試して学ぶ Dockerコンテナ開発
マイナビ出版
Dockerでさまざまな実行環境、開発環境を構築するための実践ノウハウ
コンテナ型の仮想環境を作成、実行するためのプラットフォーム、Dockerの実践解説書。
本書は、エンジニアが普段行うようなWebアプリケーション開発環境の構築を、Dockerを用いて行うにはどのようにすればよいか、またその環境をDockerで作ることによってどのように開発を効率化させることができるか、にフォーカスした内容となっています。
PHPのLaravel、Node.jsのNuxt.js、RubyのSinatraとRuby on Rails、PythonのPyTorchといった、Webアプリケーションや機械学習の領域で用いられているものを対象として取り上げました。それぞれの解説は独立したものとなっているので、読者の方が使っている言語はもちろん、経験していない言語やフレームワークを試すのにも良いでしょう。
本書の構成は次のようになっています。
Chapter1「Dockerの基本」では、DockerやDocker Composeについて簡単に解説し、Docker環境のインストール手順を解説します。最後に、Dockerで使える機能を一望できるよう、Docker CLIやDocker Composeで使えるコマンドを一覧にまとめました。
Chapter2「実行環境としてのDockerイメージを構築する」では、Webアプリケーションの開発作業を想定し、Dockerでアプリケーションの実行環境を構築する手順について解説します。対象の言語環境はPHPのLaravel、Node.jsのNuxt.js、RubyのSinatraです。イメージ構築にあたってのポイントは、各々の環境で必要になるパッケージ(ライブラリ)のインストール手順です。
Chapter3「開発作業に適したDocker環境を構築する」では、Ruby on Rails(Rails)の環境を構築します。Railsは単体でも動作しますが、開発するにあたっては、データベースサーバーだけでなく、Springサーバーなどの常駐プロセスを動かす必要も出てきます。フロントエンドの開発スタイルによっては、さらにWebpackやVue.jsといったNode.jsの環境も必要になってきます。RubyとNode.jsの環境ではベースイメージが異なります。双方の言語を用意したイメージをビルドすることで、使い勝手の良い開発環境を作ることができます。
Chapter4「第三者が配布しているDocker環境をカスタマイズする」では、、第三者が配布している既存のDocker環境をカスタマイズする例として、ディープラーニングの環境をNVIDIA Dockerで動かす手順を解説します。Jupyter Notebookの開発元がJupyterアプリケーションの実行環境をDockerイメージとして配布しているので、その環境でJupyterLabを動かし、PyTorchを使えるようにし、最後にNVIDIA DockerでGPUを使った学習処理を評価してみます。
Chapter5「Dockerの機能を使いこなす」では、Dockerが提供している機能に対して、もう少し踏み込んだトピックを紹介します。イメージとレイヤー、エントリーポイント、ボリュームとネットワークなどの話題を解説しています。
発売日:2019-07-25
ページ数:336ページ
著者プロフィール
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櫻井 洋一郎()
●櫻井 洋一郎(さくらい よういちろう)
Retty株式会社 エンジニア
東京大学大学院 情報理工学系研究科 創造情報学専攻2007年卒。
NECの開発部門に7年間勤務。仕事の傍ら個人でサービスを開発し、過去に多数のWebサービス、アプリを開発。その後Retty株式会社の創業期にJoinし2度のiOSアプリリニューアルを遂行。iOS開発以外にもサーバサイド開発、DockerとKubernetesを使った社内開発環境の構築など幅広い業務を行う。
また業務の傍らtry! Swift Tokyoでオーガナイザを務めるなどコミュニティ活動も行っている。 -
村崎 大輔()
●村崎 大輔
2016年よりフリーランスエンジニア。博士(情報理工学)。
Web系のスタートアップ企業を中心に開発支援とコンサルティングを手がける。情報工学の見識と高い適応力が強み。
「新技術は食わず嫌いしない」がモットー。
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