Day 1: Dockerの世界へようこそ

今日学ぶこと

• コンテナ技術とは何か、なぜ必要なのか
• Dockerの歴史と背景
• 仮想マシン（VM）とコンテナの違い
• Dockerがもたらすメリット

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アプリケーション開発の課題

「自分のマシンでは動いたのに...」

この言葉を聞いたことがある方は多いでしょう。開発環境では完璧に動作するアプリケーションが、テスト環境や本番環境にデプロイした途端に動かなくなる。これはソフトウェア開発における最も一般的な問題の一つです。

なぜ環境によって動作が変わるのか？

アプリケーションは単独では動きません。OSのバージョン、ライブラリ、設定ファイル、環境変数など、多くの要素に依存しています。

開発環境             本番環境
┌──────────────┐    ┌──────────────┐
│ Python 3.11  │    │ Python 3.9   │  ← バージョン違い
│ Ubuntu 22.04 │    │ CentOS 7     │  ← OS違い
│ ライブラリA v2.0 │    │ ライブラリA v1.8 │  ← ライブラリ違い
└──────────────┘    └──────────────┘

この「環境の違い」が、多くの問題を引き起こします：

• 「動かない」問題: 依存関係の違いでエラーが発生
• 再現困難なバグ: 特定の環境でのみ発生する問題
• デプロイの恐怖: 本番環境への変更が怖い

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コンテナ技術の登場

コンテナは、この「環境の違い」問題を解決するために生まれました。

コンテナとは？

コンテナは、アプリケーションとその実行に必要なすべての依存関係をパッケージ化した軽量な実行単位です。

flowchart TB
    subgraph Container["コンテナ"]
        App["アプリケーション"]
        Deps["依存ライブラリ"]
        Config["設定ファイル"]
        Runtime["ランタイム"]
    end

    Container --> |"どこでも同じ環境"| Dev["開発環境"]
    Container --> |"どこでも同じ環境"| Test["テスト環境"]
    Container --> |"どこでも同じ環境"| Prod["本番環境"]

    style Container fill:#3b82f6,color:#fff
    style Dev fill:#22c55e,color:#fff
    style Test fill:#f59e0b,color:#fff
    style Prod fill:#8b5cf6,color:#fff

コンテナには、アプリケーションが動作するために必要なものすべてが含まれています。そのため、コンテナをどの環境で実行しても、まったく同じように動作します。

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Dockerとは

Dockerは、2013年にDotCloud社（後のDocker社）のSolomon Hykesによって発表されたコンテナプラットフォームです。

なぜDockerが革命を起こしたのか？

コンテナ技術自体はDockerより前から存在していました（LXC、FreeBSD Jailなど）。しかし、Dockerが画期的だったのは以下の点です：

1. 使いやすさ: シンプルなコマンドでコンテナを操作できる
2. イメージの共有: Docker Hubでイメージを簡単に共有できる
3. Dockerfile: テキストファイルでイメージをビルドできる
4. エコシステム: 豊富なツールとコミュニティ

flowchart LR
    subgraph Before["Docker以前"]
        direction TB
        B1["複雑な設定"]
        B2["手動のインストール"]
        B3["環境の再現が困難"]
    end

    subgraph After["Docker以後"]
        direction TB
        A1["簡単なコマンド"]
        A2["自動化されたビルド"]
        A3["完全な環境の再現"]
    end

    Before --> |"Docker登場"| After

    style Before fill:#ef4444,color:#fff
    style After fill:#22c55e,color:#fff

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仮想マシン vs コンテナ

従来、環境の分離には仮想マシン（VM）が使われてきました。コンテナはVMとどう違うのでしょうか？

仮想マシン（VM）

VMは、ハイパーバイザーを使って物理的なハードウェアを仮想化します。各VMには完全なOSが含まれます。

flowchart TB
    subgraph VM["仮想マシン"]
        direction TB
        subgraph VM1["VM 1"]
            App1["アプリ"]
            Bins1["ライブラリ"]
            Guest1["ゲストOS"]
        end
        subgraph VM2["VM 2"]
            App2["アプリ"]
            Bins2["ライブラリ"]
            Guest2["ゲストOS"]
        end
        Hyper["ハイパーバイザー"]
        HostOS["ホストOS"]
        HW["ハードウェア"]
    end

    App1 --> Bins1 --> Guest1
    App2 --> Bins2 --> Guest2
    Guest1 --> Hyper
    Guest2 --> Hyper
    Hyper --> HostOS --> HW

    style VM fill:#f59e0b,color:#fff

コンテナ

コンテナは、ホストOSのカーネルを共有し、プロセスレベルで分離されます。

flowchart TB
    subgraph Container["コンテナ"]
        direction TB
        subgraph C1["コンテナ1"]
            App1["アプリ"]
            Bins1["ライブラリ"]
        end
        subgraph C2["コンテナ2"]
            App2["アプリ"]
            Bins2["ライブラリ"]
        end
        Docker["Docker Engine"]
        HostOS["ホストOS"]
        HW["ハードウェア"]
    end

    App1 --> Bins1
    App2 --> Bins2
    Bins1 --> Docker
    Bins2 --> Docker
    Docker --> HostOS --> HW

    style Container fill:#3b82f6,color:#fff

比較表

特性	仮想マシン	コンテナ
起動時間	数分	数秒
サイズ	数GB〜数十GB	数十MB〜数百MB
リソース効率	低い（各VMにOSが必要）	高い（カーネル共有）
分離レベル	強い（完全なOS分離）	中程度（プロセス分離）
移植性	限定的	非常に高い

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Dockerのアーキテクチャ

Dockerは、クライアント-サーバー型のアーキテクチャを採用しています。

flowchart LR
    subgraph Client["Dockerクライアント"]
        CLI["docker CLI"]
    end

    subgraph Server["Dockerサーバー"]
        Daemon["Docker Daemon\n(dockerd)"]
        Images["イメージ"]
        Containers["コンテナ"]
        Volumes["ボリューム"]
        Networks["ネットワーク"]
    end

    subgraph Registry["レジストリ"]
        Hub["Docker Hub"]
    end

    CLI --> |"REST API"| Daemon
    Daemon --> Images
    Daemon --> Containers
    Daemon --> Volumes
    Daemon --> Networks
    Daemon <--> |"push/pull"| Hub

    style Client fill:#3b82f6,color:#fff
    style Server fill:#8b5cf6,color:#fff
    style Registry fill:#22c55e,color:#fff

主要コンポーネント

1. Docker Client（クライアント）: ユーザーがDockerと対話するためのCLI
2. Docker Daemon（デーモン）: コンテナを管理するバックグラウンドサービス
3. Docker Images（イメージ）: コンテナの設計図
4. Docker Containers（コンテナ）: イメージから作成された実行中のインスタンス
5. Docker Registry（レジストリ）: イメージを保存・共有する場所

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Dockerの主なメリット

1. 環境の一貫性

開発、テスト、本番で同じコンテナを使用できます。「自分のマシンでは動いた」問題が解消されます。

2. 迅速な起動

VMが数分かかるのに対し、コンテナは数秒で起動します。開発サイクルが大幅に短縮されます。

3. 効率的なリソース利用

複数のコンテナがOSカーネルを共有するため、VMより少ないリソースで多くのアプリケーションを実行できます。

4. 簡単なスケーリング

コンテナは軽量なため、必要に応じて簡単に増減できます。

5. バージョン管理

イメージにタグをつけてバージョン管理できます。問題が発生したら、以前のバージョンに簡単にロールバックできます。

6. マイクロサービスとの親和性

各サービスを独立したコンテナとして実行でき、マイクロサービスアーキテクチャと相性が良いです。

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Dockerの用語

これからDockerを学ぶにあたり、重要な用語を整理しておきましょう。

用語	説明
イメージ（Image）	コンテナを作成するための読み取り専用テンプレート
コンテナ（Container）	イメージから作成された実行可能なインスタンス
Dockerfile	イメージを構築するための命令を記述したテキストファイル
レジストリ（Registry）	イメージを保存・配布する場所（Docker Hub等）
レイヤー（Layer）	イメージを構成する個々の層
ボリューム（Volume）	コンテナのデータを永続化するための仕組み

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まとめ

概念	説明
コンテナ	アプリケーションと依存関係をパッケージ化した軽量実行単位
Docker	コンテナを簡単に作成・管理できるプラットフォーム
VM vs コンテナ	コンテナはカーネル共有で軽量・高速
イメージ	コンテナの設計図（読み取り専用）
Docker Hub	イメージを共有するレジストリ

重要ポイント

1. コンテナは「環境の違い」問題を解決する
2. Dockerは使いやすさでコンテナ技術を普及させた
3. コンテナはVMより軽量で高速
4. Dockerはクライアント-サーバー型アーキテクチャ
5. イメージからコンテナが作成される

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練習問題

問題1: 基本概念

コンテナと仮想マシンの最も大きな違いは何でしょうか？自分の言葉で説明してみてください。

問題2: 用語の理解

以下の文の空欄を埋めてください：

• Dockerの「＿＿＿」は、コンテナを作成するための読み取り専用テンプレートです
• 「＿＿＿」は、イメージを保存・配布するための場所です
• 「＿＿＿」は、イメージを構築するための命令を記述したファイルです

チャレンジ問題

あなたが開発しているWebアプリケーションがあるとします。開発環境から本番環境へのデプロイで、どのような問題が発生しうるか3つ挙げ、Dockerがそれぞれをどう解決できるか考えてみてください。

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参考リンク

• Docker公式ドキュメント
• Docker Hub
• What is a Container? - Docker
• Containers vs Virtual Machines - Microsoft

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次回予告: Day 2では「Docker環境のセットアップ」について学びます。実際にDockerをインストールして、使い始める準備をしましょう。