Flask Dockerfile の最適化: DevOps と開発者のためのベスト プラクティス

?導入

DevOps の世界へようこそ! ?今日は、DevOps エンジニアにとって必須のスキルである、Flask アプリケーション用の Dockerfile の最適化について詳しく説明します。初心者の DevOps エンジニアは、基本的な Dockerfile 構文を習得することに重点を置くことが多いですが、経験豊富なエンジニアは、真の専門知識は最適化、つまり効率的で安全で本番環境に対応した Dockerfile の作成にあることを知っています。

このブログでは、単純な Flask アプリケーションを構築するプロセスを順を追って説明します。まず、基本的な Dockerfile を作成し、それを最適化されたバージョンに改良し、違いを理解するために 2 つを比較します。初心者でも、Dockerfile のスキルを磨きたいと考えている人でも、このガイドはすべての人に役立つ内容を提供します。

始めましょう! ?️

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?前提条件

Flask アプリケーション用の Dockerfile の作成と最適化に入る前に、次の前提条件が満たされていることを確認してください。

1. Flask の基本的な理解
   
   シンプルな Flask アプリケーションの作成に慣れていると、スムーズに作業を進めることができます。

2. Docker がインストールされました
   
   Docker がシステムにインストールされ、実行されていることを確認してください。 Docker Web サイトからダウンロードできます。

3. Python 環境セットアップ
   
   Python 3.x と、Python パッケージを管理するための pip がシステムにインストールされています。

4. コードエディター
   
   Visual Studio Code、PyCharm、Sublime Text など、任意のコード エディターを使用します。

5. Flask がインストールされました
   
   次のコマンドを使用して、Python 環境に Flask をインストールします:
   

   pip install flask

1. サンプル フラスコ アプリケーション 簡単な Flask アプリケーションを準備するか、チュートリアルを進めながら作成する準備をしてください。

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? Flask アプリケーションの作成

まず、単純な Flask アプリケーションを作成し、コンテナ化の準備をします。次の手順に従ってください:

1. プロジェクト ディレクトリを作成します
   
   Basic-flask という名前のディレクトリを作成し、そこに移動します。

2. Flask アプリケーションを作成します
   
   Basic-flask ディレクトリ内に、次の内容を含む app.py という名前のファイルを作成します:
   

   from flask import Flask

   app = Flask(__name__)

   @app.route("/")
   def HelloWorld():
       return "Hello World"

   if __name__ == "__main__":
       app.run()

次のコマンドを使用してこのアプリケーションを実行できます:

   python3 app.py

ブラウザを開いて、http://localhost:5000 にアクセスします。 Web ページに Hello World が表示されるはずです。

1. 依存関係をリストする アプリをコンテナ化するには、まず必要な Python モジュールを指定する必要があります。次のコマンドを実行して、requirements.txt ファイルを作成します。

   pip install flask

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? Dockerfileの作成

次に、Dockerfile の 2 つのバージョン、基本 バージョンと 最適化 バージョンを作成しましょう。

基本的な Dockerfile

基本的な Dockerfile は単純ですが、効率性とセキュリティの最適化が欠けています。

   from flask import Flask

   app = Flask(__name__)

   @app.route("/")
   def HelloWorld():
       return "Hello World"

   if __name__ == "__main__":
       app.run()

この Dockerfile は機能しますが、キャッシュ、サイズの最適化、セキュリティの実践において改善の余地が残されています。

最適化された Dockerfile

最適化された Dockerfile は、複数段階のビルドに従い、効率、セキュリティ、モジュール性のベスト プラクティスを組み込んでいます。

   python3 app.py

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? Dockerfile の構築

両方の Dockerfile を作成したので、次は Docker イメージを構築して、それらのサイズの違いを観察します。次の手順に従ってください:

基本的な Dockerfile からイメージを構築する

1. 基本的な Dockerfile の内容が Dockerfile という名前のファイルに保存されていることを確認します。
2. 次のコマンドを使用してイメージをビルドします。

   pip3 freeze > requirements.txt

最適化された Dockerfile からイメージを構築する

1. 最適化された Dockerfile の内容を Dockerfile という名前の別のファイルに保存します。
2. 次のコマンドを使用してイメージをビルドします。

FROM python:3.9-slim

WORKDIR /app

COPY . /app

RUN pip install -r requirements.txt

CMD ["python3", "app.py"]

構築されたイメージを比較

イメージが構築されたら、次のコマンドを使用してすべての Docker イメージをリストします。

# syntax=docker/dockerfile:1.4

# Stage 1: Build dependencies
FROM --platform=$BUILDPLATFORM python:3.10-alpine AS builder

WORKDIR /code

# Install build dependencies and cache pip files for efficiency
COPY requirements.txt /code
RUN --mount=type=cache,target=/root/.cache/pip \
    pip3 install --prefix=/install -r requirements.txt

COPY . /code

# Stage 2: Development environment setup
FROM python:3.10-alpine AS dev-envs

WORKDIR /code

# Copy application files and installed dependencies
COPY --from=builder /install /usr/local
COPY . /code

# Install additional tools for development (e.g., Git, Bash)
RUN apk update && apk add --no-cache git bash

# Create a non-root user for better security
RUN addgroup -S docker && \
    adduser -S --shell /bin/bash --ingroup docker vscode

# Set entrypoint and command for development purposes
ENTRYPOINT ["python3"]
CMD ["app.py"]

# Stage 3: Production-ready image
FROM python:3.10-alpine AS final

WORKDIR /app

# Copy only necessary application files and dependencies
COPY --from=builder /install /usr/local
COPY app.py /app

ENTRYPOINT ["python3"]
CMD ["app.py"]

画像サイズの大きな違いに気づくはずです:

• 基本的な Dockerfile イメージ: 約 177MB
• 最適化された Dockerfile イメージ: 約 59.2MB

最適化された画像が小さくなる理由

• 軽量ベースイメージ: 最適化された Dockerfile は、python:3.9-slim よりも大幅に小さい python:3.10-alpine を使用します。
• マルチステージ ビルド: 不必要なビルド依存関係が最終イメージから除外され、最小限に保たれます。
• 効率的なキャッシュ: pip インストールにキャッシュを使用すると、冗長なダウンロードが回避され、イメージ レイヤーが削減されます。

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?結論

Dockerfile の最適化は、効率的で安全な、本番環境に対応したコンテナの作成を目指す DevOps エンジニアにとって重要なスキルです。このブログでは、単純な Flask アプリケーションを構築し、基本的な Dockerfile を使用してそれをコンテナ化し、最適化された Dockerfile で改良する方法を検討しました。

イメージのサイズと構造の違いは、マルチステージ ビルド、軽量の基本イメージ、キャッシュ メカニズムの使用などのベスト プラクティスの影響を示しています。基本的な Dockerfile はその目的を果たしましたが、最適化されたバージョンでは、より無駄がなく、より安全で、パフォーマンスの高いコンテナーが提供され、コンテナー化における思慮深い設計の重要性が強調されました。

DevOps の取り組みを続けるときは、最適化を組み込み、セキュリティを考慮し、オーバーヘッドを最小限に抑えて、常に Dockerfile を強化するよう努めてください。適切に最適化された Dockerfile は、時間とリソースを節約するだけでなく、本番環境でのよりスムーズなデプロイメントとスケーラビリティを保証します。

次はあなたの番です。これらのテクニックを自分のプロジェクトに適用して、最適化によって生じる違いを確認してください。 ?

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コーディングと自動化を楽しんでください! ?

以上がFlask Dockerfile の最適化: DevOps と開発者のためのベスト プラクティスの詳細内容です。詳細については、PHP 中国語 Web サイトの他の関連記事を参照してください。