다이빙을 사용하여 도커 이미지 간소화

docker가 다단계 빌드(multi-stage builds)를 지원하면 런타임 이미지 빌드는 최종 단계의 종속 파일만 복사하고 실행 중인 파일만 복사하면 golang됩니다 rust. alpine기본 미러링을 기준으로 파일은 기본적으로 20MB 미만입니다 .

미러 레이어 요약

도커 이미지는 레이어로 구성되어 있는데 첫 번째 레이어는 기본 이미지이고 이후 이미지는 스크립트 빌드 시 생성되며 레이어 분석 시 레이어별로 최적화가 필요하다.

기본 이미지는 실행 이미지의 최하위 레이어로, 다양한 취약점이 발생할 위험을 줄이기 위해 간소화된 이미지를 선택 alpine하고 런타임이 의존하는 모듈만 설치하는 것이 좋습니다.

먼저 4개의 지표가 포함된 미러 요약을 볼 수 있습니다.

分数: 레이어에서 낭비되는 공간 등의 데이터를 기반으로 계산된 점수는 이미지 최적화를 위한 직관적인 지표로 활용 가능
镜像大小: 미러의 모든 레이어 요약 및 저장 시 압축된 크기
其它层级总大小: 프로젝트 구축을 위해 추가된 모든 데이터의 크기에 해당하는 기본 이미지 레이어를 제외한 나머지 레벨 요약
浪费的空间大小: 다른 수준에서 반복, 수정 또는 삭제된 파일의 총 크기, 주요 최적화 지점입니다.

위의 4가지 지표에서 Layer의 분석 결론을 빠르게 도출할 수 있으며, 기본 이미지의 첫 번째 Layer가 너무 큰지(알파인 기반인 경우), 다른 Layer의 총 크기가 기대에 부합하는지( 프로젝트 예상보다 너무 크면 계층을 기반으로 추가 데이터 분석), 낭비되는 공간을 피할 수 있는지 여부(후속 수준에서 파일을 반복적으로 업데이트하고 삭제하는 것이 유효하지 않은지 여부).

미러 레이어 분석

특정 계층의 데이터가 불합리하다고 생각되면 이에 대한 구체적인 분석 방법은 무엇입니까? docker hub이미지의 각 레이어에 해당하는 명령이 제공되며 간단한 분석으로 명령이 타당한지 직접 확인할 수 있습니다. 레이어에 어떤 파일이 포함되어 있으며 특정 관련 파일의 특정 정보는 레이어의 디렉토리 트리를 구문 분석해야만 얻을 수 있습니다. docker런타임에 모든 레이어를 구문 분석하고 레이어를 중첩하여 완전한 디렉토리 트리를 요약합니다.

위와 같이 미러 레이어드 데이터를 레벨로 선택, 파일 크기로 필터링, 업데이트 또는 삭제 여부로 필터링(각 레이어의 파일은 새 파일이므로 필터링 여부를 제공할 필요 없음), 파일 이름 검색 및 기타 위의 스크리닝 구성을 통해 이 데이터 계층에 최적화의 여지가 있는지 빠르게 분석할 수 있습니다. 일반적으로 사용되는 방법은 다음과 같습니다.

选择分层+勾选更新或删除选项+展开所有目录: 각 레이어의 업데이트 또는 삭제된 파일을 확인하여 유효하지 않은 데이터 생성을 방지하기 위해 이러한 작업을 간소화할 수 있는지 확인
选择分层+勾选文件大小>=1MB+展开所有目录: 각 레이어의 대용량 파일을 보고(필터링할 씬에 따라 다른 크기 선택 가능) 해당 파일이 애플리케이션 런타임에 필요한지 판단하고, 필요하지 않은 경우 생성 시 대용량 파일 생성을 방지할 수 있습니다.
选择分层+关键字筛选: 압축된 패키지, 텍스트 파일 등 유효하지 않은 파일을 레이어별로 필터링하거나(정말 사용이 불필요한지 주의 필요), 파일을 다운로드하여 내용을 확인할 수 있습니다.

요약

다이빙은 프로젝트 이미지 요약에 대한 분석 보고서를 정기적으로 생성하고, 이미지 구성 논리를 최적화하고, 유효하지 않은 이미지 데이터를 간소화하고 피할 수 있는 빠르고 편리한 이미지 분석 방법을 제공합니다. 다이빙은 터미널과 웹 양식을 제공하며 웹 테스트 주소는 다음 주소를 직접 사용할 수 있습니다: https://diving.npmtrend.com/

이미지 분석 도구 다이빙 v0.4.2 정식 출시

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요약

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