Docker - 基礎
Dockerfile、イメージ、コンテナ、ボリューム、ネットワーク、レジストリ、マルチステージビルド、ベストプラクティス
25 面接問題·
Junior
1Dockerコンテナとは何ですか?
1
Dockerコンテナとは何ですか?
回答
Dockerコンテナとは、Dockerイメージの実行可能なインスタンスです。アプリケーションとそのすべての依存関係を、隔離されたポータブルな環境にカプセル化します。仮想マシンとは異なり、コンテナはホストシステムのカーネルを共有するため、はるかに軽量で起動が高速です。各コンテナは独自のファイルシステム、ネットワークスタック、隔離されたプロセスを持ちます。
2Dockerイメージとは何ですか?
2
Dockerイメージとは何ですか?
回答
Dockerイメージとは、コンテナを作成するための命令を含む読み取り専用のテンプレートです。アプリケーションコード、ライブラリ、依存関係、ツール、実行に必要なファイルが含まれます。イメージはDockerfileから構築され、積み重ねられたレイヤーで構成されます。Dockerfileの各命令は新しいレイヤーを作成し、イメージ間で共通レイヤーの効率的な共有と再利用を可能にします。
3Dockerfileの役割は何ですか?
3
Dockerfileの役割は何ですか?
回答
Dockerfileは、Dockerイメージを自動的にビルドするための一連の命令を含むテキストファイルです。各命令(FROM、RUN、COPYなど)は最終イメージにレイヤーを作成します。Dockerfileを使うと、アプリケーションの実行環境を宣言的かつ再現可能な方法で定義できます。ビルドごとにイメージが同一であることを保証し、デプロイとチームのコラボレーションを容易にします。
4
ベースイメージを指定するDockerfile命令はどれですか?
5
Dockerfileの COPY命令と ADD命令の違いは何ですか?
+22 面接問題
その他のData Engineering面接トピック
Linux & Shell - 基礎
Junior
20問Git & GitHub - 基礎
Junior
20問データエンジニアリングのための高度なPython
Junior
25問Google Cloud Platform - 基礎
Junior
20問CI/CDとコード品質
Mid-Level
20問Docker Compose
Mid-Level
20問FastAPI - データAPI
Mid-Level
20問Data Engineering向けの高度なSQL
Mid-Level
20問Data Lake - アーキテクチャと取り込み
Mid-Level
20問データエンジニアリングのためのBigQuery
Mid-Level
20問PostgreSQL - 管理
Mid-Level
20問Data EngineeringのためのData Modeling
Mid-Level
20問Fivetran & Airbyte - データ取り込み
Mid-Level
20問dbt - 基礎
Mid-Level
20問Apache Airflow - 基礎
Mid-Level
20問Kubernetes - 基礎
Mid-Level
20問dbt - 高度な機能
Senior
20問ETL / ELT / ETLT パターン
Senior
20問Apache Airflow - 上級
Senior
20問Airflow + dbt - パイプラインオーケストレーション
Senior
20問PySpark - 大規模処理
Senior
20問Google Pub/Sub - データストリーミング
Senior
20問Apache Beam & Dataflow
Senior
20問Kubernetes - 本番環境とスケーリング
Senior
20問Terraform - Infrastructure as Code
Senior
20問NoSQLデータベース
Senior
20問モダンなData Architecture
Senior
20問モニタリングとオブザーバビリティ
Senior
20問IAMとデータセキュリティ
Senior
20問