ChatGPTのたとえがわかりやすかったのでメモ
前提
python、Nginx、Celeryをdebianディストリビィージョンイメージでコンテナ作成。
RedisをAlpineディストリビューションイメージでコンテナ作成
例によってchatGPTにレストランに例えてもらった
レストランチェーンの設立
あなたはレストランチェーンを設立し、複数のレストラン（コンテナ）を開くことにしました。各レストランは、特定の料理を提供するための特別なキッチン（サービス）を持っています。あなたのレストランチェーンは、特定の建築スタイル（python:3.10.11ベースのDebian OS）に基づいていますが、各レストランはその建築スタイルに沿って少し異なる内装やメニュー（web, nginx, celeryサービス）を提供します。
レストランの種類
Webレストラン（webサービス）: Python料理を得意とするレストランです。顧客からの注文（リクエスト）を受け取り、美味しいWebページ料理（レスポンス）を提供します。
Nginxレストラン（nginxサービス）: このレストランは、入り口で顧客を迎え、彼らを正しいテーブル（webレストランや他のサービス）へ案内します。大道りに面しており、多くの顧客（トラフィック）を扱うことができます。
Celeryレストラン（celeryサービス）: 裏方で活躍するレストランで、大量の注文を効率的に処理するために、特別な調理技術（非同期タスク）を使います。
これらのレストランは全て、同じレストランチェーン（Dockerfileで定義されたDebianベースのイメージ）に属していますが、それぞれ異なる特色とメニューを持っています。
特別な提携レストラン
Redisレストラン（redisサービス）: このレストランは、特別な提携を結んでおり、高速な食材供給サービス（インメモリデータストア）を提供します。このレストランは、山の中腹（Alpine Linuxベースのイメージ）に位置しており、他のレストランとは異なる環境で運営されています。
顧客の体験
顧客（ユーザー）があなたのレストランチェーンのドメイン名（URL）を通じて訪れると、まずNginxレストランの入り口に到着します。そこでは、顧客のニーズに応じて、Webレストランでの食事、Celeryレストランでの特別な注文処理、またはRedisレストランでの迅速な食材供給へと案内されます。
結論
この例えを通じて、docker-compose.ymlによって定義された各Dockerコンテナ（レストラン）が、それぞれ独立していながらも連携して動作している様子を理解できます。各レストランは基本的に同じ建築スタイル（Debian OS）を共有していますが、Redisレストランだけは特別な場所（Alpine Linux）にあります。顧客の要求に応じて、適切なサービス（料理）を提供するためにそれぞれが特化しています。