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![FAQ
nQ：dockerのメモリ使用量が多いので少なくしたい
nA：Windows
• WSL2の設定を変更する：https://docs.microsoft.com/en-us/windows/wsl/wsl-config#configure-global-options-with-wslconfig
• 以下の内容のファイル「C:¥Users¥<UserName>¥.wslconfig」を作成
# Settings apply across all Linux distros running on WSL 2
[wsl2]
# Limits VM memory to use no more than 4 GB, this can be set as whole numbers using GB or MB
memory=1GB
# Sets the VM to use two virtual processors
processors=1
# Sets amount of swap storage space to 8GB, default is 25% of available RAM
swap=1GB
• 使わないときはDockerを停止＆「wsl --shutdown」でWSL2も停止する
• Dockerを停止しても，WSL2はメモリを確保したままバックグラウンドで
稼働している！
これは自分のPCのユーザー名です](https://image.slidesharecdn.com/202306-231007115033-828195e6/85/2023-06-25-320.jpg)
![$ docker build -t mypython:0.1 .
[+] Building 4.8s (7/7) FINISHED
=> [internal] load build definition from Dockerfile
...
=> naming to docker.io/library/mypython:0.1
$
独自イメージのビルド
ndockerfile
• build用の設定ファイル
ndocker build
• 既存イメージを元に新たなイメージをビルド
イメージをビル
ドするコマンド
-tでイメージ名を設定 • イメージ名
• ここでは”mypython”にした
• コロン以降にタグを指定できる
• ここでは”0.1”にした
最後にdockerfileがある
ディレクトリを指定
詳細はdockerfileリファレンスを参照](https://image.slidesharecdn.com/202306-231007115033-828195e6/85/2023-06-48-320.jpg)
![$ docker build -t mygcc .
[+] Building 0.8s (6/6) FINISHED
=> [internal] load build definition from Dockerfile 0.7s
=> => transferring dockerfile: 91B 0.0s
=> [internal] load .dockerignore 0.7s
=> => transferring context: 2B 0.0s
=> [internal] load metadata for docker.io/library/gcc:latest 0.0s
=> [1/2] FROM docker.io/library/gcc 0.0s
=> CACHED [2/2] WORKDIR /mnt 0.0s
=> exporting to image 0.0s
=> => exporting layers 0.0s
=> => writing image sha256:090ff7cdca8b07da2b8d750c7dd5524a40388b1daf51d5c935a7 0.0s
=> => naming to docker.io/library/mygcc 0.0s
$](https://image.slidesharecdn.com/202306-231007115033-828195e6/85/2023-06-59-320.jpg)
![$ pwd
/Users/tamaki/Downloads/06_02_Java-main
$ ls
Main.java README.md dockerfile
$ cat Main.java
public class Main {
public static void main(String[] args) {
System.out.println("Hello World!");
}
}
$ cat dockerfile
FROM openjdk
WORKDIR /mnt
$](https://image.slidesharecdn.com/202306-231007115033-828195e6/85/2023-06-64-320.jpg)
![$ docker build -t myjava:openjdk .
[+] Building 10.0s (7/7) FINISHED
=> [internal] load build definition from Dockerfile 0.0s
=> => transferring dockerfile: 152B 0.0s
=> [internal] load .dockerignore 0.0s
=> => transferring context: 2B 0.0s
=> [internal] load metadata for docker.io/library/openjdk:latest 2.8s
=> [auth] library/openjdk:pull token for registry-1.docker.io 0.0s
=> [1/2] FROM docker.io/library/openjdk@sha256:9b448de897d211c9e0ec635a485650ae 6.4s
=> => resolve docker.io/library/openjdk@sha256:9b448de897d211c9e0ec635a485650ae 0.0s
=> => sha256:71260f256d19f4ae5c762601e5301418d2516ca591103b1376 4.46kB / 4.46kB 0.0s
...
=> => extracting sha256:95a27dbe0150755fca4304b4afd0d7d6dd6a40ede6fdb30da8568e9 1.9s
=> [2/2] WORKDIR /mnt 0.7s
=> exporting to image 0.0s
=> => exporting layers 0.0s
=> => writing image sha256:37012131e118db3b80400544f296ab02d2106700506c89cfd824 0.0s
=> => naming to docker.io/library/myjava:openjdk 0.0s
$](https://image.slidesharecdn.com/202306-231007115033-828195e6/85/2023-06-65-320.jpg)
![docker compose buildでイメージをビルド
$ docker compose build
[+] Building 0.1s (7/7) FINISHED
=> [internal] load build definition from dockerfile
=> => transferring dockerfile: 91B
=> [internal] load .dockerignore
=> => transferring context: 2B
=> [internal] load metadata for docker.io/library/python:slim
=> [1/3] FROM docker.io/library/python:slim
=> CACHED [2/3] RUN pip install numpy
=> CACHED [3/3] WORKDIR /mnt
=> exporting to image
=> => exporting layers
=> => writing image sha256:88563bbe26cbbc960a3582269aa56213a9
=> => naming to docker.io/library/06_00_python-mypython
$
docker composeの呼び出し docker-compose.ymlを元に
docker compose用のイメージを作成
作成されたイメージ](https://image.slidesharecdn.com/202306-231007115033-828195e6/85/2023-06-76-320.jpg)
![$ docker compose up -d
[+] Running 2/2
✔ Network 06_00_python_default Created
✔ Container 06_00_python-mypython-1 Started
$
$ docker compose ps
NAME IMAGE COMMAND ...
06_00_python-mypython-1 06_00_python-mypython "python3" ...
$
$ docker ps
CONTAINER ID IMAGE COMMAND CREATED ...
edf09e0d6481 06_00_python-mypython "python3" 11 seconds ...
$
docker compose upでコンテナを起動
注意：
docker composeは
実行するディレクトリに依存する
up: コンテナの起動
-d: バックグラウンドで起動（デーモン）
バックグラウ
ンドで実行中
起動中の
コンテナを
表示
buildせずに
直接upしてもOK
（buildが走る）
docker psで
見ても良い](https://image.slidesharecdn.com/202306-231007115033-828195e6/85/2023-06-78-320.jpg)
![$ docker compose ps
NAME IMAGE COMMAND SERVICE
06_00_python-mypython-1 06_00_python-mypython "python3" mypython
$
$ docker compose stop
[+] Running 1/1
✔ Container 06_00_python-mypython-1 Stopped
$
$ docker compose ps -a
NAME IMAGE COMMAND SERVICE
06_00_python-mypython-1 06_00_python-mypython "python3" mypython
$
$ docker compose down
[+] Running 2/0
✔ Container 06_00_python-mypython-1 Removed
✔ Network 06_00_python_default Removed
$
$ docker compose ps -a
NAME IMAGE COMMAND SERVICE
$
docker compose downでコンテナを停止
stopでは停止するだけ
コンテナは残っている
stopの代わりにdownとすると，停止＆削除
コンテナは消えた](https://image.slidesharecdn.com/202306-231007115033-828195e6/85/2023-06-82-320.jpg)
ソフトウェア工学2023 06 コンテナ仮想化
- 1.
- 2.
- 3. 仮想化とは n計算機環境を抽象化すること • 仮想的なハードウェアをソフトウェアとして用意する • CPU，メモリ，グラフィックス，ネットワーク，HDD •その仮想ハードウェア上に仮想OSが動く • グラフィクスも仮想化されるとGUIが動作 n仮想化されたマシン • 仮想マシン（VM，Virtual Machine） • IaaSで利用 n用語 • ホストOS：VMを動作させるOS • ゲストOS：VM中のOS ハードウェア OS アプリ ハードウェア ホストOS 仮想化ソフト ゲスト OS アプリ ゲスト OS アプリ 通常 仮想化
- 4. 仮想化 nホスト型仮想化 • ホストOS上のアプリ • ゲストOSを動かす •遅い nハイパーバイザー • ホストのハードウェアを（ホス トOSを飛ばして）直接利用する • 高速 n参考 • 仮想化入門（ハイパーバイ ザー） at Qiita ハードウェア ホストOS 仮想化ソフト ゲスト OS アプリ ゲスト OS アプリ 仮想化 ハードウェア ハイパーバイザー ゲスト OS アプリ ゲスト OS アプリ 仮想化
- 5.
- 6. 仮想化 n類似技術 • CPUエミュレータ • 異なるCPU用のバイナリが実行できる •Intel (x86, x86-64/x64), AMD (AMD64), ARM • ハードウェアは仮想化していない • Java VM • Javaコードを実行できる • ハードウェアは仮想化していない
- 7.
- 8.
- 9. 仮想化の利点 n学生 • 自分のwindows PC上でLinuxを動かして課題を実行できる •OSのインストールと管理を経験できる n開発者 • 運用環境での動作をVMで確認できる • ゲスト環境を隔離してテストできる nSE • 計算機資源を有効活用できる • 1台の物理サーバで複数のVMを起動できる • サーバのリプレースが容易 • VMの構築と破棄が手軽に行える
- 10. 余談：デュアルブート n1つのPCから複数のOSを起動 • HDDを2つのOSに分割 • PCの起動時に，どのOSを起動するか 選択 •そのOSに割り当てられたHDDで実行 • メリット • 1台で複数OSを起動できる • デメリット • 同時に1つのOSしか実行できない • macOSのブートキャンプ • macとwindowsのデュアルブート • 類似：UbuntuのLive DVD/USB • DVD/USBからUbuntuをブート HDD Public Domain CC0 起動画面 Linux or Windows ? Grub 2.02 beta2-9 ubuntu1 menu DualBoot Ubuntu and WindowsTiloWiki - Own work CC BY-SA 4.0
- 11.
- 12.
- 13. コンテナ仮想化 n 仮想化のデメリット • ハードウェアも含めて仮想化するため動作が重い n理想 • アプリが動作する最低限の仮想化だけでよい • GUIも不要 • OSレベルの仮想化でよい • プロセスをデプロイしたい n コンテナ仮想化 • 本番環境にデプロイするだけの最小限の設定（＝コンテナ）だけでよい • ウィンドウマネージャ（GUI）は不要 • PaaSで利用 n Docker • コンテナエンジンのデファクト・スタンダード
- 14.
- 15. Dockerの構成要素 Arquitetura DockerDaniloBarros - Ownwork CC BY-SA 4.0 nコンテナエンジン • コンテナを実行するソフト • docker nイメージ • 起動する実行環境のスナップショット • つまりファイル一式が入っている • 公式リポジトリ：Docker Hub • 多数のイメージが利用できる • 公式以外にもリポジトリはある（Microsoft，NVIDIA，Quary.ioなど） nコンテナ • イメージから起動された実行中の仮想プロセス • 1つのイメージから複数のコンテナを起動することもできる
- 16. コンテナのメリット nメリット • 資源が効率的に利用できる • 環境構築が容易（インフラ構築の自動化） •デプロイが容易（コンテナだけあればよい） nVMと比較したメリット • 複数のVM：複数のハードウェアを仮想化 • 複数のコンテナ：ハードウェア仮想化は不要 • コンテナだけデプロイすればよい
- 17. コンテナ運用ツールの変遷 nコンテナオーケストレーション • 複数のコンテナによるクラスタの統合管理ツール • Kubernetes(K8s) がデファクト，ちょっと敷居が高い • docker composeが簡単：dockerに付属 nDockerのデメリット • root権限が必要 • K8sがdocker非対応に • RHELもdocker非サポートに nDocker以外 • Singularity • Podman • LXC/LXD • その他多数 Docker一強の終焉にあたり、押さえるべきContainer事情, 2023/04/03
- 18.
- 19.
- 20.
- 21. インストール手順 n 公式ドキュメント • https://docs.docker.com/get-docker/ nmacOS：11以上 • https://docs.docker.com/desktop/mac/install/ • Apple silicon（M1/M2チップ）ではRosetta 2が推奨 • ターミナルで「softwareupdate --install-rosetta」 n Windows10/11 Pro, Education, Enterprise • WSL2 / Hyper-V backend n Windows10/11 Home • WSL2 backend • https://docs.docker.com/desktop/windows/install/ • dockerインストールの前に，WSL2の設定が先に必要 • https://learn.microsoft.com/ja-jp/windows/wsl/install • 管理者権限のPowerShellで「wsl --install」 • アップデートが必要なら「wsl --update」 2023年4月時点の情報
- 22.
- 23.
- 24. FAQ nQ：dockerのメモリ使用量が多 いので少なくしたい nA：macos • Docker DesktopのDashboardから， •Preference -> Resources -> Advancedに行って， • CPU・使用メモリ・Swapなどを 設定， • Apply & Restartを押して設定完了
- 25. FAQ nQ：dockerのメモリ使用量が多いので少なくしたい nA：Windows • WSL2の設定を変更する：https://docs.microsoft.com/en-us/windows/wsl/wsl-config#configure-global-options-with-wslconfig • 以下の内容のファイル「C:¥Users¥<UserName>¥.wslconfig」を作成 #Settings apply across all Linux distros running on WSL 2 [wsl2] # Limits VM memory to use no more than 4 GB, this can be set as whole numbers using GB or MB memory=1GB # Sets the VM to use two virtual processors processors=1 # Sets amount of swap storage space to 8GB, default is 25% of available RAM swap=1GB • 使わないときはDockerを停止＆「wsl --shutdown」でWSL2も停止する • Dockerを停止しても，WSL2はメモリを確保したままバックグラウンドで 稼働している！ これは自分のPCのユーザー名です
- 26. 注意：必ずOSを最新にしておくこと n最新OSを仮定していることが多い • アップデートしていないと • インストールできない •動作しない • 動作が不安定 • かもしれないので注意！ macOSの場合 Windowsの場合
- 27. インストール＆実行 Windows macOS n起動しているのを確認すること • “running”と表示されるべき •Win：タスクトレイ • Mac：メニューバー
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- 30.
- 31. コマンドライン用のターミナル/シェル nmacOSターミナル • 標準のターミナル • おすすめ．透明にできる •iTerm2 • おすすめ．透明にできる nmacOSシェル • zsh：標準 nWindowsターミナル • コマンドプロンプト • 昔からある．使いにくい．コピ ペもめんどくさい • Windowsターミナル • 使いやすい．おすすめ．コピペ も楽．コマンドプロンプトも PowerShellもWSL2も選べる nWindowsシェル • Windows PowerShell • win 7用．古い．イマイチ． • PowerShell • 最近のwin用．おすすめ！ • storeからインストール https://iterm2.com この授業で使用 する環境変数も 使えないので， 使わないでくだ さい winでは「Windowsターミナ ルでPowerShell」がおすすめ
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- 33. Dockerコマンド ndockerはコマンドラインで実行する • ダッシュボードならGUIで簡単な操作なら可能 n基本コマンド • dockerpull • Docker Hubからイメージをダウンロード • docker run • イメージからコンテナを起動 n基本用語 • dockerイメージ • 環境のテンプレート • dockerコンテナ • イメージから作成された実際の環境 Arquitetura DockerDaniloBarros - Own work CC BY-SA 4.0 $ docker -v Docker version 20.10.24, build 297e128
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- 35. イメージのダウンロード イメージをDocker Hubからダウンロー ドするコマンド ダウンロードするイメージを 「イメージ名:タグ」で指定 https://hub.docker.com/_/python?tab=tags ここでダウンロードしているイメージのURL Arquitetura DockerDaniloBarros - Ownwork CC BY-SA 4.0 $ docker pull python:slim slim: Pulling from library/python 26c5c85e47da: Pull complete 9e79879be9c7: Pull complete 5dd57ff8d411: Pull complete 50349b1ecdeb: Pull complete 431f8d1d6c10: Pull complete Digest: sha256:286f2f1d6f2f730a44108656afb04b131504b610a6cb2f3413918e98 Status: Downloaded newer image for python:slim docker.io/library/python:slim $
- 36. $ docker imagels REPOSITORY TAG IMAGE ID CREATED SIZE gcc latest 6de5c9300469 4 days ago 1.37GB python slim d74a102e9001 2 weeks ago 128MB busybox latest 7cfbbec8963d 6 weeks ago 4.86MB docker/volumes-backup-extension 1.1.2 70772ddde47c 3 months ago 118MB felipecruz/alpine-tar-zstd latest 31988344315d 7 months ago 6.99MB justincormack/nsenter1 latest c81481184b1b 5 years ago 101kB イメージのダウンロード イメージのリストを表示するコマンド 再度イメージのリストをみると ダウンロードされていることがわかる
- 37. イメージのダウンロード イメージのリストを表示するコマンド イメージ名 タグ • バージョンなど • latestなら最新バージョン イメージの ハッシュ値 イメージの容量 いつイメージが作成されたのか $docker image ls REPOSITORY TAG IMAGE ID CREATED SIZE gcc latest 6de5c9300469 4 days ago 1.37GB python slim d74a102e9001 2 weeks ago 128MB busybox latest 7cfbbec8963d 6 weeks ago 4.86MB docker/volumes-backup-extension 1.1.2 70772ddde47c 3 months ago 118MB felipecruz/alpine-tar-zstd latest 31988344315d 7 months ago 6.99MB justincormack/nsenter1 latest c81481184b1b 5 years ago 101kB
- 38. $ docker containerls CONTAINER ID IMAGE COMMAND CREATED STATUS PORTS NAMES $ docker ps CONTAINER ID IMAGE COMMAND CREATED STATUS PORTS NAMES $ コンテナの確認 コンテナのリストを表示するコマンド docker container ls は docker ps と同じ
- 39. コンテナの起動 コンテナを起動 するコマンド ホストの コマンドライン コンテナで 実行中のbash コンテナとして起動 するイメージ名 コンテナ内で実行 するコマンド名 オプション：コ ンテナ終了時に コンテナを削除 オプション： 標準入力を接続 $ docker run-it --rm python:slim bash root@ab775da97d80:/#
- 40. $ $ uname -a DarwiniMac-27inch-Tamaki-2019.tamaki.prv.nitech.ac.jp 22.4.0 ... $ docker run -it --rm python:slim bash root@c7cd76a83c3e:/# root@c7cd76a83c3e:/# uname -a Linux c7cd76a83c3e 5.15.49-linuxkit #1 SMP Tue Sep 13 07:51:46 ... root@c7cd76a83c3e:/# root@c7cd76a83c3e:/# exit exit $ $ uname -a Darwin iMac-27inch-Tamaki-2019.tamaki.prv.nitech.ac.jp 22.4.0 ... $ コンテナの起動(mac) ホスト masOS コンテナ Linux (debian) コンテナを抜けるには Ctl+Dかexitでbashを終了する ホスト masOS
- 41. PS C:¥Users¥yourname> systeminfo … OS名: Microsoft Windows 11 Education … PS C:¥Users¥yourname> docker run -it --rm python:slim bash root@c7cd76a83c3e:/# root@c7cd76a83c3e:/# uname -a Linux c7cd76a83c3e 5.15.49-linuxkit #1 SMP Tue Sep 13 07:51:46 ... root@c7cd76a83c3e:/# root@c7cd76a83c3e:/# exit exit PS C:¥Users¥yourname> systeminfo … OS 名: Microsoft Windows 11 Education … コンテナの起動(win) ホスト win コンテナ Linux (debian) コンテナを抜けるには Ctl+Dかexitでbashを終了する ホスト Wj
- 42. コンテナは揮発性 n揮発性 • コンテナ内の作業はコンテナ終了 とともに消える n開発時の注意 • コンテナ内でコーディング，修正， 実行をしても，結果は残らない n解決策 •コンテナからホストをマウントす る • マウント • 他のデバイスのファイルシステ ムを自分のファイルシステムと 同様に利用できるようにするこ と nコーディングはコンテナ外で • ホスト側でコーディング，修正 • 実行はコンテナで行う
- 43.
- 44. $ pwd /Users/tamaki/Downloads/06_00_python-main $ ls README.mddockerfile hello.py $ $ docker run -it --rm -v ${PWD}:/mnt python:slim bash root@527f7d2b2c23:/# pwd / root@527f7d2b2c23:/# cd /mnt root@527f7d2b2c23:/mnt# ls README.md dockerfile hello.py root@527f7d2b2c23:/mnt# ホストをマウントする ホスト コンテナ ホストのディレクトリをコンテナ にマウントするコマンド ホストの現在の 作業ディレクトリ コンテナでのマウント先 ホストにある ファイル マウント先 へ移動すると ホストのファイ ルが見えている この環境変数${PWD}はmacでは使える． winでもPowerShellなら使える（コマンド プロンプトでは使えない）
- 45. コンテナ内でインタラクティブに実行 実行したい ホスト上の Pythonスクリプト コンテナ内のPythonで実行 numpyモジュールが ないのでエラー このやり方の問題点 • インタラクティブにしか実行できていない •必要なモジュールを手作業でインストールしなければならない root@527f7d2b2c23:/mnt# cat hello.py import numpy as np print('hello world!¥n') print('sin(x)=', np.sin(1.0)) root@527f7d2b2c23:/mnt# root@527f7d2b2c23:/mnt# root@527f7d2b2c23:/mnt# python hello.py Traceback (most recent call last): File "/mnt/hello.py", line 1, in <module> import numpy as np ModuleNotFoundError: No module named 'numpy' root@527f7d2b2c23:/mnt#
- 46.
- 47. 独自イメージのビルド ndockerfile • build用の設定ファイル ndocker build •既存イメージを元に新たなイメージをビルド FROM：元にするイメージ名 RUN：イメージ作成時に実行するコマンド WORKDIR：コンテナ内の作業ディレクトリの指定 詳細はdockerfileリファレンスを参照 $ ls README.md dockerfile hello $ cat dockerfile FROM python:slim RUN pip install numpy WORKDIR /mnt $
- 48. $ docker build-t mypython:0.1 . [+] Building 4.8s (7/7) FINISHED => [internal] load build definition from Dockerfile ... => naming to docker.io/library/mypython:0.1 $ 独自イメージのビルド ndockerfile • build用の設定ファイル ndocker build • 既存イメージを元に新たなイメージをビルド イメージをビル ドするコマンド -tでイメージ名を設定 • イメージ名 • ここでは”mypython”にした • コロン以降にタグを指定できる • ここでは”0.1”にした 最後にdockerfileがある ディレクトリを指定 詳細はdockerfileリファレンスを参照
- 49. 独自イメージのビルド ndockerfile • build用の設定ファイル ndocker build •既存イメージを元に新たなイメージをビルド $ docker image ls REPOSITORY TAG IMAGE ID CREATED SIZE mypython 0.1 b3cb3138b8b3 2 minutes ago 230MB gcc latest 6de5c9300469 4 days ago 1.37GB python slim d74a102e9001 2 weeks ago 128MB busybox latest 7cfbbec8963d 6 weeks ago 4.86MB docker/volumes-backup-extension 1.1.2 70772ddde47c 3 months ago 118MB felipecruz/alpine-tar-zstd latest 31988344315d 7 months ago 6.99MB justincormack/nsenter1 latest c81481184b1b 5 years ago 101kB $
- 50. 補足：イメージのbuildで失敗する場合 ndocker buildやdocker composebuildで失敗する場合には，以下を試し てください • dockerを再起動する • ローカルPCを再起動する • dockerを再インストールする
- 51. $ ls README.md dockerfilehello.py $ docker run -it --rm -v ${PWD}:/mnt mypython:0.1 bash root@75075e476999:/mnt# ls README.md dockerfile hello.py root@75075e476999:/mnt# exit exit $ docker run -it --rm -v ${PWD}:/mnt mypython:0.1 python hello.py hello world! sin(x)= 0.8414709848078965 $ 独自イメージで実行 ホスト コンテナ 確認のため bashを実行 ホスト コンテナのCWDは/mntになっている （DockerfileのWORKDIRで指定したから） コンテナ内のpythonを ホストから指定 コンテナ内で 実行されるコマンド （引数まで含めて） コンテナ内の実行結果は ホストに表示される イメージ名:タグ
- 52. $ ls README.md dockerfilehello.py $ docker run -it --rm -v ${PWD}:/mnt mypython:0.1 bash root@d4932f38b63e:/mnt# ls README.md dockerfile hello.py root@d4932f38b63e:/mnt# python hello.py hello world! sin(x)= 0.8414709848078965 root@d4932f38b63e:/mnt# exit exit $ docker run -it --rm -v ${PWD}:/mnt mypython:0.1 python hello.py hello world! sin(x)= 0.8414709848078965 $ 独自イメージで実行 ホスト コンテナ bashを実行 ホスト コンテナのCWDは/mntになっている （DockerfileのWORKDIRで指定したから） コンテナ内のpythonを ホストから実行 コンテナ内で 実行されるコマンド （引数まで含めて） コンテナ内の実行結果は ターミナルに表示される イメージ名:タグ コンテナ内で実行 コンテナ内で実行して結果をターミナ ルに表示したらコンテナは終了
- 53.
- 54.
- 55.
- 56.
- 57. $ docker pullgcc Using default tag: latest latest: Pulling from library/gcc cc556c281183: Pull complete 8022b43d7c31: Pull complete db75f726ec67: Pull complete fd8a9e299258: Pull complete b5269c0251f8: Pull complete 8fcb2d286e1d: Pull complete 16bf19d413c9: Pull complete 8ddabddca4cb: Pull complete 5fdb6969a605: Pull complete Digest: sha256:6b98ed6d8437c714aada805655808e8dc3452... Status: Downloaded newer image for gcc:latest docker.io/library/gcc:latest $
- 58. 適当なサンプルプログラム gccイメージをもとに新しいイメージをビルド $ catmain.c #include <stdio.h> int main(void){ printf("hello world¥n"); return 0; } $ cat dockerfile FROM gcc WORKDIR /mnt $
- 59. $ docker build-t mygcc . [+] Building 0.8s (6/6) FINISHED => [internal] load build definition from Dockerfile 0.7s => => transferring dockerfile: 91B 0.0s => [internal] load .dockerignore 0.7s => => transferring context: 2B 0.0s => [internal] load metadata for docker.io/library/gcc:latest 0.0s => [1/2] FROM docker.io/library/gcc 0.0s => CACHED [2/2] WORKDIR /mnt 0.0s => exporting to image 0.0s => => exporting layers 0.0s => => writing image sha256:090ff7cdca8b07da2b8d750c7dd5524a40388b1daf51d5c935a7 0.0s => => naming to docker.io/library/mygcc 0.0s $
- 60. コンテナ内で 実行されるコマンド （引数まで含めて） $ ls README.md dockerfilemain.c $ docker run -it --rm -v ${PWD}:/mnt mygcc gcc main.c $ docker run -it --rm -v ${PWD}:/mnt mygcc ./a.out hello world $ ls README.md a.out dockerfile main.c $
- 61.
- 62.
- 64. $ pwd /Users/tamaki/Downloads/06_02_Java-main $ ls Main.javaREADME.md dockerfile $ cat Main.java public class Main { public static void main(String[] args) { System.out.println("Hello World!"); } } $ cat dockerfile FROM openjdk WORKDIR /mnt $
- 65. $ docker build-t myjava:openjdk . [+] Building 10.0s (7/7) FINISHED => [internal] load build definition from Dockerfile 0.0s => => transferring dockerfile: 152B 0.0s => [internal] load .dockerignore 0.0s => => transferring context: 2B 0.0s => [internal] load metadata for docker.io/library/openjdk:latest 2.8s => [auth] library/openjdk:pull token for registry-1.docker.io 0.0s => [1/2] FROM docker.io/library/openjdk@sha256:9b448de897d211c9e0ec635a485650ae 6.4s => => resolve docker.io/library/openjdk@sha256:9b448de897d211c9e0ec635a485650ae 0.0s => => sha256:71260f256d19f4ae5c762601e5301418d2516ca591103b1376 4.46kB / 4.46kB 0.0s ... => => extracting sha256:95a27dbe0150755fca4304b4afd0d7d6dd6a40ede6fdb30da8568e9 1.9s => [2/2] WORKDIR /mnt 0.7s => exporting to image 0.0s => => exporting layers 0.0s => => writing image sha256:37012131e118db3b80400544f296ab02d2106700506c89cfd824 0.0s => => naming to docker.io/library/myjava:openjdk 0.0s $
- 66. $ docker run-it --rm -v ${PWD}:/mnt myjava:openjdk javac Main.java $ ls Main.class Main.java README.md dockerfile $ docker run -it --rm -v ${PWD}:/mnt myjava:openjdk java Main Hello World! $
- 67.
- 68. 不要なイメージの削除 nイメージのファイルサイズはかなり大きい n不要なものは削除 gccは1G 以上！ $ docker imagels REPOSITORY TAG IMAGE ID CREATED SIZE myjava openjdk 37012131e118 3 minutes ago 470MB mygcc latest 090ff7cdca8b 8 minutes ago 1.37GB mypython 0.1 b3cb3138b8b3 21 minutes ago 230MB gcc latest 6de5c9300469 4 days ago 1.37GB python slim d74a102e9001 2 weeks ago 128MB busybox latest 7cfbbec8963d 6 weeks ago 4.86MB docker/volumes-backup-extension 1.1.2 70772ddde47c 3 months ago 118MB felipecruz/alpine-tar-zstd latest 31988344315d 7 months ago 6.99MB justincormack/nsenter1 latest c81481184b1b 5 years ago 101kB $
- 69. $ docker imagerm gcc Untagged: gcc:latest Untagged: gcc@sha256:6b98ed6d8437c714aada805655808e8dc3452c5bd3688ba83bc... Deleted: sha256:6de5c9300469f4d45a0dd9852ca45a8a19efba8a29b606ca7f65aa51... $ docker image rm mypython:0.1 Untagged: mypython:0.1 Deleted: sha256:b3cb3138b8b3783a923c46de1f8ecb90be76f958df781dd621160f67... $ docker image rm 090ff7cdca8b Untagged: mygcc:latest Deleted: sha256:090ff7cdca8b07da2b8d750c7dd5524a40388b1daf51d5c935a78d2d... $ docker image ls 不要なイメージの削除 イメージを削除 するコマンド 削除するイメージ名もしくはimage ID （必要ならタグも指定）
- 70. 不要なコンテナの削除 n実行後もコンテナは停止したまま残っている • --rmオプションをつければ停止時に消える • --rmオプションがなければ残っている 実行中のコンテナを表示するコマンド 停止中のコンテナも表示するコマンド（all） $docker run -it --rm -v ${PWD}:/mnt myjava:openjdk java Main Hello World! $ docker ps CONTAINER ID IMAGE COMMAND CREATED STATUS PORTS NAMES $ docker ps -a CONTAINER ID IMAGE COMMAND CREATED STATUS PORTS NAMES $
- 71. 不要なコンテナの削除 n実行後もコンテナは停止したまま残っている • --rmオプションをつければ停止時に消える • --rmオプションがなければ残っている •もう一度このコンテナを使うなら便利（コンテナ内部状態も残っている） • 使わないなら不要 $ docker run -it -v ${PWD}:/mnt myjava:openjdk java Main Hello World! $ docker ps CONTAINER ID IMAGE COMMAND CREATED STATUS PORTS NAMES $ docker ps -a CONTAINER ID IMAGE COMMAND CREATED STATUS 66aad8f7866b myjava:openjdk "java Main" 3 seconds ago Exited (0) ... $
- 72. 不要なコンテナの削除 n不要なコンテナは（停止してから）削除する • 残っているとホストのメモリを圧迫する コンテナを削除 するコマンド 削除するコンテナのIDを指定 $docker ps -a CONTAINER ID IMAGE COMMAND CREATED STATUS 66aad8f7866b myjava:openjdk "java Main" 55 seconds ago Exited (0) ... $ $ docker rm 66aad8f7866b 66aad8f7866b $ docker ps -a CONTAINER ID IMAGE COMMAND CREATED STATUS PORTS NAMES $
- 73. Docker: IaC nIaC • Infrastructureas Code • 環境構築（インフラ設定）をコードで行う ndockerfile • 環境構築のための設定ファイル n環境 • 開発環境，実行環境，etc • gccとJavaの場合 • gccやJavaのコンパイラのインストールや実行環境の整備は手間 • dockerなら「コンパイラのインストール」という環境構築は不要 • dockerさえ動けばどこでもOK • “Build and Ship any Application Anywhere”, https://hub.docker.com • PaaS上で動かせるので，開発環境＝デプロイ環境になる
- 74. docker composeの利用 docker composebuild docker compose up -d docker compose ps docker compose exec docker compose stop docker compose down
- 75. docker composeとyamlファイル ndockerコンテナ管理 ツール • dockerを起動するオプ ションが面倒くさい •yamlファイルに書く！ • docker-compose.yml nコンセプト • コンテナをバックグラウ ンド起動（デーモン用） • そのコンテナを使う（実 行する）にはアタッチし てデタッチ $ pwd /Users/tamaki/Downloads/se-all/06_00_python $ ls README.md docker-compose.yml dockerfile hello.py $ cat dockerfile FROM python:slim RUN pip install numpy WORKDIR /mnt $ cat docker-compose.yml version: "3" services: mypython: build: ./ volumes: - ./:/mnt tty: true $ dockerfileの あるディレクトリ docker runの-vオ プションと同じ docker runの-itオ プションと同じ composeではサー ビス名を使う
- 76. docker compose buildでイメージをビルド $docker compose build [+] Building 0.1s (7/7) FINISHED => [internal] load build definition from dockerfile => => transferring dockerfile: 91B => [internal] load .dockerignore => => transferring context: 2B => [internal] load metadata for docker.io/library/python:slim => [1/3] FROM docker.io/library/python:slim => CACHED [2/3] RUN pip install numpy => CACHED [3/3] WORKDIR /mnt => exporting to image => => exporting layers => => writing image sha256:88563bbe26cbbc960a3582269aa56213a9 => => naming to docker.io/library/06_00_python-mypython $ docker composeの呼び出し docker-compose.ymlを元に docker compose用のイメージを作成 作成されたイメージ
- 77. $ pwd /Users/tamaki/Downloads/se-all/06_00_python $ docker composebuildでイメージをビルド イメージ名＝ フォルダ名_サービス名 docker-compose.yml で指定したサービス名 注意： • docker composeは実行するディレク トリの名前に依存する • ただし-pオプションで毎回プロ ジェクト名を指定できる • デフォルトでは「ディレクトリ名 がプロジェクト名」になっている • このスライドのコードは同じディレク トリで実行してください $ docker image ls REPOSITORY TAG IMAGE ID CREATED SIZE 06_00_python-mypython latest 88563bbe26cb 4 hours ago 230MB python slim d74a102e9001 2 weeks ago 128MB $
- 78. $ docker composeup -d [+] Running 2/2 ✔ Network 06_00_python_default Created ✔ Container 06_00_python-mypython-1 Started $ $ docker compose ps NAME IMAGE COMMAND ... 06_00_python-mypython-1 06_00_python-mypython "python3" ... $ $ docker ps CONTAINER ID IMAGE COMMAND CREATED ... edf09e0d6481 06_00_python-mypython "python3" 11 seconds ... $ docker compose upでコンテナを起動 注意： docker composeは 実行するディレクトリに依存する up: コンテナの起動 -d: バックグラウンドで起動（デーモン） バックグラウ ンドで実行中 起動中の コンテナを 表示 buildせずに 直接upしてもOK （buildが走る） docker psで 見ても良い
- 79. docker compose psとディレクトリ n注意：dockercomposeは実行するディレクトリに依存する $ pwd /Users/tamaki/Downloads/se-all/06_00_python $ docker compose ps NAME IMAGE COMMAND 06_00_python-mypython-1 06_00_python-mypython "python3" $ cd .. $ docker compose ps no configuration file provided: not found $ docker ps CONTAINER ID IMAGE COMMAND CREATED 5dec416b19d2 06_00_python-mypython "python3" 14 minut $ cd 06_00_python $ docker compose ps NAME IMAGE COMMAND 06_00_python-mypython-1 06_00_python-mypython "python3" 同じディレクトリ なら見える 違うディレクトリ なら見えない コンテナ自体は 起動したまま 同じディレクトリ に戻ると見える
- 80. docker compose execでコンテナにアタッチ n「up-d」ではバックグラウンドでコンテナが起動している nこのコンテナでコマンドを実行するには • yamlファイル中のサービス名を指定してexec • コンテナにアタッチして実行してすぐデタッチ • デタッチしてもコンテナは起動したまま $ docker compose ps NAME IMAGE COMMAND SERVICE ... 06_00_python-mypython-1 06_00_python-mypython "python3" mypython ... $ $ docker compose exec mypython python hello.py hello world! sin(x)= 0.8414709848078965 $ services: mypython: build: ./ volumes: - ./:/mnt tty: true docker-compose.yml コンテナで実行するコマンド ホスト コンテナ ホスト
- 81. $ docker composeps NAME IMAGE COMMAND SERVICE ... 06_00_python-mypython-1 06_00_python-mypython "python3" mypython ... $ $ docker compose exec mypython bash root@5dec416b19d2:/mnt# python hello.py hello world! sin(x)= 0.8414709848078965 root@5dec416b19d2:/mnt# docker compose execでコンテナにアタッチ n「up -d」ではバックグラウンドでコンテナが起動している nこのコンテナでコマンドを実行するには • yamlファイル中のサービス名を指定してexec • コンテナにbashでアタッチ • bashで実行 • その後exitする（デタッチ．コンテナは起動したまま） services: mypython: build: ./ volumes: - ./:/mnt tty: true docker-compose.yml コンテナで実行するコマンド コンテナ内で実行 ホスト コンテナ
- 82. $ docker composeps NAME IMAGE COMMAND SERVICE 06_00_python-mypython-1 06_00_python-mypython "python3" mypython $ $ docker compose stop [+] Running 1/1 ✔ Container 06_00_python-mypython-1 Stopped $ $ docker compose ps -a NAME IMAGE COMMAND SERVICE 06_00_python-mypython-1 06_00_python-mypython "python3" mypython $ $ docker compose down [+] Running 2/0 ✔ Container 06_00_python-mypython-1 Removed ✔ Network 06_00_python_default Removed $ $ docker compose ps -a NAME IMAGE COMMAND SERVICE $ docker compose downでコンテナを停止 stopでは停止するだけ コンテナは残っている stopの代わりにdownとすると，停止＆削除 コンテナは消えた
- 83. cd /Users/tamaki/Downloads/06_01_C-main docker composeup -d docker compose exec mygcc gcc main.c docker compose exec mygcc ./a.out docker compose down cd /Users/tamaki/Downloads/06_02_Java-main docker compose up -d docker compose exec myjava javac Main.java docker compose exec myjava java Main docker compose down docker composeの利用例
- 85. 課題 n「演習1：gcc」と「演習2：java」を，dockerを各自のPCにインス トールして行う • docker psやdockerimage lsなどのコマンドを使って，各手順でコンテナやイ メージを確認すること • dockerとdoker composeと両方で試す
- 86.