/// BANGBOO BLOG ///

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Web List
HSTS/CORS/CSPOAuth/OpenID/SAML/XSS/CSRF/JSOP/SSO/SSL/SVG/JWT on Feb 11, 2023 1:46 AM
Docker on Jul 24, 2022 3:46 AM
LPIC on May 18, 2022 3:20 AM
Goo ana 4 on Apr 23, 2022 11:00 AM
I drive or test driven on Apr 17, 2022 9:54 AM
GCP runs off functions pubsub on scheduler on Mar 30, 2022 7:59 PM
GCP script on Feb 26, 2022 2:52 AM
リンク踏合組合 on Dec 25, 2021 5:46 PM
k8s on Jun 09, 2021 12:01 AM
GCP ログ・アセット調査 Logging/Bigquery information schema/Asset inventory on May 22, 2021 12:00 AM
GCP Hands Off on May 21, 2021 12:00 AM
GCP on May 20, 2021 9:00 PM
Terrafirma on May 02, 2021 10:14 PM
Linux cmd on Apr 02, 2021 12:00 AM
BigQuery on Feb 21, 2021 1:00 AM
Python Python on Feb 11, 2021 12:00 AM
Python on Feb 10, 2021 7:30 PM
Promise on Dec 25, 2020 1:06 AM
Dexie on Apr 21, 2020 12:00 AM
PWA on Apr 20, 2020 6:00 PM
G Suite -> Google workspace - GWS on Apr 01, 2020 12:01 AM
CSS Grid on Mar 01, 2020 3:03 AM
Update your home page on Jan 21, 2020 12:20 AM
Cloud 9 on Nov 22, 2019 9:42 PM
Adobe Sensei on Jan 01, 2019 11:11 AM
Summer time blues on Aug 11, 2018 6:42 PM
Web font test on Jan 01, 2018 11:13 PM
Help desk on Jun 01, 2017 12:00 AM
RWD by HTML5 on Jun 07, 2016 8:28 PM
Big D on Jun 05, 2016 6:45 PM


February 11, 2023

HSTS/CORS/CSPOAuth/OpenID/SAML/XSS/CSRF/JSOP/SSO/SSL/SVG/JWT
=========================
2023-02-11
フロントエンド開発のためのセキュリティ入門 - Speaker Deck
　HTTPとHTTPSが混ざっているwebサイトはHSTS(http strict transport securityヘッダ)でHTTPS強制できる
　JSのfetch,xhr/iframe/canvas/WebStorage,IndexedDBでクロスオリジンは危険
　Access-Control-Allow-OriginレスポンスヘッダでCORS(cross origin resource sharing)許可を判定できる
　CSP(Content-Security-Policy）レスポンスヘッダあるはmetaタグで許可するJSを判定できる

=========================
2022-04-06
SAML
　SSOのログイン状態を保持する認証プロバイダー(IdP)を使い各アプリ(ServiceProvider)でSSOを実現する
　SSOの仕組みにはエージェント方式、リバースプロキシ方式、代理認証方式など
　　ユーザはWebサービスにアクセス
　　WebサービスからSSO認証プロバイダーサーバにSAML認証要求をPostする
　　SSO認証プロバイダーサーバでSAML認証を解析、ユーザに認証を転送
　　ユーザはそれでWebサービスにログインする

SAMLはログイン時にユーザー情報をチェック、OAuthはユーザーの情報を登録
OAuthはアプリケーションを連動させるAPIで有効なアクセストークンかを見る
　アクセストークンには「いつ」「どこで」「なんのために」作られたのか分からない
OpenIDはIDトークンを使い「いつ」「どこで」「なんのために」作られたのか分かる

OAuth 2.0、OpenID Connect、SAMLを比較
OAuth 2.0：新しいアプリケーションに登録して、新しい連絡先をFacebookや携帯電話の連絡先から自動的に取得することに同意した場合は、おそらくOAuth 2.0が使われています。この標準は、安全な委任アクセスを提供します。つまり、ユーザーが認証情報を共有しなくても、アプリケーションがユーザーに代わってアクションを起こしたり、サーバーからリソースにアクセスしたりすることができます。これは、アイデンティティプロバイダー（IdP）がユーザーの承認を得て、サードパーティのアプリケーションにトークンを発行できるようにすることで実現されます。

OpenID Connect：Googleを使ってYouTubeなどのアプリケーションにサインインしたり、Facebookを使ってオンラインショッピングのカートにログインしたりする場合に使用されるのが、この認証オプションです。OpenID Connectは、組織がユーザーを認証するために使用するオープンスタンダードです。IdPはこれを利用して、ユーザーがIdPにサインインした後、他のWebサイトやアプリにアクセスする際に、ログインしたりサインイン情報を共有したりする必要がないようにします。

SAML：SAML認証は、多くの場合に仕事環境で使用されます。たとえば、企業のイントラネットやIdPにログインした後、Salesforce、Box、Workdayなどの多数の追加サービスに、認証情報を再入力せずにアクセスできるようになります。SAMLは、IdPとサービスプロバイダーの間で認証・認可データを交換するためのXMLベースの標準で、ユーザーのアイデンティティとアクセス許可を検証し、サービスへのアクセスの許可/拒否を決定します。
OAuth、OpenID Connect、SAMLの違いとは？ | Okta

Oath: idpがトークンを発行、Webサイト間でユーザを認識し3rdからでも個人情報を使えるようになる
OpenID(OIDC): idpとJWT(トークン)で認証するOauth系のSSO、Oauthの拡張でログインが3rdからもできるようになる
SAML: idpで各アプリやAD間をXMLメッセージにより認証管理しSSOを実現
　OpenIDとSAMLが同じような機能
　SAMLはユーザ固有の傾向で大企業SSOが多い、OpenIDはアプリ固有の傾向でWebサイトやモバイルアプリが多い
　SAMLよりOIDCの方が新しくSPAやスマホと親和性が高い
　SaaSとしてOpenIDはOktaのidp、SAMLはPingFederateのidpがメジャー

=========================
2016-01-03
■XSS対策、CSRF対策、脆弱性チェック
情報処理推進機構にチェックリスト有
https://www.ipa.go.jp/security/vuln/websecurity.html
XSS対策
　フォーム送信後の確認画面ではHTMLエスケープ等でサニタイズされた内容の結果を表示
　DBへのクエリについてはプレースホルダやエスケープ等でSQLインジェクションを防ぐ
　target="_blank"はXSSになるので危ない、rel="noopener noreferrer"を付ける
　　https://b.hatena.ne.jp/entry/s/webtan.impress.co.jp/e/2020/03/13/35510
　　https://laboradian.com/test-window-opener/
CSRF対策
　前ページでhidden値を入れる
他
　クッキーに具体的なものは入れない、CookieにHttpOnly属性、HTTPS通信ではsecure属性
　エラーメッセージを表示しない
　不要なファイルは削除

　XMLの外部実態参照は禁止、サーバ上でコードが実行される
　　→libxml_disable_entity_loader(true)で止める、xmlをアップロードさせない/使用しない、JSON使う
　PDFからHTTPリクエストが発行される
　　→PDFをアップロードさせない

------

//SQLインジェクション対策
\ " ' を\エスケープ
$sql = "UPDATE users SET name='.mysql_real_escape_string($name).'WHERE id='.mysql_real_escape_string ($id).'";

//クロスサイトスクリプティング対策
表示時には<>&"をメタ文字へ変換
echo htmlspecialchars($_GET['username'], ENT_QUOTES);
$ent = htmlentities($ent, ENT_QUOTES, "UTF-8"); //100個の文字を変換

//クロスサイトスクリプティング対策
別サイトからのポストを弾く
refferを送信しないリクエストもある（別サイトのリファラを弾き、nullもしくは適切ページからを許可する）
セッションIDで判断する

//DOS対策
2重ポスト
IPと日付で2重ポストを防ぐ（同IPのポストがx秒以内を弾く）

========

■JSONP
scriptタグを使用してクロスドメインなデータを取得する仕組みのことである。 HTMLのscriptタグ、JavaScript（関数）、JSONを組み合わせて実現される

GoogleAnalyticsのクッキーは1stパーティでサイト側がオーナでありGoogleがオーナーではない
　サイト側のJSでクッキーが作成されるようなっている
　クッキーが送信される相手はどこか？が重要でGoogleでなくサイト側に送信される
　アクセス履歴は別途データをGoogleに送信しており、クッキーはセッション管理に使用される


■SSO
色々な方法がある、SAMLや、サイトにエージェントを組み込み＋SSO認証サーバ等
ロジックを確認しないと詳しくは分からない

=========

■SSL
CAはサーバに証明書(署名)を発行
＝＝＝＝
クライアントが接続要求
サーバが証明書(署名とRSA公開鍵を含む)を送る
クライアントが証明書を検証(
　どっち？
　１）署名をルート証明書のチェーン(RSA公開鍵)で複合化しドメインを確認
　　該当のルート証明書(RSA公開鍵)がブラウザにないと該当CAに要求？
　　　CRLやOCSPで失効について問合せができるようだがRSA公開鍵の要求は出来なさそう
　　（ルート証明書はブラウザにある結局オレオレ証明書に違いない：厳密な審査の上で組込まれている）
　２）クライアントが公開鍵をサーバに送りRSA秘密鍵で暗号化し送り返すとクライアントが複合化してRSA秘密鍵が正しい事を確認
)
クライアントが共通鍵（セッションキー）を生成し公開鍵で暗号化し送る
サーバが秘密鍵で共通鍵を複合
以降共通鍵暗号で通信
　※ホンマか？？
＝＝＝＝
ホスト（ドメイン）を持って接続要求をし、暗号化通信後にパスやクエリパラメータを送るので、詳細は暗号化され守られている

Posted by funa : 01:46 AM | Web | Comment (0) | Trackback (0)


July 24, 2022

Docker
どこでビルドしてもデプロイしてもImmutableインフラ（不変の）なので変更したい場合はDockerfileの方を変える
コンテナはOS上のDockerEngine上に配置する（コンテナは複数配置できる、Dockerfileさえあれば再現可）
DockerfileでなくてもDockerイメージでもいいが、Dockerは可搬性をもたらすのである
　なおVMはOSをもシミュレート
１部: はじめに｜実践 Docker - ソフトウェアエンジニアの「Docker よくわからない」を終わりにする本 (zenn.dev)
２部: Dockerfile の基礎｜実践 Docker - ソフトウェアエンジニアの「Docker よくわからない」を終わりにする本 (zenn.dev)
３部: Docker Compose｜実践 Docker - ソフトウェアエンジニアの「Docker よくわからない」を終わりにする本 (zenn.dev)
　Dockerのチュートリアル - とほほのWWW入門 (tohoho-web.com)
　Dockerコマンド - とほほのWWW入門 (tohoho-web.com)
　　コンテナ設計方針をまとめてみた - Qiita
　　社内のDockerfileのベストプラクティスを公開します│FORCIA CUBE│フォルシア株式会社
　　Docker完全に理解した | IIJ Engineers Blog
　ボリュームマウント＝DockerEngine上にボリュームを作りコンテナにマウント(操作が面倒で仮使用や永続ファイル用)
　バインドマウント＝LinuxOS上のファイルやディレクトリをマウント(ファイル編集が多い場合)
　dockerfile(イメージを作る)、docker compose(yamlで一括でコンテナ/nw/volを作る)
　　dockerfile: dockerイメージを作る→runでコンテナ(アプリ)になる
　　docker composer: コンテナを作る、NWやボリュームも作る→1台にまとめる
　　　マニフェスト: k8sを作る→複数台になる
　　　　Dockerfileによるビルド - とほほのWWW入門 (tohoho-web.com)
　　　　Docker Compose - とほほのWWW入門 (tohoho-web.com)

■Dockerインスコ
/// BANGBOO BLOG /// - GCP script　ここの下の方に記載あり
docker --version
who　誰がログインしているか
sudo gpasswd -a [ユーザ名] docker　dockerグループへ追加？

■Docker Engine起動
sudo systemctl start docker　これ要る？

■オプション
-i　キーボードを繋ぐ
-t　特殊キーを使用可能にする
-e　環境変数名=値（複数記載可能）
--net=ネットワーク名
-v ${pwd}:/app　はOSローカル環境とコンテナ内のディレクトリを同期
-p, -public 80:8000　ポートの紐づけ
-d, -detach　バックグラウンド実行（デタッチ）
-rm　コンテナ実行後にコンテナを自動削除する（イメージは残る）
-dit 　とまとめられる

■操作コマンド
docker images　リスト
docker tag [イメージID] img_unco:latest　名前がつかない場合
docker rmi [イメージID] 　削除
docker ps -a　コンテナ一覧
docker container ls　コンテナのステータス確認
docker rm [コンテナID]　削除

■起動
httpd3つを１つのイメージで建てられる（以前はdocker runだった）
docker container run --name コンテナ名001 -d -p 8081:80 イメージ名httpd
docker container run --name コンテナ名002 -d -p 8082:80 イメージ名httpd
docker container run --name コンテナ名003 -d -p 8083:80 イメージ名httpd

■仮想NW
コンテナ間をつなぐ（ネットワークタグ名で紐づける感じ）
１）ブリッジネットワーク（デフォルト
　同一の Docker Engine 上のコンテナ が互いに通信をする場合に利用する
　デフォルト：
　　全てのコンテナ間をリンクする操作が必要
　　コンテナ間の通信は IP アドレスで
　●(コレ使う)ブリッジネットワークを定義し作成：
　　相互通信は同じネットワークを割り当てるだけ
　　コンテナ間でDNS解決される
　　ネットワークでコンテナは隔離され隔離度が上がる
２）オーバーレイネットワーク
　異なる Docker Engine 上のコンテナ が互いに通信をする場合に利用

docker network create ネットワーク名net001
↓
docker container run --name mysql001 -dit --net=net001 ～～～ イメージ名mysql
docker container run --name wordpress001 -dit --net=net001 -p 8085:80 -e WORDPRESS_DB_HOST=mysql001 ～～～ イメージ名wordpress

Docker仮想NW一覧
docker network ls
仮想NWの確認
docker network inspect net001

■停止
docker stop コンテナ名
docker rm コンテナ名
docker network rm ネットワーク名

■コピー　OS⇔コンテナ
docker cp コピー元 コピー先
例）docker cp /home/a.txt コンテナ名:/app/

■ボリュームのマウント
データをコンテナ内に置くとコンテナが消えるとデータも消えてしまう
永続化１）ボリュームマウント：DockerEngine上
永続化２）バインドマウント：OS上
永続化３）一時メモリマウント：（tmpfs）

■バインドマウント
docker volume create ボリューム名vol001
docker run --name コンテナ名httpd001 -d -p 8080:80 -v /home/a:/usr/local/apache/htdocs イメージ名httpd　（OS側パス:コンテナ側パス、コンテナ側のパスをどこにすべきかはDockerイメージのドキュメントを見よ）
docker volume inspect vol001　（確認できる）
docker volume rm vol001

■ボリュームマウント
ちょい面倒らしいのでバインドマウントでいいのでは？
docker volume create ボリューム名vol001
docker run --name コンテナ名httpd001 -d -p 8080:80 -v ボリューム名vol001:/usr/local/apache/htdocs イメージ名httpd　（OS側パス:コンテナ側パス）
docker volume inspect vol001　（確認できる）
docker volume rm vol001

■ボリュームマウントの確認やOS側にバックアップ
アプリコンテナとは別のshellコンテナを用意してlsしたりtar.gz等する
Apacheコンテナ <-> vol001 <- Linuxコンテナ -> vol002バックアップ
マウントを2つ（DockerEngine上のマウント、OS上のマウント）
tar.gzコピーでDockerEngine上の指定フォルダにコピーするが其れはOS側にもマウントされている、最後のドットも要る
イメージは軽量Linuxのbusyboxを使用
docker run --rm -v vol001:/usr/local/apache/htdocs -v /home/b:/tmp busybox tar CXvf /tmp/bjk.tar.gz -C /usr/local/apache/htdocs .

■Appコンテナ（PHP)
docker container run \
    --name app \ コンテナにappと名付る
    --rm \ コンテナ停止時に自動削除
    --detach \ バックグラウド実行
    --interactive \ 対話可能なセッションに
    --tty \ コンテナとのTTY接続しコマンド出力可
    --mount type=bind,src=$(pwd)/src,dst=/src \ osにバインドマウント
    --publish 18000:8000 \ ポートマッピング
    --network docker-sample-network　\ 仮想NWに割り当て
    docker-php:app \ Dockerイメージの名前とタグ
    php -S 0.0.0.0:8000 -t /src コンテナ内で実行するコマンド

※永続化バインドマウントos上
ホストマシンのディレクトリをコンテナ内のディレクトリにバインドマウント。ホストマシンのカレントディレクトリ（$(pwd)）の"src"ディレクトリが、コンテナ内の"/src"ディレクトリにマウントされます

※ポートマッピング
-p, --publishがコンテナのポートをホストマシンに公開するオプション
ホストマシンの18000ポートを通じてコンテナの8000ポートにアクセスさせる
ブラウザからhttp://localhost:18000 でphpにアクセス

※起動コマンド
PHPのビルトインウェブサーバを起動し、IPアドレス "0.0.0.0" およびポート "8000" でリクエストを受け付け、コンテンツを"/src"ディレクトリから提供します

■コンテナの詳細情報の確認
docker container inspect app

■DBコンテナ(MySQL)
docker container run \
 --name db \
 --rm \
 --detach \
 --platform linux/amd64 \
 --env MYSQL_ROOT_PASSWORD=rootpassword \
 --env MYSQL_USER=hoge \
 --env MYSQL_PASSWORD=password \
 --env MYSQL_DATABASE=event \
 --mount type=volume,src=docker-db-volume,dst=/var/lib/mysql \
 --mount type=bind,src=$(pwd)/docker/db/init.sql,dst=/docker-entrypoint-initdb.d/init.sql \
 --network docker-sample-network \
 --network-alias db \
 docker-db:db

※仮想NWでのエイリアス名
dbと名付ける

■コンテナの疎通の確認
$ docker container exec --interactive --tty app ping db -c 3
appコンテナがdbに疎通できるかping

■アプリ
/// BANGBOO BLOG /// - GCP script　下の方に記載あり

■Dockerfile
ビルドしてイメージを作成
FROM イメージ名
COPY コピー元パス コピー先パス
RUN Linuxのコマンド

ENTRYPOINT　イメージを実行するときのコマンド
CMD　コンテナ起動時に実行する規定のコマンドを指定
ONBUILD　ビルドが完了したときに任意の命令を実行する
EXPOSE　通信を想定するポートをイメージの利用者に伝える
VOLUME　永続データが保存される場所をイメージ利用者に伝える
ENV　環境変数を定義する
WORKDIR　RUN/CMD/ENTRYPOINT/ADD/COPYの際の作業ディレクトリ
SHELL　ビルド時のシェルを指定
LABEL　名前やバージョンや制作者情報等を設定
USER　RUN/CMD/ENTRYPOINT実行するユーザやグループを設定
ARG　docker buildする際に指定できる引数を宣言
STOPSIGNAL　docker stopの際にコンテナで実行しているプログラムに対して送信するシグナルを変更する
HEALTHCHECK　コンテナの死活確認をするヘルスチェックをカスタマイズする

社内のDockerfileのベストプラクティスを公開します│FORCIA CUBE│フォルシア株式会社
RUN adduser -D myuser && chown -R myuser /myapp
　（-Dはデフォルト設定で追加している、-Rは指定dir以下を再帰的に所有権変更）
USER myuser
　（以降のRUNやENTRYPOINT等のINSTRUCTIONを実行するユーザを指定）
Dockerセキュリティベストプラクティス トップ20：究極ガイド

Dockerfileの作り方を考え直したらすごく効率が上がった。 (zenn.dev)

■ビルドでイメージを作成
Dockerfileや材料ファイルのあるフォルダパスを最後に指定、-tはタグでイメージ名
docker build -t img_httpd001 ./

ビルド後にdocker runが必要
docker container run -d --name cnt_httpd001 -v ${pwd}:/app img_httpd001:latest
↓これが便利
docker container run -rm --name cnt_httpd001 -v ${pwd}:/app img_httpd001:latest

■commitでコンテナからイメージを作成
コンテナにexecで幾つかインスコする操作をしてからイメージにする等ができる
docker commit httpd001 img_httpd001

■コンテナ/イメージはDockerEngine上から移動できない
saveするとファイル化され、できるようになる
docker save -o save_img_httpd001.tar img_httpd001
　ファイルからイメージとして取り込みたいときはdocker load
　ファイル化せずにパブリックならDocker hubへ登録してもよい、プライベートレジストリを作ってもよい
　　その中にそれぞれリポジトリを持つ > docker push レジストリ/リポジトリ名:バージョン

■コンテナに命令する
2つの方法がある
１）docker exec　→ docker container execに変わった
起動中のコンテナ内でコマンドを実行する
docker container exec [option] <container> command
ファイルを見る
docker container exec ubuntu1 cat ~/hello.txt
コンテナに接続してbashを使う
docker container exec --interactive --tty　ubuntu1 bash

２）docker run に引数を付ける→ソフトウェア(apache)が動いていない状態になり改めてdocker startが必要
docker exec -it コンテナ名httpd001 /bin/bash
　apt install mysql-server　など対話でコンテナにインスコできる
exit　抜ける

■Docker compose
docker runコマンドの集合体、コンテナ等作って消すだけ（k8sはコンテナ等を管理する）
以前はdocker-composeコマンドで別ツールだったが今は統合済み
フォルダに1つだけdocker-compose.yml
基本はdocker runを実行せずにdocker composeしたい
手順は、１）Docker run方法で一応の検討>２）docker-compose.ymlの記述>３）docker composeコマンドの実行

docker run~~に対するdocker-compose.ymlとdocker composeコマンド の対比
１）docker run --name cnt_wordpress001 -dit --net=net001 -v wordpress001vol2:/var/www/html -p 8080:80 -e WORDPRESS_DB_HOST=mysql001 -e WORDPRESS_DB_NAME=wpdb001 -e WORDPRESS_DB_USER=wpu001 -e WORDPRESS_DB_PASSWORD=my-secret-pw wordpress
↓
２） docker-compose.ymlの記述
version: "3"
services:
  cnt_wordpress001:
    depends_on:
      - cnt_mysql001
    image: wordpress
    networks:
      - net001
    volumes:
      - wordpress001vol2:/var/www/html
    ports:
      - 8080:80
    restart: always
    environment:
      WORDPRESS_DB_HOST=mysql001
      WORDPRESS_DB_NAME=wpdb001
      WORDPRESS_DB_USER=wpu001
      WORDPRESS_DB_PASSWORD=my-secret-pw

  cnt_mysql001:
    image: mysql:5.7
    networks:
      - net001
    volumes:
      - mysql001vol1:/var/lib/mysql
    restart: always
    environment:
      MYSQL_ROOT_PASSWORD=my-root-pw
      MYSQL_DATABASE=wpdb001
      MYSQL_USER=wpu001
      MYSQL_PASSWORD=my-secret-pw
networks:
  net001
volumes:
  mysql001vol1:
  wordpress001vol2:

/// restartの設定値（コンテナが停止した時にどうするか？）
no　＝何もしない
always　＝必ず再起動する
on-failure　＝プロセスが0以外のステータスで終了したときは再起動する
unless-stopped　＝停止していたときは再起動しないがそれ以外は再起動する
　Bashで終了ステータスよる条件分岐 | Codebase Blog
　※bashは前に実行されたコマンドの終了ステータスは「$?」で取得できるが慣習的にコマンドが正常終了した場合は0を返す

/// その他の定義項目
command　＝起動時の規定コマンドを上書きする
entrypoint　＝起動時のENTRYPOINTを上書きする
env_file　＝環境設定情報のファイルを読み込む
　他　container_name / dns / eternal_links / extra_hosts / logging / network_mode etc.

３）docker compose コマンド
　up=イメージDL、コンテナ/nw/volの作成・起動
　down=コンテナとnwの停止と削除、volとイメージは残る
　stop=削除せず停止のみ

docker compose -f /home/a/docker-compose.yml up -d
docker compose up -d --scale unco001=3　（コンテナ名はput-folder-name_unco001_1, put-folder-name_unco001_2, put-folder-name_unco001_3になる）
　-f　ファイルの場所（省略でカレントパス）
　-d　バックグラウンド実行
　--build　コンテナ開始前にビルド
　--no-build　イメージが見つからなくてもビルドしない
　-t　コンテナ停止のタイムアウト（デフォ10S）
　--force-recreate　設定やイメージに変更が無くてもコンテナを再生成
　--no-create　コンテナが存在していれば再生成しない
　--abort-on-container-exit　コンテナが一つでも停止したら全てのコンテナを停止
　--remove-orphans　定義ファイルで定義されていないコンテナを削除
　--scale　同じコンテナを複数作る

docker compose -f /home/a/docker-compose.yml down
　--rmi {all | local}　破棄後にイメージも削除、localの時はimageにカスタムタグが無いイメージのみを削除
　-v　volumesに記載されているボリュームを削除、但しexternalの指定を除く
　--remove-orphans　定義ファイルで定義されていないコンテナを削除

docker compose -f /home/a/docker-compose.yml stop
　コンテナを停止

■Docker composeはコンテナ名を勝手につける
docker-compose.yml内は下記の通り、DockerEngine上のコンテナ名は変わるがdocker-compose.yml内のコンテナ名は変わず指定できる
services:
  unco001
～
  unco002
    depends_on:
      - unco001
    environment:
      WORDPRESS_DB_HOST: unco001
↓
DockerEngine上のコンテナ名は put-folder-name_unco001_1 となる
DockerEngine上で操作したいときは docker ps -a 等で実際の名前を確認して操作する

■コンテナ デバッグ
３部: デバッグノウハウ ( 番外編 )｜実践 Docker - ソフトウェアエンジニアの「Docker よくわからない」を終わりにする本 (zenn.dev)

＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝
基本はLinuxの機能を使っている
namespaceで分離し
ファイル構造、ユーザーID、グループID、コマンド、ライブラリなど諸々を
ラップしコンテナ化し(単一の)プロセスとして動く
↓
Dockerがやっている仕事は少ない
区切ってコンテナ
それら仮想ネットワークで繋ぐ
ボリュームの永続化
Dockerfileでイメージからイメージを作成
Docker composeでdocker runを記述
docker execでコンテナを操作
etc.

Posted by funa : 03:46 AM | Web | Comment (0) | Trackback (0)


May 18, 2022

LPIC
Level1 Ver4.0
■システムアーキテクチャ
周辺機器のon/offや起動ドライブ検索順序はBIOS/UEFI
/proc以下のファイルによりカーネルが認識しているデバイスを確認できる
/dev以下にはデバイスファイルがある
USBはホットプラグデバイス
lsusbでUSBデバイスの情報、lspciでpciデバイスの情報を確認できる
modprobeコマンドでデバイスドライバをロード
起動時にカーネルが出すメッセージはdmesgで表示
SysVinitのシステムでは/etc/inittabでデフォルトのランレベル設定
0：停止、1：シングルユーザモード、5：マルチユーザモードGUI、6：再起動
ランレベル移行はinitやtelinit
systemdのシステムはsystemctlでサービス管理
shutdownでシステム停止や再起動

■インスコとパッケージ管理
インスコにはルートパーティション/とスワップ領域が必要
中大規模では/varや/homeと/は別パーティションが良い
/varはログやメールデータ
/homeは各ユーザのホームディレクトリで肥大化しやすい
スワップ領域は物理メモリと同程度から2倍を確保
GRUBのインスコにはgrub-install
GRUB Legacyの設定ファイルは/boot/grub/menu.lst
GRUB 2の設定は/etc/default/grub、grub-mkconfigを実行すると設定ファイル/boot/grub/grub.cfgができる
共有ライブラリはld.soによってリンクされる
実行ファイルが必要とするライブラリはlddで確認
ld.soが参照する/etc/ld.so.cacheは/etc.ld.so.confを元にldconfigで作成
Debianパッケージ管理はdpkgやAPTツールで、apt-get、apt-cache、aptitudeがある
APT設定ファイルは/etc/apt/sources.list
RPMパッケージ管理はrpmやYUM
rpmでパッケージをインスコするには-i、アップグレードには-Uもしくは-F、アンインスコには-eオプション
rmp -qはパッケージ情報の参照
YUMレポジトリ設定は/etc/yum.repos.dディレクトリ以下のファイルで

■GNU
変数名=値　でシェル変数を設定
echo $変数名　で変数の中身を確認できる
unsetで変数を削除
exportでシェル変数を環境変数に
環境変数を一覧 env や printenv
環境変数とシェル変数を一覧 set
環境変数PATHでコマンドの検索パスを定義
複数コマンドを連続実行は;で区切る
直前のコマンドが成功したときのみ次コマンド実行 &&
失敗した時のみ実行は ||
'や"の囲みは文字列として、`の囲みはコマンドと解釈
"や`の囲みの中は変数展開されるが、'ではされない
historyでコマンド履歴表示
manでマニュアル参照、1:ユーザコマンド、5:ファイルfmt、8:システム管理cmd
属性を保持したままコピーは cp -p
移動先で上書きしたい場合は cp -f、あるいは mv -f
ディレクトリ作成で必要な親ディレクトリを作る場合は mkdir -p
サブディレクトリを含めて削除 rm -r
file でファイルの種別を確認できる
シェルでワイルドカードが使える
. 任意1文字
* 直前の文字の0回以上繰り返し
[] いずれか1文字
[a-c] aからcの範囲
[^ab] aとb以外
^ 行頭
$ 行末
\ エスケープ
+ 直前の文字の1回以上の繰り返し
? 直前の文字の0回もしくは1回の繰り返し
| 左右いずれかにマッチ
コマンドの出力を別コマンドの入力化やファイル格納するにはパイプやリダイレクト
tee 標準入力をファイルに格納し同時に標準出力に出す
ファイルの表示・連結は cat
バイナリファイルを8進数法事するには od
テキストファイルの先頭表示 head、末尾表示 tail、-nで行数
tail -f でファイル末尾を継続監視
テキストファイルの列の取り出しや連結 cut や join や paste
trは文字列を置換
uniqは重複する行を1行にまとめる
xargsで標準入力から受け取った文字を引数にし与えられたコマンドを実行
grepやsedで正規表現を使う

■ファイルとプロセスの管理
gzip, bzip2, xy　はファイル圧縮
unzip, bunzip2, xz(unxz)はファイル解凍
tar, cpio　はアーカイブ作成・展開
chown ファイルやディレクトリの所有者設定
　ユーザは必ずどこかのグループに登録しなければならない
　一般的にはユーザ名と同じグループ名でメイングループとして登録していることが多い
　ユーザがメイン以外で登録しているグループ。複数登録できる
　ファイルやディレクトリの作成時点では所有ユーザ＝作成ユーザのメイングループがそのまま所有グループとなる
　　所有者をuser2に変更
　　chown user2 test.txt
　　所有者をuser2にグループをgroup2に変更
　　chown user2:group2 test.txt
　　：から書くとグループだけ変更
　　chown :group2 test.txt
　　ファイルのグループの調べ方
　　ls -l
chgrp　は所有グループ変更
chmod　ファイルやディレクトリのアクセス権変更
SUIDやSGID適用のプログラムは実行ユーザに関係なく所有者or所有グループの権限で実行スティッキービットを設定したディレクトリは自分が所有するファイル以外削除不可
アクセス権
　所有者/グループ/その他
　r読み 4
　w書き 3
　x実行 1
　ナシ 0
　　アクセス権はファイルは666から、ディレクトリは777からumask値を引いた値
ln　でハードリンク、ln -s でシンボリックリンク作成
ps, pstree, pgrep でプロセス参照、top でシステム状況を一定間隔で表示
kill, killall, pkull でプロセス終了・再起動等
1:HUPハングアップ、2:INT割り込みctl+c、9:KILL強制終了、15:TERM終了デフォ、18:CONT再開、19:STOP一時停止
コマンドラインの最後に&でバックグラウンド実行
jobs でシステム上のジョブを確認
ログアウトでもプログラムを実行しつけるには nohup
free でメモリの利用状況を確認
uptime でシステムの平均負荷を確認
nice でプロセスの実行優先度を指定、変更には renice
ナイス値-20-19で実行優先度を指定

■デバイスとLinuxファイルシステム
fdisk, gdisk, parted でパーティション作成
mkfs でファイルシステムを作成
ext2, ext3, ext4ファイルシステムを作成するには mke2fs
mkswap でスワップ領域を作成
df でファイルシステムの利用状況を確認
du でファイルやディレクトリを含めたサイズを確認
fsck, e2fsck でファイルシステムの整合性チェックや修復
ext2, ext3, ext4ファイルシステムのパラメータ設定は tune2fs
mount でファイルシステムのマウント、解除は umount
継続利用や頻繁利用のファイルシステム情報は /etc/fstab に格納
ディスク利用容量の制限はディスククォータを使う、ハードリミット、ソフトリミット、猶予期間を設定できる
find, locate でファイル検索、locateはあらかじめ準備されたDBに基づいて検索
which, whereis でコマンドのフルパスを表示

■シェル、スクリプト、データ管理
コマンドの別名設定は alias、設定解除は unalias
関数の定義はfunction、定義済み関数を表示は declare -f
bashのログイン時に全ユーザで実行される/etc/profile、ユーザ毎は~/.bashrc
条件判定するには test
直前に実行したcmdの戻り値は$?で確認できる、正常終了:0、それ以外はそれ以外の値が多い
条件分岐 if-then-else-fi、case-in-esac
繰り返し for-in-do-done、while-do-done
seq は連続した数値を生成する
read は標準入力から文字列を読み込んで変数に代入する

■ユーザインターフェイスとデスクトップ
Xサーバは入出力管理を担当、Xクライアントはユーザアプリに対応
Xの設定はxorg.confでセクションごとに記述する、セクション：
　ServerLayout＝入出力デバイスとスクリーン
　Files＝フォントやカラーDBファイルのパス
　InputDevices＝キーボードやマウスなど入力装置の設定
　Monitor＝モニター設定
　Device＝ビデオカードの設定
　Screen＝ディスプレイの色深度や画面サイズ設定
Xサーバとクライアントが別コンピュータの場合の設定
　１）Xクライアントで環境変数DISPLAYにXサーバを指定
　２）XサーバでXクライアントからのアクセスを受け付けるよう xhost で設定
xwininfo はウィンドウの情報を表示する
ディスプレイmgrはユーザ認証やシェルの起動で XDM, GDM, KDM, LightDM等
ウィンドウmgrはXの外観で twm, fvwm, enlightenment, Mutter, Fluxbox, Compiz, KWin等
キーボードのアクセシビリティには スティッキーキー、スローキー、バウンスキー、トグルキー、マウスキー等

■システム管理１
ユーザ情報は /etc/passwd に格納
シャドウパスワード利用時はパスワード情報は /etc/shadow に格納
グループ情報は /etc/group に格納
ユーザ情報の追加 useradd
ユーザ情報の削除 userdel
ユーザ情報の変更 usermod
グループ情報の追加 groupadd
グループ情報の削除 groupdel
グループ情報の変更 groupmod
ユーザパスワードの設定 passwd
useradd時は /etc/skel以下がユーザのホームdirにコピーされる
定期的なジョブ実行には cron
cronへのジョブ追加は crontab 分時日月曜日cmdの記述順
システムが起動していなかった時のcronジョブは anacron で実行
anacron の設定は /etc/anacrontab
1回限りのジョブ予約は at 日時cmd、確認は atq あるいは at -l
ジョブの削除は atrm あるいは at -d
ロケール確認は locale
文字コードを変換 iconv
タイムゾーンは /usr/share/zoneinfo 以下にあり /etc/localtime にコピーする
システムのタイムゾーンは環境変数 TZ、/etc/timezone に設定する

■システム管理２
システムクロックを設定するには date
ハードウェアクロックは hwclock
NTPサーバに問い合わせシステムクロックを設定するには ntpdate
NTPサーバプロセスは ntpd、設定ファイルはntp.conf
syslogの設定は etc/syslog.conf、ファシリティ、プライオリティに応じたログの出力先を指定
rsyslogの設定は /etc/rsyslog.conf
logger でログの生成ができる
ログローテーションは logrotate、設定は /etc/logrotate.conf
メールサーバMTAには Postfix, sendmail. qmail, exim等
メールアドレスの別名は /etc/aliases で定義し newaliases で有効にする
メールの転送は ~/.forward で設定する
メールキューの状況は mailq で確認
印刷は lpr で行う、 -# オプションで印刷部数
プリントキューの状況確認は lpq
プリントキューの印刷要求を削除するには lprm

■ネットワークの基礎
IPv4は32ビットで8ビットずつを10進数に変換した表記を使う
IPv6は128ビット
サブネットマスクはネットワーク部とホスト部の境界を表す
IPアドレスとサブネットマスクの論理積がネットワークアドレス
プライベートアドレス　クラスAは10.0.0.0～10.255.255.255 （10.0.0.0/8）
クラスBは172.16.0.0～172.31.255.255 （172.16.0.0/12）
クラスCは192.168.0.0～192.168.255.255 （192.168.0.0/16）
サービスとポート番号の対応は /etc/services に記載　Well-Known-Port：0-1023
TCP20：FTP（データ）
TCP21：FTP（制御）
TCP22：SSH
TCP23：Telnet
TCP25：SMTP
UDP53：DNS
UDP67：DHCP（サーバ）
UDP68：DHCP（クライアント）
TCP80：HTTP
TCP110：POP3
TCP123：NTP
TCP443：HTTPS
TCP587：SMTP(サブミッションポート）
IMAP overSSL：993
POP3 overSSL：995
ホストと通信ができるか ping
経由するルータ情報は traceroute や tracepath
ホスト名からIPアドレスは dig や host
ホスト名の確認や設定は hostname
ルーティングテーブルの確認や設定は route
ネットワークインターフェイスの設定や動作状況確認は ifconfig
有効化は ifup、無効化は ifdown
/etc/resolv.conf に参照先DNSサーバを設定する
ホスト名とIPアドレスの対応は /etc/hostsファイルに記述
名前解決の順序は /etc/nsswitch.confに設定

■セキュリティ
スーパーサーバ inted や xinetd は他のサーバプログラムに変わって要求を受けサーバプログラムを起動し常駐プロセスを減らすことでシステムリソースの節約をする
xinetd の全体設定は /etc/xinetd.conf、各サービスの設定は /etc/xinetd.d 以下
TCP wrapper等を利用しているアプリケーションの場合 /etc/hosts.allow や /etc/hosts.denyにアクセス制限を設定する
開いているポートを確認するには netstat, lsof, nmap
パスワードの有効期限を設定するには change
/etc/nologinファイルを作成しておくと一般ユーザはログインできない
su で他のユーザになれる
sudo でroot権限の一部を一般ユーザが利用できる
設定は visudo で /etc/sudoers ファイルに記録される
ユーザが利用できるシステムリソースを設定するには ulimit
OpenSSHはユーザ認証以外にホスト認証も行うセキュアな通信を実現
信頼できるホストのホスト鍵は ~/.ssh/known_hosts
公開鍵認証で利用する鍵ペアは ssh-keygen
scp で安全なファイル転送ができる
ssh-agent と ssh-add でパスフレーズを記憶させることができる
gpg で GnuPGの鍵管理やファイルの暗号化・複合ができる

=============
Level2 Ver4.0
■キャパシティプランニング
メモリやスワップの情報は top, free, vmstat
プロセス情報は top, ps, pstree
CPUの平均負荷(直近1分、5分、15分)は top, uptime
vmstat はメモリや仮想メモリの詳細な状態を継続的に監視
iostat はCPUの利用状況とディスクの入出力の情報を継続的に監視
NFSでは nfsiostat、CIFSでは cifsiostat で
sar で様々なシステム統計情報を確認
w でログイン中ユーザとそのプロセス情報を確認
netstat でネットワークの統計情報を確認
lsof で開いているファイルとポートを確認
システム監視ツールには collectd, Nagios, MRTG, Cacti等でWeb IFあり

■Linuxカーネル
カーネルバージョン確認は uname -r や /proc/version や /usr/src/linux/Makefile
カーネルモジュールは /lb/modules/`uname -r` dirにインスコされる
dirのパスは /usr/src/linux/Makefile で設定
カーネルモジュール操作は：
lsmod ロードされているモジュールをリスト表示
insmod モジュールをロード
rmmod モジュールをアンロード
modprobe 依存関係を解決してモジュールをロード、アンロード
depmod モジュールの依存関係情報を更新
modinfo モジュールの情報を表示
modprobe が利用するモジュールの依存関係情報はmodules.depファイルにあり depmod で更新可
カーネルの設定ファイルは .config
カーネル2.6以降は下記手順でカーネル再構築
make config | menuconfig | xconfig | gconfig
make
make modules_install
make install
初期RAMディスクを作成するには mkinitrd や mknitramfs
デバイスファイルは udev が動的に作成する
udev の設定ファイルは /etc/udev/rules.dディレクトリ以下にある
udevadm monitor で udevd をモニタできる
sysctl でカーネル設定を表示更新できる
dmesg で起動時のカーネルメッセージを確認できる
/proc ディレクトリ以下のファイルを通してカーネルが認識しているハードや実行中のプロセスやシステムリソース等の情報が分かる
/proc 以下の情報は lsdev, lspci, lsusb で表示

■システムの起動
BIOS->MBR->ブートローダ->カーネル->initの順で起動
initの設定は /etc/inittab 、書式は ID:ランレベル:action指示子:処理
ランレベルごとの起動スクリプトは /etc/rc.[0-6].dディレクトリにある
デフォルトで起動するサービスは chkconfig や update-rc.d で設定
起動プロンプトでカーネルやinitに渡すパラメータを指定できる
起動時に指定したパラメータは /proc/cmdline で確認できる
grub でGRUBシェルが使える
GRUB Legacyの設定ファイルは /boot/grub/menu.lst
GRUB 2の設定ファイルは /boot/grub/grub.cfg
GRUB 2の設定は /etc/default/grub に記述し update-grub を実行すると /boot/grub/grub.cfgが生成される
LILOの設定ファイルは /etc/lilo.conf
LILOの設定変更後は lilo よりMBRを更新する
SYSLINUX はFATファイルシステムからカーネルを起動する
ISOLINUXはISO09660ファイルシステムからカーネルを起動する
PXEはネットワークブートの規格

■デバイスとファイルシステム
マウント設定は /etc/fstab で行う、デバイス名にはUUIDやラベルも使える
カーネルがサポートしているファイルシステムは /proc/filesystems で確認できる
/etc/mtab には現在マウントしているファイルシステムの情報がある
/etc/mtab と /proc/mounts はほぼ同じ内容
mount -o remount でファイルシステムを再マウント、マウントオプションの変更に利用
tune2fs で　ext2/ext3/ext4ファイルシステムの各種パラメータを表示・変更できる
blkid でデバイスのUUIDを確認できる
sync はディスクバッファ領域にあるデータをディスクに書き込む
mkswap でスワップ領域を作成できる
ファイルとしてスワップ領域を用意するには dd で任意のサイズのファイルを作成する
swapon でスワップ領域を有効化、 swapoff で無効化できる
swapon -s か /proc/swaps でスワップ領域を確認できる
ext2ファイルシステムを作成するには mke2fs あるいは mkfs -t ext2
ext3なら mke2fs -j あるいは mkfs -t ext3
ext4なら mkfs -t ext4
XFSファイルシステムを作成するには mkfs.xfs あるいは mkfs -t sfs
CD/DVD-ROMイメージの作成は mkisofs
ファイルシステムの整合性チェックには fsck あるいは e2fsck あるいは xfs_check
S.M.A.R.T.はハードディスク自己診断機能で smartdデーモンが情報収集する
smartctl で　S.M.A.R.T.情報を表示
オートマウントの設定は /etc/auto.master とマップファイルで行う

■高度なストレージ管理
RAID0は冗長性が無いが高速
RAID1は冗長性があるがディスク容量は半減
RAID4やRAID5はパリティを使って冗長性を保つ
RAID4はパリティを専用ディスクに保存、RAID5はパリティ情報を分散
madadm でRAIDを構築・管理
/proc/mdstat でRAIDの状態を確認
物理ボリュームを作成するには pvcreate
ボリュームグループを作成するには vgcreate
論理ボリュームを作成するには lvcreate
スナップショットを利用するとアンマウントなしで lvcreate でバックアップができる
hdparm でIDEハードディスクのパラメータを設定
sdparm でSCSI/SATA/USBハードディスクのパラメータを設定
iSCSIストレージを利用するホストをイニシエータ、iSCSIストレージをターゲットと呼ぶiscsiadm はSCSI管理ユーティリティ
iSCSIストレージ内の論理ドライブ番号をLUNという

■ネットワーク
MACアドレスとIPアドレスの対応はARPキャッシュに保存され、arp で参照・設定できる
ネットワーク関連コマンドでは -n オプションで名前解決を抑制できる
tcpdump はNIC上のパケットをダンプ出力する
GUIのパケットキャプチャツールにはWiresharkがある
netstat はネットワークの情報を表示する
ルーティングテーブルは route で設定する
ip は ipconfig, arp, route といったコマンドと同等の操作ができる
nmap でポートスキャンやIPアドレススキャンができる
NIC間でパケット転送を行うには /proc/sys/net/ipv4/ip_forward の値が1である必要がある

■システムメンテナンス
tarボールは tar を利用して作成・展開する
configureスクリプトはシステム環境に応じたMakefileを生成する、多くのオプションの指定ができる
make はMakefileに記述された処理を行う、Makefileには各種ターゲットを設定できる、ターゲットにはinstall や clean などがある
バックアップには、フルバックアップ、差分バックアップ、増分バックアップなどの種類がある
バックアップなどに利用できるコマンドとして tar, cpio, dd, dump, restore, rsync などがある
mt でテープドライブを操作する
テープドライブを表すデバイスファイル /dev/st0 は巻き戻しあり、/dev/nst0 は巻き戻しなし
ネットワークバックアップツールには Amanda, Bacula, BackupPC などがある
ログイン直後に表示するメッセージは /etc/motd に記述する
ログイン時に表示するメッセージは /etc/issue に記述する
ネットワーク経由のログイン時に表示するメッセージは /etc/issue.net に記述する
バッチを適用するコマンドは patch で -R オプションでパッチの適用と取り消しを行う

■DNS
DNSサーバには、BIND, dnsmasq, djbdns, PowerDNSなどがある
DNSクライアントコマンドには、 dig, host, nslookup がある
BIND9は mdc で管理できる
/etc/named.confでは様々なオプションが指定できる
allow-query DNS問い合わせを受け付けるホスト
allow-recursion 再帰的な問い合わせを受け付けるホスト
allow-transfer ゾーン転送を許可するホスト
blackhole 問い合わせを受け付けないホスト
directory ゾーンファイルを格納するディレクトリ
forwarders 問合せの回送先DNSサーバ
forward forwardersの回送方法
max-cache-size 最大キャッシュサイズ
recursion 再帰的問合せを受け付けるかどうか
version バージョン表示
ソーンファイルのレコードは
SOA ゾーンの管理情報
NS ゾーンを管理するネームサーバ
MX メールサーバ
A ホスト名に対応するIPアドレス正引き
AAA ホスト名に対応するIPv6アドレス正引き
CNAME 別名に対応するホスト名
PTR IPアドレスに対応するホスト名逆引き
SOAレコードのメールは@を.に変更して指定する
ゾーンファイル内では@はゾーン名を表す
MXレコードではプリファレンス値が小さいものほど優先度が高くなる
NSレコードやMXレコードには別名を使わない
BIND9では dnssec-keygen でセキュリティ用のカギを作成できる
dnssec-signzone でゾーンに署名を行う

■Webサーバとプロキシサーバ
Apacheのメイン設定ファイルはhttpd.confだがディストリビューションによって異なる
DirectoryIndexディレクティブでインデックスページを定義する
ErrorDocumentディレクティブでエラーページを定義する
Aliasディレクティブでドキュメントルート外のコンテンツを参照できる
CustomLogディレクティブでログファイルを定義する、デフォルトのログファイルはaccess_logである
ErrorLogディレクティブでエラーログファイルを定義する、デフォルトのログファイルはerror_logである
UserDirディレクティブで公開するユーザのホームディレクトリを定義する
MaxClientsディレクティブで最大子プロセス数を指定する
apachectl でApacheを管理できる
基本認証を使ったアクセス制御でユーザとパスワード設定は htpasswd を使う
ダイジェスト認証を使ったアクセス制御でユーザとパスワードを設定するには htdigest を使う
.htaccessファイルでhttpd.confの設定を上書き、httpd.conf内のAllowOverrideディレクティブで上書きを許可する範囲を設定
AccessFileNameディレクティブで外部設定ファイルの名前を定義する
ApacheではIPベースのバーチャルホストと名前ベースのバーチャルホストを利用できる
SSLサーバ証明書はIPアドレスとドメイン名のペアに対して発行される
NginxはオープンソースのWebサーバ、リバースプロキシサーバである
Nginxの設定は nginx.confを中心とした /etc/nginxディレクトリ以下のファイルで行う
Squidの設定ファイルは squid.confであり、aclディレクティブと http_accessディレクティブでアクセス制御を設定する

■ファイル共有
Sambaユーザを作成するには smbpasswd, pdbedit を使う
パスワード変更には smbpasswd
ユーザ認識方法はsmb.conf のsecurityパラメータで指定
Sambaサーバがマスターブラウザになる優先度はOSレベルに基づく
OSレベルはsmb.confのoslevelパラメータで指定
testparm でsmb.confの構文をチェックできる
smbstatus でSambaに接続されているクライアントとオープンされているファイルを確認できる
nmblookup でNetBIOS名やマスターブラウザを照会できる
smbclient を使うとSambaクライアントとして共有リソースを利用できる
Microsoftネットワークの共有リソースをマウントするには smbmount
rpcinfo でRPCサービスの状況を確認できる
exportfs でエクスポート状況を表示したり/etc/exportsの変更を反映させたりできる
NFSサーバでエクスポートしているディレクトリを調べるには showmount を使う

■ネットワーククライアント管理
/etc/dhcpd.confで割り当てるIPアドレスの範囲を指定するには range 192.168.0.0 192.168.0.99; のように記述する
リース中のIPアドレス情報はdhcpd.leasesファイルに記録される
dhcrelayはDHCPリレーエージェントである
PAMの設定ファイルは/etc/pam.dディレクトリに配置されるが/etc/pam.confが使われることもある
PAM設定ファイルの書式は　モジュールタイプ コントロール モジュールのパス 引数
requiredとrequisiteコントロールの違いは認証に失敗したときrequiredは同じタイプのモジュールの実行が全て官僚した時点で認証を拒否するのに対し、requisiteはすぐに認証を拒否する
LDAPエントリはLDIF形式でテキストファイルに記述できる
エントリを一意に識別する名前をDN（識別名）という
個々のエントリはいずれかのオブジェクトクラスに属する
ldapadd でLDAPエントリを追加する
ldapsearch でLDAPエントリを検索する
ldapdelete でLDAPエントリを削除する
ldapmodify でLDAPエントリの内容を変更する
ldappasswd でLDAPエントリに設定されるパスワードを変更できる
OpenLDAPサーバの設定ファイルは slapd.conf
slapadd でLDAPデータベースをリストアできる
slapcat で全てのエントリの情報をLDIF形式で出力できる（オフラインバックアップ）
slapindex でLDAPデータベースのインデックスを再構築できる
SSSDは識別サービス・認証サービスとの通信を管理しキャッシュをするデーモンである

■メールサービス
SMTPサーバには Postfix, exim, sendmailなどがある
メールボックスには1ユーザ1ファイルに格納されるmbox形式と1メール1ファイルに格納されるMaildir形式がある
Postfixのメイン設定ファイルはmain.cfである
postconf で設定パラメータを表示できる
postqueue -p でメールキューを確認できる
postqueue -f でメールキュー内のメール配送を直ちに試みる
/etc/aliases にはメールのエイリアスを設定する。別名指定方法は次の通り
　user[,user..]　ユーザのメールに配信
　/path　ファイルに追加
　|command　コマンドの標準入力へ
　user@domain　メールアドレスへ転送
　:include:/path　外部ファイルを読み込む
/etc/aliasesの変更を反映させるには newaliases を実行する
procmail の設定ファイルは/etc/procmailrcと~/.procmailrc
/etc/procmailrcと~/.procmailrcのレシピの書式は次の通り
　:0 [フラグ] [:ロックファイル]
　* 条件式
　アクション
Dovecotの設定は/etc/dovecot.confで行う

■システムセキュリティ
iptables でパケットフィルタリングを設定する
proftpd.confは ProFTPD の設定ファイルである
vsftpd.confは vsftpd の設定ファイルである
pure-ftpd.confは Pure-FTPD の設定ファイルである
/etc/ftpusers にはFTPログインアクセスを許可しないユーザを記述する
信頼できるホストのホスト鍵は ~/.ssh/known_hostsに格納される
公開鍵認証で利用する鍵ペアは ssh-keygen で生成する
~/.ssh/authorized_keysファイルには接続するユーザの公開鍵を登録する
scp で安全なファイル転送ができる
ssh-agent と ssh-add でパスフレーズを記憶させることができる
Snort はネットワークベースのIDSツール
Tripwireはファイルの改ざんを検知するIDSツール
OpenVASは脆弱性のチェックを行うツール
Fail2banはログから判断して攻撃を遮断するツール
nmap はポートスキャンを行うツール
開いているポートは netstat, lsof, nmap, fuser などのコマンドで調査
OpenVPNにはルーティング接続とブリッジ接続がある
OpenVPNサーバにはCA証明書、サーバ証明書、サーバ秘密鍵、DHパラメータを配置する
OpenVPNクライアントにはCA証明書、クライアント証明書、クライアント秘密鍵を配置する
OpenVPNサーバはUDPポート1194番を使用する

=============
SELinuxは事後防衛的な手段だ。もしサーバに侵入されたとしても、被害を最小限に抑えるための仕組みとなっている。そのため侵入事態を防衛できるものではない
redhat系

この辺は抑えておきたい、昔は無かっただけだと思うが
　LVM（logical volume manager）
　シェル変数をexportして環境変数
　ルートログイン不可、警告文表示
　プロセスの優先順位ナイス値
　バックグラウンドジョブでログアウトしても実行
　スーパーサーバ、TCPwrapperでプロセス省略
　パケットフィルタリング、ルーティングテーブル(nat/forward)
　SSHポート転送(popやftpでも可)

ver5でもそれほど変化がないのでは、systemdの強化辺りか？gitやdockerをカバーしたように思ったが？

Posted by funa : 03:20 AM | Web | Comment (0) | Trackback (0)


April 23, 2022

Goo ana 4
Google Analytics 4 ガイド – アクセス解析ツール「Google Analytics 4」の実装・設定・活用のための情報サイト (ga4.guide)
GA4代替のアクセス解析ツール候補、あるいはユーザーのデータをどこに預けるべきか - makitani.com
トップページ - GA4 Quick.com (and-aaa.com)

Xゲーム千葉見に行ったが、時間の都合上すぐ引き上げた。なお練習走行をゲート隙間から見れたが、ババババとレブしてる爆音とともに、ヘルメットだけが左右にスー―っと移動しているのだけが見えた。ヘルメットだけが移動する様はシュールだなと思た。オワリ



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Bard へようこそ (google.com)
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ChatGPTで無料で学べる『英会話AI』の作り方（神田敏晶） - 個人 - Yahoo!ニュース
ChatGPTを使ってDDLからER図をすばやく作成する - Taste of Tech Topics (hatenablog.com)

【Google Bard】伝説が始まりそうなヤバい使い方10選 | 株式会社SaaSis

■GPT系API利用
ChatGPT APIを使ったLineBotの作り方、人格の与え方まで
ChatGPTを使って自分のはてなブログとチャットするツールを作った - $shibayu36->blog;

■ChatGPTのハルシネーション
ChatGPTはクエリに最も一致すると思われる単語の文字列を予測することで機能する
これはロジックを検討したり、 吐き出している事実の矛盾を考慮したりする理由がない
知らない、分かりませんとChatGPTは言わないことになる→幻覚を出してくる

避け方
　自由記述式より多肢選択式。できるだけ情報を与える
　ロールを割り当てると、より多くのガイダンスが与えられることになるので良い
　欲しいものと欲しくないものを伝える
　AI温度設定を高るとランダム性が高くなり創造的な幻覚的な返答の可能性が高まる

駄目なプロンプト「生産性について書いてください」
適切なプロンプト「中小企業にとっての生産性の重要性についてブログ記事を書いてください」
駄目なプロンプト「犬のハウス トレーニング方法について書いてください」 
適切なプロンプト「プロのドッグトレーナーとして、3か月の新しいコーギーを飼っているクライアントに、 子大のハウス トレーニングに必要な活動についてメールを書いてください」
駄目なプロンプト「落ち葉についての詩を書いてください」
適切なプロンプト「落ち葉について、エドガーアランポーのスタイルで詩を書いてください」
駄目なプロンプト「この記事を書約してください」
適切なプロンプト「この記事の要約を500語で書いてください」
適切なプロンプト「例)
入力: 2023-04-02 T16:10:00Z
3 日を追加し、次のタイムスタンプをMM/DD/YYYY HH:MM:SS形式に変換しますと下記になります。
出力:  04/05/2023 16:10:00
下記の入力に3 日を追加し、次のタイムスタンプをMM/DD/YYYY HH:MM:SS形式に変換して下さい。 
入力: 2023-03-01 T11:10:00Z」

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April 17, 2022

I drive or test driven
Test-first fundamentalism is like abstinence-only sex ed: An unrealistic, ineffective morality campaign for self-loathing and shaming.
TDD is dead. Long live testing. (DHH)

I need to hire new techniques to help me solve many of my problems during programming: The pain will fade. Farewell TDD, old friend.
RIP TDD from Kent Beck

そもそもテスト駆動開発の最後のところに、自分で考えてやれって書いてんなぁ、やらんでもええしって。そらそーやろ、自分で考えさせろや、やらんと分からんやろやらせろや

＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝
終了ーーーーとなりそうだが変な常識
両方でドリドリになる、まとめて行こう

Assertするだけ？、何か一部しかテストでけへんの？
　テストをコード化するのはいい
　テストファーストとテストドリブンとユニットテストは違うらしいで
　javascriptとかテストできんの？

ビジネスをソフトウェアでするだけ
　ソフトウェアを捏ねくりまわしたいのではない

他人が使うソフトウェアなら必要、自分も使うソフトウェアなら不要では
　自分でも使うくらい有用なものであるか
　品質をどこで担保するか、機能だけなのかUXなのか
　スーパープログラマには本質の部分にもっと時間を使って欲しい、死ぬ方が早い
　あんまり機能をリファクターする機会がないかも

＋＋＋＋＋＋＋＋＋＋
ソフトウェア開発
アプリケーションを超シンプルにするとリリース回数が多くなる（質とスピードを上げるにはリリース回数）
アプリの分散と並列も可、競争力はオリジナリティ、政治力か真理性か
原体験、初期衝動は、グラスルーツかグルーピーか

＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝

新しい（変化する）事は良いことみたいな感じでやってきたところもあるが、今時変化っつーたら怪しいわな。不要な変化を押し付けられたり、本当に変えるべきところを隠すために変化してたり。コンサバでええかもな

＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝

リーダブルコードの要点整理と活用法をまとめた - Qiita
これはいいな
「良いコード」を書くために意識している17のTips まとめ (zenn.dev)
これも
すべての新米フロントエンドエンジニアに読んでほしい50の資料 - Qiita
知らん事結構ある、keep them simpleだが知っておかんとな、下とか
オリジン間リソース共有 (CORS) - HTTP | MDN (mozilla.org)
JSON Web Token（JWT）の紹介とYahoo! JAPANにおけるJWTの活用 - Yahoo! JAPAN Tech Blog
Overview - Chrome Developers


Posted by funa : 09:54 AM | Web | Comment (0) | Trackback (0)


March 30, 2022

GCP runs off functions pubsub on scheduler
run：言語自由、リクエストタイム60分
functions：リクエスト9分、関数をデプロイ
  gke auto pilot mode：制限がなくなる

■RUN
httpリクエストでコンテナを呼び出す
Google Cloud Run を使うまで - Qiita

■ハンズオン(run)
クイックスタート: ビルドとデプロイ  |  Cloud Run のドキュメント  |  Google Cloud
クイックスタート: Cloud Run に Python サービスをデプロイする  |  Cloud Run のドキュメント  |  Google Cloud
基本はFlaskのhttp responseを返すコードである必要があるみたいだ
　Scheduler手動 > Pubsub > Eventarc > Cloud runのでキックで実行がいい
ローカルやterminalなどで作成しcmdでレジストリに入れるが、~/unco で下記作成
　Dockerfile
　.dockerignore
　main.py
コンテナイメージにパッケージ化しContainer Registry にアップロード
　gcloud auth application-default login
　gcloud run deploy (対話型でデプロイまでできるが、SAはデフォルトになる）
　gcloud builds submit --tag gcr.io/bangboo-run/unco (ビルドのみ、手動でコンソールでSAを指定しデプロイする)
コンソールでデプロイ（trigger/permission）-新ver更新のときTagを付けなおす？
　設定allow all traficとAllow unauthenticated invocations、権限allUsersにCloud Run Invokerではブラウザでも上手行く
　設定allow all traficとrequire auth(IAM)、権限allAuthenticatedUsersにCloud Run Invokerのとき
　　IAMが要るのでターミナルから
　　curl https://unco-zp2aehj5rq-an.a.run.app/ ではIAM要求の場合は駄目
　　curl -H "Authorization: Bearer $(gcloud auth print-identity-token)" https://unco-zp2aehj5rq-an.a.run.app/ で上手行く
　設定allow internal traffic onlyとrequire auth(IAM)、権限allAuthenticatedUsersにCloud Run Invokerのとき
　　ターミナルはinternal trafficでないから
　　curl -H "Authorization: Bearer $(gcloud auth print-identity-token)" https://unco-zp2aehj5rq-an.a.run.app/ でも駄目
インターナルでIAMを使うにはどうする？(同セグメントvpcからcurl bearer、vpc scかpubsubかEventarcだけ、terminalやschdulerは駄目）
　→IAMを使うならallow all traficでいいのでは、allusersにinvokerを付与しなければいいし
　→怖ければ同セグメントにVMを立ててそこからキック、あるいはScheduler手動 > Pubsub > Eventarc > Cloud runがいい
runのデフォルトのSAは別のrunでも同じSA実行として使い回されるので、別途作成したものを指定したい
　デプロイをコンソールで実行するとサービスアカウントを指定できる（runのPermissonでそのSAにinvokerを付ける）
ブラウザ+IAMをrunで使うにはIAP
　global ip、ドメイン、DNS、証明書、設定allow all traficとrequire auth(IAM)、権限各メールidにinvoker
LBはバックエンドにserverless network end groupを選べばいい

/// IAP
IAPを使う場合はトリガーをAllow unauthenticated invocationsにする
　現行だけだそうだが、IAPに全委任するために必要となっている
　つまりIAPはLBが必要なため、Allow internal taraffic and from cloud load balancingとのコンビでトリガー設定をする
権限はCloud runのallusersが付き個別のinvokerは不要となり、必要なものはIAP上で付与をする
　IAP上のWeb app userに Allautheticatedusersを入れると、識別できる誰でも入れてしまう
　アクセスを許可したいユーザのみ個別でweb app userをIAPで付与すること
IAP で保護されたリソースへのアクセスの管理  |  Identity-Aware Proxy  |  Google Cloud
↓
上は古いのか嘘で特定のユーザだけCloudRunを利用させてたいなら：
　(run)認証ユーザ＋(run)内部トラフィックとLB経由＋IAPのwebuserの設定が良い
　Cloud runでIAPを使用するIAP用隠れSAの権限：
　　プリンシパル: service-[PROJECT-NUMBER]@gcp-sa-iap.iam.gserviceaccount.com
　　ロール: Cloud Run invoker
AllUsersでなく、上記のIAP用隠れSAに権限を振ればよい

===
dockerfileに記載
FROM google/cloud-sdk:latest
　PythonモジュールでなくOS側にインストールする必要がありコンテナ化のDockerfileに記載できる
　/// BANGBOO BLOG /// - k8s にDocker記載がある

　python requirements.txtでは google-cloud-bigqueryはインスコできるがsdkは無理
　　main.pyに from google.cloud import bigquery
　　Dockerfileでイメージでgoogle-cloud-sdkが入ればPythonのsubprocessでgcloud cmdが打てる
　　Dockerのベースイメージを FROM google/cloud-sdk:latest にして
　　　RUN apt-get update && apt-get install -y \
　　　 python3-pip
　　　RUN pip install --no-chache-dir -r requirements.txt
　　Cloud API client library for pythonを使うにはrequirements.txtに
　　　google-api-python-client

Dockerfileの動作はCloud buildのhistoryで見れる
RUN which gcloud
RUN echo $PATH

OSの実行ユーザとコンテナ内のユーザを合わせないとファイル読み込み等ができない
　permission deniedになる
　Cloud runのそれぞれのユーザが誰なのか分からない（上記でわかるが）
　Dockerfileに RUN chmod -R 777 /app と入れてしまう

===
Cloud Run のトリガーを作成する  |  Eventarc  |  Google Cloud
runとscheduler/pubsubの連携は eventarc triggerの設定が良さそう
これはAudit logに既定のものが記載されると発火されるというもの
　設定したrunのサービスのトリガー項目に
　　google.cloud.scheduler.v1.CloudScheduler.Run.Jobを設定（スケジューラ手動実行ならこれでも連携する）
　　google.cloud.pubsub.topic.v1.messagePublishedを設定 (Pubsub経由のEventArcなら）
　色んなAPI有効が必要　クイックスタート: Pub/Sub メッセージを使用してイベントを受信する（Google Cloud CLI）  |  Eventarc
Schedulerとの連携に使う場合、手動実行でAudit logに記載され動くが、cron定期実行ならAudit logがなく動作しない事が分かった
　internal trafficなら Scheduler > Pubsub > Eventarc > Cloud run

■Scheduler
　get　で　https://run-service-name-.kuso.run.app
　0 7 * * 1 毎週月曜の6時
　Auth headerに add OIDC token
　runのサービスにinvokerを付けたSAを指定
　5回リトライ/最大リトライ0sで制限なし/バックオフ最小180s最大1h/期間倍5回
　　サービスアカウントにCloud service agentロールが必要

===
■Run jobs
runはジョブならFlask不要で簡易。だがEventarc-Schedule連携がまだGAでなくできないので単発手動実行用。

Procfile作成
web: python3 main.py

pipしたいものは requirements.txtに書く
　バージョンは　google-cloud-bigquery · PyPIで調べる
google-cloud-bigquery==3.3.2

main.py作成
コードを書く from google.cloud import bigquery

gcloud auth application-default login
　run job実行とコンテナのプロジェクトを合わすなら
　gcloud config set project bangboo-runs
　下記は通常不要なようだ
　gcloud auth configure-docker

Buildpackを使用してコンテナをビルド
　Cloud buildデフォルトサービスアカウントにGCSバケット権限必要 123456@cloudbuild.gserviceaccount.com
gcloud builds submit --pack image=gcr.io/bangboo-runs/run_data_to_bq
　bangboo-runsのコンテナレジストリにrun_data_to_bqができている

Cloud runでジョブを作成
gcloud beta run jobs create job-run-data-to-bq \
    --image gcr.io/bangboo-runs/run_data_to_bq \
    --task 1 \
    --set-env-vars SLEEP_MS=10000 \
    --set-env-vars FAIL_RATE=0.5 \
    --max-retries 0 \
    --region asia-northeast1
（gcloud beta run jobs create --helpで見るとenv-varのハンドルは何もないのでコードでエラースローする必要がありそう、そこでスリープとか使ってエラーを吐くと、リトライはしてくれそう。taskを複数にすると同時に何個も動く）

ローカルでテスト
docker run --rm -e FAIL_RATE=0.9 -e SLEEP_MS=1000 gcr.io/bangboo-runs/run_data_to_bq

Cloud runでジョブを実行
gcloud beta run jobs execute job-run-data-to-bq

============
from flask import Flask #モジュール読み込み
app = Flask(__name__) #Webアプリ作成
@app.route("/", methods=["GET","POST"]) #エンドポイント設定(ルーティング)
def index():
if __name__ == '__main__': #Webアプリ起動
  app.run(debug=True)

request.form.get('name', None) 第2引数にデフォルト値入れられるらしい

============
■functions
コンソールでコード書いてもデプロイエラーになると入力分が消える糞
　テキストで書いてコンソールにペーストしてやった
　開発環境はローカルにすべきだろうな
　【Python】Cloud Functions ローカル環境で開発 デプロイ | のい太ろぐ (noitalog.tokyo)
　Cloud Functionsのローカル開発環境にFunction Frameworkを使用する (rhythm-corp.com)
functionsもhttpで初めに実行される関数はFlaskのflask.Requestオブジェクトを受取る
　PubsubトリガーとかEventarcトリガーもあるようだ
　　pubsubトリガーならinetrnal traffic onlyでOKだが、httpsはall traffic必要
requirementsは必要？標準ライブラリならimport文を本体に書いていれば良い
　pprint.pprintでエラー、requirementsの場合PyPIで調べてバージョンも書こう
一時ファイルは/tmpというDIRであるがメモリーに保持される
テストでJSONを書く場合はキッチリ書く（文字はダブルクォート等）
{
"test" : "aaa"
}
functions invoker等のIAMはプロジェクトレベルではなく各functionsに対しての設定が必要そう
functionsのデプロイ時にinternal traffic や allow all trafic等の変更ができる
名前の変更や連携変更はfunctions再作成が必要で面倒

functions では gcloud cmdが打てない、SDKがないから
　クライアントライブラリでは？ > 非力そう、、cloud runならSDKでDockerしgcloud cmd打てる
　Cloud クライアント ライブラリ  |  Cloud APIs  |  Google Cloud

Functionsはデフォルトで環境変数を持っていてimport os > os.getenv()で取得できる
ENTRY_POINT 実行される関数、GCP_PROJECT 現在のGCPプロジェクトIDとか

topicという入れ物
　メッセージがpublish投入される（コンソールでも作れるのでinternal trafficのトリガーにできる）
　subscriptionでTopicのデータ取得状況を管理
　subscriptionからsubscribeでメッセージの取得
メッセージは重複する仕様
　Topicにメッセージを入れると勝手に紐づけられたアプリが動く
　　フィルターがあり条件を設定をできるがTopicを沢山作ればいいのでは
　サブスクのpullはメールボックスみたいな入るだけ
　　functionsのpubsubで作った指定のTopicにメッセージが入れば動く
　サブスクのpushも送信メールボックスみたいで送る
　　functionsのhttpで作ったエンドポイントに送られる
　pullは謎に上手く行かなくなる？pushの方が安定かも
　　でもトラフィックの種類でpullならinternal traffic OK
　　　pubsub pull -> functions：pull なら internal traficでもOK
　　　pubsub push -> functions：push は http なので internal traficダメ
　functionsのデプロイ時にinternal traffic や all等の変更もできる
例えばRunのTriggerでEventarcをPubsubで設定すれば指定のTopicに勝手にサブスクを作ってくれる

pubsubを使うときはrunとかfunctionsとかインスタンス1つの方がいい
　べき等性の構成がなければバッチが勝手にリトライされ同時処理が起こる等で面倒
pubsubのリトライ無しで、returnで何とかhttp200レスポンスを返す
　pythonだとmain()でエラーでもtry-exceptで投げてreturnを返すとhttp200になる
　ackを返す時間デフォ10sであり処理が長いと駄目、-600sと長くするといい

pubsubはbase64ででコードするのにimport base64
pubsubはjsonでデータを持っていてimport json

Posted by funa : 07:59 PM | Web | Comment (0) | Trackback (0)


February 26, 2022

GCP script
GitHub - GoogleCloudPlatform/professional-services: Common solutions and tools developed by Google Cloud's Professional Services team

■gcloud cmd プロジェクト一覧
gcloud projects list --filter="bangboo OR fucu" --format=json
gcloud projects list --filter="bangboo OR fku" --format=json | grep -oP '(?<="name": ")[^"]*'

■pythonでgcloud cmd, 同期処理の方法（run）と非同期処理の方法（Popen）
Pythonからシェルコマンドを実行！subprocessでサブプロセスを実行する方法まとめ | DevelopersIO (classmethod.jp)
--terminalでpython cmd.py　python3.7どう？
import json
import subprocess
from subprocess import PIPE
p = subprocess.Popen(cmd , shell=True, stdout=subprocess.PIPE)
out, err = p.communicate()
out = json.loads(out)

[Python2.7] subprocess の使い方まとめ - Qiita
　python2.7やとちょい違うみたい、pipenvでバージョン管理したい？
--terminalでpython cmd.py
import subprocess
from subprocess import call
cmd = 'gcloud projects list --filter=bangboo --format=json'
subprocess.call(cmd, shell=True)

--runでcurl、cmd結果をPIPEで受けたいが
import os
import subprocess
from subprocess import call
from flask import Flask
app = Flask(__name__)
#メソッド省略でGETのみ
@app.route("/", methods=["GET","POST"])
def hello_world():
    name = os.environ.get("NAME", "World")
    cmd = 'gcloud projects list --filter=bangboo --format=json'
    output = ' will die'
    subprocess.call(cmd, shell=True)
    name = "Hello {}!".format(name)
    output = name + output
    return output
if __name__ == "__main__":
    app.run(debug=True, host="0.0.0.0", port=int(os.environ.get("PORT", 8080)))

■pythonでbigquery
from google.cloud import bigquery
client = bigquery.Client()
QUERY = (
    'SELECT name FROM `bigquery-public-data.usa_names.usa_1910_2013` '
    'WHERE state = "TX" '
    'LIMIT 100')
query_job = client.query(QUERY)
rows = query_job.result()
for row in rows:
    print(row.name)

■BigQueryのトランザクション処理
Multi-statement transactions  |  BigQuery  |  Google Cloud
BigQueryはOLAPのため、同時クエリ発行等で、処理時間差や実行順番等で想定と違う場合が多くトランザクション処理は苦手だがコレを使うとよい、例えば、truncateしてinsertするとconcurrentエラーになる場合等
///transactionの注意
複数のSQLをセミコロンで区切った上で連結しBEGIN～END;を一括で発行する必要がある（SQL１行毎発行ではダメ）
BEGINを複数、BEGIN内でTRANSACTIONを複数だとクエリの順番が入れ替わることがあるので注意
　pythontry except else finally(tryはネストOK)とtime.sleepを入れ、挿入して服問い合わせを使い最新以外を削除する妥協策もある
　最新1行だけでなく複数行OKで最新を取得するような構成にして

sql_begin = "BEGIN BEGIN TRANSACTION;"
sql_history = f"INSERT INTO `{ds.tbl}` (record_date. a, b) values (CURRENT_TIMESTAMP(), 'a', 'b');"
sql_commit = "COMMIT TRANSACTION;"
sql_end = "END;"
sql = sql_begin + sql_history + sql_commit + sql_end

■GCPのシークレットマネージャに重要な値を置き、それを取る
from google.cloud import secretmanager
client = secretmanager.SecretManagerServiceClient()
res = client.access_secret_version(resource_id)
value = res.payload.data.decode("utf-8")
GCPのSecret Managerで値を取得しようとしてハマった - Qiita

■GCE（Docker使う版）へSSH後に何をするか
sudo apt-get update

Dockerインスコ

docker --version
who　誰がログインしているか
sudo gpasswd -a [ユーザ名] docker　dockerグループへ追加？

■コードをコンテナ化
いったん /home/app_name に置いて
上手く行けば /usr/local/bin/app_name　に移動すればいいのでは？
sudo nano　等でファイルを作る

Dockerfileの作成
RUN adduser -D myuser && chown -R myuser /myapp
　（-Dはデフォルト設定で追加している、-Rは指定dir以下を再帰的に所有権変更）
USER myuser
　（以降のRUNやENTRYPOINT等のINSTRUCTIONを実行するユーザを指定）

Dockerfileをキック、あるいはdocker composeをキック
sudo docker build -t img_unco .　でカレントのDockerfileをビルド

docker images　リスト
docker tag [イメージID] img_unco:latest　名前がつかない場合
docker rmi [イメージID] 　削除
docker ps -a　コンテナ一覧
docker rm [コンテナID]　削除

ビルド後にdocker runが必要
docker container run -d --name cnt_unco -v ${pwd}:/app img_unco:latest
↓これが便利
docker container run -rm --name cnt_unco -v ${pwd}:/app img_unco:latest

オプション
-v ${pwd}:/app　はOSローカル環境とコンテナ内のディレクトリを同期
-p 80:8000　はポート
-d　はバックグラウンド実行（デタッチ）
-rm　はrun後にコンテナを自動削除（イメージは残る）

docker compose exec コンテナ名 bash　でコンテナに入れる

docker container ls　コンテナのステータス確認
GCEはデフォルトサービスアカウントで動作するがgcloudコマンドはgcloud auth loginが必要等々のサービスアカウントのOauth問題等がある（DockerfileのUSERやRUNでgcloud auth default login等で調整する？）

■GCEセットアップ（Docker使わない版）
curl https://sdk.cloud.google.com | bash
gcloud init
直にOSにSDKをインスコしてもdefault service accoutだとVMスコープの問題が出る
　自身のID/SAで権限を付けGCEにログインしgcloud initし操作する
sudo apt update
sudo apt install python3-pip
sudo apt-get install python3
sudo apt install jq
pip3 install --upgrade pip　バージョン問題がPythonであるがこれをすると改善する場合あり
pip3 install --upgrade google-api-python-client
pip3 install --upgrade google-cloud-logging
pip3 install google-cloud　要る？
pip3 install google.cloud.bigquery　要る？
pip3 install google.cloud.logging　要る？
　pipでうまくいかない場合 python3 -m pip install google.clud.bigquery　と必要ならPythonを通して入れるべき所に入れる
Pythonコードで from google.cloud import logging 等を記載
　import logging　も必要（python標準のロギングでlogging.warning()でGCP loggingに書くため）

pipはpythonモジュール用、サブプロセスのOSでコマンドを打つならaptでインスコ
ちなみにrequirements.txtはpip、pip install -r requirements.txt
なお現設定を書き出すには pip freeze > requirements.txt
 pip3 install jq　をしていたが不要で　sudo apt install jq でやり直した
　pip3 list
  pip3 uninstall jq

gcloud auth application-default login --scopes="https://www.googleapis.com/auth/cloud-platform","https://www.googleapis.com/auth/bigquery","https://www.googleapis.com/auth/drive"
　コマンド打つならgcloud auth loginでログインする（Oauthスコープエラーになるのでスコープも付ける）
python3 main.py　で実行

Posted by funa : 02:52 AM | Web | Comment (0) | Trackback (0)


December 25, 2021

リンク踏合組合
シンプルで軽量！ 新しいCSSリセット「The New CSS Reset」を作成したElad Shechterにインタビュー | コリス (coliss.com)
【2021年版】おすすめのリセットCSSまとめ！基本と使い方の解説も | Web Design Trends (webdesign-trends.net)
【2021年版】リセットCSSのガイドライン｜基礎から使い方を徹底解説 - WEBCAMP MEDIA (web-camp.io)

新しい日本語フォントがたくさんリリースされてる！ 2021年、日本語の新作フリーフォントのまとめ | コリス (coliss.com)
2022年用、日本語のフリーフォント573種類のまとめ -商用サイトだけでなく紙や同人誌などの利用も明記 | コリス (coliss.com)


BigQueryにおけるポリシータグを用いた秘密情報管理とデータ連携の仕組み - ZOZO TECH BLOG
【新機能】Google Cloud 純正の構成図ツール Architecture Diagramming Tool が発表されました | DevelopersIO (classmethod.jp)
[B! 技術] とりあえずWebサービス作る時の私の技術選定ポイント (hatena.ne.jp)


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LiveとPushを使用した音楽制作 | Ableton
ABLETON LIVE 特集｜サウンドハウス (soundhouse.co.jp)
製品情報：APC40：AKAI professsional (akai-pro.jp)

音楽制作に弾みをつけてくれる無料オンラインツール１０選 | LANDR Blog
signal - Online MIDI Editor

最近こういう奴多いよな、なんか命令とか受けとんのか、カミカゼけ

Posted by funa : 05:46 PM | Web | Comment (0) | Trackback (0)


June 9, 2021

k8s
全て想像ですが
読み方はケーツと読みます、半端ねーてす、あるいは半端ネース

ケツが扱う最小単位がPodで1つの機能を持つ（Podは1つ以上のコンテナを含む）
ReplicaSetは複数のPodを組み合わせてアプリを実現する（Podの数の管理機能）
DeploymentはReplicaSetを管理、アップデートの際は新規ReplicaSetを作成してバージョン更新を行う（Podのデプロイ管理機能）
ServiceはDeploymentに対してIPアドレスやLBを設定してサービス提供する（Podへのアクセス管理機能）
クラスターはServiceが複数動く環境、1つのMasterと複数のNodeから構成され
　Nodeはコンテナを動かす為のサーバ、MasterはNodeを管理しスケジューリングやオートスケールを行う

流れ
　Dockerfile(設定)とアプリをdocker build/pushし
　DockerレジストリにDockerイメージを作成
　GKEにデプロイ(deploymentファイル.yml/serviceファイル.ymlをkubectrl create/apply：manifest)
　　レプリケーションコントローラ:Pod数、オートスケールをdeployment fileで設定
　　サービス定義：ノードのproxyデーモンが複数Podに負荷分散
　　　ノードがクラスタ内のPod同士に振分けるクラスタIP
　LBが振分ける外部IPを設定
K8s
　クラスタリング（複数サーバを束ねる）
　　コールドスタンバイ、ホットスタンバイ（フェイルオーバ）
　　　オーケストレーション…NW、Storage、スケジュール、IP、ルーティング、負荷分散、監視、デプロイ（ローリングアップデート）
　構成
　　マスターサーバ（コントロールプレーン）←kubectrl
　　　etcd（DB:kvs形式のconfig=マニフェスト、デプロイメントとサービス等を記述）
　　レジストリサーバ（コンテナレジストリ：GCSに保存）
　　↓
　　ワーカーノード＞Pod＞コンテナ(webサーバ)、コンテナ(ログ収集)、仮想NIC
　　ワーカーノード、ワーカーノード…
GKE
　コンソールで設定＋kubectrl
　　コンソール：GCE、ストレージ、タスクキュー、BQ、cloudSQL、cloudDataStore、cloudソースレポジトリ、StackDriverLogging、StackDriverMonitoring、StackDriverTrace、CloudPlatform、BigTable、Pub/Sub、サービスコントロール、サービス管理

■流れ
　GKEでクラスタを作成
　Kubectrlをインスコ
　KubectlでPodを立ち上げ＞Deploymentができる、複数Podの起動も
　Kubectlでサービス公開設定
【GCP入門編・第7回】Google Container Engine (GKE) での Docker イメージの立ち上げ方 | 株式会社トップゲート (topgate.co.jp)

　サービスアカウント作成
　ネームスペース、kubeサービスアカウント作成
　サービスアカウントとKubeサービスアカウント紐づけ(gcloudとbubectlの両方)
　Yamlで機能を宣言しKubectlでデプロイ

Pod(論理ホスト/インスタンスみたいな)
　一意のIPが自動的に割り当てられる
　Pod内のコンテナはlocalhostで互いに通信、コンテナ間で共有するストレージ
　Podを直接作成は非推奨
　CPU/メモリの最小と最大を設定

Workload identityでServiceAccountとケツのサービスアカウントを紐づけ認証
k8sのsecretはPw/Oauthトークン/SSH key等を含むオブジェクト(base64エンコード生)
　使う方法3種類：コンテナにマウント、コンテナの環境変数、Pod生成時にケツがpull
　　どこに置くか、どう暗号化するか、gitに置かない等の考慮が必要

＝＝＝＝＝＝＝＝＝
時間の掛かっていた処理をクラスタ構成で並列処理させて早く終わらすとか
ケツのツールを入れるとか、例えばArgoワークフローでデプロイ/デリバリー/バッチスケジューラを動かす
　DAG：有向非巡回グラフのやつ
＝＝＝＝＝＝＝＝＝
helmを入れる(kubectrlを使うローカルに)とチャート記述でデプロイができる
　テンプレートがありマニュフェスト記述からkubectrlあたりのデプロイを省力化できる
＝＝＝＝＝＝＝＝＝
masterとworkerで構成され冗長化を考慮すると最低master3台、worker2台～のサーバ要るのでマージドが楽
コンテナにはストレージを置かず外部に持たせた方が良いかも（ステートレスでファイルを保持しない）
DBはK8s上でなくマネージドサービスを使いたい
＝＝＝＝＝＝＝＝＝
VMからOSを抜いてアプリを入れたものがコンテナ、ドッカ―がOS以下を手配
Dockerがコンテナを管理、k8sがそのDockerをオーケストレーション
複数台でまとめたクラスターで故障があっても切り替え可用性を保つ
　そのクラスターをnamespaceで分割し複数チームで利用することも可
稼働中にサーバ追加のスケールをしたりロールバックできる
podにIPを割り振ったり、DNS名を振ったり、負荷分散したり
自動デプロイでコンテナイメージをサーバ群へ展開する
Dockerのホスト管理、コンテナのスケジューリング、ローリングアップデート、死活監視、ログ管理等々
Externalname>LoadBalancer>NodePort>ClusterIP
マネージド以外ならk8s用にユーザ管理も必要
Dockerはアプリイメージという感じ、それらを束ね管理するのがケーツ
Kubernetesとは？仕組みと構造をわかりやすく解説 - カゴヤのサーバー研究室 (kagoya.jp)
Kubernetesとは何かを図でわかりやすく解説！Pod、Na…｜Udemy メディア (benesse.co.jp)
ケツは3か月ごとにアップデートされ知識もアップデート必要だし、バージョンによって機能が変わり古いコードが動かないこともあり大変らしい

＝＝＝＝＝＝＝＝＝
↓実際のアプリがないとイメージ沸かん
クイックスタート: 言語に固有のアプリのデプロイ  |  Kubernetes Engine ドキュメント  |  Google Cloud
コンテナ化されたウェブ アプリケーションのデプロイ  |  Kubernetes Engine  |  Google Cloud
Cloud buildを使用してアプリをコンテナイメージにパッケージ化
GKEでクラスタを作成、コンテナイメージをクラスタにデプロイ
↓手始め？
GKEでnginxを外部アクセス可能にするまで - Qiita
Kubernetesでのコンポーネント間の通信をまとめる - Qiita
GCP におけるコンテナ入門 ~Kubernetes の何がすごい！？ | クラウドエース株式会社 (cloud-ace.jp)

GKE

これはいいかも
Objectsについて知る - オーケストレーションツール (y-ohgi.com)

k8s用の認証情報を取得
$ gcloud container clusters get-credentials <standard-cluster-1> --zone asia-northeast1-a
k8sオブジェクトを表示
$ kubectl get all
nginx dockerイメージを起動
$ kubectl run <handson> --image=nginx --port 80
LBを作成しトラフィックを流す設定
$ kubectl expose deploy <handson> --port=80 --target-port=80 --type=LoadBalancerサービスを表示（LBを見る）
$ kubectl get service
レプリカセットを表示
$ kubectl get replicaset
ポッドを表示
$ kubectl get pod
ポッドを削除
$ kubectl delete pod <handson-86f796b8b7-m68sr>
nginxコンテナ3台を立てる
$ kubectl run <handson-2> --image=nginx:1.14 --replicas=3
ポッドの詳細情報を表示
$ kubectl describe pod <handson-2-85dfb7fd88-wr58c>
デプロイメントを表示
$ kubectl get deployment
dockerイメージのバージョン変更
$ kubectl set image deployment <handson-3> <handson-3>=nginx:1.15
デプロイメントのレプリカセットの履歴を表示
$ kubectl rollout history deployment <handson-3>
$ kubectl rollout history deployment <handson-3> --revision=1
デプロイメントのロールバック（nginx:1.14に戻す）
$ kubectl rollout undo deployment <handson-3>
デプロイメントを削除
$ kubectl delete deploy/<handson-2>
サービスを削除
$ kubectl delete service <handson>

マニフェストを作成
vi manifest.yaml
apiVersion: apps/v1
kind: Deployment
metadata:
  creationTimestamp: null
  labels:
    run: handson-4
  name: handson-4
spec:
  selector:
    matchLabels:
      run: handson-4
  template:
    metadata:
      labels:
        run: handson-4
    spec:
      containers:
      - image: nginx
        name: handson-4
        ports:
        - containerPort: 80
---
apiVersion: v1
kind: Service
metadata:
  labels:
    run: handson-4
  name: handson-4
spec:
  ports:
  - port: 80
    targetPort: 80
  selector:
    run: handson-4
  type: LoadBalancer
マニフェストを適応（nginxとLBが作成される）
$ kubectl apply -f manifest.yaml
マニフェストで定義したオブジェクトを削除
$ kubectl delete -f manifest.yaml

Dockerfileの作成
$ vi Dockerfile
FROM google/cloud-sdk:latest
COPY . /app
RUN make app
CMD python /app/app.py
Dockerビルド
$ docker build -t myapp .
ビルドしたコンテナを起動
$ docker run -p 3000:3000 myapp
http://localhost:3000 へアクセスして確認
コンテナにタグ付け
$ docker tag myapp asia.gcr.io/${prjid}/myapp
GCRの認証
$ gcloud auth configure-docker
リポジトリへPush
$ docker push asia.gcr.io/${prjid}/myapp
デプロイ
$ kubectl run myapp --image=asia.gcr.io/${prjid}/myapp
$ kubectl expose deploy myapp --port=80 --target-port=3000 --type=LoadBalancer
ポッドを増やす
$ kubectl scale deployment myapp --replicas=3
確認
$ kubectl get all -l run=myapp

クラスタを削除
$ gcloud beta container clusters delete standard-cluster-1 --zone "asia-northeast1-a" 
Dockerイメージの削除
$ gcloud container images list --repository asia.gcr.io/${prjid}
Dockerイメージの削除
$ gcloud container images delete asia.gcr.io/${prjid}/<myapp>

Posted by funa : 12:01 AM | Web | Comment (0) | Trackback (0)


May 22, 2021

GCP ログ・アセット調査 Logging/Bigquery information schema/Asset inventory
■Cloud Loggingで調べる
ログ エクスプローラを使用したサンプルクエリ  |  Cloud Logging  |  Google Cloud
Logging のクエリ言語  |  Google Cloud
とりあえず何かを出して、クリックして不要な要素をHideしていくといい

/// 誰が権限を変更したか
protoPayload.request.policy.bindings.role="organizations/123456/roles/unco"
protoPayload.methodName="SetlamPolicy"
--操作者
--protoPayload.authenticationInfo.principalEmail="kuso@dayo.com"

/// GCEのPyhon等のロギングを見る
resource.labels.instance_id="12234567898"
severity=WARNING

/// IAPのアクセスログ
監査ログからidentity-で探しログを有効化する（似たような名前があるので注意）
下記でLog exploreで検索するが、大体のアクセス時刻からリソースを類推して右クリックで絞る
logName="project/prjxxxxxx/logs/cloudaudit.googleapis.com%2Fdata_access"
resource.type="gce_backend_service"

/// BQの利用先
protoPayload.resourceName="projects/prjxxxxxxxx/datasets/dsxxxxxxxxx/tables/tblxxxxx

/// Scheduled queryの利用状況
resource.type="bigquery_dts_config"

/// コネクティッドシートでBQアクセスするスプシを調べるLoggingのクエリ
connected_sheets
bigquery.Jobs.create
bigquery.googleapis.com
docId
--データセット名
dataset ni_access_sarerudayo
--除外するにはマイナスを頭に付ける
-protoPayload.authenticationInfo.principal Email="washi@jyaroga.com"

■組織のログを一つのプロジェクトにまとめておく
組織のLog routerで全Syncを設定しておく

■BQインフォメーションスキーマ information schemaで調べる
BigQuery INFORMATION_SCHEMA の概要  |  Google Cloud

//// DOL:
SELECT * FROM prj.ds.INFORMATION SCHEMA.TABLES

/// 組織のジョブ:
SELECT DISTINCT 
creation_time,
information_schema.project_id,
user_email,
job_id,
cache_hit,
FROM
`region-us`.INFORMATION SCHEMA.JOBS BY ORGANIZATION AS Information schema,
UNNEST (referenced_tables) AS referenced_table
WHERE
--データコネクタからジョブ実行だと sheets_dataconnector が Prefix
job_id like "%sheets_%"
--参照先+
AND referenced table.project_id = "pri_xxx"
AND referenced table.dataset_Id = "ds_xxx"
AND referenced table.table_id LIKE "tbl_xxx%"
AND DATE (creation_time) BETWEEN "2022-06-01" AND "2023-01-30"
AND error_result IS NULL

/// プロジェクトのジョブ:
SELECT * FROM `pri_xxx.region-us.INFORMATION SCHEMA.JOBS`
,UNNEST (referenced_tables) AS referenced table
WHERE creation_time BETWEEN TIMESTAMP_SUB (CURRENT_TIMESTAMP(). INTERVAL 1 DAY)
AND referenced_table.dataset_id = 'ds_xxx'
--データコネクタからジョブを実行している場合 prefixにsheets_dataconnector、他にはscheduled_query等
AND job_id like "%sheets_%"

/// ラベル:
SELECT * FROM pri xxx.region-us. INFORMATION SCHEMA.JOBS
,UNNEST (referenced_tables) AS referenced_table
,UNNEST (labels) AS label
WHERE creation_time BETWEEN TIMESTAMP_SUB (CURRENT_TIMESTAMP(), INTERVAL 1 DAY) AND CURRENT_TIMESTAMP()
AND referenced_table.dataset_id = 'ds xxx
--データコネクタからジョブを実行している場合 labels connected_sheetsが含まれる
AND label.value = 'connected_sheets'

/// ジョブBYユーザ
SELECT * FROM `pri_xxx-region-us.INFORMATION SCHEMA.JOBS_BY_USER`
,UNNEST (referenced_tables) AS referenced_table
,UNNEST (labels) AS label
WHERE creation_time BETWEEN TIMESTAMP_SUB (CURRENT_TIMESTAMP(). INTERVAL 1 DAY) AND CURRENT_TIMESTAMP()
AND referenced_table.dataset_id = 'ds_xxx'
AND label.value = 'connected_sheets'

■Asset inventoryでアセット情報を調べる
コンソールでもGUIでAsset inventoryが見れるがコマンドでも情報取得できる
gcloud asset  |  Google Cloud CLI Documentation
リソースの検索のサンプル  |  Cloud Asset Inventory のドキュメント  |  Google Cloud
サポートされているアセットタイプ  |  Cloud Asset Inventory のドキュメント  |  Google Cloud
例えばGKE使用しているアセット情報（GKE cluster）
gcloud asset search-all-resources \
--scope=organizations/組織の数字ID \
--asset-types=container.googleapis.com/Cluster

Posted by funa : 12:00 AM | Web | Comment (0) | Trackback (0)


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