Kaggleは、予測モデリングを行う会社とそのサービスを表します。Kaggleでは予測モデリングや分析手法のプラットフォーム運営を行いながら、*設定課題にむけて研究者がデータを投稿してモデルの良し悪しを競争し、手法のブラッシュアップを図っています*。
【参考】：[kaggle](https://www.kaggle.com/)

Kaggleは登録会員800万人を超える、*最大のデータサイエンス向けCompetition（コンペ）サービスプラットフォームとなります*。企業とデータサイエンティストとのマッチングがされるメリットがあるほか、自己学習のインプットと競争によるアウトプットが実現できる場としても有効です。
【参考】：[Unique Kaggle Users](https://www.kaggle.com/tunguz/unique-kaggle-users)

Kaggleを始めるには、公式サイトの右上「Register」をクリックし無料会員登録を行います。会員登録のアカウントはGoogleアカウントを用いるか、Eメールを使いサインインします。
【参考】：[Kaggle Register](https://www.kaggle.com/account/login?phase=startRegisterTab&returnUrl=%2F)

データサイエンティストとは？おすすめの資格から年収まで解説

Kaggleのサイトのカテゴリーは、*「Competitions」「Datasets」「Code」「Course」に分類されています*。
【参考】：[Competitions](https://www.kaggle.com/competitions)
【参考】：[Datasets](https://www.kaggle.com/datasets)
【参考】：[Code](https://www.kaggle.com/code)
【参考】：[Courses](https://www.kaggle.com/learn)

Competitions（コンペティション）はいわゆるコンペで、機械学習・データ分析のベストなアルゴリズムを競い合います。賞金が得られますので、優秀なアイデアが集約できるメリットがあります。Datasetsデータセット）はデータサイエンスや機械学習で用いるデータの集合体です会員・コミュニティはデータを活用し、分析に役立てることができます。

Code（コード）では、データサイエンスと機械学習のコードが集約されており、データ分析にすぐ活用できます。Learn（学習）では、AI学習プラットフォームとして16の各コースを無償利用し、修了認定を受けることができます。

Kaggleのコード編集・デバッグ・実行は、Kaggle Notebook（ノートブック）を用います。アカウントにサインイン後に、左上の「＋」ボタンをクリックし、「New Notebook」で作成します。

機械学習・データ分析のラーニングから活用までカバーされていることが利用者増加につながっています。

データセットとはデータサイエンスで用いるデータの集合体です。データサイエンス業務に必要とされるコードとデータとして、CSVやJSON・SQLite等のファイルフォーマットがサポートされています。

具体的には、「Trending Datasets（トレンドデータセット）」「Popular Datasets（定番人気のデータセット）」等の他、テーマ別のデータセットが多数掲載されています。およそ*50,000のデータセットと400,000のノートブックが公開されています*。
【参考】：[Datasets](https://www.kaggle.com/datasets)

JSON入門！基本フォーマットからファイルの作り方まで解説

### Kaggleのおすすめデータセット

Kaggleのドキュメントでは、*「CSV」「SQLite」「アーカイブ形式」のファイルタイプに応じたデータセットが紹介されています*。

「The Complete Pokemon Dataset」では、7世代の802体のポケモンの基本データがCSVで提供されています。「European Soccer Database」では、欧州プロサッカーの25,000を超える対戦データと、10,000を超える選手のデータがSQLiteで掲載されています。
【参考】：[The Complete Pokemon Dataset](https://www.kaggle.com/rounakbanik/pokemon)
【参考】：[European Soccer Database](https://www.kaggle.com/hugomathien/soccer)

アーカイブ形式はZipや7zがサポートされています。「Chest X-Ray Images (Pneumonia)」圧縮アーカイブされた胸部X線画像（肺炎）の画像データセットが紹介されています。
【参考】：[Chest X-Ray Images (Pneumonia)](https://www.kaggle.com/paultimothymooney/chest-xray-pneumonia)

Kaggleの学習と成長を支えるために関連情報が整理され「Kaggle Progression System」として公開されています。以下の主要な報奨制度を挙げておきます。
【参考】：[Kaggle Progression System](https://www.kaggle.com/progression)

・*付与される称号レベル*
作業品質や達成状況に応じて、「Novice」「Contributor」「Expert」「 Master」「Grandmaster」の階級が設定されています。そのランキングも「Competition」「Datasets」「Notebook」「Discussion」ごとに公開されています。Grandmasterは一握りで、Competition分野で248名が掲載されています。
【参考】：[Kaggle Rankings](https://www.kaggle.com/rankings?group=competitions&page=1&pageSize=20)

・*メダルの授与*
Kaggleにおいても、表彰の方法としてメダル授与が一般的です。「Competition」「Datasets」「Notebook」「Discussion」それぞれに付与条件が決まっています。コンペの場合は参加チーム数によって多少の差がありますが、Goldがトップ10、Silverがトップ5～20%、Bronzeがトップ10～40%に付与されています。金メダルはやはり難関だと言えそうです。

・*ランキングとポイント*
ランキングと獲得ポイントも公式サイトのLeaderboard順位表に掲載されます。獲得ポイントは時間とともに減衰するよう計算されており、最新の達成状況がポイント上位になります。称号やメダルと同様に、ポイント付与においても「Competition」「Datasets」「Notebook」「Discussion」それぞれにポイント計算の条件が決まっています。

Kaggleの勉強法ですが、まずはKaggle提供の学習コースがおすすめです。KaggleのLearn（学習）サイトでは各16コースの紹介があります。Python自体を学ぶことも可能ですし、SQLや計算科学・機械学習等があります。入門から中上級レベルのコースまでカバーされています。

料金は無料で、修了証明書が授与されます。各コースの時間は3～5時間程度ですので、全て学習しても2週間程度で終了可能です。まずはここでコンペで必要なベーススキルを蓄積することをおすすめします。
【参考】：[Kaggle Courses](https://www.kaggle.com/learn)

Kaggleのおすすめ書籍としては、初学者向け・経験者向けに各1冊の参考書をおすすめします。

・*実践Ｄａｔａ　Ｓｃｉｅｎｃｅシリーズ　ＰｙｔｈｏｎではじめるＫａｇｇｌｅスタートブック*
　出版元：講談社
　初学者向けの入門からコンペに参加するまで解説しています。
　サンプルコードと解説で、内容が身に着くよう工夫されています。
【参考】：[実践Ｄａｔａ　Ｓｃｉｅｎｃｅシリーズ　ＰｙｔｈｏｎではじめるＫａｇｇｌｅスタートブック](https://bookclub.kodansha.co.jp/product?item=0000325172)

・*Kaggleで勝つデータ分析の技術*
　出版元：技術評論社
　データサイエンティストとしてデータ分析を担当している人向けの情報です。
　Kaggleのコンペで予測モデルの精度向上をしたい方に適しています。
【参考】：[Kaggleで勝つデータ分析の技術](https://gihyo.jp/book/2019/978-4-297-10843-4)

Competitions（コンペ）と言っても、Kaggleでは各種形式のコンペが提供されています。主なコンペ形式としては*「Getting Started」「Playground」「Featured」「Research」、等があります*。

Getting Startedは、入門編で賞金やポイントはありませんが、入門チュートリアルとして利用されています。会員登録後の手始めとして参加する方が多いです。Playgroundは遊び場を意味し、Getting Startedの次のステップとして利用します。機械学習の比較的シンプルなタスクが提供されており、少額の賞金が出ることもあります。

Featuredは呼び物を意味し、Kaggleを代表するコンペとなります。難易度は高く、フルスケールの機械学習の課題が与えられます。Researchは、KaggleでFeaturedに並ぶコンペで、実験的なリサーチが対象です。通常は、賞金やポイントが得られることはありません。

コンペの退出フォーマットは、いくつか分類されています。最初は、*各コンペの実施要項・ルールにしたがい参加しやすいものを選ぶのが良いでしょう*。
【参考】：[Kaggle Competition Formats](https://www.kaggle.com/docs/competitions#competition-formats)

SimpleはKaggleの通常形式で、クラシックとも言います。この形式ではルールに基づき全データセットをダウンロードし、予測ファイルを生成します。予測結果が得られたらアップロードします。Two-stageは、ステージ1とステージ2にわかれた形式です。ステージ2に進むにはステージ1の達成状況によります。それぞれステージ開始前に新しいテストデータセットが提供されます。

CodeはKaggle Notebookの指定環境で、テストデータを推論します。CPUやGPUの使用時間、外部データやインターネット使用に制限が課せられます。推論上の制約が課せられるのでシンプルなコンペ形式が多い傾向があります。

Kaggleの賞金は難易度や情勢で変動しますが、およそ25,000米ドルから100,000米ドルが提供されているとのことです。過去にはミリオンドル越えの賞金がかけられたこともあります。
【参考】：[Kaggle General](https://www.kaggle.com/general/22994)

会員の中には賞金稼ぎ目的の人もいますが、勝てないとあきらめずにコツコツ続けてメダルを勝ち取る方もいますので、*継続したスキルアップが求められることに変わりありません*。

Kaggleは英語表記のためとまどう人も多いと思いますが、Chromeの翻訳機能を使うことで内容を理解することは十分可能です。しかしながら、どうしても英語はちょっとという方向けに同等の取り組みを紹介します。

最初に紹介するのは、Kaggleの日本語版とも言われているSIGNATEです。SIGNATEは、Competition（コンペ）・Career（キャリアアップ）・Learning（スキルアップ）で構成されていますのでKaggleと同等です。参加規模はKaggleにかないませんが、それでも累計賞金額62,000,000円以上となっています
【参考】：[SIGNATE](https://signate.jp/)

次に紹介するのは、特許庁の試みです。特許庁初のAIコンペとして「AI×商標：イメージサーチコンペティション」が実施されました。

優れた類似商標画像の検出ツールを審査システムに搭載し、2022年4月にも人工知能（AI）を利用した商標の画像検索システムをリリースの模様です。日本版Kaggleとしてメディアにも掲載されています。*この試みが定着すると、日本人技術者にもメリットがあると考えられます*。
【参考】：[特許庁 AI×商標：イメージサーチコンペティション」の開催](https://www.jpo.go.jp/system/laws/sesaku/ai_action_plan/ai_action_plan-image.html)

## Kaggle会員になったらスキルアップを継続しましょう

Kaggleではラーニング用途に留まってしまい、コンペ参加に至らない方も少なくはないです。自身の知識を高めるには、他の参加者の知見を活用することも重要です。共有されている*DiscussionやCodeから新しい気付きを得て、スキルアップに取り組むことをおすすめします*。

データサイエンティストのスキル要件とは？人材育成に政府が動く

Kaggleは、最大のデータサイエンス向けコンペティションサービスのプラットフォームです。無料登録で学習からコンペ参加まで要望に合わせて利用することができます。ここではKaggleのサービス概要から学習方法、コンペの概要まで解説していきます。

Kaggleは、最大のデータサイエンス向けコンペティションサービスプラットフォームです

機械学習・データ分析のラーニングから活用までカバーされています

コンペ参加により賞金やメダルが授与され、やる気が高まるよう工夫されています

Kaggleのサービス概要から学習・コンペまで入門情報を解説！

Dockerとは、OSレベルの仮想化プラットフォームソリューションです。Dockerイメージを用いたコンテナ仮想化システムを構築し、仮想化実行環境を実現します。Dockerにより環境の複製と配布が容易にできますので、開発のスクラップアンドビルドが効率的に実施できます。**DevOps開発運用には欠かせないソリューション**です。
【参考】：[Docker](https://www.docker.com/)

Dockerのメリットを徹底解説！仮想マシンとは何が違う？

Dockerとは？使いどころやメリット・デメリットについて解説！

Dockerでは、Windows版・Mac版・Linux版のダウンロードモジュールが用意されています。Mac版・Windows版では、Docker Desktopを利用します。 Docker Desktopには、*ダッシュボード・Docker Engine・Docker CLI・Docker Compose等が含まれます*。Linux版ではDocker Engineをインストールしておきます。
【参考】：[Get Started with Docker](https://www.docker.com/get-started)

### Docker Windows版のセットアップ概要

Docker Desktopは、Docker Hubのサイトまたはドキュメントサイトからダウンロードできます。
【参考】：[Docker Desktop for Windows](https://hub.docker.com/editions/community/docker-ce-desktop-windows)
【参考】：[Install Docker Desktop on Windows](https://docs.docker.com/desktop/windows/install/)

インストール方法は以下の通りです。
・*ダウンロードモジュールの起動*
　Docker Desktop Installer.exeを起動します。

・*Configuration画面の確認*
　「Enable Hyper-V Windows Features」と「 Install required Windows components for WSL 2」のオプション設定を確認します。

・*インストール実行*
　手順に従い「Install」を選択し、終了後「Close」を選択します。

・*管理者アカウントの追加*
　管理者アカウントのadministratorとComputer Managementをdocker-usersグループに追加します。

最初の起動時には新しいライセンス条項が表示されますので、「Accept」をクリックすることで利用可能です。これでセットアップが完了しましたので、環境構築を行います。

### Docker Mac版のセットアップ概要

Docker Desktopは、Docker Hubのサイトまたはドキュメントサイトからダウンロードできます。
【参考】：[Docker Desktop for Mac](https://hub.docker.com/editions/community/docker-ce-desktop-mac)
【参考】：[Install Docker Desktop on Mac](https://docs.docker.com/desktop/mac/install/)

インストール方法は以下の通りです。
・*ダウンロードモジュールの起動*
　Docker.dmgをダブルクリックしインストーラを起動します。

・*アプリケーションフォルダに登録*
　Dockerアイコン（Docker.app）をアプリケーションフォルダーにドラッグアンドドロップします。

Windows同様、最初の起動時には新しいライセンス条項が表示されますので、「Accept」をクリックすることで利用可能です。これでセットアップが完了しましたので、環境構築を行います。

Dockerのモジュールセットアップが完了したら、Docker実行のために必要な環境構築を進めていきます。Dockerの利用は以下の流れで行います。DockerfileからDockerイメージが作成できたら実行可能な状態になります。

・*Dockerfileの作成*
必要な構成ファイルをDockerfileとして作成します。
テキスト形式の構成ファイルなため、テキストエディタまたは統合開発環境（IDE）を使って作成します。

・*Dockerイメージの作成*
Dockerfileからコンテナ動作させるDockerイメージを生成します。Dockerイメージはアプリケーション実行に必要な変数・コマンド・メタデータを含んだテンプレートファイルです。”docker build”でDockerfileからDockerイメージを作成します。

・*コンテナの実行*
Dockerイメージは静的なテンプレートファイルなため、”docker run”で起動します。Dockerイメージは起動することでコンテナで実行されます。実行されているコンテナはメモリー上の実行インスタンスと言われます。

Docker CLIは、コマンドラインインターフェイスでコンテナの「生成と削除」「起動・停止」「プロセスの実行・一時停止と解除」「操作・保全」「稼働状況とログ出力」等のコマンドが提供されています。また、イメージの利用やリポジトリの活用もCLIで実施します。WindowsやMacでは、Docker DesktopでGUIベースで作業を行うこともできます。

上記の流れで運用上問題がない場合は、標準テンプレートとしてイメージを配布活用します。Docker Hubのような公開リポジトリを用いて、イメージを共有することも可能です。

Dockerイメージとコンテナの違いとは？作成の流れ入門

Dockerfileは、**Dockerにイメージビルドの指定を行うファイル**です。テキストファイルなため、エディタまたは標準入力からリダイレクトしファイルを生成します。”docker build”コマンドでイメージをビルドします。

”docker build”では、DockerfileとPATHやURLのコンテキストを用いてイメージをビルドします。実際のビルド処理はDockerデーモンが実行しています。Dockerfileの記述は命令（instruction）と引数（arguments）のセットで記述します。”#”で始まる行はコメント行です。

命令（instruction）は以下が指定可能です。
・FROM
　イメージビルドの処理ステージを初期化し、ベースとなるイメージを設定します。
　通常にARGを除き、最初に記述します
例：FROM base:latest

・ARG
　変数を宣言します。
例：ARG VERSION=latest
　　FROM base:${VERSION}

・RUN
　コマンドを実行し、イメージビルドを確定します。
　シェル実行形式、またはexec形式で記載します。
例：RUN /bin/bash -c 'source $HOME/.bashrc; echo $HOME'　または
　　RUN ["/bin/bash", "-c", "echo hello"]

・CMD
　デフォルト処理を設定するために1つだけ記述します。
　イメージが起動されたときに実行する命令です。
　シェル実行形式・ENTRYPOINTのデフォルトパラメータまたはexec形式で記載します。

・ENTRYPOINT
　コンテナを実行モジュールのように実行する際に設定します。
　シェル実行形式またはexec形式で記載します。
　”docker run --entrypoint”でENTRYPOINTを置き換えることもできます。
　DockerfileにはCMD、またはENTRYPOINTのいずれかが必要です。

・LABEL
　イメージにメタデータを追加する命令です。
　<key>=<value>とキーバリューで記述します。
例：LABEL version=”1.1”

・EXPOSE
　コンテナ実行時のネットワークのリッスンポートを指定できます。
例：EXPOSE 80/tcp

・ENV
　環境変数に値を設定します。
　変数が1つの場合は”ENV <key> <value>”とするか、”ENV <key>=<value>”で指定します。
　変数が複数の場合は、キーバリューで記述することで1行で複数の指定が可能です。

・ADD
　指定するファイルやディレクトリ・リモートファイルURLを指定パスに追加します。
例：ADD files /somedir/

・COPY
　指定するファイルやディレクトリをコピーし、指定パスに追加します。
例：COPY files /somedir/

・VOLUME
　指定した名称でマウントポイントを生成します。

・USER
　ユーザ名と、必要に応じてユーザグループを指定します。

・WORKDIR
　ワークディレクトリを指定します。

・ARG
　ビルド時の変数のデフォルト値を指定します。
この他にも、トリガー命令やシグナル処理の指定等を行うことができます。
【参考】：[Best practices for writing Dockerfiles](https://docs.docker.com/develop/develop-images/dockerfile_best-practices/)
【参考】：[Dockerfile reference](https://docs.docker.com/engine/reference/builder/)

Dockerfileは1から作成することができますが、「Docker Official Images」を利用することをおすすめします。理由としては、これまでのDockerの運用経験からより安定した構成情報が公開されており、その*ベストプラクティスを活かしたDockerイメージが構成可能となる*ためです。Docker Official Imageは以下のリンクに格納されています。
【参考】：[Docker Official Images](https://github.com/docker-library)

この「Repositories」からリポジトリを検索し、利用します。Docker公式サイトでは、Bitbucket・circleci・elastic・GitLab・Jenkins・JFrog・kubernetes・mongo DB・NGiNX・GitHub・redis・Visual Studio Code・VMware Tanzu等がDockerパートナーとして紹介されており、活発に情報公開されています。

Python・PHP・Ruby on Rails等の主要開発言語やフレームワーク、httpd・postgres・ubuntuも良く利用されていますので、効率的にイメージ構築が可能です。

WordpressのようにPHPとApacheを組み合わせて運用するケースでは、リポジトリをそのまま利用するだけではなく、Dockerfileの記述を理解する情報源としても有効です。参考までに、2021年12月15日のWordpress latest版では、PHP8.1とApacheの組み合わせがDockerfileに記述されています。ご興味あれば参考にしてください。
【参考】：[GitHub docker-library wordpress / latest / php8.1 / apache / Dockerfile](https://github.com/docker-library/wordpress/blob/master/latest/php8.1/apache/Dockerfile)

### Docker Composeを用いた環境構築

Docker Composeは、YAML形式のファイルを用いて複数のコンテナを定義・実行することができます。アプリケーションサービスの生成や起動が効率的に行うことができます。本番稼働のワークフローを効率化することが可能です。大規模で複雑な運用を行う場合に、*効率的なワークフローを実現します*。

Docker Composeの作業ステップとしては以下の手順に従います。
・Dockerfileの定義
　アプリケーション環境を定義することで再構築可能となります。


・docker-compose.ymlの定義
　ファイルにアプリケーション構成サービスを定義します。


・docker-composeの実行
　”docker-compose up” でアプリケーションの起動・実行をします。


【参考】：[Overview of Docker Compose](https://docs.docker.com/compose/)

## Dockerfileを作成し環境構築を効率的に実施しましょう

Dockerのセットアップが完了したら、Dockerfileがあれば環境構築が可能です。公開リポジトリでは、多くのソフトウェアライブラリが「Docker Official Images」に公開されています。

ベストプラクティスの利用は環境構築と運用効率化に欠かせないものであり、さらに**知識吸収にはうってつけの蓄積情報**です。公開リポジトリの登録情報やファイルを参照し理解を深めていきましょう。

エンジニア必見！ Docker Desktop有料化の影響と対策

Docker Desktop 4.2の新機能とインストール方法

DockerはDevOps開発運用には欠かせないソリューションで、多くのソフトウェアが対応しています。また、環境構築においてはその公開情報を有効活用することが効果的です。ここでは、環境構築の理解を深める一連の環境構築作業の流れを解説していきます。

Dockerは環境の複製と配布が容易にでき、DevOps開発運用には欠かせないソリューションです

Dockerの環境構築では、Dockerfileを作成し作業を進めていきます

多くのソフトウェアは公開リポジトリにDockerイメージを公開しており、効果的に活用可能です

Dockerの環境構築は？理解を深める作業の流れを解説！

## PHP開発環境をローカルマシンに構築する方法

開発チームを異動になった時や、個人開発を新しく始める際、環境構築が必須になります。**本記事では、PHP開発環境をローカルマシンに構築する方法「XAMPP」「MAMP」「Docker」について紹介した後、特にDockerによる構築方法を詳しく紹介します。**

またXAMPPを用いた方法と比べた際の、Dockerを用いた方法のメリット・デメリットについても解説します。

**XAMPP（ザンプ）とは、PHP開発によく用いられるソフトウェア一式をまとめ、一括インストールできるようにしたパッケージです。**オープンソースであり、無償で利用できます。

「XAMPP」はそれぞれ下記の頭文字となっており、クロスプラットフォームであることと、揃えられる環境一覧を示しています。

*X…クロスプラットフォーム（Windows、Mac両対応）*

*P…PHP（プログラミング言語）*

*P…Perl（プログラミング言語）*

【参考】:[XAMPP](https://www.apachefriends.org/jp/index.html)

Web業界で使われるXAMPPとは？特徴やメリット、注意点を解説

**MAMP（マンプ）もXAMPPと同じく、PHP開発に関連するソフトウェア一式をまとめたパッケージです。有償版と無償版があります。**

元々Mac端末向けに製作されたため、”Macintosh”の頭文字が入っていますが、Windowsにも適用可能な環境です。

【参考】:[MAMP & MAMP PRO（Mac） ](https://www.mamp.info/en/mac/)

【参考】:[MAMP & MAMP PRO（Windows） ](https://www.mamp.info/en/windows/)

**Dockerとは、Docker社が提供しているコンテナ仮想環境を作成・配布・実行するためのプラットフォームです。**本記事ではPHP環境構築方法として紹介しますが、PHP以外にも様々な環境を仮想環境として作ることができます。

【参考】:[Docker](https://www.docker.com/)

## Dockerを用いたPHP開発環境の構築手順

以下では、Dockerを用いてPHP開発環境をローカルに作成する方法を紹介します。構成は1つの例なので、Dockerに慣れてきたら自分が開発しやすいような構成を考えてみてください。

今回作成する環境は以下の通りで、PHP開発時にはよくある構成であり、頭文字をとって「LAMP環境」とも呼ばれます。

上記に加え、DBのGUI操作を可能にするミドルウェア「phpMyAdmin」も導入します。

まず、ローカルマシンにDockerをインストールします。*「Docker Desktop」と呼ばれるインストーラを下記リンクからダウンロードし、インストールしてください。*

Mac・Windows共にインストーラが提供されています。Macの場合CPUがIntel製かApple製かでインストーラが変わるので、注意してください。

【参考】: [Docker Desktop](https://www.docker.com/get-started)

*インストールが完了したら、Macの方はターミナル、Windowsの方はコマンドプロンプト（またはPowershell）を開き下記コマンドを実行しましょう。*Dockerのバージョンが出力されたらインストールOKです。

ご自分のマシンに、環境構築用のフォルダを1つ作成してください。例として、今回は「lamp-docker」フォルダとします。lamp-dockerフォルダ配下に、以下のようにフォルダ及びファイルを作成します。

├── docker-compose.yml //ファイル

    └── index.php //ファイル

    ├── Dockerfile //ファイル

phpフォルダ配下のDockerfileに以下を入力します。

RUN apt-get update && apt-get install -y libonig-dev && \

  docker-php-ext-install pdo_mysql mysqli mbstring

*1行目でDockerのイメージを指定し、2~3行目でPHP開発に必要なライブラリをインストールしています。*

docker-compose.ymlファイルに下記の設定を記載していきます。MySQL用・phpMyAdmin用・PHPをそれぞれ動かすコンテナを作成する設定となっています。

PHPの開発環境構築の手法は、大きく分けてDockerで行う方法と、XAMPPまたはMAMPで行う方法の2つがあります。本記事ではDockerでの構築方法を紹介し、XAMPP/MAMPと比較した時のメリット/デメリットについて解説します。

PHP開発環境構築方法には、XAMPP/MAMPを使ったものとDockerを使ったものがある

XAMPPを使った方法は簡単なものの、1つの端末に複数環境を作るには適していない

Dockerを使った方法は1度書き方を覚える必要があるが、環境を複製しやすく汎用性が高い

XAMPPとは違う？DockerでのPHP環境構築方法を解説

*[【マイナビITエージェント】あなたの転職活動を無料でサポートいたします](https://mynavi-agent.jp/it/?utm_source=and-engineer&utm_medium=banner&utm_campaign=acv01)*

WSLとは「Windows Subsystem for Linux」の略で、Windows上で**Linuxのコマンド・ツール・アプリケーション等を直接実行するサブシステム**を指します。マイクロソフト社によって提供されています。
【参考】：[Windows Subsystem for Linuxに関するドキュメント](https://docs.microsoft.com/ja-jp/windows/wsl/)

WSL2はWSLの新バージョンで、ELF64 Linuxのバイナリ実行可能で*Linuxシステムコールの完全互換性を確保したリリース*です。WSLと操作性は変わらない上に、最新の仮想化テクノロジーを使用することでファイルシステム性能が向上しています。

WSL2は、Windows 10（バージョン 1903、ビルド 18362以降）でサポートされています。現バージョンのインストール要件は Windows 10（バージョン 2004以降 、ビルド 19041以降）およびWindows 11が実行環境として必要です。

*WSL2はWSL1を改良したリリースです*が、アーキテクチャ変更により以下の違いがあります。

・WSL1とWSL2共通
　Linux統合・高速起動・省スペースフットプリント・VMwareとVirtualBoxでの実行機能は共通です。


・WSL1のみ
　OSファイルシステム間の性能については、WSL1が上回ります。
　WSL2利用時の性能回避策が提示されています。


・WSL2のみ
　マネージドVM・Linuxカーネル完全実装・システムコール完全互換はWSL2のみの特長です。

Windows 10（バージョン 2004以降 、ビルド 19041以降）およびWindows 11が実行環境として準備できたら、WSLのインストール作業を進めます。*WSLのインストールはwsl.exeを用います*。
【参考】：[WSL のインストール](https://docs.microsoft.com/ja-jp/windows/wsl/install)

wsl.exeの使い方は以下の通りです。

・インストール
　wsl --install　、デフォルトのディストリビューションをインストール
　wsl --install --distribution, -d [引数]　、ディストリビューションを指定してインストール


例：wsl --install
・ディストリビューションを一覧表示
　wsl --list, -l　、ディストリビューションを一覧表示
　wsl --list --online, -o　、使用できるディストリビューションをオンライン取得し表示


・ヘルプ
　wsl --help　、使用方法の表示

操作例：インストール可能なディストリビューションを表示する例です。
```C:\Users\Foo>wsl --list --online```


実行結果：
　インストールできる有効なディストリビューションの一覧を次に示します。
　既定の分布は ' * ' で表されます。
　 'wsl --install -d <Distro>'を使用してインストールします。

 　 NAME            FRIENDLY NAME
　* Ubuntu          Ubuntu
　  Debian          Debian GNU/Linux
　  kali-linux      Kali Linux Rolling
　  openSUSE-42     openSUSE Leap 42
　  SLES-12         SUSE Linux Enterprise Server v12
　  Ubuntu-16.04    Ubuntu 16.04 LTS
　  Ubuntu-18.04    Ubuntu 18.04 LTS
　  Ubuntu-20.04    Ubuntu 20.04 LTS
　
　C:\Users\Foo>

操作例：デフォルトのディストリビューションをインストールする例です。
```C:\Users\Foo>wsl --install```
デフォルトのディストリビューションはUbuntuですので、”wsl – install -d Ubuntu”と明示しインストールすることもできます。

WSLのインストールが完了したら、ガイドに従い開発環境を設定します。最初にスタートメニューからインストールしたディストリビューションを開きます。デフォルトはUbuntuです。*初回ユーザ名とパスワードの作成が求められます*ので、指示に従い作成します。
【参考】：[WSL の開発環境を設定する](https://docs.microsoft.com/ja-jp/windows/wsl/setup/environment#set-up-your-linux-user-info)

初回作成したユーザアカウントがデフォルトのユーザとして登録されます。また、Linux管理者としてsudoコマンドを実行可能となります。パスワード変更は、Linuxの”passwd”コマンドにより変更可能です。Linux管理者が設定できたら、必要に応じてディストリビューションのパッケージマネージャでパッケージ更新を行います。


```sudo apt update && sudo apt upgrade```
このパッケージ更新は定期的な更新が求められる作業となります。

Linux管理はコマンドラインインターフェイスで実施します。そのため、WSLではWindows Terminalを用いたアプリケーション実行と管理が適しています。マイクロソフトストアからインストールする方法は、以下のドキュメントに記載されています。モジュールはGitHubでも公開されています。
【参考】：[Install and get started setting up Windows Terminal](https://docs.microsoft.com/en-us/windows/terminal/install)

### DockerコンテナをWSL2で利用するには

DockerとWSL2の関係は、WSL2はLinuxを稼働させる環境・DockerはLinuxで動作するソフトウェア、という関係です。2つのソフトウェアで機能が競合するのではなく、それぞれの役割に違いがあるだけです。

WSL1ではアーキテクチャの違いにより、Docker EngineをWSL内で実行することはできず、Hyper-V仮想マシンとLinuxKitが必要でした。WSL2はLinuxのシステムコール完全互換となり、**Docker LinuxコンテナをWSL2でそのまま利用することができます**。
【参考】：[WSL 2 での Docker リモート コンテナーの概要](https://docs.microsoft.com/ja-jp/windows/wsl/tutorials/wsl-containers)

### Docker Desktop for Windowsのインストール

Docker Desktop for Windowsのインストールは、インストーラ（Docker Desktop Installer.exe）をダウンロード・起動します。インストーラのConfiguration画面では*「 Install required Windows components for WSL 2」の選択を忘れずに行います*。

最初の起動時には**新しいライセンス条項**が表示されますので、「*Accept*」をクリックすることで利用可能になります。
参考：[Docker Desktop for Windows](https://hub.docker.com/editions/community/docker-ce-desktop-windows)
参考：[Install Docker Desktop on Windows](https://docs.docker.com/desktop/windows/install/)

Docker Desktop for WindowsのWSL2 バックエンドを利用することで、Visual Studio Codeを使用しコード開発を行い、Linuxコンテナをビルドすることができます。Docker Desktopのダウンロード・インストールが完了したら、Dockerアイコンを右クリックし「設定」「全般」から「Use the WSL 2 based engine」がチェックされていることを確認します。

続いて、「設定」「全般」から「WSL Integration」よりインストールされているディストリビューションからDockerのWSL Integration対象を選択します。動作確認するには、”docker run hello-world”を起動することで正常動作を確認します。
【参考】：[Docker Desktop WSL 2 backend](https://docs.docker.com/desktop/windows/wsl/)

WSL2でDockerを使用したアプリケーション開発を行う場合は、Visual Studio Codeのリモートコンテナ拡張機能をインストールします。対応するDockerもDocker拡張機能として*マイクロソフト社のマーケットプレイスからインストールすることができます*。
【参考】：[Remote - Containers](https://marketplace.visualstudio.com/items?itemName=ms-vscode-remote.remote-containers)
【参考】：[Docker for Visual Studio Code](https://marketplace.visualstudio.com/items?itemName=ms-azuretools.vscode-docker)

### Docker Desktopを使わないでWSL2のみ利用する方法

WSL2はLinuxの稼働環境ですので、Docker EngineとDocker CLIをインストールすることでDocker Linuxコンテナを利用することができます。具体的には、次のようにWSL2のLinuxからコマンドを実行します。
```sudo apt install docker-ce docker-ce-cli containerd.io```

サービス利用時に“sudo service docker start”と都度起動するか、.bashrc等に記入し自動的に起動させます。
【参考】：[Install Docker Engine on Ubuntu](https://docs.docker.com/engine/install/ubuntu/)

必要に応じてDocker Composeのインストールも、Linuxのインストール手順に従い進めていきます。
【参考】：[Install Docker Compose](https://docs.docker.com/compose/install/)

これで、Docker Desktopをインストール・起動しないでDocker Engineだけを利用することができます。Docker Personalは個人・小規模向けの無料プランですが、この方法で中大規模事業者においてもライセンス変更問題の影響を受けずに利用することができます。この方法は*Docker Pricing FAQに記載されている正規の方法です*ので、問題なく活用できます。
【参考】：[Docker is Updating and Extending Our Product Subscriptions](https://www.docker.com/blog/updating-product-subscriptions/)
【参考】：[Docker FAQs](https://www.docker.com/pricing/faq)

## WSL2を使ってDockerを活用しましょう

WSL2は、Linux実行環境でLinuxディストリビューションの完全互換性を実現するサブシステムです。WSL2を利用することで、Docker Desktop for WindowsでもDocker Engineでも動作可能です。

構成検討に際しWindowsコンテナかLinuxコンテナか悩んでいる方は、Docker Desktop for WindowsのWSL 2 バックエンド利用で、Visual Studio Codeを使用したLinuxコンテナのアプリケーション開発も可能です。**多様化するニーズをカバーするコンテナ利用方法の選択肢の1つ**として継続的に知識吸収しましょう。

WSLは、Windows上でLinuxのソフトウェアを直接実行するサブシステムです。Linuxシステムコール完全互換のため、Docker Linuxコンテナが作成できます。ここではWSL2のインストールとDockerの構成方法を合わせて解説していきます。

WSLは、Windows上でLinuxのコマンド・ツール・アプリケーション等を直接実行するサブシステムです

WSL2は、Linuxシステムコールの完全互換性を確保しDocker Linuxコンテナが作成できます

Docker Desktop for Windowsを使わずにDocker Engineを起動することも可能です

Windows環境のDockerとWSLの活用方法・手順を解説

**OpenShiftとは、Red Hat社が提供するコンテナソリューション**を指します。OpenShiftを説明する前に、まずはコンテナの成り立ちを説明します。

コンテナ登場までは*仮想マシンを用いたサーバー仮想化が広く利用されていました*が、個々の仮想ノードでOSが起動することでメモリー使用量やCPU消費がシステム資源から割当され、アプリケーション開発から導入までを切り替える際にも開発者がすぐに対応できない問題がありました。

そのため、DockerコンテナによるOSレベル仮想化ソフトウェアが登場し、**Kubernetesがコンテナオーケストレーションのソフトウェア**として利用拡大しました。

OpenShiftは、Kubernetesを**企業向けに活用**するためにセキュリティアップデートとサポートを提供し差別化を図ったコンテナソリューションです。
参考：[Red Hat OpenShift](https://www.redhat.com/ja/technologies/cloud-computing/openshift)

Kubernetesはスピーディに機能追加がされており、およそ3か月ごとにマイナーバージョンアップがされています。*マイナーバージョンアップのスピードが速い*のが利点ですが、サポート終了も早いという欠点があります。このサイクルは企業が**安定的・継続的に運用する際の障壁**となっているのが実態です。

OpenShiftでは、安定的・継続的にシステム運用するために以下の特長とメリットを持っています。


・**CI/CD（Continuous Integration/Continuous Delivery）機能の実装**
開発コードをベースに、アプリケーション実行環境のコンテナをビルドする一連のCI/CD機能を実装しています。そのため、開発をしながらデリバリを継続実施する自動化された手順を運用に組み込み効率を高めることができます。

・**長期サポートの提供**
マイナーバージョンアップが短期間でリリースされるKubernetesでは、サポート期間の短さが悩みの種となっています。この課題に対し、OpenShiftではKubernetesを含んた製品長期サポートを提供しており、企業向けの利用を見据えた差別化が図られています。

・**セキュリティ機能を標準搭載**
OpenShiftでは、Kubernetesにエンタープライズ用途のセキュリティ機能を搭載しています。具体的には脆弱性に対処するセキュリティ修正をパッチ提供し、セキュリティ機能を追加搭載することでニーズに対応するものです。

### OpenShiftとKubernetesの違いは？

*Kubernetesは開発者に人気のあるコンテナソリューション*です。しかしながら、商用で利用するためには*追加モジュールを組み合わせる必要*があります。車のパーツを例にわかりやすく言うと、Kubernetesは*車のパーツを個別に調達し、好きな部品を組み合わせて利用する*イメージです。

OpenShiftではわかりやすく言うと、*必要な部品が装備されている完成車*のイメージとなります。OpenShiftは企業向けに継続的・安定的に利用できる製品とサービスが同梱・内包されていますので、**汎用的に企業向けに利用できる**メリットがあります。

*Docker*も代表的なコンテナソリューションで、**OSレベル仮想化ソフトウェア**として用いられています。

Kubernetes登場まではDockerコンテナが直接活用されていました。しかしながら、Dockerはコンテナの自動化に必要とされる*オーケストレーション機能が十分とは言えず*、コンテナとして利用されているものの*後に登場したKubernetesにオーケストレーションの主役の座*を奪われてしまいました。

特にKubernetesベースのプロジェクトである*Cloud Native Computing Foundation（CNCF）*が発足してからは、**Kubernetesがデファクトスタンダード**となっています。CNCFはクラウドベンダーや仮想化ソフトウェアベンダーの多くが賛同しているプロジェクトで、Linux Foundationのプロジェクトの1つに位置づけられています。

OpenShiftは2011年、**独自実装のLinuxコンテナソリューション**としてリリースされました。コンテナとは仮想マシンとは異なり、アプリケーションの動作環境を仮想的に実装する技術です。仮想OSが不要ですのでアプリケーションの起動が速く、効率的にシステム資源を利用することができます。

OpenShiftはその後仕様変更によりv3で**Dockerをコンテナとして採用し、Kubernetesをオーケストレーション技術として採用**したことで利用者が増加しました。v4ではアーキテクチャの変更をさらに行い差別化が図られています。

プラットフォームの記事（10ページ目）