Pythonパイプラインのイメージを作成する際、発生した問題のデバッグに多くの課題がありました。デバッグを容易にするために、デフォルトでpython3を起動する同じバージョンのubuntuをベースにしたイメージを作成することにしました。
この演習はコースの一部です
理論を実践に変える、インタラクティブな演習のひとつをお試しください
最初のコンテナの起動と停止から、すべてのコンテナとイメージを削除して環境をクリーンアップする方法まで学びます。コンテナ内でコマンドを実行したり、インタラクティブにbashコマンドを実行したりすることで、問題をデバッグする方法を学びます。これらはすべてDocker Command Line Interfaceを使用して行います。
イメージとコンテナを管理できるようになったら、次は同僚や社内全体とイメージを共有する方法と、独自のイメージを作成する方法を学びましょう。ここでは Dockerfile を使って独自のイメージをビルドします。Dockerfile は、Docker がイメージをビルドするために必要なすべての情報を記述したテキストファイルです。イメージの作成方法を学びながら、FROM、RUN、COPY などの重要な Dockerfile 命令を一通り紹介します。この章を終える頃には、Docker がイメージをビルドする仕組みを理解し、ゼロから最適化された Docker イメージを作成できるようになります。
現在の演習
この最終章では、Dockerfileを設定可能かつ安全にすることに焦点を当てます。ARGとENV命令を使用してDockerfileを設定可能にする方法を学びます。イメージのユーザーを変更することでセキュリティが向上する理由と、USER Dockerfile命令を使用してそれを行う方法を学びます。最後に、Dockerイメージを作成する際の重要なセキュリティのベストプラクティスについて学びます。
