目次

• 導入
• Dockerの設計思想
• Dockerの3つの核となる概念
• 基本原理
• 主な用途
• コマンド操作
• データボリューム（永続化）
• Dockerfileの活用
• イメージからコンテナ生成
• docker-compose.ymlの使い方

導入

開発やデプロイ作業において、多くの人が直面する共通の課題があります：

「ローカルでは動作するが、別の環境ではエラーになる」

この問題は単なるバージョン違いではなく、以下のような環境差異が根本原因です：

• OSの違い（Windows/Mac/Linux）
• 言語バージョンの違い（Python3.9/3.10、JDK8/17など）
• 依存ライブラリの不足やバージョン衝突
• 環境変数やシステム設定の違い

Dockerの設計思想

Dockerはこの環境依存性の問題を解決するために設計されました。生活に例えると：

• プロジェクト = 花
• Docker = 移植可能なポット
• Dockerfile = ポットの作成手順書

従来の移栽方法では、花（プロジェクト）を直接他の土地（環境）に移植すると枯れてしまうように、環境差異により動作不能になります。

Dockerの解決策は「花+土壌+肥料+気温」をすべて含むポットをパッケージングし、どこにでも移植できるようにすることです。

Dockerの3つの核となる概念

1. レポジトリ（Repository）
2. イメージ（Image）
3. コンテナ（Container）

レポジトリに保存されたイメージがインスタンス化されコンテナが生成されます。

基本原理

DockerはLinuxのNamespaceによる環境分離とCgroupsによるリソース制限を基盤としています。

• コンテナはホストOSのカーネルを共有するため軽量
• 分層構造のイメージにより再利用性が高まる
• アプリケーションと依存関係を統合パッケージすることで環境依存を解消

主な用途

• 開発チームの環境統一
• 非開発者向けの簡易実行環境提供
• サーバーへの簡単なデプロイ

コマンド操作

イメージ操作

docker images # 一覧表示
docker rmi image_name # 削除

コンテナ操作

docker run -d --name my_container image_name # 実行
docker ps -a # 一覧（停止中含む）
docker rm -f container_id # 強制削除

データボリューム（永続化）

概要

データボリュームはコンテナの外置ストレージのような存在で、以下の特徴があります：

• コンテナ削除後もデータが保持される
• 複数コンテナ間でのデータ共有が可能
• アプリケーションとデータの分離が可能

コマンド操作

docker volume create my_volume # 作成
docker volume ls # 一覧
docker run -v my_volume:/path_in_container image_name # 掛け

Dockerfileの活用

概要

Dockerfileはプロジェクトの実行環境構築手順を記述するファイルです。

基本例

FROM python:3.9
WORKDIR /app
COPY . .
RUN pip install flask
CMD ["python", "app.py"]

企業向け進階例

# === ビルドフェーズ ===
FROM maven:3.8.6-jdk-11 AS builder
WORKDIR /build
COPY pom.xml .
RUN mvn dependency:go-offline
COPY src ./src
RUN mvn package

# === 実行フェーズ ===
FROM openjdk:11-jre-slim
ENV TZ=Asia/Tokyo
WORKDIR /app
COPY --from=builder /build/target/app.jar .
ENTRYPOINT ["java", "-jar", "app.jar"]

イメージからコンテナ生成

生成方法は以下の2通りがあります：

1. サーバー側で直接ビルド
2. ローカルでビルド→イメージファイル転送

どちらの場合も最終的に

docker-compose up -d

で一括起動が可能です。

docker-compose.ymlの使い方

version: '3.8'

services:
  user-service:
    image: user-app:1.0
    container_name: user_svc
    restart: always

  order-service:
    image: order-app:1.0
    ports:
      - "8080:8080"
    depends_on:
      - user-service

このように複数サービスの管理が容易になります。