STEP 14：マルチステージビルド

🔧 0. このステップの前提知識

📚 STEP 13の復習

このステップでは、以下の知識を使います。忘れた場合は復習してから進めましょう。

STEP 13：レイヤーキャッシュの仕組み（各命令が1つのレイヤーを作成）
STEP 13：イメージサイズを削減するテクニック（軽量ベースイメージ、RUNをまとめる）
STEP 13：同じRUN内で削除しないとサイズは減らない

0-1. 作業ディレクトリの準備

# 作業ディレクトリを作成して移動
mkdir -p ~/docker-practice/step14
cd ~/docker-practice/step14

# 現在の場所を確認
pwd

0-2. このステップで得られるスキル

【マルチステージビルドの効果】

シングルステージ                      マルチステージ
─────────────────────────            ─────────────────────────
イメージサイズ: 1.5GB                イメージサイズ: 200MB
含まれるパッケージ: 500+              含まれるパッケージ: 100
ビルドツール: gcc, g++, make         ビルドツール: なし
セキュリティリスク: 高                セキュリティリスク: 低

💡 このステップを学ぶと、イメージサイズを80〜90%削減、
   セキュリティを大幅に向上できるようになります！

🎯 1. マルチステージビルドとは？

1-1. 基本概念

マルチステージビルドとは、1つのDockerfileの中で複数のステージ（段階）を定義し、
各ステージを独立して実行できる機能です。

📝 例え話：料理の準備と提供

レストランで料理を作ることを想像してください。

【キッチン（ビルドステージ）】
• 野菜を切る包丁
• 調理器具がたくさん
• 材料の袋やパッケージ
• 作業台が散らかっている

【お客様のテーブル（実行ステージ）】
• 完成した料理だけ
• きれいなお皿
• 包丁や材料のゴミはない
• すっきり！

マルチステージビルドも同じで、「作る場所」と「使う場所」を分けることで、最終的なイメージに不要なものを含めません。

1-2. マルチステージビルドの仕組み

【マルチステージビルドの流れ】

┌─────────────────────────────────────────────────────────────┐
│ ステージ1: ビルドステージ（builder）                         │
│ ━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━│
│ FROM python:3.9 AS builder                                  │
│                                                             │
│ ┌─────────────────────────────────────────────────────────┐│
│ │ • gcc, g++, make などのビルドツール                      ││
│ │ • numpy, pandas のソースコード                          ││
│ │ • コンパイル中の一時ファイル                             ││
│ │ • ビルド済みパッケージ ✓                                ││
│ └─────────────────────────────────────────────────────────┘│
│                              │                              │
│                              │ 必要なものだけコピー         │
│                              ▼                              │
└─────────────────────────────────────────────────────────────┘

┌─────────────────────────────────────────────────────────────┐
│ ステージ2: 実行ステージ（最終イメージ）                      │
│ ━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━│
│ FROM python:3.9-slim                                        │
│ COPY –from=builder /root/.local /root/.local               │
│                                                             │
│ ┌─────────────────────────────────────────────────────────┐│
│ │ • ビルド済みパッケージのみ ✓                            ││
│ │ • アプリケーションコード                                 ││
│ │ • ビルドツールは含まれない ✓                            ││
│ │ • 中間ファイルも含まれない ✓                            ││
│ └─────────────────────────────────────────────────────────┘│
└─────────────────────────────────────────────────────────────┘

【結果】
ビルドステージ: 1.5GB（破棄される）
実行ステージ: 200MB ← これが最終イメージ

1-3. なぜマルチステージビルドが必要？

💡 マルチステージビルドの利点

イメージサイズの劇的な削減：ビルドツールを含めない → 50〜90%削減
セキュリティ向上：不要なツールがない → 攻撃面が減る
クリーンな最終イメージ：実行に必要なものだけ
Dockerfileが1つ：管理が楽

1-4. シングルステージ vs マルチステージ

❌ シングルステージ

問題点：
• ビルドツールも含まれる
• イメージサイズ：1.5GB
• 中間ファイルも残る
• セキュリティリスク高
• 不要なファイルだらけ

✅ マルチステージ

改善：
• 実行ファイルだけコピー
• イメージサイズ：200MB
• クリーンな構成
• セキュリティリスク低
• 必要なものだけ

🏗️ 2. ビルド用と実行用の分離

2-1. 基本的な構造

マルチステージビルドでは、複数のFROM命令を使って、ステージを分離します。

# ━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━
# ステージ1: ビルドステージ
# ━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━
FROM python:3.9 AS builder

WORKDIR /app

# ビルドに必要なツールをインストール
RUN apt-get update && apt-get install -y gcc g++ make

# 依存関係をインストール
COPY requirements.txt .
RUN pip install –user -r requirements.txt

# ━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━
# ステージ2: 実行ステージ
# ━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━
FROM python:3.9-slim

WORKDIR /app

# ステージ1からビルド済みパッケージだけコピー
COPY –from=builder /root/.local /root/.local

# アプリケーションコードをコピー
COPY app.py .

# PATHを設定
ENV PATH=/root/.local/bin:$PATH

CMD [“python”, “app.py”]

2-2. キーポイントの解説

【マルチステージビルドの重要な構文】

FROM python:3.9 AS builder
                 ──────────
                     │
                     └─ ステージに名前を付ける
                        この名前で後から参照できる

COPY –from=builder /root/.local /root/.local
     ──────────────
           │
           └─ 前のステージからファイルをコピー
              builder ステージの /root/.local を
              現在のステージにコピー

【ポイント】
• 最後の FROM が最終イメージになる
• 中間ステージは破棄される
• 名前を付けないと FROM 0、FROM 1 で参照（非推奨）

2-3. 各ステージの役割

ステージ	役割
ビルドステージ（builder）	ソースコードのコンパイル、依存関係のビルド、静的ファイルの生成、テストの実行
実行ステージ（最終）	ビルド済みファイルだけ受け取る、実行に必要な最小限の環境、アプリケーションの実行

2-4. pip install –user の意味

📝 –user オプションとは？

pip install --userは、パッケージをユーザーディレクトリ（/root/.local）にインストールします。

なぜ使うのか？
• システム全体にインストールすると、Python本体のディレクトリにパッケージが混ざる
• --userを使うと、/root/.localにまとまる
• まとまった場所をCOPY --fromでコピーしやすい

📦 3. イメージサイズの大幅削減

3-1. 実例：シングルステージ vs マルチステージ

実際の数字で比較してみましょう。

【例1】シングルステージ（最適化なし）

# シングルステージ
FROM python:3.9

WORKDIR /app

# ビルドツールをインストール
RUN apt-get update && \
    apt-get install -y gcc g++ make

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

COPY . .

CMD [“python”, “app.py”]

# イメージサイズを確認 $ docker images myapp:single REPOSITORY TAG SIZE myapp single 1.5GB

【例2】マルチステージ

# マルチステージ
FROM python:3.9 AS builder

WORKDIR /app

RUN apt-get update && \
    apt-get install -y gcc g++ make

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

# ━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━
# 実行ステージ
FROM python:3.9-slim

WORKDIR /app

COPY –from=builder /root/.local /root/.local
COPY app.py .

ENV PATH=/root/.local/bin:$PATH

CMD [“python”, “app.py”]

# イメージサイズを確認 $ docker images myapp:multi REPOSITORY TAG SIZE myapp multi 250MB # 削減率：約83%！

3-2. なぜこんなに小さくなる？

💡 サイズ削減の理由

ビルドツール不要：gcc、g++、makeなどは実行ステージに含まれない
軽量ベースイメージ：実行ステージはpython:3.9-slim
中間ファイル不要：ビルドキャッシュなどは破棄される
必要なものだけ：ビルド済みパッケージだけコピー

サイズ削減の内訳

項目	シングルステージ	マルチステージ
ベースイメージ	python:3.9（約900MB）	python:3.9-slim（約150MB）
ビルドツール	gcc, g++, make（約300MB）	なし（0MB）
Pythonパッケージ	約300MB	約100MB（必要なもののみ）
合計	約1.5GB	約250MB

🔒 4. セキュリティの向上

4-1. マルチステージビルドのセキュリティメリット

        🔐 セキュリティが向上する理由
        攻撃面の縮小：ビルドツールがない = 悪用できるツールが少ない
脆弱性の削減：パッケージ数が少ない = セキュリティリスク低下
クリーンな環境：不要なファイルがない = 情報漏洩リスク低下

    

4-2. 含まれるパッケージ数の比較

❌ シングルステージ

含まれるパッケージ：
• gcc, g++, make
• build-essential
• curl, wget
• git
• その他開発ツール
合計：約500パッケージ

✅ マルチステージ

含まれるパッケージ：
• Python本体
• 必要なライブラリのみ
• 実行時依存関係のみ

合計：約100パッケージ

4-3. セキュリティベストプラクティス

💡 セキュリティベストプラクティス

ビルドツールは実行ステージに含めない
実行ステージは軽量ベースイメージを使う
非rootユーザーで実行する
定期的にイメージの脆弱性スキャンを実行

# 非rootユーザーで実行する例
FROM python:3.9-slim

WORKDIR /app

COPY –from=builder /root/.local /root/.local
COPY app.py .

ENV PATH=/root/.local/bin:$PATH

# 非rootユーザーを作成して切り替え
RUN useradd -m appuser && \
    chown -R appuser:appuser /app
USER appuser

CMD [“python”, “app.py”]

🐍 5. 実践例：Pythonアプリの最適化

5-1. numpy/pandasを使うアプリ

データ分析用のライブラリは、ビルドに時間がかかります。
マルチステージビルドで最適化しましょう。

# Dockerfile（マルチステージ）

# ━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━
# ビルドステージ
# ━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━
FROM python:3.9 AS builder

WORKDIR /app

# ビルドに必要なパッケージ
RUN apt-get update && \
    apt-get install -y –no-install-recommends \
        gcc \
        g++ \
        gfortran \
        libopenblas-dev \
        liblapack-dev && \
    rm -rf /var/lib/apt/lists/*

COPY requirements.txt .

# ユーザーディレクトリにインストール
RUN pip install –user –no-cache-dir -r requirements.txt

# ━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━
# 実行ステージ
# ━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━
FROM python:3.9-slim

WORKDIR /app

# 実行に必要な依存関係のみ
RUN apt-get update && \
    apt-get install -y –no-install-recommends \
        libopenblas-base \
        libgomp1 && \
    rm -rf /var/lib/apt/lists/*

# ビルドステージからパッケージをコピー
COPY –from=builder /root/.local /root/.local

# アプリケーションコード
COPY app.py .
COPY data_processor.py .

# PATHを設定
ENV PATH=/root/.local/bin:$PATH

# 非rootユーザーで実行
RUN useradd -m appuser && \
    chown -R appuser:appuser /app
USER appuser

CMD [“python”, “app.py”]

🎯 最適化のポイント

ビルドステージ：gcc、g++などでnumpy/pandasをビルド
実行ステージ：ビルドツールは不要、実行時依存だけインストール
サイズ削減：1.5GB → 600MB（60%削減）
セキュリティ：非rootユーザーで実行

5-2. Flaskアプリケーション

# Dockerfile（Flask + gunicorn）

# ━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━
# ビルドステージ
# ━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━
FROM python:3.9 AS builder

WORKDIR /app

COPY requirements.txt .

# 依存関係をビルド
RUN pip install –user –no-cache-dir -r requirements.txt

# ━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━
# 実行ステージ
# ━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━
FROM python:3.9-slim

WORKDIR /app

# ビルド済みパッケージをコピー
COPY –from=builder /root/.local /root/.local

# アプリケーションコード
COPY app.py .
COPY config.py .
COPY templates/ templates/
COPY static/ static/

# PATHを設定
ENV PATH=/root/.local/bin:$PATH
ENV FLASK_APP=app.py
ENV FLASK_ENV=production

# 非rootユーザー
RUN useradd -m flaskuser && \
    chown -R flaskuser:flaskuser /app
USER flaskuser

EXPOSE 5000

CMD [“gunicorn”, “–bind”, “0.0.0.0:5000”, “app:app”]

🛠️ 6. 実践演習

6-1. 演習の目標

実際にマルチステージビルドを実装して、シングルステージと比較してみましょう。

📁 プロジェクト構成multistage-demo/
├── Dockerfile.single      # シングルステージ（比較用）
├── Dockerfile.multi       # マルチステージ
├── requirements.txt
├── app.py
└── data_processor.py

6-2. 演習ファイルの作成

# 作業ディレクトリを作成
mkdir -p ~/docker-practice/multistage-demo
cd ~/docker-practice/multistage-demo

# requirements.txt を作成
cat > requirements.txt << ‘EOF’
numpy==1.21.0
pandas==1.3.0
requests==2.26.0
EOF

# app.py を作成
cat > app.py << ‘EOF’
import pandas as pd
import numpy as np
from data_processor import process_data

def main():
    print(“データ処理を開始します…”)
    
    # データの読み込み
    data = pd.DataFrame({
        ‘name’: [‘Alice’, ‘Bob’, ‘Charlie’],
        ‘score’: [85, 90, 78]
    })
    
    # データ処理
    result = process_data(data)
    
    print(“処理結果:”)
    print(result)
    print(“\nデータ処理が完了しました！”)

if __name__ == “__main__”:
    main()
EOF

# data_processor.py を作成
cat > data_processor.py << ‘EOF’
import pandas as pd
import numpy as np

def process_data(df):
    “””データ処理関数”””
    # 平均を計算
    df[‘average’] = df[‘score’].mean()
    
    # ランクを追加
    df[‘rank’] = df[‘score’].rank(ascending=False)
    
    return df
EOF

6-3. シングルステージDockerfileを作成

# Dockerfile.single を作成
cat > Dockerfile.single << ‘EOF’
# シングルステージ（比較用）
FROM python:3.9

WORKDIR /app

# ビルドツールをインストール
RUN apt-get update && \
    apt-get install -y gcc g++ gfortran && \
    rm -rf /var/lib/apt/lists/*

COPY requirements.txt .
RUN pip install –no-cache-dir -r requirements.txt

COPY . .

CMD [“python”, “app.py”]
EOF

6-4. マルチステージDockerfileを作成

# Dockerfile.multi を作成
cat > Dockerfile.multi << ‘EOF’
# ━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━
# ビルドステージ
# ━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━
FROM python:3.9 AS builder

WORKDIR /app

# ビルドに必要なパッケージ
RUN apt-get update && \
    apt-get install -y –no-install-recommends \
        gcc \
        g++ \
        gfortran && \
    rm -rf /var/lib/apt/lists/*

COPY requirements.txt .

# ユーザーディレクトリにインストール
RUN pip install –user –no-cache-dir -r requirements.txt

# ━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━
# 実行ステージ
# ━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━
FROM python:3.9-slim

WORKDIR /app

# ビルドステージからパッケージをコピー
COPY –from=builder /root/.local /root/.local

# アプリケーションコード
COPY app.py .
COPY data_processor.py .

# PATHを設定
ENV PATH=/root/.local/bin:$PATH

CMD [“python”, “app.py”]
EOF

6-5. ビルドして比較

# シングルステージをビルド
docker build -f Dockerfile.single -t dataapp:single .

# マルチステージをビルド
docker build -f Dockerfile.multi -t dataapp:multi .

# サイズを比較
docker images | grep dataapp

REPOSITORY TAG IMAGE ID CREATED SIZE dataapp single abc123def456 2 minutes ago 1.2GB dataapp multi def456abc789 1 minute ago 300MB # マルチステージは約75%削減！

6-6. 両方を実行して動作確認

# シングルステージを実行
docker run –rm dataapp:single

# マルチステージを実行
docker run –rm dataapp:multi

データ処理を開始します… 処理結果: name score average rank 0 Alice 85 84.3 2.0 1 Bob 90 84.3 1.0 2 Charlie 78 84.3 3.0 データ処理が完了しました！

6-7. 後片付け

# 作成したイメージを削除
docker rmi dataapp:single dataapp:multi

✅ 演習のまとめ

両方のイメージが同じように動作する
マルチステージは約75%小さい
ビルドツールは最終イメージに含まれない
セキュリティも向上している

🚀 7. 高度なテクニック

7-1. 複数のビルドステージ

3つ以上のステージを使うこともできます。

# 複数ステージの例

# ━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━
# ステージ1: テストステージ
# ━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━
FROM python:3.9 AS tester

WORKDIR /app

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

COPY . .

# テストを実行（失敗したらビルドが止まる）
RUN pytest tests/

# ━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━
# ステージ2: ビルドステージ
# ━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━
FROM python:3.9 AS builder

WORKDIR /app

RUN apt-get update && \
    apt-get install -y gcc g++ && \
    rm -rf /var/lib/apt/lists/*

COPY requirements.txt .
RUN pip install –user –no-cache-dir -r requirements.txt

# ━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━
# ステージ3: 実行ステージ
# ━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━
FROM python:3.9-slim

WORKDIR /app

COPY –from=builder /root/.local /root/.local
COPY app.py .

ENV PATH=/root/.local/bin:$PATH

CMD [“python”, “app.py”]

7-2. 特定のステージだけビルド

# テストステージだけビルド（本番イメージは作らない）
docker build –target tester -t myapp:test .

# ビルドステージまでビルド（デバッグ用）
docker build –target builder -t myapp:builder .

# 最終ステージまでビルド（通常）
docker build -t myapp:latest .

        📝 –target オプションの活用
        テスト実行：--target testerでテストだけ実行
デバッグ：--target builderでビルド環境を確認
CI/CD：テストステージをCI、最終ステージをCDで使い分け

    

💪 8. 練習問題

練習問題 1 基礎

マルチステージビルドの利点を3つ挙げてください。

【解答例】

イメージサイズの削減：ビルドツールや中間ファイルを含めないため、最終イメージが50〜90%小さくなる
セキュリティの向上：不要なパッケージやツールがないため、攻撃面が縮小し、脆弱性のリスクが減る
クリーンな構成：実行に必要なものだけが含まれるため、イメージがシンプルで管理しやすい

練習問題 2 基礎

次のDockerfileで、`COPY --from=builder`は何をしていますか？

FROM python:3.9 AS builder
RUN pip install –user numpy

FROM python:3.9-slim
COPY –from=builder /root/.local /root/.local

【解答】

COPY --from=builderは、builderステージからファイルをコピーしています。

具体的には：
• builderステージでインストールされたnumpyパッケージ
• /root/.localディレクトリ全体を、実行ステージの同じパスにコピー

これにより、ビルドツール（gcc等）は含めずに、ビルド済みパッケージだけを実行ステージに持ってくることができます。

練習問題 3 応用

次のシングルステージDockerfileをマルチステージに書き換えてください。

FROM python:3.9

WORKDIR /app

RUN apt-get update && \
    apt-get install -y gcc g++

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

COPY app.py .

CMD [“python”, “app.py”]

【マルチステージ版】

# ビルドステージ
FROM python:3.9 AS builder

WORKDIR /app

RUN apt-get update && \
    apt-get install -y gcc g++ && \
    rm -rf /var/lib/apt/lists/*

COPY requirements.txt .
RUN pip install –user –no-cache-dir -r requirements.txt

# ━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━
# 実行ステージ
FROM python:3.9-slim

WORKDIR /app

# ビルド済みパッケージをコピー
COPY –from=builder /root/.local /root/.local

# アプリケーションコード
COPY app.py .

# PATHを設定
ENV PATH=/root/.local/bin:$PATH

CMD [“python”, “app.py”]

練習問題 4 応用

Flask + gunicornのアプリケーション用マルチステージDockerfileを作成してください。

要件：
• requirements.txt: Flask, gunicorn
• アプリケーション: app.py, config.py, templates/
• 非rootユーザーで実行
• イメージサイズを最小化

【解答】

# ビルドステージ
FROM python:3.9 AS builder

WORKDIR /app

COPY requirements.txt .
RUN pip install –user –no-cache-dir -r requirements.txt

# ━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━
# 実行ステージ
FROM python:3.9-slim

WORKDIR /app

# ビルド済みパッケージをコピー
COPY –from=builder /root/.local /root/.local

# アプリケーションファイル
COPY app.py .
COPY config.py .
COPY templates/ templates/

# 環境変数
ENV PATH=/root/.local/bin:$PATH
ENV FLASK_APP=app.py
ENV FLASK_ENV=production

# 非rootユーザー
RUN useradd -m flaskuser && \
    chown -R flaskuser:flaskuser /app
USER flaskuser

EXPOSE 5000

CMD [“gunicorn”, “–bind”, “0.0.0.0:5000”, “app:app”]

練習問題 5 発展

次の要件を満たすマルチステージDockerfileを作成してください。

ステージ1：テストを実行（pytest）
ステージ2：依存関係をビルド
ステージ3：実行環境（最小構成）
テストが失敗したらビルドを中止

【解答】

# ━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━
# ステージ1: テスト
# ━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━
FROM python:3.9 AS tester

WORKDIR /app

# テスト用の依存関係
COPY requirements.txt requirements-dev.txt ./
RUN pip install –no-cache-dir -r requirements.txt -r requirements-dev.txt

# テストコード
COPY tests/ tests/
COPY app.py .
COPY data_processor.py .

# テストを実行（失敗したらここでビルドが止まる）
RUN pytest tests/ -v

# ━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━
# ステージ2: ビルド
# ━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━
FROM python:3.9 AS builder

WORKDIR /app

RUN apt-get update && \
    apt-get install -y –no-install-recommends \
        gcc \
        g++ && \
    rm -rf /var/lib/apt/lists/*

COPY requirements.txt .
RUN pip install –user –no-cache-dir -r requirements.txt

# ━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━
# ステージ3: 実行
# ━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━
FROM python:3.9-slim

WORKDIR /app

# ビルド済みパッケージをコピー
COPY –from=builder /root/.local /root/.local

# アプリケーションコード
COPY app.py .
COPY data_processor.py .

ENV PATH=/root/.local/bin:$PATH

# 非rootユーザー
RUN useradd -m appuser && \
    chown -R appuser:appuser /app
USER appuser

CMD [“python”, “app.py”]

ビルド方法：

# 通常のビルド（全ステージ実行、テスト含む）
docker build -t myapp:latest .

# テストステージだけ実行（デバッグ用）
docker build –target tester -t myapp:test .

練習問題 6 応用

マルチステージビルドで、イメージサイズが1.5GB→300MBになりました。削減率は何%ですか？

【解答】

削減率の計算式：
(元のサイズ - 新しいサイズ) ÷ 元のサイズ × 100

(1.5GB – 300MB) ÷ 1.5GB × 100
= (1500MB – 300MB) ÷ 1500MB × 100
= 1200MB ÷ 1500MB × 100
= 0.8 × 100
= 80%

答え：80%削減
元のサイズの20%まで小さくなったということです。

練習問題 7 発展

–target オプションの使い方と用途を説明してください。

【解答】

–target オプションとは：

マルチステージビルドで、特定のステージまでビルドするオプションです。

# 構文
docker build –target ステージ名 -t イメージ名 .

用途：

テスト実行：--target testerでテストステージだけ実行し、テストが通るか確認
デバッグ：--target builderでビルド環境に入り、問題を調査
CI/CD：CIではテストステージ、CDでは最終ステージを使い分け
開発効率化：必要なステージだけビルドして時間を節約

# 例：テストステージだけ実行
docker build –target tester -t myapp:test .

# 例：ビルドステージまで実行（デバッグ用）
docker build –target builder -t myapp:debug .
docker run -it myapp:debug bash

練習問題 8 発展

scikit-learnを使うデータサイエンスアプリのマルチステージDockerfileを作成してください。実行時に必要なライブラリ（libopenblas等）も考慮すること。

【解答】

# ビルドステージ
FROM python:3.9 AS builder

WORKDIR /app

# ビルドに必要なツール
RUN apt-get update && \
    apt-get install -y –no-install-recommends \
        gcc \
        g++ \
        gfortran \
        libopenblas-dev \
        liblapack-dev && \
    rm -rf /var/lib/apt/lists/*

# requirements.txt
# numpy==1.21.0
# pandas==1.3.0
# scikit-learn==0.24.2

COPY requirements.txt .
RUN pip install –user –no-cache-dir -r requirements.txt

# ━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━
# 実行ステージ
FROM python:3.9-slim

WORKDIR /app

# 実行時に必要な依存関係（重要！）
RUN apt-get update && \
    apt-get install -y –no-install-recommends \
        libopenblas-base \
        libgomp1 && \
    rm -rf /var/lib/apt/lists/*

# ビルド済みパッケージ
COPY –from=builder /root/.local /root/.local

# アプリケーションコード
COPY *.py ./

ENV PATH=/root/.local/bin:$PATH

RUN useradd -m dsuser && \
    chown -R dsuser:dsuser /app
USER dsuser

CMD [“python”, “train.py”]

ポイント：

libopenblas-base：numpy/scikit-learnの実行に必要
libgomp1：OpenMPの実行時ライブラリ（並列処理に必要）
ビルドツール（gcc等）は実行ステージに含まれない
サイズ：約1.5GB → 約600MB（60%削減）

📝 STEP 14 のまとめ

        ✅ このステップで学んだこと
        マルチステージビルド：ビルド用と実行用のステージを分離
FROM … AS name：ステージに名前を付ける
COPY –from=：前のステージからファイルをコピー
イメージサイズ削減：ビルドツールを含めないことで50〜90%削減
セキュリティ向上：不要なパッケージがない = 脆弱性が少ない
–target：特定のステージだけビルド

    

📊 マルチステージビルドのパターン

パターン	ビルドステージ	実行ステージ
Pythonアプリ	python:3.9 + gcc	python:3.9-slim
データサイエンス	python:3.9 + gcc/gfortran	python:3.9-slim + libopenblas
Node.js（フロント）	node:16（npm build）	nginx:alpine（静的配信）
Go言語	golang:1.17（コンパイル）	scratch / alpine（バイナリのみ）

💡 重要ポイント

マルチステージビルドは本番環境では必須のテクニック
イメージサイズを劇的に削減できる（80〜90%も可能）
セキュリティとパフォーマンスが大幅に向上する
Dockerfileが1つで管理できるため、メンテナンスが楽

🎯 次のステップの予告

次のSTEP 15では、「Docker Composeとは」を学びます。

複数のコンテナを簡単に管理
docker-compose.ymlの基本構造
サービスの定義と起動
PostgreSQL、Airflow、Sparkなどを連携

複数コンテナの世界へ踏み出しましょう！

🏗️ STEP 14: マルチステージビルド

📋 このステップで学ぶこと

🔧 0. このステップの前提知識

0-1. 作業ディレクトリの準備

0-2. このステップで得られるスキル

🎯 1. マルチステージビルドとは？

1-1. 基本概念

1-2. マルチステージビルドの仕組み

1-3. なぜマルチステージビルドが必要？

1-4. シングルステージ vs マルチステージ

🏗️ 2. ビルド用と実行用の分離

2-1. 基本的な構造

2-2. キーポイントの解説

2-3. 各ステージの役割

2-4. pip install –user の意味

📦 3. イメージサイズの大幅削減

3-1. 実例：シングルステージ vs マルチステージ

【例1】シングルステージ（最適化なし）

【例2】マルチステージ

3-2. なぜこんなに小さくなる？

🔒 4. セキュリティの向上

4-1. マルチステージビルドのセキュリティメリット

4-2. 含まれるパッケージ数の比較

4-3. セキュリティベストプラクティス

🐍 5. 実践例：Pythonアプリの最適化

5-1. numpy/pandasを使うアプリ

5-2. Flaskアプリケーション

🛠️ 6. 実践演習

6-1. 演習の目標

6-2. 演習ファイルの作成

6-3. シングルステージDockerfileを作成

6-4. マルチステージDockerfileを作成

6-5. ビルドして比較

6-6. 両方を実行して動作確認

6-7. 後片付け

🚀 7. 高度なテクニック

7-1. 複数のビルドステージ

7-2. 特定のステージだけビルド

💪 8. 練習問題

マルチステージビルドの利点を3つ挙げてください。

次のDockerfileで、COPY --from=builderは何をしていますか？

次のシングルステージDockerfileをマルチステージに書き換えてください。

Flask + gunicornのアプリケーション用マルチステージDockerfileを作成してください。

次の要件を満たすマルチステージDockerfileを作成してください。

マルチステージビルドで、イメージサイズが1.5GB→300MBになりました。削減率は何%ですか？

–target オプションの使い方と用途を説明してください。

scikit-learnを使うデータサイエンスアプリのマルチステージDockerfileを作成してください。実行時に必要なライブラリ（libopenblas等）も考慮すること。

📝 STEP 14 のまとめ

学習メモ

次のDockerfileで、`COPY --from=builder`は何をしていますか？