ちょっと前に 4,000 円の怪しいデジタル顕微鏡 を買ったのだけれど、思っていたより遊べてしまい、おもしろかったです。という話です。
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x64 な Windows で ARM アーキテクチャのコンテナイメージをビルドする
Docker は マルチ CPU アーキテクチャ をサポートしているので、docker image pull すると、イメージ側が対応していれば、同じイメージの同じタグを指定しても、環境(OS や CPU アーキテクチャ)に応じて適切なイメージが勝手に取得されます。
で、今回、マルチ CPU アーキテクチャに対応したイメージを、実際に x64 な Windows 環境だけで意外とサクッとビルドできたので、そのお話。
Raspberry Pi 4 と Raspberry Pi Imager
今まで Raspberry Pi 3 Model B+ を使っていましたが、ようやく Raspberry Pi 4 Model B (4 GB RAM) を買いました。
電源が USB Type-C コネクタだったり、HDMI 出力が Type-D(HDMI Micro)だったり、ちまちまと 3 系と違うんですね。ケーブルの使いまわしができない……。
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全自動在宅勤務めっちゃはかどり機
昨今の情勢を受けて、家庭内の在宅勤務者の割合が 100 % になったので、在宅勤務中の QoL 的なのを上げようとしています。
で、前から購入を計画していたデロンギの全自動コーヒーメーカを買いました。
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冬休みの自由研究: EdgeX Foundry (7) Kubernetes 上で Fuji リリースを動かす
EdgeX Foundry 関連エントリ
- 冬休みの自由研究: EdgeX Foundry (1) 概要
- 冬休みの自由研究: EdgeX Foundry (2) 導入とデータの確認
- 冬休みの自由研究: EdgeX Foundry (3) エクスポートサービスによるエクスポート
- 冬休みの自由研究: EdgeX Foundry (4) MQTT デバイスサービスの追加
- 冬休みの自由研究: EdgeX Foundry (5) ルールエンジンによる自動制御
- 冬休みの自由研究: EdgeX Foundry (6) アプリケーションサービスによるエクスポート
- 冬休みの自由研究: EdgeX Foundry (7) Kubernetes 上で Fuji リリースを動かす
- EdgeX Foundry ハンズオンラボガイド公開
- EdgeX Foundry: Geneva から Hanoi へ
EdgeX Foundry と Kubernetes
これまでの EdgeX Foundry 関連エントリでは、一貫してその動作を Docker Compose に任せていました。公式でも Docker Compose や Snaps を利用して動作させる手順が紹介されています。
が、最近よく Kubernetes(や OpenShift)を触っていることもあり、コンテナなら Kubernetes でも動かせるよね! という気持ちになったので、やってみました。
なお、現段階では、Kubernetes 上で動作させるためのマニフェストファイルは、公式には用意されていません。また、そもそも EdgeX Foundry は HA 構成を明確にはサポートしておらず、実装上も考慮されていないようです。つまり、仮に Kubernetes で動作させられたとしても、レプリカを増やしてロードバランスするような状態での正常な動作は何の保証もないことになります。
というわけで、現状ではあくまで実験程度に捉えておくのがよいと思います。
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Logicool MX Anywhere 2S(MX1600s)購入
マウスを買ったので写真を撮りました。というエントリです。
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Cluster API で vSphere 上の Kubernetes クラスタを管理する
きっかけ
実験したいことが出てきてしまい、自宅で Kubernetes を触りたくなりました。
これまで Kubernetes を触る場合は Google Kubernetes Engine(GKE)ばかりを使っていたのですが、 今回実験したいのは IoT の世界でいうエッジ側の話なので、できればオンプレミス相当の Kuberentes クラスタが欲しいところです。
そんなわけで、これ幸いと自宅の vSphere 環境で Cluster API を叩いてゲストクラスタを作ることにしました。Cluster API は、2019 年に VMware から発表された VMware Tanzu や Project Pacific の実装でも使われているそうで、そういう意味でも興味のあるところです。
VMware Tanzu や Project Pacific は、エントリの本筋ではないので細かくは書きませんが、めっちゃ雑に書くと、vSphere と Kubernetes がイケてる感じにくっついたヤツです。
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おうち IoT 用の LINE ボットをもう少し賢くする
これまでの LINE ボットの課題
2018 年に、家のエアコンを操作してくれる LINE ボットを作って以来、すでに一年半くらい運用しています。概要は 当時のエントリでも紹介しています が、LINE での会話を元に自宅のエアコンを操作してくれるものです。
これ、作った当初に想定していた以上にたいへん便利で、外出先で家族と『そろそろロボくんにお願いしておこう』などの会話が発生する程度には実際に活用されていました。この手の『作ってみた』系は、長期的な運用が定着する前に使わなくなることが多い印象もあり、これは小規模ではあるもののうまくいった例と言えるかと思います。
一方で、作りが甘い部分もあって、
- Lambda の Node.js のランタイムで EoL が迫っていた
- そもそも Node.js のランタイム側の更新に追従していくことに将来的にけっこう体力を使いそうな印象がある
- 当時 Node.js を選んだ理由は『とりあえずいちど触ってみたかった』からというだけで、すでにその目的は達成できた
- ひとつの Lambda に全機能を詰め込んでいて、どう考えてもイケてないアーキテクチャだ
- 機能が足りない
- エアコンのオンオフと温度の変更はできたが、冷房と暖房の切り替え機能を実装していない
など、長期的な運用に耐えられるよう全体を作り直したいモチベーションも強くなってきていました。
そんな中、あるイベントに参加して、『Raspberry Pi とセンサとクラウドサービスを使って何でもいいから個人で何かを作る』という活動をすることになり、タイミングもよかったので、この LINE ボットの作り直しを進めることにしました。
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