Dockerfile作成からDocker Compose運用まで！実務で使える技術解説

こんにちは！今回は、Dockerの基本をマスターした方向けに、より実践的な内容をお届けします。

「Dockerコマンドは分かったけど、実際の開発ではどう使えばいいの？」
「Dockerfileって難しそう…」
「複数のコンテナを一緒に使いたいんだけど…」

そんな疑問をお持ちの方にぴったりの内容です！

今回参考にするのは、小笠原種高さんの「仕組みと使い方がわかる Docker＆Kubernetesのきほんのきほん」です。この書籍では、Dockerfileの書き方からDocker Composeの実用的な使い方まで、実務で本当に使える知識が詳しく解説されています。

この記事を読み終える頃には、あなたも自信を持ってDockerfileを書き、Docker Composeで複数コンテナを管理できるようになっているはずです！

Dockerfileとは何か？基本を理解しよう

Dockerfileの役割と重要性

Dockerfileは、Dockerイメージを自動的に構築するためのテキストファイルです。

「なぜDockerfileが必要なの？」と思う方もいるかもしれません。

確かに、Docker Hubから既存のイメージをダウンロードして使うこともできます。でも、実際の開発では：

• 自分のアプリケーションを含むイメージが欲しい
• 特定のライブラリや設定が必要
• チーム全員が同じ環境で開発したい

こんな場面が必ずあります。そこで活躍するのがDockerfileなんです！

イメージとDockerfileの関係

分かりやすく例えると：

レシピ（Dockerfile）→ 料理（イメージ）

Dockerfileは「イメージの作り方を書いたレシピ」です。

このレシピに従って材料（ベースイメージ、アプリケーションコード、設定ファイルなど）を組み合わせることで、完成した料理（カスタムイメージ）ができあがります。

Dockerfileを使うメリット

再現性
同じDockerfileからは、必ず同じイメージが作られます。

バージョン管理
GitでDockerfileを管理すれば、環境の変更履歴も追跡できます。

自動化
CI/CDパイプラインに組み込んで、イメージビルドを自動化できます。

ドキュメント化
Dockerfileを見れば、どんな環境なのかが一目で分かります。

Dockerfileの書き方をマスターしよう

Dockerfileの基本構文

Dockerfileは、命令文を順番に書いたテキストファイルです。

基本的な構造を見てみましょう：

# ベースイメージを指定
FROM ubuntu:20.04

# メンテナーの情報
LABEL maintainer="your-email@example.com"

# パッケージのインストール
RUN apt-get update && apt-get install -y \
    python3 \
    python3-pip

# 作業ディレクトリの設定
WORKDIR /app

# ファイルのコピー
COPY . /app

# 依存関係のインストール
RUN pip3 install -r requirements.txt

# ポートの公開
EXPOSE 8000

# 起動時のコマンド
CMD ["python3", "app.py"]

「うわ、なんか複雑…」と思うかもしれませんが、大丈夫です！

一つずつ説明していきますね。

よく使う命令文の解説

FROM – ベースイメージの指定

FROM python:3.9

「Pythonがインストール済みのイメージを土台にする」という意味です。

RUN – コマンドの実行

RUN pip install flask

イメージ作成時にコマンドを実行します。

COPY – ファイルのコピー

COPY app.py /app/

ホストのファイルをイメージ内にコピーします。

WORKDIR – 作業ディレクトリの設定

WORKDIR /app

以降のコマンドの実行場所を指定します。

EXPOSE – ポートの公開

EXPOSE 8000

「このコンテナは8000番ポートを使うよ」という宣言です。

CMD – デフォルトコマンド

CMD ["python", "app.py"]

コンテナ起動時に実行されるコマンドです。

実際にDockerfileを作ってみよう

簡単なWebアプリケーションのDockerfileを作ってみましょう。

プロジェクト構成

my-app/
├── Dockerfile
├── app.py
└── requirements.txt

app.py

from flask import Flask

app = Flask(__name__)

@app.route('/')
def hello():
    return "Hello, Docker!"

if __name__ == '__main__':
    app.run(host='0.0.0.0', port=8000)

requirements.txt

Flask==2.0.1

Dockerfile

FROM python:3.9-slim

WORKDIR /app

COPY requirements.txt .
RUN pip install -r requirements.txt

COPY . .

EXPOSE 8000

CMD ["python", "app.py"]

これで、docker build -t my-app . でイメージを作成できます！

Docker Composeで複数コンテナを管理

Docker Composeとは何か

Docker Composeは、複数のDockerコンテナを定義・実行するためのツールです。

「なぜ複数のコンテナが必要なの？」

実際のWebアプリケーションでは：

• Webサーバー（アプリケーション）
• データベース（MySQL、PostgreSQLなど）
• キャッシュサーバー（Redis）
• ロードバランサー（Nginx）

など、複数のサービスを組み合わせることがほとんどです。

これらを一つ一つ手動で起動するのは大変ですよね。Docker Composeなら、一つのコマンドですべてのサービスを起動できます！

docker-compose.ymlの書き方

Docker Composeの設定は、docker-compose.ymlファイルに記述します。

基本的な構造を見てみましょう：

version: '3.8'

services:
  web:
    build: .
    ports:
      - "8000:8000"
    depends_on:
      - db
    environment:
      - DATABASE_URL=postgresql://user:password@db:5432/myapp

  db:
    image: postgres:13
    environment:
      - POSTGRES_DB=myapp
      - POSTGRES_USER=user
      - POSTGRES_PASSWORD=password
    volumes:
      - postgres_data:/var/lib/postgresql/data

volumes:
  postgres_data:

複数サービスの連携方法

上の例では、以下のように連携しています：

webサービス

• 現在のディレクトリのDockerfileからビルド
• ホストの8000番ポートとコンテナの8000番ポートを接続
• dbサービスに依存

dbサービス

• PostgreSQLの公式イメージを使用
• 環境変数でデータベースの設定
• ボリュームでデータを永続化

ネットワーク
Docker Composeが自動的にネットワークを作成し、サービス同士が通信できるようになります。

実務で役立つDocker活用パターン

開発環境の構築

課題：新しいメンバーが参加するたびに、環境構築で半日かかる…

解決：Docker Composeで開発環境を定義！

version: '3.8'

services:
  app:
    build: .
    ports:
      - "3000:3000"
    volumes:
      - .:/app
      - /app/node_modules
    environment:
      - NODE_ENV=development

  db:
    image: mysql:8.0
    environment:
      - MYSQL_ROOT_PASSWORD=rootpassword
      - MYSQL_DATABASE=myapp_dev
    ports:
      - "3306:3306"

  redis:
    image: redis:alpine
    ports:
      - "6379:6379"

これでdocker-compose up一発で、完全な開発環境が起動します！

データベースとアプリケーションの連携

実際のアプリケーション開発では、データベースとの連携が必須ですね。

ポイント：

• 環境変数で接続情報を管理
• ボリュームでデータを永続化
• depends_onで起動順序を制御

services:
  web:
    build: .
    environment:
      - DB_HOST=db
      - DB_USER=myapp
      - DB_PASSWORD=secret
    depends_on:
      - db

  db:
    image: postgres:13
    environment:
      - POSTGRES_DB=myapp
      - POSTGRES_USER=myapp  
      - POSTGRES_PASSWORD=secret
    volumes:
      - db_data:/var/lib/postgresql/data

volumes:
  db_data:

本番環境への展開

開発環境で動いたアプリケーションを、本番環境にデプロイする際も、Dockerなら簡単です！

マルチステージビルドを使って、本番用に最適化されたイメージを作成できます：

# 開発段階
FROM node:16 as builder
WORKDIR /app
COPY package*.json ./
RUN npm ci --only=production

# 本番段階
FROM node:16-alpine
WORKDIR /app
COPY --from=builder /app/node_modules ./node_modules
COPY . .
EXPOSE 3000
CMD ["npm", "start"]

トラブルシューティングと最適化

よくあるエラーと対処法

「no such file or directory」エラー

原因：COPYコマンドでファイルパスが間違っている

# ❌ 間違い
COPY app.py /nonexistent/

# ✅ 正しい
COPY app.py /app/

「port already in use」エラー

原因：ポートが既に使用されている

# 使用中のポートを確認
docker ps

# 不要なコンテナを停止
docker stop container_name

「build context is too large」エラー

原因：不要なファイルも一緒にビルドしようとしている

解決：.dockerignoreファイルを作成

node_modules/
.git/
*.log
.DS_Store

パフォーマンス最適化のコツ

レイヤーキャッシュを活用

# ❌ 非効率
COPY . /app
RUN pip install -r requirements.txt

# ✅ 効率的
COPY requirements.txt /app/
RUN pip install -r requirements.txt
COPY . /app

マルチステージビルドで軽量化

開発に必要なツールを本番イメージに含めない！

適切なベースイメージ選択

• alpine版：軽量だが、互換性に注意
• slim版：バランスが良い
• full版：機能豊富だが重い

まとめと次のステップ

お疲れさまでした！この記事では、以下の内容を学習しました：

✅ Dockerfileの書き方をマスター
✅ Docker Composeで複数コンテナ管理
✅ 実務での活用パターンを理解
✅ トラブルシューティングの方法

次に学ぶべきこと：

Kubernetes
より大規模なコンテナ運用に必要です。

CI/CDパイプライン
GitHubActionsなどと組み合わせた自動デプロイ。

監視・ログ管理
本番運用には欠かせません。

セキュリティ
コンテナのセキュリティベストプラクティス。

より深く学びたい方へ

今回参考にした「仕組みと使い方がわかる Docker＆Kubernetesのきほんのきほん」では、これらの内容がさらに詳しく、図解付きで解説されています。

実践的なハンズオンも豊富なので、「読んで終わり」ではなく、「実際に手を動かして覚える」ことができます。

Docker Composeの次のステップとして、ぜひKubernetesにも挑戦してみてください！

きっと、「コンテナ技術って面白い！」と感じられるはずです。