• 日本語
    • English (英語)
Avinton JapanAvinton JapanAvinton JapanAvinton Japan
  • サービス
    • Avinton Data Platform
    • エッジAIカメラ
      • 自動車ナンバープレート自動認識システム
    • プライベートクラウド
    • AIサービス開発
    • AIカメラ/画像解析無料体験版
  • 最新情報
    • ニュースリリース&イベント情報
    • 技術ブログ&インタビュー
  • アカデミー
    • Avintonアカデミー
    • Academy on Campus
    • Academy with Platform
  • 採用情報
    • Avintonジャパン 採用ページ
    • 求人一覧
    • よくある質問
    • 新卒採用
  • 企業情報
    • 会社概要
    • 代表からご挨拶
    • SDGsへの貢献
  • お問い合わせ

Dockerコンテナイメージの最適化/ベストプラクティス

  • ルーティング
  • データベースの命名規則
  • 三目並べ – 2.〇×を交互にゲーム盤に入るようにしよう
  • 三目並べ – 3.勝敗がつくようにしよう
  • クリーンコード(Clean Code)
  • 三目並べ – 4.「スタート」「リセット」ボタンをつけよう
  • 三目並べ – 5.先攻後攻を決めて、コンピュータ対戦にしよう(前編)
  • インフラストラクチャー(サーバー、コンポーネント、RAID)
  • 機械学習入門者向け Support Vector Machine (SVM) に触れてみる
  • YOLOv8を用いた物体検出
  • 正規表現とパイプ
  • 機械学習エンジニアに必要なスキル
  • 軽量版Kubernetesディストリビューション – k0s クラスターの構築
  • ファイル操作コマンド
  • グループとユーザー
  • 困った時に使うコマンド
  • 一般グループのユーザーとグループ
  • プライバシーポリシー
  • 三目並べ – 6.先攻後攻を決めて、コンピュータ対戦にしよう(後編)
  • フロントエンド開発のための環境構築
  • ファイル検索コマンド
  • 質問
  • 仮想化環境のディスク容量を拡張する
  • ユーザー権限とアクセス権
  • データ分析基礎 – Part1
  • 三目並べ – 0.導入
  • テキスト処理
  • データベースへのデータロード
  • 機械学習概要1
  • 機械学習入門者向け Naive Bayes(単純ベイズ)アルゴリズムに触れてみる
  • ファイル管理
  • SSHを使用してホストOSからゲストOSに接続する
  • 機械学習入門者向け ChainerRLでブロック崩しの学習
  • 機械学習入門者向け ランダムフォレストによる Kaggle Titanic生存者予測
  • 機械学習概要2
  • データ分析基礎 – Part 2
  • 機械学習入門者向け 分類と回帰の違いをプログラムを書いて学ぼう
  • フロントエンドのWeb開発について
  • ダイナミックルーティング
  • 三目並べ – 1.ゲーム盤を作ろう
  • 【Python入門】Python Numpy チュートリアル
  • Amazon EC2 インスタンスの初期設定をしよう
  • AmazonEC2とVPCでネットワークとサーバーを構築しよう
  • Apache NiFi Exercise
  • Apache NiFi データパイプライン基礎
  • Apache NiFiの環境設定
  • Apache Spark 基礎
  • Apache SparkとApache Zeppelinの概要と環境構築
  • Apache Superset maptoolの使い方
  • Apache Superset 基礎
  • Apache Superset 概要と環境構築
  • Apache Zeppelin 基本機能
  • APIのデモンストレーション
  • Avinton Academy コンテンツガイド
  • AWS CLIをインストールしてコマンド操作しよう
  • AWS CLIを使ってEC2のファイルをS3へアップロードしよう
  • AWS Route 53を使って独自ドメインのWebページを表示させてみよう
  • AWSアカウントの作成と必ずやるべきセキュリティ対策
  • AWSのEC2インスタンスでWordPressブログを公開してみよう
  • AWS入門者向け 初心者が最初に理解すべきEC2とVPCの基本的な用語解説
  • CCNA
  • Certbotを使ってSSL証明書を発行し、HTTP通信を暗号化しよう
  • CISCO 1800ルータセットアップ
  • CSV import & export – Node.js, mySQL – 1
  • CSV import & export – Node.js, mySQL – 2
  • Docker Compose(Nginx + Flask + MySQL)演習
  • Docker Engineのubuntu上へのinstall
  • Docker 概要とセットアップ
  • Docker, Kubernetesの学び方について
  • Dockerコンテナイメージの最適化/ベストプラクティス
  • DockerとApacheを使ってWebサーバーを構築しよう
  • EC2からS3へ自動でぽいぽいアップロードするスクリプトの作成
  • ESP32-CAMのサンプルアプリケーションを実行する
  • 01 – Sparkfun Inventor’s Kit の準備
  • 02 – Sparkfun Inventor’s KitでLチカ
  • 03 ポテンショメータでLEDの点滅間隔をアナログ入力する
  • 04 フォトレジスタで明るさに反応するシステムをつくる
  • 05 LCDに文字列を表示する
  • 06 – BME280とLCDを組み合わせて温度計をつくる
  • ESP32とArduino IDE/PlatfromIOでHello Worldアプリケーションの実行
  • ESP32と超音波センサー HC-SR04 で物体の距離を計測する
  • ESXi – Switchの追加とVLAN
  • ESXi – VyOS
  • ESXi – 小規模ネットワーク 構築
  • Gitとは
  • VS CodeでGitHub Copilotを設定する
  • VSCode リモート開発環境
  • GNS3のセットアップ
  • Kubernetesクラスター上へのOpenVINOモデルサーバーを使用したサンプルアプリケーションのデプロイ
  • Linuxとは
  • NAT
  • NodeJSでWebアプリケーション開発 – React編
  • NodeJSでWebアプリケーション開発 – React編
  • NodeJSでWebアプリケーション開発 – React編
  • NodeJSでWebアプリケーション開発 – Socket.IO編
  • NVIDIA Cumulus VX + GNS3でBGPネットワークのシミュレーション
  • OpenCVのテストプログラム
  • PacketTracerのセットアップ
  • Pandasによる構造化データ分析
  • PCからルータ、スイッチへのSSH接続設定
  • PostGIS exercise
  • PostgreSQL – Python – Apache – Bootstrap
  • MySQLとMySQL Workbench のセットアップ
  • PostgreSQL Setup
  • PostgreSQL – インデックスを利用したパフォーマンス改善方法
  • PostgreSQL – パーティショニングを利用したパフォーマンス改善方法
  • PostgreSQLによるデータ分析
  • postgreSQLへのshp fileのimport
  • Python2.7とOpenCVのインストール
  • Python3.8 と OpenCV のインストール (Ubuntu20.04LTS)
  • Pythonでデータベースを操作する
  • Pythonで画像を分類するプログラムを作成する
  • Pythonによるマルチスレッドプログラミング実践
  • Raspberry Pi 4B のセットアップ
  • Raspberry PiとBME280を使用して温度と湿度、気圧を読み取る
  • REDIS
  • Redux基礎 – 主要な概念と用語
  • Ruby on Rails を MySQLでセットアップ
  • Ruby on Railsによる簡単なウェブアプリケーション
  • SampleアプリケーションのKubernetes上へのデプロイ
  • Scala 基礎
  • scikit-learnとは
  • Spark SQL エクササイズ
  • SparkMLによるKaggle Titanic生存者予測
  • SparkMLによる住宅価格予測
  • SQL 便利な関数
  • Ubuntuの基本設定
  • uhubctlでUSBデバイスのオンオフをコントロール
  • Terraform入門 2 – Terraformのstate管理
  • Terraform入門 1 – TerraformでAWS上にEC2インスタンスを作成する
  • Virtualisation and Container (仮想化とコンテナ) – Ansible, Docker and Kubernetes
  • viエディタ
  • VLAN
  • VMware ESXi サーバー構築
  • Webアプリ開発に欠かせないGoogle Chrome DevToolsの基本
  • Windows Server 2012 R2 Hyper-V
  • YOLOv5を用いた物体検出
Home Avintonアカデミー Dockerコンテナイメージの最適化/ベストプラクティス

アプリケーションをコンテナ化するためのいくつかのベストプラクティスがあります。 それらを正しく理解して適用することにより、コンテナアプリケーションをより安全に、最適に、そして効率的に管理/操作できるようになります。 サンプルアプリケーションのDockerfile最適化の課題を通じてベストプラクティスを学びます。

学習リソース

これらのリンクでは、Dockerコンテナーを構築するためのベストプラクティスを説明しています。 まず、タスクに取り組む前に読んでください。

  • Best practices for writing Dockerfiles by Docker
  • Image-building best practices by Docker
  • Docker development best practices by Docker
  • Best practices for building containers by Google
  • Best practices writing a Dockerfile by Bitnami
  • Top 20 Dockerfile best practices

課題

こちらのGithubリポジトリにアクセスし、PythonまたはGoで記述されたアプリケーションのDockerfileにベストプラクティスと最適化を適用します。 詳細については、リポジトリのREADMEも参照してください。

課題は次のgitコマンドで入手できます。

1
git clone https://github.com/AvintonCode/docker-handson.git

 

1. イメージのサイズを小さくする

イメージのサイズは1GBを超えています。

2. コンテナプロセスにrootユーザー以外を使用する

rootユーザでコンテナのプロセスが実行されています。

3. コンテナの脆弱性を解消する

コンテナに脆弱性のあるパッケージが含まれています。

注: 修正が利用可能ではない脆弱性は無視できます。

4. ビルド時間の改善

アプリケーションに不要なDockerfileやREADMEまでビルド時にコピーされています。
キャッシュを上手く使用できておらず、pip3 installまたはgo mod downloadが毎回実行される場合があります。

まとめ

Dockerコンテナにベストプラクティスを適用して、快適なコンテナ開発&運用を行いましょう!

あなたも、Avintonでこのような最先端技術を習得し活用してみませんか?

社員の成長を導きながら、AIやビッグデータなどの最先端技術をプロジェクトに活用していくことが私たちのビジョンです。Avintonの充実した技術研修でスキルアップを図り、あなたのキャリア目標を一緒に達成しませんか?

採用情報

採用情報

採用情報

Categories

  • 相互学習
  • 採用
  • 社員インタビュー
  • 学習&資格取得
  • 技術解説
  • イベント告知
  • 学内説明会&講義
  • 産学連携
  • 就職活動
  • イベントレポート
  • その他
  • 技術ブログ&インタビュー
  • mainpage
  • New Graduates Interviews
  • 中途エンジニア
  • カテゴリーなし
  • ニュースリリース&イベント

Avinton SDGs

SDGsへの貢献

Search

タグ

AI AvintonAcademy Avintonデータプラットフォーム EdgeTech+2022 IFAC2023 Kubernetes Linux Meetup Pandas PM&PMO PyTorch SDGs SF思考 VUCA アカウントマネージャー インタビュー インタビュー記事 エッジAIカメラ エンジニア運動会 キャリアアップ クラスタリング データサイエンス データ可視化 ビジネスメンター フロントエンド ヘルプデスク ボランティア ローカルイベント 人流データ 効率性を高める 国際自動制御連盟 地元応援 地域コミュニティ 基本情報技術者 天野禎章 小島秀藏 展示会 工場 新卒、キャリア 産学連携 産官学連携 社内イベント 社内レポート 社員インタビュー 転職
© 2023 Avinton | All Rights Reserved | プライバシーポリシー
  • サービス
    • Avinton Data Platform
    • エッジAIカメラ
      • 自動車ナンバープレート自動認識システム
    • プライベートクラウド
    • AIサービス開発
    • AIカメラ/画像解析無料体験版
  • 最新情報
    • ニュースリリース&イベント情報
    • 技術ブログ&インタビュー
  • アカデミー
    • Avintonアカデミー
    • Academy on Campus
    • Academy with Platform
  • 採用情報
    • Avintonジャパン 採用ページ
    • 求人一覧
    • よくある質問
    • 新卒採用
  • 企業情報
    • 会社概要
    • 代表からご挨拶
    • SDGsへの貢献
  • お問い合わせ
  • 日本語
    • English (英語)
Avinton Japan