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Docker入門ハンズオン
2019.3.31
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Whois
- Hoda
- 2016/7 IT業界へ転職し、ITエンジニアとしてのキャリアをスタート
↓やってきたこと
- Webサービスを支えるインフラの運用・保守
- SSL/TLS証明書・AWS関連のオペレーター業務
- フロントサイドの改修・ Webページ制作・AWSクラウドサーバー構築
- PHP/WordPressベースのツール制作
- 運用フロー改善ツールの開発（ Selenium、Python）
- Python/DjangoベースのWebアプリ改修・開発支援
やっと開発系のお仕事に手を出せる状態になってきたところ。これから開発系の案件を全力で取りに
行ってさらなるスキルアップを目指します╭
( ･ㅂ･)و ̑̑ ｸﾞｯ !＂
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スライドの見出しに
がついているところは実際に
手を動かしてもらうところです
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https://github.com/hodanov/docker-hands-on
ローカルにCloneしておいてください
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目次
- なぜDockerを使うのか
- Dockerの基本概念
- Dockerの基本操作
- Dockerfileで開発環境を整える
- 独自にカスタマイズしたPythonイメージの作成
- VOLUMEのマウント...ホストとコンテナ間のディレクトリ共有
- Dockerイメージの公開
- 運用管理向けのコマンド
- Docker Composeでマルチコンテナを実行
- Python/Django + PostgreSQLの開発環境構築
- 永続化したいデータの扱い...VOLUMEを利用したDBのデータ保存
- 環境変数の設定
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なぜDockerを使うのか
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A. 環境構築のデファクトスタンダードになっている
参考URL:
2018 Docker Usage
Report.
単位ホストあたりのコンテナ
型仮想環境の利用密度が急
上昇
ベアメタル環境およびVM中
心の環境からコンテナ型の
環境へ移行が進んでいる
デファクトを選ぶのは大事
案件の獲得・組織におけるノウハウの集約
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A. 管理ツールが充実している
- Docker Desktop for Windows/Mac
- ECS...Amazon Elastic Container Service
- EKS...Amazon Elastic Container Service for Kubernetes
- GKE...Google Kubernetes Engine
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A. とても使いやすくて便利
- 冪等性（べきとうせい）の確保
→どの環境（本番も）でも同じものを用意できる。環境依存がなくなる。
- アプリケーション構成のコード化・可視化
→GitHubでのソースコード管理・共有が可能
→Nginxなどのミドルウェアを含めたシステムの構成管理がしやすくなる
- ポータビリティ性の高さ
→イメージで保存・再利用ができる
→実行環境とアプリケーションをセットでビルドできる
→しかもホスト環境を汚さない
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このセミナーでは
最速でDockerを活用した環境構築のイメージを掴んでもらい
実務でのスムーズなキャッチアップ
開発に必要なテスト環境の構築ができるレベルを目指します
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Dockerの基本概念
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ホストOS型は仮想化ソフトを
使ってハードウェアレベルで仮想
化し、Guest OSを再現する。
コンテナ型は仮想化ソフトを使わ
ずに、OSのリソースだけを隔離
し、仮想OS（コンテナ）を再現す
る。
コンテナ型は高速に起動・終了
でき、必要なマシンリソースも少
なくて済む。
Dockerはコンテナ型の仮想化技術
Server
Host OS
仮想化ソフトウェア
Guest OS
Guest OS
App
A
App
B
App
A
App
B
Server
Host OS
kernel
Container
B
Container
A
ホストOS型仮想化
VMware, VirtualBox
コンテナ型仮想化
Docker, LXC
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- Dockerコンテナ
イメージを基に作成される。ファイルシステムやアプリケー
ションが実行された状態。
Dockerのイメージとコンテナの関係性
- Dockerイメージ
コンテナを作成するためのテンプレート。コンテナを構成する
ファイルシステムや実行するアプリケーションの設定をまと
めたもの。
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Dockerの基本操作
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バージョンの確認
# 定番
docker -v
docker --version
# もっと詳しく見たい時
docker version
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Dockerイメージとコンテナの基本操作
# イメージを探す...Docker Hubのリポジトリを検索
docker search python
# イメージの取得
docker image pull python:latest
# イメージの取得（バージョンを指定したい時）
docker image pull python:3.7
# イメージのリスト表示
docker image ls
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# コンテナの実行
docker container run -it python:latest
# -iはdocker起動後にコンテナ側の標準入力を繋ぎっぱなしにするオプション# -tは
擬似端末を有効にするオプション
# -itでシェルに入ってコマンド実行などができるようになる。
# コンテナから抜ける
Ctrl + P → Ctrl + Q
or
Ctrl + D
Dockerイメージとコンテナの基本操作
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# コンテナのリスト表示
docker container ls
docker container ls -a
# コンテナの停止
docker container stop XXXX
# コンテナの起動
docker container start XXXX
XXXXは`CONTAINER ID`または`NAMES`
Dockerイメージとコンテナの基本操作
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Dockerイメージとコンテナの基本操作
# コンテナにコマンドを実行させる
docker container exec -it XXXX ls -la
# コンテナへ入る
docker container exec -it XXXX /bin/bash
# コンテナの削除
docker container rm -f XXXX
# -fは強制削除のオプション
# コンテナが起動している状態でも削除を実行する
XXXXは`CONTAINER ID`または`NAMES`
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Dockerfileで環境を整える
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下記3つのファイルを基にPythonのテスト環境を作りま
す
01/
├── Dockerfile
├── script.py
└── requirements.txt
- Dockerfile...Dockerイメージを作成するためのテキストファイル
- script.py...Pythonのスクリプト
- requirements.txt...Pythonライブラリのリスト
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Dockerfileの中身
イメージを作成するためのインストラクション（命令）が書かれている。他にもCOPY、
CMD、ENTRYPOINTなどのインストラクションがある。
FROM python:3.7 # FROM: DockerHubからイメージをpullする
ENV PYTHONUNBUFFERED 1 # ENV: 環境変数を設定する
RUN mkdir /code # RUN: ビルド時にコマンドを実行する
WORKDIR /code # WORKDIR: 作業ディレクトリの指定
ADD . /code/ # ホスト側のファイルを指定の場所に追加
RUN pip install -r requirements.txt
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script.pyとrequirements.txtの中身
import requests
from pyquery import PyQuery
from bs4 import BeautifulSoup
url = 'https://www.google.com/'
r = requests.get(url)
…...省略
requests==2.21
beautifulsoup4==4.7.1
pyquery==1.4.0
↓script.py ↓requirements.txt
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Dockerfileでビルドする
# イメージのビルド
# docker image build -t {IMAGE_NAME}:{TAG} {PATH}
# -tは、`name:tag`というフォーマットでタグ付けするオプション
docker image build -t my_python:v1 .
# コンテナの起動
# --nameでコンテナに名前付け
# -dはコンテナをバックグラウンドで起動しっぱなしにするオプション
docker container run -dt --name my_python my_python:v1
# コンテナへADDしたPythonスクリプトを実行
docker container exec -it my_python python script.py
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ボリュームのマウント
# ホストのディレクトリをボリュームとして、コンテナへマウントする
docker container run -dt --name my_python -v $(pwd):/code my_python:v1
ホスト側とコンテナ側のディレクトリを共有することで、
開発をスムーズに行える
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運用管理向けのコマンド
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コンテナの利用状況確認やお掃除
# コンテナの利用状況の取得
docker container stats
# コンテナの掃除...Dockerの自動判断で、停止中のコンテナを吹き飛ばす
docker container prune
# イメージの掃除...Dockerの自動判断で、未使用のイメージを吹き飛ばす
docker image prune
# 未使用のイメージ、ボリューム、コンテナなど全てお掃除
docker system prune
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pruneは制限が強くていい感じにお掃除できない
Spotifyのナイスガイが作成した、
Dockerのガベージコレクション（ゴミ拾い）をするスクリプトがある。
GitHubリポジトリ↓
- https://github.com/spotify/docker-gc
使い方など、参考URL↓
- https://hodalog.com/docker-garbage-collection/
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お掃除系のコマンドは
注意して使うこと！
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Docker Composeで
マルチコンテナを実行
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1つのコンテナに1つの役割
- “Each container should have only one concern.”
“各コンテナは一つの関心ごとだけに専念すべきだ”
参考URL: Best practices for writing Dockerfiles
♀スケールイン・アウトや問題の切り分けが容易になる
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システムは複数のアプリの組み合わせで動いている。
↓下図のような構成だと、少なくとも4つのコンテナが必要。
しかしコンテナを1個ずつ`docker container run`するのは大変
DB
(PostgreSQL,
MySQL, etc...)
Front-end
(React,
Vue.js, etc…)
Back-end API
(Golang, Node.js, etc...)
Middleware
(Nginx, Apache, etc…)
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そこでDocker Compose
YMLの設定ファイルで複数のコンテナを一括管理できる
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version: "3" ←YMLのバージョンを指定
services:
db:
container_name: django_db ←コンテナ名を指定
image: postgres:11.2 ←元となるイメージを指定
web:
container_name: django_web
build: . ←Dockerfileを基にビルド
volumes: ←ボリュームをマウント
- .:/code 左側がホスト、右側がコンテナ
tty: true ←擬似端末を割り当てる
ports: ←ポートフォワード
- 8000:8000 左側がホスト、右側がコンテナ
depends_on: ←コンテナの依存関係を指定
- db この場合はdbのコンテナ起動後に webが起動する
Python/Django + PostgreSQLの開発環境構築
02/
├── Dockerfile
├── docker-compose.yml
└── requirements.txt
docker-compose.ymlを基に、
「db」と「web」コンテナを作成す
る。
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# YMLの記述にしたがってコンテナを起動
docker-compose up
# デタッチドモードでコンテナを並べる
docker-compose up -d
# コンテナを並べる際、dockerイメージを強制的にビルドする
docker-compose up -d --build
# django_webコンテナに、djangoプロジェクトを作成するコマンドを流す。
docker container exec -it django_web django-admin startproject docker_hands_on
Python/Django + PostgreSQLの開発環境構築
↑コンテナ名 ↑コンテナに実行させるコマンド
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# djangoの簡易サーバーを起動
docker container exec -it django_web python docker_hands_on/manage.py
runserver 0:8000
上記コマンドを実行した状態でブラウザから `localhost:8000` へアクセス
# コンテナを落とす
docker-compose down
Python/Django + PostgreSQLの開発環境構築
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永続化したいデータの
取り扱い
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コンテナのデータは
シャットダウンと共に消失する
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03/
├── Dockerfile
├── docker-compose.yml
└── requirements.txt
コンテナを吹き飛ばしても
Volumeは消えない
DBなどの重要なデータが揮発しないように
専用のデータボリュームを用意する
# 下記コードで、データ保存用の VOLUMEがマウントされる
…省略...
db:
…省略...
volumes:
- django_data_volume:/var/lib/postgresql/data
...省略...
volumes:
django_data_volume:
Volumeを用意し、コンテナの
/var/lib/postgresql/dataへマウント
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# コンテナ群の起動
docker-compose up -d
# ボリュームのリスト表示
docker volume ls
# コンテナ群の削除
docker-compose down
# ボリュームのリスト表示...コンテナを削除しても、ボリュームは残り続ける
docker volume ls
ボリュームをマウントしてDBのデータを保存
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環境変数の設定
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MySQLやPostgresの初期設定は大変
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04/
├── code/
└── docker-compose.yml
# 下記コードで、データ保存用の VOLUMEがマウントされる
…省略...
db:
…省略...
Environment:
MYSQL_ROOT_PASSWORD: root
MYSQL_DATABASE: go_dev
MYSQL_USER: go_dev
MYSQL_PASSWORD: go_dev
...省略...
環境変数を設定し、デプロイをスムーズに行う
MySQLの環境変数
を設定
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今後の学習
- Dockerfileを書いて作りたい環境を用意してみる
- DockerHubにプッシュしてみる
- イメージ容量をコンパクトに抑える（Alpineやレイヤー構造について理解）
- Docker SwarmやKubernetesの扱い（冗長化・スケール方法など）
- Amazon ECS, EKS（クラウドを利用した本番環境の整備その１）
- Google GKS（クラウドを利用した本番環境の整備その２）
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予備時間・質疑タイム