」
問題が発⽣しない
コ
ン
テ
ナ
エ
ン
ジ
ン
App3
Bin/Lib
s
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What is Container (コンテナ)?
https://youtu.be/1PPPUPcUkSs
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コンテナのまとめ
• 仮想マシン(VM)に⽐べてリソース効率がよい
• ボータビリティーが⾼い
• スケールアウトが容易
• 3段階のプロセスを使⽤することで、
よりアジャイルなDevOpsと継続的インテグレーション
およびデリバリーが可能になる
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2. Kubernetesとは
コンテナーの運⽤実⾏と管理を⾏うオーケストレーションツール
• コンテナーが⼤量になってくると管理しきれない部分をカバー
• 複数のDockerホストの管理
• 死活監視
• スケジューリング
• スケーリング
• 障害時のリカバリー
• アプリ実⾏に必要なインフラリソースを管理
• 永続的なストレージ
• ネットワーク
• クレデンシャル情報 etc…
• 宣⾔的設定モデル
• 「あるべき状態」を記述すると、それを実現し続けようとしてくれる
• 障害時も⾃動で復旧作業を実施
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Kubernetesの代表的な機能
スケールアウト 負荷分散 バージョン管理
（ロールアウト）
ネットワーク管理
永続ストレージ管理
死活監視
⾃⼰復旧
CPU / Memory リソース管理
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Pod
nKubernetes における最⼩の管理単位
–Podの中には １つ以上 の コンテナが含まれる
–Pod単位でスケールイン・スケールアウトする
–PodごとにIPアドレスがアサインされる
Pod IP
10.1.206.34 10.1.206.128
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ReplicaSet
nPodを管理するための定義
–Podの必要稼働数を定義
–K8Sの Scheduler がどのノードにアサインするかは
考慮してくれる
Pod IP
10.1.206.34
10.1.206.110
ReplicaSet
- 必要数２
- 現⾏ 2
ノード ノード
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Node Port
nKubernetes外から TCP/IPでアクセスする
ための定義
–K8Sクラスタ内で⼀意となるポートがアサインされる
–K8Sクラスタのどのノードからアクセスしても
当該サービスにルーティングされる
Pod IP
10.1.206.34
10.1.206.110
ノード ノード
30010 30010
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Deployment
nワークロード定義体
–Pod
–ReplicaSet
–ClusterIPs
–NodePort
– (Ingress)
Pod IP
10.1.206.34
10.1.206.110
Cluster IP
10.0.0.142
169.56.42.73
Ingress IP
Deployment
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What is Kubernetes?
https://youtu.be/zGXYRQ-8pU0
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Kubernetesのまとめ
• コンテナーのオーケストレーション・ツール
• 理想状態を宣⾔すると、その状態を維持しようとしてくれる
• 3つの主要コンポーネント
• Pod, Deployment, Service
• PodはDeploymentによって作成され、管理されます。
Deploymentによって作成されたPodへのアクセスは、
Serviceを使⽤することで容易になります。
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3. Red Hat OpenShiftとは
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What is OpenShift?
https://youtu.be/KTN_QBuDplo
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© 2019 IBM Corporation
OpenShiftは、Kubernetesとの互換性を維持しながら、CICD機能を強化、開発者
に代わって、ビルド、リポジトリ登録、デプロイを⾃動実⾏します。
OPENSHIFT
機能拡張
OpenShift CICD利⽤
アプリケーション
（コンテナ）
Kubernetes
アプリケーション
（コンテナ）
Ubuntu / CentOS… Linux
Kubernetes
アプリケーション
（コンテナ）
コンテナ ランタイム
Linux OS
コンテナ
オーケストレーション
Kubernetesの標準機能
で構築したアプリケーション
どちらでも
動作可能
RHEL / RHCOS
コンテナ ランタイム
OpenShiftのまとめ
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Red Hat OpenShift on IBM Cloud
IBM Cloud™上のRedHat®OpenShift®は、⾼度にスケーラブルで信頼性の⾼いIBM
Cloudプラットフォームで完全に管理されたOpenShiftクラスターを提供する包括的な
サービスです。 The WeatherCompany®で毎⽇2,500億のオンデマンド予測を維持す
るKubernetesサービスに直接統合されています。
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KubernetesとOpenShiftの違い
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KubernetesとOpenShiftの違い まとめ
• Deploy:
ソースコードからコンテナ作成とデプロイまでの⾃動化
• Manage:
Webコンソールとコマンドラインの両⽅から操作可能。
実⾏状態のメトリックス監視とログ分析も提供
• 運⽤:
Ansible Playbookを使ってオートスケーリングが可能
• Security:
Project単位で簡単に管理可能
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Kubernetes and OpenShift: What's the Difference?
https://youtu.be/cTPFwXsM2po
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ワークショップ
5-1. IBM CloudでOpenShiftを使う
5-2. Minishift とは
5-3. OpenShift ワークショップ
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5-1. IBM CloudでOpenShiftを使う
1. IBM Cloud にログイン
本⽇は
http://ibm.biz/dojo1213
にアクセスして
右上の「ログイン」から
ログインしてください
通常は
https://cloud.ibm.com/
からログイン可能です
ライトアカウント対象外です
PAYGアカウントでお使い頂けます
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5-1. IBM CloudでOpenShiftを使う
2. ダッシュボードから「カタログ」をクリック
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5-1. IBM CloudでOpenShiftを使う
3. 右上の検索フィールドからlabel: ライトを削除
↑label: ライトを削除
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5-1. IBM CloudでOpenShiftを使う
4. 左側のカテゴリーから「コンテナ」をクリック、
「Red Hat OpenShift Cluster」をクリック
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5-1. IBM CloudでOpenShiftを使う
5. Red Hat OpenShift Cluster作成画⾯が表⽰されます。
ただしライトアカウントでは作成できないため、
ライトアカウントの場合は「アップグレード」ボタンが表⽰されます。
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5-1. IBM CloudでOpenShiftを使う
6. 「 Red Hat OpenShift Cluster 」を作成します。動画で⾒てみましょう:
https://youtu.be/UJ2frartWFk
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5-1. IBM CloudでOpenShiftを使う
補⾜情報:
3分でわかるIBM Cloudシリーズ(動画)
• OpenShiftクラスターに対してocコマンドでアクセスする
• OpenShiftクラスターにHelloWorldアプリをデプロイしてみよう
IBM Demos (デモ動画サイト、英語):
• Red Hat OpenShift on IBM Cloud
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5-2. Minishift とは
• OpenShiftは、Kubernetesに、Red Hat社独⾃の拡張を加え、さらに、
Red Hatのソフトウェア保守とウェブや電話での問い合わせ対応
サービスを提供する企業向けKubernetesのプラットフォーム
• OpenShiftは、Red Hat社が提供する有償サービス(サブスクリプション)
のもとで利⽤できるソフトウェア
• OpenShiftの学習やローカルの開発環境⽤に無償で提供されるのが、
Minishift (OpenShift 3.11に相当)
「MiniShiftに関する疑問の整理、「 Dockerから⼊るKubernetes」執筆打明け話とか、OKDやCRCとの整理など」
https://qiita.com/MahoTakara/items/3c1c208640518e832660 より抜粋
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5-2. Minishift ワークショップ 101(オプション)
Setup 1
「仮想化環境を構成する」の⽇本語版はこちら」
• Windows: ibm.biz/Bdz39H
• Mac: ibm.biz/Bdz39E
Setup 2
MinishiftのインストールおよびOpenShiftサーバーを開始
し、
Lab1から順番に進める。
ibm.biz/openshift1
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5-3. OpenShift ワークショップ
IBM Watson Visual Recognitionを使った
node.jsの画像認識Webアプリ
をOpenShift on IBM Cloudで実⾏する
【ワークショップ完了後のアプリ画⾯イメージ】
本⽇はこちらを
操作してみましょう
https://github.com/kyokonishito/watson-
vr-node
ソースはこちら︓
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今回使⽤するIBM Watson API – Visual Recognition
2019年3⽉現在
Watson Assistant
アプリケーションに⾃然⾔語インターフェースを追加して
エンドユーザとのやり取りを⾃動化
Text to Speech
テキスト⽂章を⾳声に変換する
Speech to Text
⾳声をテキスト⽂章に変換する
Visual Recognition
画像コンテンツに含まれる意味を検出する
Discovery
先進的な洞察エンジンを利⽤して、デー
タの隠れた価値を解明し、回答やトレン
ドを発⾒する
Discovery News
Discovery上に実装され、エンリッチ情報
も付加されたニュースに関する公開デー
タセット
Personality Insights
テキストから筆者の性格を推定する
Language Translator
テキストを他⾔語へ翻訳を⾏う
Natural Language Understanding
⾃然⾔語処理を通じてキーワード抽出、エン
ティティー抽出、概念タグ付け、関係抽出な
どを⾏う
Natural Language Classifier
テキスト⽂章の分類を⾏う(質問の意図推定など)
Tone Analyzer(⽇本語未対応)
テキストから筆者の感情、社交性、⽂体を解析
Knowledge Studio
コーディングなしに、業務知識から⽣成した
機械学習モデルで、⾮構造テキストデータか
ら洞察を取得(学習⽀援ツール)
⼼理系
⾔語系
照会応答系
知識探索系
⾳声系
画像系
https://www.ibm.com/watson/jp-ja/developercloud/services-catalog.html
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Watson Visual Recognition (画像認識)
画像認識「⼀般種別」(General Tagging):
• 事前学習済みの分類器の出⼒を返す
画像認識「カスタム」:
• 識別を⾏いたいクラスのイメージを事前学習させ、
その分類器の出⼒を返す
事前学習
不要
事前学習
必要
https://www.ibm.com/watson/jp-ja/developercloud/visual-recognition.html
画像に写った物体・情景など様々なものを分析・認識するAIサービス
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操作の流れ
1. ワークショップ⽤の環境へのIBM Cloud ID関連付け
2. OpenShiftをコマンド実⾏できる環境の準備
3. Visual Recognitionサービスの作成
4. 資格情報のダウンロード
5. 資格情報のアップロード
6. 資格情報の編集
7. OpenShiftアプリの作成
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1. ワークショップ⽤のIBM Cloud環境にご⾃⾝の
IBM Cloud IDを関連付ける
注意事項
・ブラウザはFirefoxをご利⽤ください
・本ワークショップ⽤のIBM Cloud環境はセミナー開催⽇を
含めて約3⽇間限定でお使いいただけます
・IBM Cloud上で継続的にOpenShiftを検証する環境が
必要な場合は、5-1. OpenShiftをご利⽤ください
・ローカルでOpenShiftを検証する環境を構築されたい場合は、
5-2. Minishiftをご利⽤ください
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1.1: 下記URLにFirefoxブラウザでアクセスする
https://dec13openshifttokyo.mybluemix.net
1.2: [Lab Key] 、[Your IBMid]にご⾃⾝のIDを
⼊⼒し、チェックボックスにチェックを⼊れて
[Submit]をクリックする
Lab Keyは
講師にお尋ねください
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1.3: Congratulations! が表⽰されたら [1. Log in IBM Cloud]
リンクをクリックする
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1.5: IBM Cloudダッシュボードの右上のアカウント情報の
右横の v をクリックする
1.6:[xxxxxxx – IBM] をクリックする
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1.7: IBM Cloudダッシュボードの右上のアカウント情報が
変更されたことを確認し、[リソースの要約]の
[Clusters]をクリックする
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1.8: [xxxopenshifttokyo xx]をクリックする
※本ワークショップではこちらのクラスタを使⽤します
※数字は⾃動的に割り当てられます
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1.9: [OpenShift Webコンソール]ボタンをクリックします。
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1.10: [OpenShift Container Platform]画⾯が表⽰されたら
右上のアカウント情報の隣の v をクリックし、
[Copy Login Command]を選択する
※後ほど使⽤する為、必要に応じてメモしておいてください
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2. OpenShiftをコマンド実⾏できる環境の準備
2.1: 下記URLに⼿順1で使⽤したものと同じFirefoxブラウザ
でアクセスする
https://workshop.shell.cloud.ibm.com
passcodeは
講師にお尋ねください
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2.2: IBM Cloud Shell for Workshopサイトの右上の
アカウント情報の v をクリックして[xxxxxxx - IBM]
を選択する
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2.3: アカウント情報が更新されたことを確認し、左隣の
ターミナルアイコンをクリックする
2.4: しばらくするとターミナルが表⽰される
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2.5: 前章1.9でコピーしたコマンドを⼊⼒し実⾏する
2.6: 「Welcome!」が表⽰されればログイン成功です
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3. Visual Recognitionサービスの作成
Visual Recognitionを新規に作成する⽅は次のページに進んでください。
既に以前に作成済みの⽅は、作成済みのものが使⽤できます。
作成済みの⽅は以下の⼿順でVisual Recognitionの管理の画⾯を表⽰して
http://ibm.biz/watson-service-screen
「4. Visual Recognitionサービスibm-credentials.env のダウンロード」まで進んでください。
ブラウザー上で、新しいタブを開きます。
https://cloud.ibm.com/ にアクセスして、ダッシュボードを開きます。
XXXXXXX – IBM ではなく⾃分のアカウントになっていることを確認し、異なっ
ている場合はクリックして変更します
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3.1 上部のメニューにある「カタログ」をクリックします
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3.2 Visual Recognitionサービスの選択
1. 左側のメニューから「AI」をクリック
2. 下にスクロールして表⽰された「Visual Recognition」をクリック
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価格プランに「ライト」が選択されていることを確認して、
「作成」をクリック
3.3 Visual Recognitionサービスを作成する
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3.4 Visual Recognitionサービスを作成確認、管理画⾯の表⽰
下の画⾯が出たら、作成完了です。
左のメニューから「管理」をクリックして管理画⾯を表⽰します
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資格情報の「ダウンロード」を
クリックし、⾃分のPCに
ibm-credentials.env という
ファイルを保存します。
4. Visual Recognitionサービス
ibm-credentials.env のダウンロード
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5. ibm-credentials.env のアップロード
5.1. ブラウザーのIBM Cloud Shell for Workshopのタブ
をクリックして表⽰します。
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5. ibm-credentials.env のアップロード
5.2. メニューバーのアップロードアイコンをクリック、
ibm-credentials.envを指定してアップロード
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5. ibm-credentials.env のアップロード
5.3 ファイルアップロードを確認
ls
ターミナルに下記コマンドを⼊⼒し、確認します。
出⼒例:
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6. ibm-credentials.env コピーと編集
6.1. ibm-credentials.env をコピー
cp ibm-credentials.env ibm-credentials.env.nodevr
ターミナルに下記コマンドを⼊⼒。
出⼒例:
6.2. ibm-credentials.env.nodevr の権限変更
chmod o+r ibm-credentials.env.nodevr
ターミナルに下記コマンドを⼊⼒。
出⼒例:
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6. ibm-credentials.env コピーと編集
6.3 メニューバーの鉛筆(Edit)アイコンをクリックして、
エディターを⽴ちあげる
上半分にエディターが開きます
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6. ibm-credentials.env コピーと編集
6.4 左側のEXPLORERからibm-credentials.env.nodevr
をダブルクリックして開きます。
ダブルクリック
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6. ibm-credentials.env コピーと編集
6.5 VISUAL_RECOGNITIONで始まっていない⾏(1〜4
⾏⽬と最後の⾏)を削除します。
削除前
削除後
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6. ibm-credentials.env コピーと編集
6.6 「File」メニューをクリックし、「Save」をクリッ
クして保存します。
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7.1. プロジェクトを作成する
oc new-project watson-vr --display-name="watson-vr" --
description="Sample Watson Visual Recognition Node.js app"
ターミナルに下記コマンドを⼊⼒し、新しいアプリケーション⽤に新しい
プロジェクトを作成します。
(コマンドは１⾏です)
7. Openshift アプリの作成
出⼒例:
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7.2. アプリケーションの作成
ターミナルに下記のコマンドを⼊⼒し、 githubのソースコードから、アプ
リケーションを作成します。
(コマンドは１⾏です)
oc new-app https://github.com/kyokonishito/watson-vr-node.git
--build-env-file=./ibm-credentials.env.nodevr --build-env
CLASSIFIER_ID=food
7. OpenShiftアプリの作成
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7.2. アプリケーションの作成
出⼒例:
7. OpenShiftアプリの作成
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7.3 ビルドログを表⽰します
oc logs -f bc/watson-vr-node
ターミナルに下記のコマンドを⼊⼒しビルドログを表⽰し、「 Push
successful 」で終わるまで待ちます。
7.4 ロードバランサーのサービスを作成します
oc expose dc watson-vr-node --port=3000 --type=LoadBalancer --
name=watson-vr-node-ingress
ターミナルに下記のコマンドを⼊⼒し実⾏します。(コマンドは１⾏です)
7. OpenShiftアプリの作成
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7.5. ロードバランサーのサービスを公開します
oc expose service watson-vr-node-ingress
ターミナルに下記のコマンドを⼊⼒し実⾏します。
7. OpenShiftアプリの作成
これで完了です!ターミナルに下記のコマンドを⼊⼒し実⾏し、その結果を
参照して、OpenShift で実⾏されているアプリケーションにアクセスでき
ます。
oc get route/watson-vr-node-ingress
NAME HOST/PORT PATH SERVICES PORT TERMINATION
WILDCARD
watson-vr-node-ingress watson-vr-node-ingress-watson-vr.openshifttokyo17-0e3e0ef4c9c6d831e8aa6fe01f33bfc4-0002.jp-
tok.containers.appdomain.cloud watson-vr-node-ingress 3000 None
以下のような出⼒があった場合は、
watson-vr-node-ingress-watson-vr.openshifttokyo17-0e3e0ef4c9c6d831e8aa6fe01f33bfc4-0002.jp-
tok.containers.appdomain.cloud にブラウザでアクセスします。
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7.6 ブラウザーでアプリケーションにアクセスします
アプリケーションは表⽰できましたか?
ボタンを押して動作確認してみましょう!
「ファイルの選択」から写真を選んだ後、各⻘ボタンを
クリックして、Visual Recognitionの結果を確認します。
• Watsonで認識（Watson学習済みモデルを利⽤):
• Watsonが写真を認識した内容を表⽰します。
• Watsonで認識（カスタムモデルを利⽤):
• IBM提供の⾷品に特化したカスタムモデルFoodで認識し
たクラスを表⽰します。
※スマートフォンでの確認
⼀番下にQRコードが表⽰されているので、それをスマートフォ
ンのカメラで読んでアプリケーションのURLにアクセすると、ス
マートフォンでも結果を確認できます。
スマートフォンでは「ファイルの選択」ボタンでその場で撮った
写真も認識可能です。
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追加ワークショップ (オプション)
• Node-RED on OpenShift Workshop starter (日本語版)
https://qiita.com/yamachan360/items/786f70cb532443
f38c16
• RedHat Japanのハンズオントレーニング ⽇本語訳
複数コンテナの連携:
https://github.com/osonoi/minishift/tree/master/lab1
様々なデプロイメント⼿法:
https://github.com/osonoi/minishift/tree/master/lab2
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IBM Code Patterns
https://ibm.biz/ibmcodejp
解説 + デモ動画 + ソースコードが揃ったアプリ開発パターン集
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開発者向けサイト IBM Developer
ibm.biz/IBMDevJP
最新情報やスキルアップに役⽴つ6,000を超える技術記事を提供
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No content