🐳 STEP 1: コンテナ技術とは何か
仮想マシンとコンテナの違いを理解し、なぜコンテナが必要なのかを学びます
📋 このステップで学ぶこと
- コンテナ技術の基本的な考え方と仕組み
- 仮想マシン（VM）とコンテナの違いと使い分け
- 「環境の違い」によるトラブル事例と解決方法
- コンテナが解決する4つの問題
- コンテナ技術の歴史とDockerの登場
🎯 1. コンテナ技術とは？
1-1. コンテナを一言で言うと
コンテナとは、「アプリケーションを動かすために必要なものを、1つの箱にまとめて入れたもの」です。
この「箱」には、以下のものが入っています：
- アプリケーション本体（プログラム）
- アプリケーションが必要とするライブラリ
- 設定ファイル
- 環境変数
これらをすべてまとめて1つの単位として扱うことで、どんな環境でも同じように動作させることができます。
1-2. 身近な例え：引っ越しの段ボール箱
引っ越しを想像してください。あなたの持ち物を新しい家に運ぶ方法として、2つのやり方があります。
やり方1：バラバラに運ぶ（従来の方法）
本、食器、服、家電…それぞれバラバラに運ぶ方法です。
- 問題1：運ぶのが大変で時間がかかる
- 問題2：忘れ物が出やすい
- 問題3：どこに何があるかわからなくなる
- 問題4：新しい家で使えるようになるまで時間がかかる
やり方2：用途別にまとめて運ぶ（コンテナの方法）
「キッチンセット」「リビングセット」「寝室セット」と、用途ごとに必要なものをすべて箱に入れる方法です。
- 利点1：箱ごと運べば完了
- 利点2：何が入ってるか一目瞭然
- 利点3：新居でもすぐに使える
- 利点4：同じ箱を別の家に持って行っても同じように使える
コンテナは、引っ越しの段ボール箱と同じ発想です。
アプリケーションを動かすために必要なものをすべてまとめておけば、
どの環境（パソコン、サーバー）に持っていっても同じように動作します。
1-3. プログラムの世界で考える
上記の引っ越しの例を、実際のプログラムに置き換えて考えてみましょう。
従来の方法：アプリケーションだけを配布
コンテナの方法：環境ごとまとめて配布
1-4. コンテナの5つの特徴
コンテナには、以下の5つの重要な特徴があります。
| 特徴 | 説明 | メリット |
|---|---|---|
| 1. 一貫性 | アプリケーションと実行環境が1セット | どこでも同じように動く |
| 2. 軽量性 | OSを含まないため非常に軽い | 数秒で起動できる |
| 3. 隔離性 | 他のコンテナと完全に分離 | 他のアプリに影響しない |
| 4. 移植性 | コンテナをそのまま移動可能 | 開発→本番の移行が簡単 |
| 5. 再現性 | 同じコンテナから何度でも同じ環境を作成 | チーム全員が同じ環境で作業 |
💻 2. 仮想マシンとコンテナの違い
2-1. なぜ比較するのか？
コンテナを理解するには、先に存在していた仮想マシン（VM：Virtual Machine）と比較すると分かりやすくなります。
どちらも「アプリケーションを隔離して動かす」という目的は同じですが、仕組みが根本的に異なります。
2-2. 仮想マシン（VM）とは？
1台のパソコンの中に、「別のパソコンを丸ごと作る」技術です。
仮想マシンの具体例
- Windowsパソコンの中に、Linuxパソコンを作る
- Macの中に、Windowsパソコンを作る
- 1台のサーバーの中に、複数のサーバーを作る
有名な仮想化ソフトとして、VMware、VirtualBox、Hyper-Vなどがあります。
仮想マシンの構造
仮想マシンは、以下のような階層構造になっています。
上の図を見ると、各仮想マシンにゲストOS（オペレーティングシステム）が丸ごと入っていることが分かります。これが問題です。
- サイズが大きい：OS全体をコピーするので、1つ数GB〜数十GBになる
- 起動が遅い：OSが起動するまで数分かかる
- リソースを大量消費：OS分のメモリやCPUが余計に必要
- 管理が大変：各VMのOSを個別にアップデート・セキュリティ対策する必要がある
2-3. コンテナの構造
コンテナは、仮想マシンとは根本的に異なる仕組みです。
仮想マシン：各VMに個別のOS（ゲストOS）が必要
コンテナ：ホストOSを全コンテナで共有
この違いにより、コンテナは軽量で高速になります。
2-4. 仮想マシンとコンテナの比較表
両者の違いを表で整理します。
| 項目 | 仮想マシン（VM） | コンテナ |
|---|---|---|
| サイズ | 数GB〜数十GB （OS全体が必要） |
数十MB〜数百MB （OSは共有） |
| 起動時間 | 数分 （OSが起動する） |
数秒 （アプリだけ起動） |
| リソース消費 | メモリ・CPU大量消費 （OS分も必要） |
最小限のリソース （効率的） |
| 隔離性 | 完全に隔離 （別のマシン） |
プロセスレベルで隔離 （十分安全） |
| 移植性 | やや低い （環境依存） |
非常に高い （どこでも動く） |
| 同時実行数 | 数個〜数十個 （リソースを多く消費） |
数十〜数百個 （軽量なため多数実行可能） |
2-5. どちらを使うべきか？
仮想マシンとコンテナは、それぞれ得意な場面が異なります。
- 完全に別のOSが必要な場合
（例：Windows上でLinuxを動かす） - セキュリティのため完全に隔離したい場合
- レガシーシステムを動かす場合
- OSレベルのカスタマイズが必要な場合
- アプリケーションの開発・配布
- マイクロサービス
（小さなサービスを多数動かす） - 開発環境と本番環境を統一したい
- 軽量で高速な環境が欲しい
- CI/CD（継続的インテグレーション）
現代のアプリケーション開発では、コンテナが主流になっています。
特にデータエンジニアリングの分野では、PostgreSQL、Apache Airflow、Apache Sparkなどのツールをコンテナで動かすことが一般的です。
このコースでは、コンテナ（Docker）を使った開発方法を学んでいきます。
❌ 3. 「環境の違い」によるトラブル事例
コンテナが必要な理由を実感するために、実務でよく起こるトラブルを見てみましょう。
3-1. トラブル事例①：「私のパソコンでは動くのに…」
開発者Aさん：「データ処理スクリプト完成しました！このPythonスクリプトを実行してください」
同僚Bさん：「実行してみたけど、エラーが出て動きません…」
開発者Aさん：「えっ！？私のパソコンでは動くのに…」
同僚Bさん：「ModuleNotFoundError: No module named ‘pandas’ って出てます」
開発者Aさん：「あ、pandasインストールしてください」
同僚Bさん：「インストールしたけど、今度はバージョンが違うって言われます…」
なぜこの問題が起きるのか？
「私のPCでは動く」問題は、開発の大きな時間ロスになります。
- 原因の特定に数時間〜数日かかることも
- チームメンバーが増えるほど問題が複雑化
- 本来のコードを書く作業に集中できない
3-2. トラブル事例②：本番環境で動かない
開発者：「開発完了！テストも通ったので本番サーバーにデプロイします」
（デプロイ完了後）
開発者：「あれ…？本番サーバーでエラーが…」
上司：「お客様からシステムが動かないと問い合わせが来てるけど？」
開発者：「開発環境では問題なく動いていたのに…原因を調査中です…」
なぜこの問題が起きるのか？
本番環境でのトラブルは、ビジネスに直接影響します。
- 顧客からのクレーム
- 売上の損失
- 会社の信頼低下
- 緊急対応による残業
3-3. トラブル事例③：チーム開発で環境がバラバラ
新メンバー：「開発環境のセットアップ方法を教えてください」
先輩：「えーと、まずPythonをインストールして、次にPostgreSQLをインストールして、pip installでライブラリを入れて…」
（3時間後）
新メンバー：「まだエラーが出ます…」
先輩：「あー、環境変数設定してないんじゃない？」
（さらに1時間後）
新メンバー：「まだ動きません…」
先輩：「うーん、ちょっと見せて…あ、PostgreSQLのバージョンが違うな」
なぜこの問題が起きるのか？
3-4. コンテナでこれらの問題を解決
「このコンテナを使ってください」の一言で解決！
🎯 4. コンテナが解決する4つの問題
ここまでの内容を整理して、コンテナが解決する4つの主要な問題を見ていきましょう。
4-1. 問題①：環境の差異
- 開発者ごとに環境が違う
- 開発環境と本番環境が違う
- 「私のPCでは動く」問題が多発
- 環境構築に時間がかかる
- 全員が同じコンテナを使用
- 開発 = 本番の環境が実現
- 環境起因のトラブルが激減
- 環境構築が数分で完了
4-2. 問題②：依存関係地獄（Dependency Hell）
複数のアプリケーションが、同じライブラリの異なるバージョンを必要とする状況です。
コンテナで解決
4-3. 問題③：環境構築の時間
新メンバーの環境構築：
- Pythonインストール（30分）
- PostgreSQLインストール（30分）
- ライブラリインストール（30分）
- 設定ファイル作成（30分）
- エラー対応（2時間）
- 合計：約4時間
新メンバーの環境構築：
- Docker Desktopインストール（10分）
- コンテナダウンロード（3分）
- コンテナ起動（10秒）
- 合計：約15分
- 約16倍速い！
4-4. 問題④：スケーラビリティ（拡張性）
システムへのアクセスが増えた時に、処理能力を拡張できる性質のことです。
- 新しいサーバーを用意（1時間〜）
- OSをインストール（30分〜）
- アプリをインストール（1時間〜）
- 設定を行う（30分〜）
- 合計：数時間〜数日
→ セールが終わってしまう…
- コンテナを複製するコマンドを実行
- コンテナ起動（数秒）
- 合計：数秒〜数分
→ 急なアクセス増にも即座に対応！
4-5. コンテナのメリットまとめ
| メリット | 説明 | 実務での効果 |
|---|---|---|
| 一貫性 | どこでも同じように動く | 「私のPCでは動く」問題が消える |
| 隔離性 | 他のアプリケーションに影響しない | 依存関係の競合を回避 |
| 軽量性 | 起動が速く、リソース効率が良い | 開発サイクルが高速化 |
| 移植性 | 簡単に別の環境に移せる | 開発→本番の移行がスムーズ |
| 拡張性 | 必要に応じて増やせる | 負荷に応じた柔軟な対応 |
📜 5. コンテナ技術の歴史
コンテナ技術は突然登場したわけではなく、長い歴史があります。
その歴史を知ることで、なぜDockerが現在の地位を確立したのかが理解できます。
5-1. コンテナ技術の進化年表
| 年代 | 出来事 | 説明 |
|---|---|---|
| 2000年 | FreeBSD Jails | UNIX系OSで最初の「コンテナ的な」機能が登場。プロセスを隔離する仕組み。 |
| 2006年 | Googleがプロセスコンテナを開発 | Googleが社内で使用。後にcgroupsとしてLinuxに統合。 |
| 2008年 | LXC（Linux Containers）登場 | Linuxでコンテナが使えるように。しかし、設定が複雑で一般には普及せず。 |
| 2013年 | Docker登場 🎉 | コンテナを誰でも簡単に使えるツールとして登場。爆発的に普及。 |
| 2014年 | Kubernetes発表 | Googleがコンテナ管理ツールを発表。大規模なコンテナ運用が可能に。 |
| 2015年〜 | 業界標準化 | Docker、Kubernetesがデファクトスタンダード（事実上の標準）に。 |
5-2. なぜDockerが成功したのか？
コンテナ技術自体は2000年代から存在していましたが、Dockerの登場まで普及しませんでした。
Dockerが成功した理由を見てみましょう。
| 成功要因 | 従来の問題 | Dockerの解決策 |
|---|---|---|
| 使いやすさ | LXCは設定が複雑で、専門知識が必要 | コマンド1つでコンテナを起動可能 |
| Docker Hub | コンテナイメージの共有が困難 | 誰でもイメージを公開・取得できる場を提供 |
| Dockerfile | 環境構築手順が属人的 | 環境をコードで記述でき、再現性が高い |
| クロスプラットフォーム | LXCはLinux専用 | Windows、Mac、Linuxで動作 |
| エコシステム | 関連ツールが少ない | Docker Compose、Docker Swarmなど豊富なツール |
5-3. Dockerの現在の普及状況
- 世界中で数百万人の開発者が使用
- Docker Hubには1000万以上のコンテナイメージが公開
- Fortune 500企業の多くがDockerを採用
- AWS、Azure、GCPなど主要クラウドが完全対応
- 求人市場で「Docker経験」は重要なスキルに
データエンジニアリングの分野では、以下のようなツールをDockerで動かすことが一般的です。
- PostgreSQL：データベース
- Apache Airflow：ワークフロー管理
- Apache Spark：大規模データ処理
- Jupyter Notebook：データ分析
このコースでは、これらすべてをDockerで構築する方法を学びます。
📝 STEP 1 のまとめ
- コンテナとは、アプリケーションと実行環境を1つにまとめた「箱」
- 仮想マシンはOS全体を仮想化、コンテナはアプリケーションレベルで隔離
- コンテナは軽量・高速・効率的（起動が数秒、サイズが数十MB〜数百MB）
- 「私のPCでは動く」問題をコンテナが解決
- 依存関係地獄もコンテナで解消できる
- コンテナは環境構築の時間を劇的に短縮（数時間→数分）
- Dockerの登場（2013年）で、コンテナが誰でも使える技術に
コンテナは単なる技術ではなく、開発の考え方を変えるパラダイムシフトでした。
- 「環境の違い」という長年の悩みを解決
- 開発者が本当に大切なこと（コードを書くこと）に集中できるようになった
- 開発から本番までのデプロイが劇的に簡単になった
- 現代のアプリケーション開発では必須のスキル
次のSTEP 2では、「Dockerが解決する問題」をより実践的な視点で学びます。
- 依存関係地獄の具体例と解決方法
- デプロイの複雑さとDockerによる簡素化
- スケーラビリティの課題
- Dockerが業界で選ばれる理由
実際のビジネスシーンでDockerがどう役立つのかを理解していきましょう！
学習メモ
Docker・コンテナ技術入門 - Step 1