Oracle対応アプリケーションのDockernize事始め

本エントリはJPOUG Advent Calendar 2017 Day6の記事です。

普段はPostgreSQLのブログなのですが、今回はスピンオフ企画（番外編）として、先日のJPOUGのイベント「JPOUG in 15 minutes #6」で発表した「Oracle対応アプリケーションのDockernize事始め」の内容をブログエントリとしてお送りします。（Oracleネタを書くブログが無いので・・・）

なお、資料は公開していますので、興味のある方はそちらも併せてどうぞ。

Oracle対応アプリケーションのDockerize事始め from Satoshi Nagayasu

■なぜ今さら「Docker」か、という前口上

既にDockerに十分触れている方、慣れている方には釈迦に説法になるかと思いますが、なぜ最近になってDockerに着目して使うようになったのか、ということからお話しようと思います。

私がDockerを使い始めたのは、実は先日のJPOUGのイベントでのセッションが決まってからです。なので、片手間に触り始めてからまだ数ヶ月と言ったところです。

Dockerを使ってデータ分析用にPostgreSQLを使ってみる

これは PostgreSQL Advent Calendar 2017 の Day3 の記事です。昨日はMorihayaさんの「DB Management tool新時代の幕開けか!? OmniDBを評価させていただく！」でした。

さて、最近ようやくDockerに触り始めたのですが、使い方が少しずつ分かってきたのでいろいろと遊んでいます。

今回は、In-Database AnalyticsとDockerです。

■全部入りのDockerイメージを作ってみた

最近、In-Database Analyticsがマイブームになっていますので、ボチボチと遊んでいます。

いろいろ遊んではいるのですが、いろいろセットアップしたり変更したり、アレが足りない、コレが動かない、みたいなことをやっているのが面倒になってきていました。面倒さが原因で手が動かないことも。。

これはいかん。

というわけで、データ分析に使えそうなExtensionをいろいろと入れ込んだ（自分的な）全部入りのPostgreSQLのDockerイメージを作ってみました。

• CentOS 7
• Python 2.7
• PostgreSQL 10.1
• PL/Python
• postgres_fdw
• PL/R 8.3.0.17
• R 3.4.2
• Apache MADlib 1.13-dev
• pg_bigm 1.2
• mecab 0.996
• mecab-ipadic 2.7.0
• mecab-python 0.993
• numpy / scipy / scikit-learn / pandas / matplotlib

おかげで1.7GBもあるイメージになってしまいましたが、まぁそこはご愛敬、ということで。