コンテナのベストプラクティスに対しておこがましくも言ってみる - Qiita
最近実際に開発現場にコンテナを導入してきた経験から、公式ドキュメントに記載されているベストプラクティスに実際どうなんだということを言ってみようと思います。公式に書いてあることを間違ってると指摘という意図はありません 発言は個人の見解に基づくものであり、所属組織を代表するものではありません。 2023/12/3更新: 燃えかけてるのでタイトルを変えました。 補足: こちらの環境は下記を想定しています。 Java CICD/本番環境イントラネット内に整備 WF開発 マルチステージ・ビルドを使う マルチステージビルドの目的 公式ドキュメントには、下記のように記載があります。 マルチステージ・ビルド は、中間レイヤとイメージの数を減らすのに苦労しなくても、最終イメージの容量を大幅に減少できます。 つまり、最終イメージの容量を減らすことが目的であって、その一つの手段としてマルチステージビルドを進めて
Dockerの"分からない"を簡単にメモ - Qiita
概要 前提 規約 コンテナはエフェメラル(短命:ephemeral）であること .dockerignoreを有効活用する 不要なパッケージのインストールを避ける コンテナ毎に1つのプロセスだけ実行 レイヤーの数を最小に 複数行の引数はアルファベット順、改行すること Docker network 概要 bridge none host overlay ipvlan macvlan Docker Volume 概要 bind mount volume tmpfs mount Dockerfileを扱う まずはDockerfileを作成する！ FROM:ベースイメージを作成 RUN: 任意のコマンドを実行する WORKDIR: ワークディレクトリを追加する レイヤーの確認 コンテナの生成と停止 imageを作成 runでコンテナを起動 stopでコンテナを停止 pruneでDockerのお掃除
Visual Studio Code と Docker コンテナを使って開発する - Pepabo Tech Portal
技術部データ基盤チームの @zaimy です。今回は、 Visual Studio Code（以下 VS Code）と Docker コンテナを使って開発環境を構築する方法を紹介します。 データ基盤エンジニアの開発環境として、Python を使用する単一コンテナを例に記述しますが、他の言語や Docker Compose を使う場合でも応用できます。 背景: M1 Mac (Monterey) に Python 3.8.12 をインストールできない 先日、業務で使用するマシンを Intel Mac から M1 Mac に切り替えたのですが、CPU アーキテクチャが異なることに加えて、OS のバージョンが上がったことで Apple Clang に下位互換性のない変更が入っており、業務上ある理由で必要な Python 3.8.12 のインストールが困難でした。 そこで、私の所属するチームは全員
DockerのDの字も分からない状態を抜け出すためにやって良かったことをまとめてみる - Qiita
概要 Dockerを触っていく上で、何を勉強したら良いかで行き詰まることが多かったので、勉強していて特に役に立ったな、と思ったものを備忘録がてら整理してみます。 対象読者 Dockerに入門したはいいけれど、インフラもLinuxも全然わからん、でも何とかしたい、というレベルの話が中心となっています。 k8sまで踏み込んだり、Dockerをバリバリ実務で使いこなすためのベストプラクティスなどなど、深い部分は対象外としています。むしろ、そういうのがあったら読みたいです。 また、本記事では、Webアプリの実行環境をDockerで構築できるようになるために必要な知識にフォーカスしています。そのため、データベースを利用した簡単なWebアプリをつくった経験があると、Dockerを勉強するモチベーションが高まるかもしれません。 前置き 1年ほど前に、ふとしたきっかけで、Dockerやるかと思い立ちます。
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