会津ラボ

Category: テクノロジー

Minecraft(統合版)を自宅サーバーで遊んでみた！Ubuntuによる構築に挑戦

初めまして、新人の薄です。初めてブログの更新で不慣れな箇所もあるとは思いますが、よろしくお願いします！みんな大好き、Minecraft Minecraft 一度プレイしたら、時間が溶けることで有名な「Minecraft」。「テトリス」の販売数を超え世界一売れたゲームになったとか。動画サイトのゲーム実況では、必ずといっていいほどにMinecraftの文字をみます。 Minecraftは一人でも楽しいですが、友人や家族と一緒にやるとさらに楽しくなります。しかし、マルチプレイを行うにはいくつかの条件があります。この記事ではマルチプレイをお金をかけずに楽しむことを目的にサーバーの構築について紹介していきます。マルチプレイマルチプレイを複数人の仲間のみが入れるワールドで行うのは、少々面倒です。マルチプレイを行うには以下の方法があります。専用機によるMincraftサーバーの構築・公開　専用機を自前で運用することは難しいですから、公式・非公式の有料レンタルサーバーの利用が一般的です。ゲームをしながら同じパソコンでMinecraftサーバーを構築・公開　パソコンの性能とインターネット回線に余裕があり、遊ぶ際にゲームを起動する必要があります。セーブデータを持っている人がプレイしていない時間は、続きを遊べません。Minecraftサーバーの構築はゲームが自動でやってくれます。 Minecraftサーバーがほしいなぁ… 私の場合は友人から「セーブデータを持っている人が遊んでいない時間でも、みんなでMinecraftを遊べるようにしてほしい」との要望をもらいました。この要望からMinecraftサーバーに求める条件は以下のようになりました。いつでもゲームに参加できることマルチプレイ可能(2～5人) 仲間だけでゲーム各ゲーム機、スマホ、タブレット、PCから利用可能なMinecraft Bedrock Edition(統合版) お金はないこれらの条件を元に検討してみます。有料レンタルサーバーだと維持費が高い誰かがプレイ時にサーバーを立てる方法では、いつでもゲームに参加できない無料サーバーは他人がいる以上の理由から、専用機を用意しMincraftサーバーを自分で構築することにしました。 ConoHa VPS 専用機を自前で運用することは難しいので、「多少維持費がかかってもMinecraftサーバーを簡単に用意したい」という方はレンタルサーバーがおススメです。700円分の無料クーポンが貰えるので2GBメモリのプランなら約8日強は無料で使えます。マイクラのマルチサーバー構築を諦めたひとは必見サーバーにConoHa VPSを選んで分かったことマイクラのマルチサーバー構築を諦めたひとは必見サーバーにConoHa VPSを選んで分かったことサーバー？サーバーといってもWindows10とそこそこの性能のデスクトップPCで十分です。というわけで、家に余ってるPCがないか探したところ…転がってました！項目性能 CPU Intel core 2 duo メインメモリ 3GB OS Windows7 失礼いたしました。”そこそこの性能のデスクトップPC”が家にありませんでした。これは”10年前のデスクトップPC”です。お詫びして訂正いたします。みなさんご存じだとは思いますが、Windows7はサポートを打ち切られておりネットに接続するのは危険です。また、Windows10無料アップグレード期間にこのデスクトップPCは放置されていました。つまり、Windows10にお金を出してアップグレードを行う必要があります。しかし、Windows10を買うお金はありません…。そもそも、まともに動かない可能性の方が高いです。メモリ３GBですし。よってこのデスクトップPCを使いつつ、OSを入れ替えることにしました。なお、マインクラフトマルチサーバーの必要スペックについて詳しくは、下記の記事をごらんください。 Minecraftサーバーを低コストハードウェアで検証 (デスクトップPC/Pine64/Android) サーバーOSとサーバーソフトウェアサーバーの構築に必要なOSとソフトウェアです。すべて無料で配布されているため、お金がかかることはありません。サーバーOS Ubuntu Ubuntu DebianベースのLinuxディストリビューションで誰でも無料で使えるOSです。 Ubuntu…

June 22, 2020
DockerでKaggle環境を構築して機械学習に入門してみる

案件で機械学習の知識が必要になりましたのでDockerで環境を構築し、試してみようと思います。以下の手順で進めます。 Dockerでの環境構築 Kaggleから訓練データ、テストデータをダウンロードデータの整形予測結果の出力私は機械学習についての知識が皆無ですので間違っている箇所もあるかもしれません。。。環境構築環境はDockerで構築します。 Kaggle公式のDockerImageがあるらしいのでそちらを利用します。 docker-compose.yml kaggle/pythonでなくpythonのみのイメージでも良いのですがkaggle/pythonであればpandasなどのライブラリもインストール済みなのでオススメです。これで環境構築は完了です。 Kaggle Kaggleは機械学習、データサイエンスのコミュニティサイトです。機械学習のための「訓練データ」と予測を分析する「テストデータ」をダウンロードすることができ、それを元に機械学習で結果を導き、Kaggleに提出するとScoreが表示されます。今回は機械学習初心者向けである「タイタニック号の生存者予測」を試してみようと思います。まず以下のページから訓練データである「train.csv」とテストデータである「test.csv」をダウンロードします。 https://www.kaggle.com/c/titanic/data# それぞれ中身を確認してみます。乗客ID, 生存可否, Passenger’s class, 名前, 性別, 年齢, 乗船した兄弟/配偶者の数, 乗船した親/子の数, チケット番号, 運賃, 船室番号, 乗船港となっています。 Passenger’s classは1, 2, 3の数値データで1がファーストクラスとなる船室クラスの数値のようです。Embarkedは乗客が乗船した港で、C, Q, Sの３種類、それぞれCherbourg, Queenstown, Southamptonとなります。 test.csvを確認してみるとSurvivedのデータがありません。train.csvのデータで機械学習モデルを作成し、test.csvの乗客の生存可否(Survived)を求める。という課題のようです。データの整形欠損しているデータもあり、そのままでは使用できないので平均値などで埋めます。そもそもどのくらい欠損しているのか見てみましょう。 Age, Cabinが多く欠損していますがそれ以外のデータは問題なさそうです。欠損値を埋める Age(年齢)の欠損値を埋めます。とりあえず中央値を使うように実装してみます。 medianで中央値を得ることができます。これでAgeの欠損値は埋まりました。CabinとEmbrakedも欠損していますが今回は使用しないのでこのままで進めます。数値化とtest.csvデータの整形次にデータの整形を行います。今回使用する「決定木分析」では文字列を扱うことができませんので性別のデータを数値に変換します。 male(男性)を0、female(女性)を1に変換しました。 test.csvのデータも同様に整形します。 test.csvについてはFareデータも一部欠損していましたので中央値で埋めています。決定木分析…

November 13, 2019
Dockerでvimを使う方法（Python有効化も）

オンプレのサーバにVimをインストールする際に、ビルド手順（主にconfigure内容）を忘れてググることが多いので自分の備忘録として残したいと思います。また、一口にVimと言ってもVim8、NeoVimをyumやらaptやらでインストールするパターンと、ソースコードからコンパイルするパターンがあると思いますので、今回はDockerコンテナ上で以下の4パターンを試してみたいと思います。 Vim8をパッケージマネージャでインストールするパターン NeoVimをパッケージマネージャでインストールするパターン Vim8をソースからビルドしてPython2, 3を有効にしたパターン NeoVimをパッケージマネージャからインストールしてPython2, 3を有効にしたパターン Dockerコンテナのベースイメージは軽量化のためAlipneLinuxを使用していますがCentOSでもUbuntuでも手順はほぼ変わらないと思います。 1. Vim8 まずはVim8のみ、Pythonを有効にしていない状態であれば以下のように簡単にインストールすることができます。 Dockerfileを用意したらbuildコマンドを実行し、コンテナを起動します。コンテナを起動したらvimを起動できることを確認します。 2. NeoVim 次にNeoVimを試します。こちらもVim8同様、簡単にインストールすることができます。先ほどとほぼ同じ手順でNeoVimがインストールできます。 3. Vim8 + Python 次にプラグインを使用するためにPythonを有効化したVim8をインストールします。先ほどの方法でもPython3は有効になっているのですが一応Python2も有効にしてみます。Dockerfileは少し複雑になります。まずVim8のソースコードをcloneするためのgitや、ビルドするためのgccなど必要なパッケージをインストールします。その後、git cloneしてcdでディレクトリに移動してからビルドしますがDockerでは以下のようにRUN cd vimとしてもconfigureが実行できません。 Dockerはコマンド１つ毎にカレントディレクトリに戻りますのでcdした後に&&で続けてビルドを実行しないとカレントディレクトリに戻って実行してしまうのでエラーになります。 configureが終わったらmake installして完了です。コンテナを立ち上げてVimを確認します。 Vimの確認は以下のコマンドです。 +pythonとなっているのでPython2, Python3が有効になっています。 Vimを起動して確認してみましょう。ノーマルモードで以下のコマンドを実行して１が表示されればPythonは有効になっています。 4. NeoVim + Python 最後にNeoVim+Pythonを試します。Pythonをインストールし、pipでneovimパッケージをインストールするだけですので前述のVim8ほど複雑ではありません。 Python3のpipはneovimをインストールする前にupgradeしないと怒られるのでupgradeしてからneovim installとしています。こちらもコンテナを起動して確認します。 NeoVimはヘルスチェックができるので起動後、ノーマルモードでヘルスチェックコマンドを実行しましょう。 Python2, Python3のどちらもOKとなっているので有効であることが確認できました。まとめ DockerでのVimのインストール方法をまとめてみました。Dockerを使う場合はファイル共有にしてローカルのVimで開発するのでDocker上でVimを使用することは少ないのですが、Dockerfileを作成しておくことは無駄ではないかな、と思い作成してみました。 Docker上で開発を行うVimmerの役に立てれば幸いです。今回作成したDockerfileはこちら。https://github.com/aizulab-igarashi/docker_vim

September 6, 2019
API GatewayのKongをインストールしてみた

私はAmazon API Gatewayを利用したことがありました。テストを行う際、そこで全て完結して便利だな程度で利用していました。同じようなAPI GatewayにKongというものがあることを知りました。Kongとは、いろんなところに存在するAPIをKongを通じて利用できるようにする仕組み、APIプラットフォームです。オープンソースとして公開されています。Kongがどのようなものか掴むためインストールする方法を紹介します。 Kongとは？ Kong社が2015年に公開したAPIゲートウェイと、そのプラットフォーム。導入できる主な機能認証セキュリティロギングトラフィック制御また、 nginxベースにより、高速、高負荷に強いプラグインを組み込みよる柔軟な拡張可能等の特徴があります。検証バージョン Docker-compose 版を利用しました。 Docker : 2.1.0.0 (36874)macOS : High Sierra Docker以外のインストールも様々用意されてます。参考公式ドキュメントは、こちらdockerhubは、こちら動作確認にむけた手順 1．一式をダウンロード、展開2．docker-composeにてイメージビルド、コンテナ起動 3．コンテナ実行 4．cURL にて動作確認 ↓ レスポンス Kongの利用 5-minute Quickstartの案内を実行してみました。 1．コンテナ実行 2．DB マイグレーション(データベース準備)( .confファイルを指定すれば、独自の構成も試せます。) 3．Kong 開始 (停止する場合) (リロードする場合) KongデフォルトListenポート 8000 : クライアントからのHTTPトラフィック用、upstreamサービスに転送 8443 : クライアントからのHTTPSトラフィック用、8000と似ているがHTTPSのみ…

August 22, 2019
AWS Lambda で Python みたいな関数型言語 Coconut を動かすぞ！！！！！！！（非カスタムランタイム）

みなさんはじめまして！！！！！！！！！！！！会津ラボで主にバックエンドの開発を担当している吉原です。他にブロックチェーン等もやってます。好きな言語は Haskell、趣味はクイズゲームです。以後お見知りおきを。 ※ ちなみに弊社には吉の字がつくバックエンド担当が２人おり、度々間違われます。当ブログをご覧になる場合はご留意ください。さて、今日（注：執筆開始時点）はお盆です。 ……お盆も働いていたやつらだ。面構えが違う。というのは冗談で、お盆休みをずらして取得しているため、その代わりに出勤しています。こういったことができる所も会津ラボの魅力の１つかなと思います。閑話休題。みなさん、Haskell してますか？え？　Haskell って何？いますぐすごい H 本（Miran Lipovača『すごい Haskell たのしく学ぼう！』オーム社）を読んでください。 Haskell は一般的に関数型言語と呼ばれるプログラミング言語の１つです。その中でも強い静的型付けの純粋関数型言語といったようなものになります。要するにつよい。でもお仕事で Haskell を書くことはほぼありません。なんでや！　こんなにかわいいのに…… みんな、Haskell、書こう。 ……嘆いていても仕方ありません。じゃあ普段はどんな言語を使っているかといいますと、最近は主に Python とか JavaScript です。みなさん、JS 好きですか？ ……誤解を招きそうなのでもう一度。JavaScript 好きですか？ ……なるほど。まあ私も JavaScript よりは Python の方が好きです。Python はいいですよね。シンプルで読み書きしやすいし、あとロゴがかわいい（重要）。でもずっと Python を書いていると、ついこう思ってしまいませんか？もっと関数型したい…… Python はラムダ式やイテレータを始め、一般的に関数型プログラミングと呼ばれるスタイルにおいて有用な機能を多く持っています。でも……もっと関数型の力が欲しくないか……？もっと軽率に関数合成したり、部分適用したり、パイプでつなげたり、パターンマッチしたり、あわよくば代数的データ型を使ったりしたくないか……？そこで登場するのが Coconut というプログラミング言語です。 Coconut http://coconut-lang.org/…

August 15, 2019
[Go + Travis]Go言語でTDDを体験してみる

テスト駆動開発(TDD)に興味があり、Goのテストも勉強中でしたのでCIを利用してモダンな開発環境を試してみようと思いつきました。 DockerでGo環境を構築し、Githubでソース管理、Travis CIでテストを実行してTDDする、という構成で試してみます。仕様するツール、サービス Docker Github Travis CI ディレクトリ構成 Docker まずはdocker-composeでGo環境を作成します。 docker-compose.yml これでGoが使用できる環境となりました。テストを失敗させるまずはテストを失敗させるところまで実装します。今回はフィボナッチ数を求める関数を作成してテストしてみます。 sample_test.go 8のフィボナッチ数は21なのでそれ以外の数値が返ってきた場合にはfailedとなるテストを作成しました。テストが通るようにmain.goとsample.goも実装します。 main.go sample.go 現状は受け取ったintを返却しているだけなのでテストは失敗します。ローカルで実行してみましょう。 sample_test.go:9 failedとなっているのでテストが失敗していることがわかります。 Travis CI 続いてTravisでのCI環境を作ってみます。まずはTravisにアクセスしGithubアカウントと連携します。アカウントが連携できるとリポジトリを選択できるので、今回使用するリポジトリにチェックをつけます。次にTravisの設定ファイルを作成します。 .travis.yml 内容はほぼ公式のコピペです。。。これでTravisを使用する準備ができたので、変更をGithubにpushします。 pushが完了するとTravisでテストが実行され以下のように失敗が確認できます。テストを成功させる次にテストが成功するように関数を実装します。 sample.go フィボナッチ数で調べるとこの数式が出てくるのでそれをそのまま実装した形です。これをGithubにpushしてTravisを確認してみます。テストの成功が確認できました。まとめ今回はDocker,Github,Travisを使用しましたが、この構成でもかなりシンプルな環境と思います。本番環境にデプロイするためにKubernetesを利用したり、Gitにpushする前に(pre-push)テストを実行するように設定したり、など、身につけるべきスキルはたくさんありますので少しずつ学んで最適な開発環境にしたいです。

August 7, 2019
[Golang + Docker]GinをDocker上で試してみる

先日、社外のエンジニアと話す機会がありました。その中でGo言語の話になり、Go言語に対しての良い印象を受けたのでそろそろバックエンド開発をGo言語にシフトしようかな、と思いました。私はGoほぼ未経験ですので今回はDocker上にGo言語環境を容易し、Webサーバで「HelloWorld」を返す程度のものを作成してみようと思います。ディレクトリ構成ディレクトリの中身は以下の２ファイルのみです。それぞれ見ていきましょう。 docker-compose.yml Dockerイメージとしてgolangの最新版を使用します。これだけでGo言語環境が使用できます。ポートフォワードの設定は8080、コンテナ名は任意ですが今回はgo_containerとしました。また、ディレクトリ直下のファイルをすべてコンテナ内の/go以下に配置しています。実装はローカルのVim上で行い、実行をDockerコンテナ内で行う形で進めます。 main.go main.goを実装していきます。その前に今回使用するGoパッケージをインストールします。まず以下のコマンドでDockerコンテナを起動してアタッチします。無事コンテナに入ることができたらGoのWebアプリケーションフレームワークのGinをインストールします。インストールが完了したらmain.goを実装していきます。 git.Defaultでrouterを作成し、 routerにGETの/helloAPIを追加します。レスポンスは「Hello World!!」とします。最後にポート8080を指定して起動します。起動が確認できたらブラウザでlocalhost:8080/helloにアクセスしてみます。レスポンスが確認できました。まとめ Dockerを利用することで環境構築に時間をかけずにGo言語へ入門することができました。まずはGinを利用してCRUDのAPI開発を行なってみて少しずつGo言語での開発に慣れていきたいと思います。

July 16, 2019
[translate-shell]コマンドラインからGoogle翻訳を使う

私はvimを使ったり、gitのCLIを使ったり、ターミナルで作業することが多いのですが、関数名に使用する英単語が合っているか調べたい時があります。 Google翻訳で確認したいのですが、それだけのためにブラウザを起動するのは億劫なのでコマンドラインから翻訳できるtranslate-shellを使うようにしています。 https://www.soimort.org/translate-shell/ インストールと使用方法 MacではHomebrewでインストールできます。インストールが完了したらtransコマンドが使用できます。 transコマンドはオプションとして言語と単語が指定してGoogle翻訳を行います。試しに会津ラボの「ラボラトリー」という単語を翻訳してみましょう。 {en=ja}とすることで英語から日本語への翻訳になります。もちろん逆も可能です。まとめ長文の翻訳はできませんがスペルのチェックなどのちょっとした用途にはブラウザを開く手間が減るので使い勝手が良いです。普段ターミナルで作業している方はぜひ試してみてください。

June 12, 2019
[Mac]便利なopenコマンドをご紹介

Mac固有のopenというコマンドをご存知でしょうか？このコマンドは汎用性が高く便利なコマンドですのでご紹介します。フォルダ、ファイルを開くまずはフォルダについて、cdコマンドでフォルダを移動して作業している中で、「このフォルダをFinderで表示したい」という時があります。せっかくターミナルでその作業フォルダに居るのにFinderを開いてフォルダを掘り下げていくのは二度手間です。そんなとき、openコマンドが役に立ちます。以下のように作業フォルダ、もしくはフォルダのパスを指定してopenコマンドを実行するとFinderで開くことができます。さらにopen対象をファイルにすれば適切なアプリケーションでファイルを開くことができます。 URLを開くフォルダ、ファイルでも十分便利ですが、URLも開くことができます。 URLを指定すればブラウザを起動し、そのページを開きます。私はあまり使いませんが一応ご紹介まで。アプリケーションを開く前述の通り、txtファイルを指定することでテキストエディタで開くことは出来ましたが、「別のエディタで開きたい」ということもあると思います。その際はopenコマンドに-aオプションを指定することでアプリケーションを開くことができます。エイリアスを設定するコマンドラインからCotEditorでテキストファイルを開くことはできましたが、毎回CotEditorのパスを入力するのは手間ので、エイリアスを設定しましょう。ホームディレクトリにある.bashrcにエイリアス設定を追加します。これでエイリアスの設定ができましたのでcotコマンドでCotEditorを開くことができます。まとめいかがだったでしょうか。私はマークダウンエディタで開くためにTyporaのエイリアスを設定したり、VSCodeのエイリアスを設定したりしています。非常に便利ですのでMacをお使いのユーザーはぜひお試しください。

June 6, 2019
JWT(JsonWebToken)を使った認証付きGraphQL APIを作る

以前にGraphQL+MongoDB+graphql-composeという構成のGraphQL APIの実装についてご紹介させていただきました。この構成のGraphQL APIにユーザ認証が必要になりましたのでJWT(JsonWebToken)を使った認証機構を追加しました。 JWT認証を作る JWTのパッケージをインストールします。 auth.jsを作成しJWT認証を実装していきます。内容を見ていきます。まず、/login以外のURLで認証が必要になるように設定します。 JWTをリクエストヘッダに含んだ状態でアクセスしてもらうのでヘッダにトークンが存在しない（もしくはフォーマットが違う）場合はフォーマットエラーを返します。ヘッダにトークンが含まれていればトークンをチェックして、可否を返します。今回は”secret”をシークレットワードとしています。 server.js server.jsを修正します。先ほど実装したauth.jsをimportしましょう。 /loginをPOSTで設定し、リクエストパラメータ(user_id, password)を受け取って認証します。今回はサンプルなので固定値でチェックし、ログインできればJWTを作成して返却します。 authentication(app)をgraphqlの前に追加することで/graphqlはログインが必要となります。サーバを起動しPostmanからログインAPIを叩いてみますが・・・。パラメータが取得できません。。。 bodyParser 毎回忘れるのですが、bodyParserのurlencodedを設定しないとパラメータ取得ができません。以下をserver.jsに追加します。もう一度Postmanで試します。これでログイン認証に成功し、JWTを取得することができました。取得したJWTをヘッダに設定してGraphQLのQueryをPOSTしてみます。無事、データを取得することができました。ヘッダを設定しない場合は以下のようにエラーとなりますので、これで認証付きGraphQL APIの完成です。まとめ GraphQLにアクセスする前にログインAPIを叩くのではなくGraphQLで認証する方法もあるようです。そちらについても機会があれば検証を行い、記事にしてみたいと思います。今回使用したコードはこちらです。 https://github.com/aizulab-igarashi/graphql_compose_auth

May 31, 2019