導入 ローカルの開発環境は各々のマシンに直接構築し、STGや本番はコンテナの上で動かす。 こういった構成を取ることは珍しくありません。 あるいは、開発用にいろいろライブラリを入れたDockerfileと、本番用に最小限のライブラリのみを入れた構成を取ることもあるでしょう。 このような場合はいずれにしても、Dockerfileを書くということからは逃れられません。 今回は、 ローカルの開発環境は各々のマシンに直接構築し、STGや本番はコンテナの上で動かす。 という場合に、Dockerfileを開発者が書かずにCloud Runへコンテナイメージをデプロイし、アプリケーションを動かす技術について、実践してみた経験を書いてみようと思います。 アプリケーション 今回はnode.jsのv.20.11.0で動くNest.js10系のアプリケーションを動かしていました。 元のソースは諸事情で詳しい内容は
まえがき 前回は uv で Python のプロジェクト管理をしました。 Pythonのパッケージマネージャuvで環境構築してみた | DevelopersIO Fastapi を Docker で起動するための Dockerfile を作成します。 uv を使う方法と Python のデフォルトのパッケージ管理 pip を使った方法を作成します。 uv をつかった Dockerfile Dockerfile 作成 前提として docker コマンドはインストール済みとします。 uv のドキュメントの FastAPI での使用例を参考に、Dockerfileを作成します。 FastAPI | uv FROM python:3.12-slim # Install uv. COPY --from=ghcr.io/astral-sh/uv:latest /uv /bin/uv # Copy th
docker build で apt installを高速化 docker build で毎回ダウンロードが公式レポジトリから行われるのが、心苦しい。 無駄な通信が発生している。そして何より遅い ビルド例 export APT_HTTP_PROXY=http://192.168.2.21:3142 docker build --build-arg APT_HTTP_PROXY=${APT_HTTP_PROXY} -t sample . Dockerfileの例 dockerfile で次のように記述すればいい。 FROM ubuntu:20.04 ENV DEBCONF_NOWARNINGS=yes ARG APT_HTTP_PROXY ENV APT_HTTP_PROXY=${APT_HTTP_PROXY} RUN echo "Apt Config" && \ echo "APT::In
製品 Docker Desktopアプリケーションのコンテナ化Docker Hubコンテナー イメージを検出して共有するドッカースカウトソフトウェアサプライチェーンの簡素化Dockerビルドクラウド イメージのビルドを高速化Testcontainers デスクトップ 実際の依存関係を持つローカルテストTestcontainers クラウド クラウドで制限のないテスト 製品ロードマップを見る開発者向けのその他のリソース
はじめに 本記事では、シンプルなGoプログラムをDockerを使って効率的にビルドおよび実行する方法を解説します。Dockerfileを利用し、以下の最新の手法を適用することで、コンテナイメージの最適化と実行環境の軽量化を実現します。 キャッシュを利用してビルド速度を向上させる マルチステージビルドで依存関係とビルドを分離 レイヤーの最小化によるイメージサイズの削減 軽量なDebianベースのイメージの利用 プログラムの概説 今回扱うGoプログラムは、非常にシンプルな「Hello World」を表示するものです。main.goは以下のような内容となっています。 package main import "fmt" func main() { fmt.Println("Hello World !") } このプログラムは、コンソールに「Hello World !」と出力するだけの非常に基本的な
背景 DockerHubのpython:latestイメージを使おうとしています。 https://hub.docker.com/_/python このイメージについて、 * OSは何か？ * pythonコマンド以外にどんなコマンドを使えるか などを知りたいです。 そのため、このイメージがどんなDockerfileでビルドされているかを確認したいです。 どこで確認すればよいでしょうか？ tagsのページから遷移した以下のページには、Dockerfileのような情報が記載されていました. RUNコマンドは記載されていませんでしたが、これはDockerfileに相当する情報でしょうか？ https://hub.docker.com/layers/python/library/python/latest/images/sha256-23d760aa4a5f2d46b12f439d113a8ff
動機 Googleが公開しているimage google/cloud-sdkを最初にPULLすれば簡単なのだが、例えばPythonのバージョン依存などでpython:3.10-slimをbaseにしたいとき自分でgcloud CLIをインストールする必要性があった。 Dockerfile できてしまえば簡単だが忘れると面倒なのでメモ。 FROM python:3.10-slim RUN apt-get update && apt-get install -y \ curl \ apt-transport-https \ ca-certificates \ gnupg \ sudo RUN echo "deb [signed-by=/usr/share/keyrings/cloud.google.gpg] https://packages.cloud.google.com/apt cloud
$ sw_vers ProductName: Mac OS X ProductVersion: 10.15.6 BuildVersion: 19G73 $ docker --version Docker version 20.10.0, build 7287ab3 $ docker build -t docker-whale . --no-cache [+] Building 0.4s (6/6) FINISHED => [internal] load build definition from Dockerfile 0.0s => => transferring dockerfile: 234B 0.0s => [internal] load .dockerignore 0.0s => => transferring context: 2B 0.0s => [internal] load
uv 最近pythonで開発するときにはryeを使っていたがuvが便利になっていたのでuvに移行した。 docker containerでもuvを使いたいのでベースとなるDockerfileを作った。 仕事だとGitHub Actionsでpipenvを使って、個人的にとても使いづらいのでuvに置き換えたい。 あと、GitHub Actionsのビルド時間が長いので、そちらどうにかしたいが、ちょっとずつ進めようかと思う。 [翻訳] uv による本番環境向け Docker コンテナ を参考にさせていただいた。 Dockerfileの構成 マルチステージビルドを使う。 パッケージの管理とインストールにはuvを利用する。 なるべくdockerのキャッシュを使って速度向上をする。 最終ステージではuvを使わずにbuildのステージでインストールしたパッケージとソースコードを使ってアプリケーションを
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