はじめに
AWSの資格勉強をしているとDocker、コンテナだったりの用語がかなり頻出してくるのでDockerを何となくどんな環境でもコンテナのように運び、動かすことができる程度に理解して学習を進めていました。
またAWSの“強いサービス”が、Docker前提で設計されているものも多いのでDockerの知識が今後必要になると思い早うちに学びたいと思いました。
Dockerとは？
Docker は アプリが動くために必要な環境一式（ライブラリ・依存関係・設定）をひとまとめにし、どこでも同じ状態で実行できるようにする技術 です。
従来は、アプリを動かすたびに OS・ライブラリ・設定をサーバーごとに構築し直す必要があり、
「開発では動くのに本番で動かない」 といった環境差分の問題が頻発していました。
Docker はこの問題を完全に破壊します。
アプリを “コンテナ” という単位に封じ込めることで、
- どのマシンでも
- どのクラウドでも
- どの開発環境でも
全く同じ状態を再現できます。
この “再現性の高さ” が Docker の革新性であり、
開発速度やデプロイ効率を劇的に向上させる理由です。
Docker はアプリケーションとその実行環境を「コンテナ」としてパッケージ化し、どこでも同じ状態で動かせるようにするプラットフォーム。
コンテナは軽量で隔離されており、ホスト環境に依存せず複数同時に実行できる。
このようにDocker では、アプリごとに独立したコンテナを作り、
そのコンテナはアプリと必要な依存関係をすべて含むため、
ホスト OS の違いに影響されず、どこでも同じ環境を再現して実行できます。
コンテナはホストの OS カーネルを共有しながら分離されて動作するため、
複数のアプリを効率的に並列実行できます。
どんな時に使えるの？
Docker はコンテナの開発・共有・テスト・デプロイまでを一貫して管理でき、
本番環境がオンプレでもクラウドでも同じワークフローでアプリケーションを展開できる。
Docker は CI/CD と非常に相性が良く、アプリケーションとその依存環境をコンテナとして統一できるため、
開発 → テスト → 本番 のすべてを “同じ環境” で実行できる。
その結果、
- 環境差分による不具合が消え
- テストの再現性が高まり
- イメージを差し替えるだけで本番リリースできるためデプロイが高速化する
ローカルで作成したアプリをそのままコンテナとして共有・テスト・デプロイできるため、
開発からリリースまでのパイプラインがシンプルで一貫したものになる。
Dockerはコンテナがどんな環境でも同じように動くため、ローカルからクラウドまで柔軟にデプロイでき、需要に応じてアプリをほぼリアルタイムでスケールさせたり停止したりできる。
またコンテナは軽量で高速なため、仮想マシンよりも少ないリソースで多くのワークロードを実行でき、サーバーの利用効率を大きく向上させられる。
Dockerのアークテクチャ
Docker はクライアント・サーバー方式で動作し、
クライアントがデーモンに命令を送り、デーモンがコンテナのビルド・実行・管理を行う。
両者は同一マシンでもリモートでも動作し、
REST API を使って UNIX ソケットまたはネットワーク経由で通信 する。
また、複数コンテナで構成されるアプリを扱うために
Docker Compose という別のクライアントツール も利用できる。
Docker コンポーネント（仕組みを構成する部品）
Docker が動くための“仕組みそのもの”
- Dockerデーモン：Docker の中核。すべての実行処理を担当する「サーバー側」。
- Dockerクライアント：ユーザーが dockerd に命令を送るための CLI ツール。
- Dockerデスクトップ：Mac / Windows 用の “Docker を動かす統合アプリ”。
Docker クライアント ＋ デーモン ＋ UI がセットになったパッケージ。 - Dockerレジストリ：Docker イメージを保存・共有する場所（クラウド上の倉庫）。
Docker オブジェクト（Docker が操作・管理する対象）
Docker が実際に扱う“リソース”や“データの実体”
- Images（イメージ：設計図）：コンテナを作るための 設計図。
アプリと必要な環境をひとまとめにした 読み取り専用テンプレート。 - Containers（コンテナ：実行環境）：イメージから作られた 実行中のアプリ本体。
実際に動くプロセスで、停止・再起動・削除ができる。 - Volumes（永続ストレージ）：コンテナとは別にデータを保存する 永続ストレージ。
コンテナを消してもデータが残る。 - Networks（ネットワーク）：コンテナ同士や外部と通信するための 仮想ネットワーク。
どのコンテナがどこと通信できるかを制御する。 - Dockerfile（イメージ構成）：イメージを作るための 手順書（レシピ）。
どのベースイメージを使い、何をインストールし、どう設定するかを書いたもの。 - Registry に保存したイメージ：イメージを保存・共有するための クラウド上の倉庫。
Docker Hub や Amazon ECR に push／pull して使う。
基盤技術
Docker は Go 言語で実装されており、Linux カーネルが持ついくつかの機能を利用してコンテナの仕組みを実現しています。
まとめ
メリット
- 環境差分を完全に排除できる、どのマシンでも動く。
- 開発から本番までの一貫したワークフローを構築できる。
- チーム開発が楽になる、自分の環境では動く動かない問題がなくなる。
デメリット
- 学習コストが高い、覚えるべき概念が多い。
- Linuxカーネル前提のため、Windows/MacではDockerDesktopが必要。
- Docker単体では大規模スケールに対応できないのでKubernetesなどをさらに学習する必要がある。
今後は知識だけでなく実際にDockerの公式サイトに掲載されているワークショップを利用してハンズオン形式で学習進めていきます。
参考資料