Windows環境でのDocker開発環境構築ガイド

【概要】WSL 2（Windows Subsystem for Linux 2）は、Windowsで Linux実行環境を提供する。

Dockerイメージのビルド: docker build -t myubuntu2404:1.0 .
イメージからのコンテナの作成と実行: docker run --name myubuntu --restart unless-stopped -p 8888:8888 -it myubuntu2404 /bin/bash
実行中の myubuntu コンテナに接続: docker exec -it myubuntu /bin/bash
停止中の myubuntu コンテナを実行中（Up）にする: docker start myubuntu
実行中の myubuntu コンテナを停止（Exited）する: docker stop myubuntu
実行中あるいは停止中のコンテナの一覧表示: docker ps -a

【目次】

前準備
Docker Desktopのインストール、Docker エンジンの起動
Miniconda3を使用したUbuntu開発環境の構築
トラブルシューティング

【サイト内の関連ページ】

Windows システムの基本操作ガイド: 別ページ »で説明
Linux基本コマンドとその活用法: 別ページ »で説明
Windows上のLinux開発環境構築ガイド: WSL 2とUbuntuのインストール・設定・運用: 別ページ »で説明
Docker入門: 別ページ »で説明

1. 前準備

WSL 2（Windows Subsystem for Linux 2）を有効化しておく必要がある。

WSL 2の有効化の手順は、次のページで説明

Windows上のLinux開発環境構築ガイド: WSL 2とUbuntuのインストール・設定・運用: 別ページ »で説明

WSL 2の有効化状態確認:
- コマンドプロンプトを起動する（例: Windowsキーを押し、「cmd」と入力）
- 以下のコマンドを実行する:
```
wsl --status
```
WSL 2が使用するLinuxカーネルの更新
セキュリティパッチの適用や機能改善のため、アップデートを行う。
```
wsl --update
```
仮想化の確認:
- タスクマネージャーを開く（Ctrl + Shift + Esc）
- 「パフォーマンス」タブで仮想化が有効になっているか確認する

2. Docker Desktopのインストール、Docker エンジンの起動

Docker Desktopにより、Dockerコンテナ、Dockerイメージ、Dockerボリュームの一覧表示、状態確認、基本的な操作を行うことができる。

Docker Desktopは、Windowsのスタートメニューから起動できる。Docker Desktopを起動することにより、Docker エンジンが起動する。

2.1 インストール

Dockerエンジンを構成するDockerデーモンとクライアントを含むDocker Desktopのインストール手順を示す。

インストールは、以下の2つの方法から選択可能である。

A）wingetを使用したインストール

Windowsで、管理者権限でコマンドプロンプトを起動する（手順: Windowsキーまたはスタートメニュー、cmd と入力、右クリック、「管理者として実行」）。
wingetが利用可能か確認する:
```
winget --version
```

Docker Desktopのインストール:

winget install --scope machine Docker.DockerDesktop

B）手動でのインストール

Docker Desktopのダウンロード:
- 公式サイト（https://docs.docker.com/desktop/features/wsl/#download）にアクセス
- インストーラをダウンロードする
インストールの実行:
- ダウンロードしたインストーラを実行する
- 画面の指示に従ってインストールを完了する

2.2 Docker エンジンの起動と Docker Desktop の初期設定の確認

Docker Desktopの起動:
- Windowsのスタートメニューから起動する
WSL 2の設定確認:
- 画面右上の設定（Settings）ボタンをクリックする
- 一般（General）タブを表示する
- 「Use WSL 2 based engine」のチェックボックスが有効になっていることを確認する

3. Miniconda3を使用したUbuntu開発環境の構築

3.1 前提条件

WSL 2がインストール済みであること
Docker Desktop for Windowsがインストール済みであること
NVIDIAグラフィックドライバーがインストール済みであること（GPU使用時）

3.2 NVIDIAドライバの確認（GPU使用時）

GPUを使用する場合、nvidia-smiコマンドを実行して、NVIDIAドライバが正しくインストールされ動作しているかを確認する。

nvidia-smi

ドライバが正しく動作している場合、GPUの情報が表示される。エラーが発生する場合は、NVIDIAの公式サイトから最新のドライバをインストールする。

Docker DesktopでGPUを使用するには、設定ファイル（daemon.json）に以下の設定を追加する。

{
  "features": {"buildkit": true},
  "experimental": true,
  "runtimes": {
    "nvidia": {
      "path": "nvidia-container-runtime",
      "runtimeArgs": []
    }
  }
}

3.3 Dockerfile の作成

コマンドプロンプトを起動する（例: Windowsキーを押し、「cmd」と入力）
以下のコマンドを実行する:
```
notepad Dockerfile
```

Dockerfile を次のように作成して保存する

次のDockerfileは、Ubuntu 24.04 LTS（Long Term Support: 長期サポート版）のイメージを取得し、Python環境を構築している。Miniconda3を用いてPython 3.12環境を作成し、NumPy、Pandas等の科学技術計算ライブラリを導入している。Jupyter Notebookをポート8888で起動するよう設定し、開発環境としてcmake、git等の基本ツールも導入している。

FROM ubuntu:24.04

# 環境変数の設定
ENV PATH=/opt/conda/bin:$PATH \
    SHELL=/bin/bash \
    DEBIAN_FRONTEND=noninteractive

# システムパッケージのインストール
RUN apt-get update && apt-get upgrade -y && \
    apt-get install -y wget curl git cmake build-essential ufw && \
    rm -rf /var/lib/apt/lists/*

# Miniconda3のインストール
RUN wget https://repo.anaconda.com/miniconda/Miniconda3-latest-Linux-x86_64.sh && \
    bash Miniconda3-latest-Linux-x86_64.sh -b -p /opt/conda && \
    rm Miniconda3-latest-Linux-x86_64.sh

# condaの初期設定とdev環境の作成
RUN /opt/conda/bin/conda init bash && \
    echo ". /opt/conda/etc/profile.d/conda.sh" >> /root/.bashrc

RUN /opt/conda/bin/conda create -n dev python=3.12 -y && \
    /opt/conda/bin/conda install -n dev -y numpy pandas matplotlib scikit-learn jupyter pylint pytest black && \
    echo "conda activate dev" >> /root/.bashrc

# Jupyterの設定
RUN mkdir -p /root/.jupyter && \
    echo "c.NotebookApp.ip = '*'" >> /root/.jupyter/jupyter_notebook_config.py && \
    echo "c.NotebookApp.port = 8888" >> /root/.jupyter/jupyter_notebook_config.py && \
    echo "c.NotebookApp.allow_root = True" >> /root/.jupyter/jupyter_notebook_config.py

# 作業ディレクトリの設定
WORKDIR /workspace

# Jupyterのポートを公開
EXPOSE 8888

# コンテナ起動時のコマンド
CMD ["bash", "-c", ". /opt/conda/etc/profile.d/conda.sh && conda activate dev && \
     jupyter notebook --allow-root --ip=* --port=8888 --no-browser"]

3.4 Dockerイメージのビルド

コマンドプロンプトで、次のdocker buildコマンドを実行する。このコマンドは、カレントディレクトリのDockerfileを基にイメージを生成する。作成したイメージには、識別用の名前（例: myubuntu2404）とバージョン管理用のタグ（例: 1.0）を設定できる。

その後、docker imagesコマンドにより、ローカルに保存された全てのイメージを一覧表示できる。

docker build -t myubuntu2404:1.0 .
docker images

3.5 コンテナの作成と実行

コマンドプロンプトで、次のコマンドを実行する。

docker run --name myubuntu --restart unless-stopped -p 8888:8888 -it myubuntu2404:1.0 /bin/bash

以下の実行画面は、コンテナ内でLinuxコマンド（pwd, ls）を実行し、「exit」で切断する例である。

各オプションの説明:

--name myubuntu: コンテナに識別用の名前を付与する
--restart unless-stopped: 明示的に停止しない限り、クラッシュ時に自動的に再起動する
-it: 対話的な操作を可能にし（-i）、疑似TTYを割り当てる（-t）
-p 8888:8888: Jupyter Notebookのためにポート8888のマッピングを行う
myubuntu2404:1.0: 使用するベースイメージを指定する
/bin/bash: コンテナ起動時に実行するコマンドを指定する

3.6 環境の確認

実行中の myubuntu コンテナに接続する。「exit」で切断する。
```
docker exec -it myubuntu /bin/bash
exit
```
実行中の myubuntu コンテナで、Pythonバージョンを確認する
```
docker exec myubuntu python --version
```
conda環境の情報を確認する
```
docker exec myubuntu conda info
```
conda環境の一覧を確認する
```
docker exec myubuntu conda env list
```
インストールされたパッケージを確認する
```
docker exec myubuntu conda list
```

3.7 Docker運用上の注意点

ボリュームの内容をtarファイルにバックアップする

docker run --rm -v app-data:/data -v $(pwd):/backup ubuntu tar czvf /backup/app-data-backup.tar.gz /data

バックアップからボリュームを復元する
```
docker run --rm -v app-data:/data -v $(pwd):/backup ubuntu tar xzvf /backup/app-data-backup.tar.gz -C /
```
- --rmオプションは、コマンド実行後にコンテナを自動的に削除する
- バックアップファイルは定期的に外部ストレージにコピーすることを推奨する

Docker コンテナのリソース監視

# コンテナのリソース使用状況を確認
docker stats myubuntu

# コンテナのプロセスを確認
docker top myubuntu

# コンテナのログを確認
docker logs myubuntu

# 直近の100行のログを表示
docker logs --tail 100 myubuntu

リソース使用量を監視し、必要に応じてリソース制限を設定する
異常な動作やエラーを早期に発見するため、ログを定期的に確認する

3.8 Miniconda3 の説明

Miniconda3は、Pythonとconda（パッケージ管理システム）を含むシステムである。

Miniconda3 の概要と機能

condaを使用してパッケージをインストールできる。依存関係を自動的に解決し、互換性のあるバージョンをインストールする。また、独立した仮想環境を作成できる。Windows、Linuxなどに対応している。Miniconda3は、Pythonの複数バージョンを管理し、共存させることもできる。

環境の作成: conda create -n <env_name> python=<version>
環境のアクティベート: conda activate <env_name>
パッケージのインストール: conda install <package_name>
環境の一覧表示: conda env list
環境の削除: conda remove -n <env_name> --all
環境のバックアップ: conda env export > environment.yml

Miniconda3とpipの併用

Miniconda3とpipを同じ環境で使用する際は注意が必要である。基本的には、どちらか一方を使用することが推奨されるが、特定のパッケージがcondaで利用できない場合にはpipを使用する。その際は、新しいconda環境を作成して、その環境内でpipを使用することを推奨する。これにより、他の環境への影響を回避できる。--upgrade-strategyオプションは、依存関係が必要な場合にのみ関連するパッケージをアップグレードする設定である。

conda create -n myenv python=<version>
conda activate myenv
pip install --upgrade-strategy only-if-needed <package_name>

Miniconda3 環境設定のバックアップと再現

# 現在の環境設定をエクスポート
conda env export > environment.yml

# エクスポートした環境の内容確認
cat environment.yml

# 他の環境での環境を再現
conda env create -f environment.yml

environment.ymlには、Pythonバージョンやパッケージ情報が記録される
パッケージのバージョンも明示的に記録されるため、環境の再現が可能である

Miniconda3のトラブルシューティング

環境の作成やアクティベートに失敗する場合、既存の環境を削除して新しい環境を作成する。以下のコマンドを使用する。必要なデータは事前に保存する必要がある。

conda remove --name <env_name> --all
conda create --name <new_env_name> python=<version>
conda activate <new_env_name>

4. トラブルシューティング

4.1 wingetでのインストールの問題

wingetの更新:
```
winget upgrade
```
キャッシュのクリア:
```
winget source reset
```
よくある問題と対処:
- 「プログラムが見つかりません」エラー:
```
winget source update
```
  でパッケージリストを更新する
- インストールが途中で止まる場合:
  - 管理者権限でコマンドプロンプトを開いて実行する
  - または手動インストールに切り替える

4.2 コンテナとイメージとボリュームの破棄

注意: 次を実行することにより、コンテナとイメージとボリュームは、実行中のものも含め、すべて破棄される。もとに戻すことはできない。必要なデータは事前に保存する必要がある。

すべての実行中コンテナを停止して削除:

for /f "tokens=*" %i in ('docker ps -a -q') do docker stop %i
for /f "tokens=*" %i in ('docker ps -a -q') do docker rm %i

すべてのイメージを強制削除:

for /f "tokens=*" %i in ('docker images -a -q') do docker rmi -f %i

未使用のリソースの一括削除:
```
docker system prune -a --volumes
```
- -a オプションは未使用イメージも含めて削除する
- --volumes オプションは未使用ボリュームも削除する
Docker Desktopの再起動:
- タスクトレイのDockerアイコンを右クリックし、「Restart」を選択する
Docker設定の完全リセット:
- Docker Desktopを終了する
- タスクトレイのDockerアイコンを右クリックし、「Troubleshoot」から「Clean / Purge data」を選択する
- 「Reset to factory defaults」オプションを選択する