はじめてのDockerパーフェクトガイド（2017年版）
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JPOUG in 15 minutes #6 に登壇した際の資料。Docker基礎 in 30min.
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- 2. 自己紹介 早川 博（はやかわ ひろし） @hhiroshell • 日本オラクル 所属 • Pre-Sales Engineer / Tech Evangelist (new!) • Java SE/EE, Microservices/DevOps
- 3. はじめての Docker パーフェクトガイド（2017年版） 1. Dockerのテクノロジーを知る 2. Dockerの使いどころを知る 3. Dockerの周辺事情を知る
- 5. Dockerキーワード • コンテナって仮想化技術の一種なんだよね • すごく起動が速いんだよ。コンテナだから • コンテナにしたものはどこでも動くんだよね • れじすとり…？
- 7. Dockerのテクノロジー全体像 Docker Daemon コンテナ イメージ Dockerクライアント Dockerホスト Dockerレジストリ docker コマンド イメージ取得 コンテナ起動
- 9. Dockerクライアント • Dockerホストを操作するためのコマンドライン・インター フェース • コマンドを実行すると、Docker DaemonのREST API(Docker API)を呼び出す hhayakaw@HHAYAKAW-JP MINGW64 ~ $ docker images REPOSITORY TAG IMAGE ID CREATED SIZE psmcli gse00002265 c8d807ff0bf2 2 days ago 704MB python 3.6 79e1dc9af1c1 4 days ago 691MB hhayakaw@HHAYAKAW-JP MINGW64 ~
- 11. Dockerホスト • Dockerホスト • Dockerデーモン（Dockerの管理プロセス）が動く場所 • コンテナの実行環境 • イメージのキャッシュの保持 • Dockerデーモン( dockerd ) • Dockerの管理プロセス • Dockerクライアントからの指示を受けて、イメージの管理、コンテナの起動 などを行う • Dockerコンテナ／Dockerイメージ • （後述）
- 13. 仮想化の実現方式の違い ハイパーバイザー型 vs. コンテナ型 • ハイパーバイザー型 • コンテナ型 H/W ホストOS Docker Bins/Libs App A Bins/Libs App C Bins/Libs App B ホストOS ハイパーバイザー Bins/Libs App A Bins/Libs App C Bins/Libs App B ゲストOS ゲストOSゲストOS H/W VM コンテナ
- 14. 仮想化の実現方式の違い ハイパーバイザー型 vs. コンテナ型 • ハイパーバイザー型 • ハイパーバイザーがHWをエ ミュレート • VMはOSの完全なコピーを保持 • コンテナ型 • ホストのHW、カーネルをコン テナが利用 • コンテナはカーネルより上位層 のみ保持 H/W ホストOS Docker Bins/Libs App A Bins/Libs App C Bins/Libs App B ホストOS ハイパーバイザー Bins/Libs App A Bins/Libs App C Bins/Libs App B ゲストOS ゲストOSゲストOS H/W
- 15. 仮想化の実現方式の違い ハイパーバイザー型 vs. コンテナ型 • ハイパーバイザー型 • 起動にかかる時間が長い • OSの起動を伴う上、HWエミュ レートのオーバーヘッドがある • VMの容量が大きい • 数十GB～ • パフォーマンスが落ちがち • HWエミュレートのオーバーヘッ ドのため • コンテナ型 • 起動にかかる時間が短い • ほとんどアプリケーションのプロ セスの起動のみ • コンテナの容量が小さい • 数十MB～ • パフォーマンスが落ちにくい • HWエミュレートのオーバーヘッ ドがない
- 16. Dockerイメージの実態 id: ow3hfw83 Dockerイメージ ＝ カーネルを除いた、そのOSの一連のファイル群 /bin /boot /dev /etc /home /lib /lib64 /media /mnt /opt /proc /root /run /sbin /srv /sys /tmp /usr /var
- 17. Dockerイメージの実態 id: ow3hfw83 id: ow3hfw83 id: ow3hfw83 id: ow3hfw83 Dockerイメージ ＝ カーネルを除いた、そのOSの一連のファイル群 に、レイヤー構造が加わったもの /bin /boot /dev /etc… 下レイヤーとの差分 下レイヤーとの差分 下レイヤーとの差分 最下層に全ての差分が適用された結果として、ファイルシステムが見える → Union File System
- 18. Dockerイメージの実態 id: ow3hfw83 id: ow3hfw83 id: ow3hfw83 id: ow3hfw83 Ubuntu OSのインストール・イメージ Python 3.xをインストール 必要なPIPパッケージをインストール アプリケーションをインストール 最下層に全ての差分が適用された結果として、ファイルシステムが見える → Union File System Dockerイメージ ＝ カーネルを除いた、そのOSの一連のファイル群 に、レイヤー構造が加わったもの
- 19. Dockerコンテナの実態（起動前） id: ow3hfw83 id: ow3hfw83 id: ow3hfw83 id: ow3hfw83 書込み可能な最上位レイヤーを加えたUnion File System /bin /boot /dev /etc… 下レイヤーとの差分 下レイヤーとの差分 下レイヤーとの差分 id: ow3hfw83 下レイヤーとの差分（書き込み可能） 起動前のコンテナ→操作可能なファイル群だけがある状態 (c.f. シャットダウンしたPC)
- 20. プロセス群が利用する CPU、メモリ、ネットワーク Dockerコンテナの実態（起動後） id: ow3hfw83 id: ow3hfw83 id: ow3hfw83 id: ow3hfw83 UFSのマウント ＋ 所望のプロセス ＋ 必要なリソース id: ow3hfw83 ＋ プロセス群 ただし、適切に隔離してあげる必要がある
- 21. 起動後のコンテナ① ファイルシステム • コンテナのファイルシス テムが、Dockerホストの 然るべきパスにマウント される • カーネルのchrootシステ ムコールを利用 / /etc /bin /data /data/cont1 /data/cont2 / /etc /bin / /etc /bin
- 22. 起動後のコンテナ② プロセス • カーネルの名前空間の機能 を利用して、コンテナ毎に PIDの体系を持てるように する • 名前空間が異なるプロセス 同士は、参照できないよう に隔離される /sbin/init PID 1 hoo PID 2 bar PID 3 dockerd PID 4 containerd PID 5 httpd PID 6 java PID 7 Java PID 8 httpd PID 1 java PID 1 java PID 2
- 23. 起動後のコンテナ③ ネットワーク • Dockerデーモンが仮想ブ リッジ docker0を構成 • 仮想NICのペア vethを仮想 ブリッジに接続 • コンテナからはeth0と言う NICがあるようにみえる • 仮想ブリッジはIPマスカ レード利用してコンテナと 外部との通信を仲介 vethveth eth0 (veth) eth0 (veth) コンテナ1 コンテナ2 eth0 仮想ブリッジ(docker0)
- 24. Dockerイメージの作り方 (1/2) • 起動したコンテナ上で変更を加えたものをイメージ化 id: ow3hfw83 id: ow3hfw83 Ubuntu OSのインストール・イメージ Python 3.xをインストール ←所望のPIPパッケージを追加 > docker commit id: ow3hf w83 id: ow3hf w83 id: ow3hf w83
- 25. Dockerイメージの作り方 (2/2) • Dockerfile • Dockerイメージの内容をテキストファイルで定義するもの • ベースのイメージを元に、その差分を一連のShellコマンドで記述 • Dockerfileを入力として、[docker build]コマンドを実行すると、 Dockerfileの内容を元にイメージが作られる > docker build id: ow3hf w83 id: ow3hf w83 id: ow3hf w83 Dockerfile
- 26. FROM python:3.6 ARG user ARG password WORKDIR /root # Install PIP Package RUN curl -X GET -u ${user}:${password} -H X-ID-TENANT- NAME:sample_domain -o psmcli.zip RUN pip3 install -U psmcli.zip # Setup Installed Pacakge RUN psm setup Python 3.6のインストールイメージを取得 （後続のコマンドのための環境設定） PIPパッケージのダウンロード PIPパッケージのインストール （コンテナのデフォルト起動プロセスを指定） Dockerfileの例
- 28. Dockerレジストリ • Dockerイメージの保管・配送システム • Docker公式の「Docker Hub」のほか、サードパーティが公開 しているレジストリや、自分で構築したレジストリを利用可能 Dockerクライアント Dockerデーモン コンテナ イメージ Dockerホスト Docker Hub Oracle Container Registry
- 29. Dockerキーワード • コンテナって仮想化技術の一種なんだよね • すごく起動が速いんだよ。コンテナだから • コンテナにしたものはどこでも動くんだよね • レジストリ！
- 30. 2. Dockerの使い所を知る
- 31. Dockerの特徴を振り返る • 高い可搬性 • どこでも動く • 単体で必要な依存関係含めコンテナにパッケージ • 軽量／高速 • イメージの容量 • 高速起動 • Hypervisorのオーバーヘッドなし • エコシステム • イメージの公開再利用 • コンテナレジストリを介した連携
- 32. アプリケーション開発① • 継続的デリバリー • 各テストフェーズでの環境構築の省力化/品質向上 • 開発→リリースまでのリードタイムを短縮 手作業での テスト コンテナ レジストリ 自動受け入れ テスト 自動 キャパシティ テスト リリースコミットステージ ソースコード リポジトリ コミット コンテナとしてビルド。以降のフェーズで使い回し
- 33. アプリケーション開発② • ローカル開発環境を快適に… • コンテナで本番同等のMW環境をつくって常に動作確認 コンテナレジストリ開発用WLSイメージ 実装 UT war 作成 IT 開発者用 PC ここまで完全自動化 手動テストフェーズへ
- 35. 特殊なSWの隔離とパッケージ化 • インストールすると他のSWの動作に影響し易いSW（煩雑な依 存条件があるなど）をコンテナにパッケージングして隔離 • 動作環境の構築が難しいSWをコンテナ化して、公開再利用 →ニッチな用途の実行環境をゲットできる • 例: • キーボードのファームウェアの ビルド(make)環境 • Python2.xに依存するコマンド ラインツールの実行環境
- 37. 抑えておくべきキーワード • コンテナ・オーケストレーション • Cloud Native Computing Foundation
- 38. コンテナ・オーケストレーション • コンテナのデプロイとスケーリング自動化するプラットフォーム • Kubernetes, MESOS, Docker Swarm • Kubernetesがデファクトになりつつある状況 • CNCFによるバックアップ • Google, MS等によるホスティングサービスの提供 • Docker EE でのKubernetesサポート開始 (2017~)
- 39. コンテナ・オーケストレーション
- 45. Cloud Native Computing Foundation • Linux Foundationの中のプロジェクト • コンテナとその周辺技術に関するOSSのプロジェクトを、多数ホストして いる • Kubernetes • fluentd • Prometheus • … • 多数のメジャーSWベンダーがプラチナメンバーとして参画 • CNCFのバックアップ＝これらの企業の人的／金銭的な投資が入る Platinum Members
- 46. はじめての Docker パーフェクトガイド（2017年版）まとめ 1. Dockerのテクノロジー • ハイパフォーマンス • 高い可搬性 • レジストリを中心にしたエコシステム 2. Dockerの使い所 • 開発環境 （DevOps） • 大規模本番環境 • 便利ツール 3. Dockerの周辺事情 • コンテナオーケストレーションがホット