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digitalocean-compute

digitalocean-compute

github.com/bobmatnycクラウド・DevOps78420 回インストール15 週間前に更新
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digitalocean-compute について

DigitalOcean でアプリケーションや GPU ワークロードを展開するチーム向けに、コンピューティングサービスの選択と運用を案内するスキルです。Droplets、App Platform、Functions、マネージド Kubernetes、GPU の選択肢を扱います。

主な機能

  1. 01コンピューティングサービスの選択指針
  2. 02Droplet とネットワークの設定
  3. 03App Platform のデプロイ手順
  4. 04Functions の設定と監視
  5. 05マネージド Kubernetes の運用
  6. 06GPU コンピューティングの選択肢

活用シーン

  1. 01アプリケーション向けサービスの選定
  2. 02Git またはコンテナからのアプリ展開
  3. 03Kubernetes ワークロードの計画
  4. 04AI や GPU 負荷の高い処理向けの計算資源選定

インストール

コマンドをコピーしてターミナルで実行します。

$npx skills add https://github.com/bobmatnyc/claude-mpm-skills --skill digitalocean-compute

インストール後、Claude Code で/digitalocean-computeを入力して読み込まれたか確認します。

同梱ファイルmetadata.json

詳細

DigitalOcean コンピューティングスキル


progressive_disclosure: entry_point: summary: "DigitalOcean のコンピューティング:Droplets、App Platform、Functions、Kubernetes、GPU Droplets、Bare Metal GPUs。" when_to_use: - "アプリケーションのコンピューティングモデルを選択するとき" - "VM、PaaS、サーバーレス、または Kubernetes をプロビジョニングするとき" - "GPU を利用するワークロードを計画するとき" quick_start: - "Droplets、App Platform、Functions、または Kubernetes を選択します" - "リージョン、サイズ、イメージを選択します" - "ネットワークとアクセスを設定します" - "ワークロードをデプロイして監視します" token_estimate: entry: 90-110 full: 4000-5200

概要

DigitalOcean のコンピューティングには、VM、マネージド PaaS、サーバーレス関数、マネージド Kubernetes に加え、AI ワークロード向けの GPU 製品が含まれます。

Droplets(VM)

OS を完全に制御し、カスタムネットワークを使用する場合は、Droplets を使用します。

  • リージョンと Droplet プランを選択します。
  • OS イメージまたはスナップショットを選択します。
  • 安全にアクセスできるよう、SSH キーを追加します。
  • 永続ブロックストレージ用に Volumes をアタッチします。
  • ファイアウォールと VPC の設定を適用します。

App Platform(PaaS)

Git またはコンテナイメージから、ビルドとランタイムをマネージドで利用してデプロイする場合は、App Platform を使用します。

  • Git リポジトリまたはコンテナレジストリに接続します。
  • ビルドコマンドと実行コマンド、またはアプリ仕様を定義します。
  • 環境変数とシークレットを設定します。
  • カスタムドメインと HTTPS を設定します。

Functions(FaaS)

イベント駆動型のワークロードや軽量な API ワークロードには、Functions を使用します。

  • Functions の名前空間を作成します。
  • doctl またはコントロールパネルを使用して関数をデプロイします。
  • 環境変数とトリガーを設定します。
  • 実行状況とログを監視します。

Kubernetes(DOKS)

複数サービスのコンテナオーケストレーションには、マネージド Kubernetes を使用します。

  • クラスターとノードプールを作成します。
  • クラスターへのアクセス用に kubeconfig を保存します。
  • Kubernetes マニフェストを使用してワークロードをデプロイします。
  • Container Registry からイメージをプルします。

GPU コンピューティング

AI および ML ワークロードには、GPU Droplets または Bare Metal GPUs を使用します。

  • GPU Droplets:柔軟なサイズ設定が可能な、VM ベースの GPU ワークロードです。
  • Bare Metal GPUs:高いパフォーマンスを実現する専用 GPU ハードウェアです。

コンピューティングの選択ガイド

  • 完全な制御とカスタム設定には、Droplets を使用します。
  • Git またはコンテナからアプリをマネージドでデプロイするには、App Platform を使用します。
  • イベント駆動型のワークフローやマイクロ API には、Functions を使用します。
  • 複数サービスのコンテナオーケストレーションには、Kubernetes を使用します。
  • AI または GPU を多用するワークロードには、GPU Droplets または Bare Metal GPUs を使用します。

関連スキル

このスキルを使用する際は、次の関連スキルがデプロイされていれば検討してください。

  • digitalocean-containers-images:レジストリとイメージのワークフロー。
  • digitalocean-storage:Spaces、Volumes、バックアップ。
  • kubernetes:クラスターの運用とトラブルシューティング。
  • docker:コンテナのビルドとランタイムのパターン。

注:関連スキルは任意です。このスキルは、それらがなくても完全に機能します。

リソース

DigitalOcean ドキュメント:

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