Dockerイメージの圧縮と最適化操作

Docker が今日非常に人気がある理由は、主にその軽量性、迅速な展開、およびリソースの利用にあります。ただし、Docker イメージの品質は主に Dockerfile の品質によって決まります。同じ機能イメージでも、Dockerfile が異なるとイメージサイズが異なります。これは、Docker が読み取り専用レイヤーをレイヤーごとに蓄積し、各レイヤーが Dockerfile 内の各命令であるため、Docker イメージのサイズは Dockerfile 内の各命令によって生成される中間レイヤーのサイズに完全に依存するためです。

小さな例を使って、dockerimage の形成を詳しく説明しましょう。

Dockerfile があります:

Ubuntu:14.04より
実行.shを追加 /
ボリューム/データ
CMD [“./run.sh”]

このシンプルな Dockerfile が行う主なことは、Ubuntu:14.04 システムに基づいて、run.sh をルートディレクトリに配置し、ボリュームのマウントポイントを設定し、イメージの起動時にスクリプト run.sh を実行することです。

次の図は、結果として得られる Docker イメージを示しています。

図から、4 つの命令がそれぞれ 4 つのレイヤーを形成していることがわかります。Ubuntu:14.04 が 150MB、run.sh が 1MB であると仮定すると、FROM Ubuntu:14.04 レイヤーのサイズは 150MB、ADD run.sh / レイヤーのサイズは 1MB、VOLUME /data レイヤーと CMD ["./run.sh"] のサイズは、ファイルやその他のデータが追加されず、システムでデータが生成されないため 0 になります。

したがって、画像全体のサイズは 151MB になります。 Docker イメージ生成の原理を理解した後、Docker イメージの最適化と圧縮について説明します。

説明する必要があることの 1 つは、レイヤーの数によってイメージのサイズが決まらない場合があるということです。Dockerfile が表示される場合のみ、次のようになります。

yum install を実行します***
yum uninstall を実行します ***

RUN yum uninstall *** を使用すると、イメージを圧縮して最適化できます。上記の 2 つの文は、ツールをインストールしてからアンインストールするためです。通常、インストールとアンインストールのサイズは 0 であると感じますが、docker イメージではそうではありません。RUN yum uninstall *** は前のレイヤーを非表示にすることしかできず、前のレイヤーのサイズは変わりません。したがって、0 の効果を実現したい場合は、これらの 2 つのレイヤーを 1 つのレイヤーに圧縮する必要があります。これは次のように記述されます。

yum install *** && \ を実行します。
ユムンインストール***

これにより、画像を圧縮する効果が得られます。

したがって、画像を圧縮する際の主なポイントは 2 つあります。

1. より小さい元の画像を選択します。つまり、FROM の後の画像はできるだけ小さくする必要があります。

2. 実際の状況に応じて、Dockerfile 内のレイヤーをマージします。具体的な状況は上記のとおりです。レイヤーをランダムにマージしても効果が得られないことに注意してください。

追加知識: Anaconda+Jupyter を Docker イメージにビルドする方法

最近、業務上のニーズにより、サービスを提供するために Jupyter イメージを構築する必要があります。Docker は軽量なので、簡単に移行できます。

私が行ったことと遭遇した落とし穴について簡単に紹介します。

まず、anacondaをインストールしましょう。python2と3のバージョンがあります。バージョンは異なりますが、ビルドプロセスは同じです。2つの方法があります。1つ目は、Dockerfileを介してイメージをビルドすることですが、Anaconda2-5.0.1-Linux-x86_64.shスクリプトを実行するときにインタラクションがないため、docker commitメソッドを使用して実行しました。しかし、Dockerfileを介してビルドすることもできることがわかりました。最初にローカルコンピューターでAnaconda2-5.0.1-Linux-x86_64.shスクリプトを実行し、生成されたフォルダー（anaconda2）をイメージ内の対応する場所にADDし、環境変数を変更してPATHを追加するだけです。

python2 を例に挙げてみましょう:

1. Anaconda 公式サイトからスクリプト Anaconda2-5.0.1-Linux-x86_64.sh をダウンロードして実行します。ダウンロードする際は、システムが 32 ビットか 64 ビットかに注意してください。

2. スクリプトをベースイメージにscpし、解凍コマンドbzip2をインストールします。

yum で bzip2 をインストールします

3. スクリプトを実行します（すべて「yes」と入力します）

sh Anaconda2-5.0.1-Linux-x86_64.sh

4. アナコンダを更新する

conda アップデート anaconda

5. Jupyterをインストールする

conda jupyter をインストール

6. ログインパスワードを作成する

root@localhost ~]# ipython
 
Python 3.5.2 (デフォルト、2017 年 8 月 4 日、02:13:48)
詳細については、「著作権」、「クレジット」、または「ライセンス」と入力してください
IPython 6.1.0 - 強化されたインタラクティブ Python。ヘルプを表示するには「?」と入力してください。
 
[1]: notebook.authからpasswdをインポート
[2]: passwd() の場合
パスワードを入力してください:
パスワードを確認してください:
出力[2]: 'sha1:5311cd8b9da9:70dd3321fccb5b5d77e66080a5d3d943ab9752b4'

7. 設定ファイルを生成する

Jupyter ノートブック --generate-config --allow-root

注意: この手順でエンコードエラーが発生する可能性があります: UnicodeEncodeError:'ascii'codec は位置... の文字をエンコードできません。

解決策は、anaconda2 フォルダーの lib>python2.7>site.py で、次のように変更します。

0の場合:  
 # ロケールに対応したデフォルトの文字列エンコーディングをサポートするには有効にします。  
 インポートロケール  
 loc = ロケール.getdefaultlocale()  
 loc[1]の場合:   
 エンコーディング = loc[1]
# 上記のコード セグメントの if の後の 0 を 1 に変更し、保存して Anaconda を再起動します。

8. 設定ファイルを変更します。

vi ~/.jupyter/jupyter_notebook_config.py

次のコンテンツを追加します。

c.NotebookApp.ip='*'
c.NotebookApp.password = u'sha1:5311cd8b9da9:70dd3321fccb5b5d77e66080a5d3d943ab9752b4' #ここでのキーは先ほど生成されたものであることに注意してください c.NotebookApp.open_browser = False
c.NotebookApp.port =8888 #ポートをランダムに指定します。デフォルトの8888を使用することもできます。

9. 画像を保存する