秋のIBM Dojo #6 AI(Watson API) + App on OpenShift / Autumn Dojo 2019 #6 AI

by Kyoko Nishito

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秋のIBM Dojo #6 AI(Watson API) + App on OpenShift 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) オープニング資料ダウンロード,出席登録など 14:05-15:00 (55min) AI (Watson API) <座学+DEMO> 15:00-16:30 (90min) AI (Watson API) + App on Minishift コードチャレンジ <ワークショップ> 16:30-17:00 (30min) クローズ

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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。(connpassの資料にもリンクあり) http://ibm.biz/dojo20191120doc

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出席登録こちらのURLにアクセスして、IBM Cloudにログインお願いします。アカウント未登録の⽅もこちらから登録お願いします。 https://ibm.biz/BdzuAW

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ハンズオン事前準備 https://ibm.box.com/v/20191120DojoPrep 1. IBM Cloudアカウントの取得 2. IBM Cloud CLIのインストール 3. Node.jsのインストール 4. Gitのインストール 5. VS Codeなどコードエディタ 6. Minishift (オプション) 詳細は

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学習の⽬的とゴール⽬的 WatsonとWatson APIの概要について理解するゴール Watson APIを利⽤したアプリケーションを作成できるこのコースを学ぶ⽅の想定スキル何かしらのプログラミング経験があり、Watson APIを初めて利⽤する⽅

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本⽇の説明内容 1. AI & IBM Watson 2. Watson API 3. Watson APIの使い⽅ (DEMO) 4. まとめ 5. コードチャレンジ

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1. AI & IBM Watson

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⼈⼯知能(AI)は⼈間の知能のはたらきを模倣し, 機械(技術)で実現した能⼒です。 10

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⼈間の知能の例 Human Intelligence 11 計画学習創造性問題解決推論知覚操作

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Watson APIサービス⼀覧 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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• データにラベルをつけたりDeep Learningのモデルを⼤量データで学習させるのは⾮常に労⼒がかかります。企業は⼤量のデータを持つがラベル付けされているデータは多くはなく、また学習のための仕組みを持っていません。 • すでに多くの企業がWatsonを業務に活⽤しており、顧客体験の向上や専⾨家のワークの効率化や新しいビジネスモデルや戦略の開発を実現しています。 • 社内の様々なシステムと連携しフルトランザクションに対応 • 顧客が選べるよう複数チャネルを展開 • 双⽅向のデジタルコミュニケーション • 少ないデータでも効率的に学習できるというWatsonのアドバンテージ • ①ラベルのないデータからの学習 • ②コンセプトからの学習 • ③誤りからの学習 • ④学習の仕⽅についての学習 • Watsonはテクノロジーをシンプルなものとして企業にお届けし、AIを企業全体にスケールして活⽤することを⽀援します Trends & Directions: Put AI to Work @think2019

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Cloud上で使えるAIサービス・・・ Internet PC Azure AWS GCP IBM Cloud Smart Phone Server 各社クラウド Direct Link

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16 Watson APIの特徴 • ネットワーク経由でアクセス • REST形式のインターフェイス • Java, Python, Node.jsなどに対応した APIライブラリ(SDK) • https://github.com/watson-developer-cloud

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17 Watson APIの特徴 • ネットワーク経由でアクセス • REST形式のインターフェイス • Java, Python, Node.jsなどに対応した APIライブラリ(SDK) • https://github.com/watson-developer-cloud

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18 Watson API REST形式のインターフェース・・・ HTTP Request GET POST PC HTTP Response JSON JSON Azure AWS GCP IBM Cloud Smart Phone Server 各社クラウド

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RESTインターフェースの例 19 クライアント https://gateway.watsonplatform.net /language- translator/api/v3/translate URL: https://gateway.watsonplatform.net/ language-translator/api/v3/translate メソッド: POST {"text":["Hello"], "model_id":"en-ja"} {"text":["Hello"], "model_id":"en-ja"} JSON ②対応する処理 APIサービス {"text":["Hello"], "model_id":"en-ja"} JSON { "translations" : [ { "translation" : "ハロー" } ], "word_count" : 1, "character_count" : 5 } ①リクエスト送信 ③レスポンス送信

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20 Watson APIの特徴 • ネットワーク経由でアクセス • REST形式のインターフェイス • Java, Python, Node.jsなどに対応した APIライブラリ(SDK) • https://github.com/watson-developer-cloud

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IBM のデータ & AI プラットフォームインフラストラクチャーインダストリープラットフォーム Security Services Any SaaS Insurance Industrial Public & Comms Any AI Watson OpenScale Block- chain IoT Watson Studio Watson Machine Learning Watson Knowledge Catalog Watson API RedHat OpenShift Any Cloud AWS, Azure… Cloud Integration SW(Cloud Pak) Banking & Financial Markets Any Hardware IBM Systems Z, P IBM Cloud VMware SAP Cloud Native Distribution Cloud Pak for Data Any Tool ハイブリッド、マルチクラウドに対応し、オープンなAI活⽤を実現

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2. Watson API

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Watson APIサービス一覧 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 Assistant 25 ü チャットボットのような対話アプリケーションの開発に最適 ü 会話フローをグラフィカルに開発できるツールを提供 ü 作成した会話フローをAPIで呼び出し Watson: こんにちはシステムサポートです。何かお困りですか︖ User: 交通費精算システムだよ。エンティティー: システム Value: 交通費精算システム Watson: 何のシステムにログインできないのですか︖ User: ログインできないよ意図: ログイン不可 Watson:交通費精算システムにログインできない場合のチェック項⽬の URLを送ります http://xxx 交通費精算システムのログイン不可にに関する情報を検索色々な言い回し “ログインエラーになる” “ログインが失敗するけど” 色々な言い回し “交通費のやつ” “精算システム” Webツールでインテント、エンティティー、会話フローを作成可能 https://www.ibm.com/watson/jp- ja/developercloud/conversation.html

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参考情報 27 LINEチャットボットとWatsonを連携する https://medium.com/@taiponrock/line%E3%83 %81%E3%83%A3%E3%83%83%E3%83%88% E3%83%9C%E3%83%83%E3%83%88%E3%81 %A8watson%E3%82%92%E9%80%A3%E6%90 %BA%E3%81%99%E3%82%8B-8a7d89a49e57 10分で解説︕ Watson Assistantでチャットボットを開発する https://www.youtube.com/watch?v=ZRwsu4OXLeE

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Natural Language Understanding (NLU) üテキストを分析し、概念、エンティティー、キーワード、カテゴリー、感情、関係、意味役割などのメタデータを抽出※ ü事前学習済みであり、学習なしで解析結果を取得抽出できるもの • エンティティ(Entities) • 関係(Relations) • 概念(Concepts) • キーワード(Keywords) • 評判 (Sentiment) • 感情 (Emotion) ※ • カテゴリー(Categories) • 構⽂解析(Semantic Roles) ※ 感情分析(Emotion)は⽇本語には対応していません https://www.ibm.com/watson/services/natural-language- understanding/

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DEMO 29 https://natural-language-understanding-demo.ng.bluemix.net/ 今⽇のニュースからメタデータを抽出してみます

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üWatsonを利⽤した⽂書検索エンジン ü膨⼤なテキストデータを取り込み、NLUで解析、検索に利⽤ ü⾃然⾔語でも検索できる (またはDiscovery Query Language(DQL)) Discovery https://www.ibm.com/watson/jp-ja/developercloud/discovery.html

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Discovery News üDiscoveryのインスタンスを作成すると、世界各地のニュース記事を保持している、事前作成済み読み取り専⽤コレクション Discovery News がすぐに使える状態になります。・データ登録の必要なしにすぐに使える・IBM選定の10万のニュースソース・1⽇当たり30万件以上の記事(⽇本語記事は１⽇あたり17,000件)

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DEMO 32 気になるニュースを検索してみましょう︕ https://discovery-news-demo.ng.bluemix.net/

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33 Visual Recognition • 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します • 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します。事前学習不要事前学習必要 https://www.ibm.com/watson/jp-ja/developercloud/visual-recognition.html

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DEMO 34 後ほどの「コードチャレンジ」で実際に作成できます

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DOC ID / Month XX, 2018 / © 2018 IBM Corporation Speech to Text ⾳声をテキスト⽂章に変換する https://www.ibm.com/watson/jp-ja/developercloud/speech-to-text.html Language Translator ⾃然⾔語テキストについて他⾔語へ翻訳を⾏う Natural Language Classifier テキスト⽂章の分類を⾏う(質問の意図推定など) https://www.ibm.com/watson/jp-ja/developercloud/language-translator.html https://www.ibm.com/watson/jp-ja/developercloud/nl-classifier.html

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3. Watson APIの使い⽅ (DEMO) ここからDEMOになります。事前準備がお済みの⽅は⼀緒にやってみましょう︕

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Watson APIの使い⽅の基本 40 1. IBM Cloudにログインして必要なサービスを作成今回はLanguage Translator を使います。 2. 作成したサービスの資格情報である API KEY(API鍵)、URLを取得 3. 取得したAPI KEY、URLを指定してAPIを呼び出す APIの詳細はこちらから確認 https://cloud.ibm.com/apidocs

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Watson APIの使い⽅の基本 41 1. IBM Cloudにログインして必要なサービスを作成今回はLanguage Translator を使います。 2. 作成したサービスの資格情報である API KEY(API鍵)、URLを取得 3. 取得したAPI KEY、URLを指定してAPIを呼び出す APIの詳細はこちらから確認 https://cloud.ibm.com/apidocs

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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】 1. IBM Cloudにログイン︕ DEMO 本イベント以外では https://cloud.ibm.com/login からログイン可能です https://ibm.biz/BdzuAW

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2. 「カタログ」をクリック 43 DEMO

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44 3. 左側のメニューから「AI」をクリック DEMO

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45 3. スクロールして使いたいWatsonサービスをクリック今回は Language Translator をクリックしてください。 DEMO

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46 4. 地域とプランを選んだら「作成」をクリック DEMO

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47 5. 下記のような画⾯に変わったら作成完了! DEMO

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Watson APIの使い⽅の基本 48 1. IBM Cloudにログインして必要なサービスを作成今回はLanguage Translator を使います。 2. 作成したサービスの資格情報である API KEY(API鍵)、URLを取得 3. 取得したAPI KEY、URLを指定してAPIを呼び出す APIの詳細はこちらから確認 https://cloud.ibm.com/apidocs

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49 1. 左側のメニューから「管理」をクリック DEMO

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50 資格情報にあるAPI KEYとURLをテキストファイルなどにコピーします。このアイコンでコピーできます２. API鍵(＝API KEY), URLをコピー DEMO

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51 1 HINT: よくわからない画⾯になった場合 IBM Cloud→リソースの表⽰→サービス→表⽰させたいサービス名 2 3 4

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Watson APIの使い⽅の基本 52 1. IBM Cloudにログインして必要なサービスを作成今回はLanguage Translator を使います。 2. 作成したサービスの資格情報である API KEY(API鍵)、URLを取得 3. 取得したAPI KEY、URLを指定してAPIを呼び出す APIの詳細はこちらから確認 https://cloud.ibm.com/apidocs

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53 APIの詳細はこちらから確認 https://cloud.ibm.com/apidocs 1. まずはAPIの使い⽅を確認クリック DEMO

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54 2. 今回はNodeを使うのでNodeのタブを確認他の⾔語の SDKから使う場合は対応する⾔語をクリックします DEMO

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55 3. Translateの使い⽅を確認 DEMO

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56 4-1: ターミナルまたはコマンドウィンドウを開きます。 4-2: 以下のコマンドでディレクトリを作成し、作成したディレクトリに移動します。($は⼊⼒しないでください) 4. サンプルコード実⾏ DEMO $ mkdir translate $ cd translate 4-3:ターミナルまたはコマンドウィンドウはそのままにして、エディター(VSCode, メモ帳(windows), vi(Mac)など)を開きます。

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57 4-4: APIドキュメントにあるExample requestのコードをコピーします。 url: https://cloud.ibm.com/apidocs/language-translator?code=node#translate 4. サンプルコード実⾏ DEMO

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58 4-5: コピーしたコードを開いているエディターにペーストします。 4. サンプルコードの実⾏ DEMO

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59 4-6: 7⾏⽬: {apikey}を2でコピーしたAPI鍵で置き換えます。 4. サンプルコードの実⾏ DEMO 4-7: 9⾏⽬: {url}を2でコピーしたURLで置き換えます。

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60 4-8: 4-2で作成したディレクトリに translate.js という名前で保存します。 4. サンプルコードの実⾏ DEMO

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61 4-9: APIドキュメントにあるInstallationのコードをコピーします。 url: https://cloud.ibm.com/apidocs/language-translator?code=node#introduction 4. サンプルコードの実⾏ DEMO

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62 4-10: 先ほど開いたターミナルまたはコマンドウィンドウに戻り、コピーしたコマンドをペーストし実⾏します。 4. サンプルコードの実⾏ DEMO $ npm install ibm-watson@^5.1.0 4-11: 以下のコマンドでtranslate.jsを実⾏します。 $ node translate.js Macで権限エラーが発⽣する場合は、先頭に sudo をつけて実⾏してください。 sudo npm install ibm-watson@^5.1.0

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63 4-12: 実⾏結果は確認できましたか︖ 英語のHelloがスペイン語のHolaに変換されています。 4. サンプルコードの実⾏ DEMO サンプルコード結果

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64 translate.jsを修正し、13⾏⽬のtextを適当な⽇本語の⽂章に、 model_idを'ja-en'にして保存し、実⾏してみましょう。 4. [オプション]サンプルコードの実⾏ A. 翻訳⾔語の変更 DEMO サンプルコード結果 https://cloud.ibm.com/docs/services/language-translator?topic=language-translator-translation-models 使⽤可能なmodel_idはこちら: $ node translate.js 以下をのコマンドを実⾏

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65 サービスのAPI KEY, URLが取得できる管理画⾯から ibm-credentials.env というAPI KEYとURLが⼊っているファイルがダウンロードできます。これを以下のいずれかに置くと、コード内でAPI KEYとURLの記述が不要です。 • 環境変数IBM_CREDENTIALS_FILEで指定したPATH • システムのhome directory • プログラムの実⾏directory(working directory) 4. [オプション]サンプルコードの実⾏ B. Credentials fileの使⽤ DEMO

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66 4B-1: この資料の46ページ、 4415ページを参照して、 Language Translationサービスの管理画⾯を表⽰します。資格情報の「ダウンロード」をクリックし、4-2で作成したディレクトリにibm-credentials.env というファイルを保存します。 4. [オプション]サンプルコードの実⾏ B. Credentials fileの使⽤ DEMO

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67 4B-2: translate.jsを修正し、 IamAuthenticatorの定義をしている2⾏⽬と、APIKEYとURL を指定している6⾏⽬から9⾏⽬部分を//でコメントアウトし、保存します。 4. [オプション]サンプルコードの実⾏ B. Credentials fileの使⽤ DEMO 修正前: 修正後:

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68 実⾏します。 4. [オプション]サンプルコードの実⾏ B. Credentials fileの使⽤ DEMO 4B-3: 以下のコマンドでtranslation.jsを実⾏します。 $ node translation.js ソースでAPIKEY、URLしてしなくとも、 ibm-credentials.env から読み込まれ正しく実⾏できることを確認します。

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まとめ Watsonはビジネスで使いやすいAIサービスいろいろなサービスがAPIで呼び出せる SDKで簡単に実装可能

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おすすめ情報今すぐ使えるWatson API／サービス⼀覧 https://www.ibm.com/watson/jp-ja/developercloud/services-catalog.html チュートリアル Watson APIを使うための前準備: サービスの作成と資格情報の取得 https://qiita.com/nishikyon/items/9b8f697db7ad0a693839 Watson Visual Recognition カスタムクラスを作ろう! https://qiita.com/nishikyon/items/7d1c07e2f50c1002e815 IBM Code Patterns - アプリ開発パターン集 http://ibm.biz/ibmcodejp

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コードチャレンジ: AI (Watson API+Minishift)

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ベーシックチャレンジ 1. 事前準備を完了しましょう本⽇実施する⽅は6(オプション)は時間がかかりますのでメインチャレンジ後に時間があれば実施ください。 http://ibm.biz/dojo20191120doc この資料: https://ibm.box.com/v/20191120DojoPrep 2. 先ほど実施の「 3. Watson APIの使い⽅」を完了しましょう

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IBM Watson Visual Recognitionを使った node.jsの画像認識Webアプリの作成 https://github.com/kyokonishito/watson-vr-node オプションチャレンジ: CodePatterns 株式情報、株価、センチメントを取得するアプリを作成する https://developer.ibm.com/jp/patterns/create-a-web-app-to- get-stock-information-prices-and-sentiment/ メインチャレンジ

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IBM CloudのCloud Foundry アプリケーションはクレジットカードを登録したPAYGアカウントの場合、動かしたまま1ヶ⽉経過すると課⾦対象になります。またライトアカウントの場合は最⼤256Mまでしかメモリが使⽤できませんので、新しいアプリケーションを動かしたい場合は、使っていないアプリケーションを停⽌しないと動かない場合があります。必要に応じてアプリケーションを停⽌お願いします。停⽌の⽅法はこちら: IBM Cloud: Cloud Foundry アプリケーションの停⽌・開始 https://qiita.com/nishikyon/items/3356db8bb4c1524517be メインチャレンジ:補⾜

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メインチャレンジ IBM Watson Visual Recognitionを使った node.jsの画像認識Webアプリ https://github.com/kyokonishito/watson-vr-node をMinishiftで動かしてみよう! 前提: • 事前準備6の完了 minishift start済み, startしてない⽅はstart後開始してください • できればメインチャレンジを完了しているとよい(オプションチャレンジは不要) Minishift チャレンジ

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76 0. メインチャレンジ未完了の⽅のみ︓ Visual Recognitionサービスの作成以下を参考に、 Visual Recognitionサービスを作成してください。 https://github.com/kyokonishito/watson-vr-node#2-visual-recognition- %E3%82%B5%E3%83%BC%E3%83%93%E3%82%B9%E3%81%AE%E4%BD%9C%E6%88%90

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77 1. Visual Recognitionサービス ibm-credentials.env のダウンロード 1.1: IBM Cloudにログインし、 Visual Recognitionサービスの管理画⾯を表⽰します。⼿順が不明の⽅は、下記を参照してください: https://qiita.com/nishikyon/items/9b8f697db7ad0a693839#2- %E3%82%B5%E3%83%BC%E3%83%93%E3%82%B9%E3%81%AE%E8%B3%87%E6%A0%BC% E6%83%85%E5%A0%B1%E5%8F%96%E5%BE%97

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78 1.2: ibm-credentials.env のダウンロード資格情報の「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。あとでコマンドラインからこのファイルを指定しますので、 ocコマンドを実⾏する予定のフォルダー(home directoryや minishift startしたdirectoryなど) に保存します。

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79 1.2: ibm-credentials.env の編集 ①ibm-credentials.envをエディターで開きます。 4⾏分全てコピーして、５⾏⽬以降に貼り付けます。編集前編集後

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80 1.2: ibm-credentials.env の編集 ②コピーした５⾏⽬以降の VISUAL_RECOGNITION を WATSON_VISION_COMBINED に置き換えます (v5 SDKのバグ(?)対応なので将来的にVISUAL_RECOGNITIONの⽅が有効になるかもしれないため、ガイド的には VISUAL_RECOGNITIONも残しておきます。）編集後置き換え後保存してエディタを閉じてください。どこに保存したのかPATHがわかるようにしてください。

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81 このあとは、ほぼほぼコマンド操作です︕ ターミナル(Mac) またはコマンドウィンドウ(Win)を開きます。

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2. Minishift アプリ作成 82 2.1. クラスターにログインします $ oc login -u system:admin minishift startを実⾏した後、下記のコマンドでクラスターにログインします。 2.2. 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" 下記コマンドで、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)

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83 2.3. アプリケーションの作成 $ oc new-app https://github.com/kyokonishito/watson-vr-node.git -- build-env-file= --build-env CLASSIFIER_ID= githubのソースコードから、下記のコマンドでアプリケーションを作成します。 • 1.2でダウンロードしたibm-credentials.envをPATHも含めて、下記に指定します。 • カスタムクラスを作成した場合は、に⾃分のカスタムクラスのclassification_idを指定します。作成していない場合はにfoodを指定します (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 --build-env CLASSIFIER_ID=food 例

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84 2.4. ビルドログを表⽰します $ oc logs -f bc/watson-vr-node 下記のコマンドでビルドログを表⽰し、「 Push successful 」で終わるまで待ちます。 2.5. ポートを公開します $ oc expose dc watson-vr-node --port=3000 --type=LoadBalancer -- name=watson-vr-node-ingress 下記コマンドを実⾏します。(コマンドは１⾏です)

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85 2.6. 作成されたNodePortを確認します $ oc get --export svc watson-vr-node-ingress 2.7. アクセス可能なクラスターIPアドレスを確認します NAME TYPE CLUSTER-IP EXTERNAL-IP PORT(S) AGE watson-vr-node-ingress LoadBalancer 172.29.77.196 3000:31202/TCP 下記コマンドを実⾏します。(コマンドは１⾏です) 下記コマンドを実⾏します。(コマンドは１⾏です) $ oc get node -o wide 出⼒: 下記の場合、マッピングされた外部ポートは31202 NAME STATUS ROLES AGE VERSION INTERNAL-IP EXTERNAL-IP OS-IMAGE KERNEL-VERSION CONTAINER-RUNTIME localhost Ready 26m v1.11.0+d4cacc0 192.168.64.19 CentOS Linux 7 (Core) 3.10.0-957.5.1.el7.x86_64 docker://1.13.1 出⼒: 下記の場合、アクセス可能なクラスターIPアドレスは192.168.64.19

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86 2.8. ブラウザーでアプリケーションにアクセスします 2.6で確認したポート: 31202 2.7で確認したIPアドレス: 192.168.64.19 の場合は http://192.168.64.19:31202/ にアクセスします。 (ご⾃分の値をお使いください) 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!

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Minishift補⾜ • Minishiftの停⽌コマンド $ minishift stop • Minishiftの起動、初期メモリ・ディスクの制限 $ minishift start --memory 2G --disk-size 10G --vm-driver • Minishift VM削除(VM再作成したい場合などに、、、) $ minishift delete • Minishift101 コマンドラインで作成したProjectをWebコンソールで表⽰(developerでログイン) $ oc policy add-role-to-user admin developer

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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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