Docker Desktopでマルチコンテナ構成とGitHub Actions CI/CDを実装する手順

2026年5月21日

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Contents

1 Docker 環境の準備と基本設定
- 1.1 Docker Desktop のインストールとバージョン確認
- 1.2 マルチステージ Dockerfile と Compose の基本構成
  - 1.2.1 Dockerfile（Node.js アプリの例）
  - 1.2.2 docker‑compose.yml（Web + PostgreSQL）
2 ローカルでのビルド・テストとイメージ管理
3 GitHub Actions による CI パイプライン構築
- 3.1 ワークフロー全体像
- 3.2 シークレット管理のベストプラクティス
4 本番環境への自動デプロイ比較
5 運用・トラブルシューティング
6 まとめ
- 6.1 参考文献

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Docker 環境の準備と基本設定

Docker Desktop をローカルに導入すれば、CLI だけでコンテナ操作が可能になります。本セクションではインストール手順とバージョン確認方法、そしてマルチステージビルドと Compose による複数サービスの連携を行うための基本的なファイル構成を解説します。Docker の公式ツールは自動更新がデフォルトで有効なので、常に最新のエンジンで開発できる点が大きな利点です。

Docker Desktop のインストールとバージョン確認

公式ダウンロードページ（Docker Desktop ダウンロード – docker.com）から OS に合わせたインストーラを取得し、画面の指示に従ってインストールします。
インストール完了後、ターミナルで以下コマンドを実行し、クライアントとサーバー（Docker Engine）のバージョンが表示されることを確認してください。

docker version          # Client と Server のバージョン情報
docker compose version  # Docker Compose が同梱されているか確認

docker version # Client と Server のバージョン情報

docker compose version # Docker Compose が同梱されているか確認

ポイント
Docker Desktop は自動更新機能が標準で有効です。Settings → General → Automatically check for updates をオンにしておくと、手動操作なしで新バージョンが適用されます。

マルチステージ Dockerfile と Compose の基本構成

マルチステージビルドは開発時の依存関係を分離し、最終イメージを軽量化します。Compose はサービス間のネットワークやボリュームをコードで管理できるため、本番・ローカルどちらでも同一設定が再利用可能です。

Dockerfile（Node.js アプリの例）

# ---------- ビルドステージ ----------
FROM node:20-alpine AS builder
WORKDIR /app
COPY package*.json ./
RUN npm ci
COPY . .
RUN npm run build   # dist ディレクトリに成果物を出力

# ---------- ランタイムステージ ----------
FROM node:20-alpine AS runtime
WORKDIR /app
ENV NODE_ENV=production
COPY --from=builder /app/dist ./dist
COPY package*.json ./
RUN npm ci --only=production
CMD [&quot;node&quot;, &quot;dist/index.js&quot;]

# ---------- ビルドステージ ----------

FROM node:20-alpine AS builder

WORKDIR /app

COPY package*.json ./

RUN npm ci

COPY . .

RUN npm run build # dist ディレクトリに成果物を出力

# ---------- ランタイムステージ ----------

FROM node:20-alpine AS runtime

WORKDIR /app

ENV NODE_ENV=production

COPY --from=builder /app/dist ./dist

COPY package*.json ./

RUN npm ci --only=production

CMD ["node", "dist/index.js"]

ビルドに必要なツールは builder ステージだけに限定し、最終イメージには実行に最低限必要なファイルのみをコピーします。

docker‑compose.yml（Web + PostgreSQL）

version: &quot;3.9&quot;
services:
  web:
    build: .
    ports:
      - &quot;8080:8080&quot;
    environment:
      DATABASE_URL: postgres://user:password@db:5432/appdb
    depends_on:
      - db

  db:
    image: postgres:15-alpine
    restart: unless-stopped
    volumes:
      - pg_data:/var/lib/postgresql/data
    environment:
      POSTGRES_USER: user
      POSTGRES_PASSWORD: password
      POSTGRES_DB: appdb

volumes:
  pg_data:

version: "3.9"

services:

web:

build: .

ports:

- "8080:8080"

environment:

DATABASE_URL: postgres://user:password@db:5432/appdb

depends_on:

- db

db:

image: postgres:15-alpine

restart: unless-stopped

volumes:

- pg_data:/var/lib/postgresql/data

environment:

POSTGRES_USER: user

POSTGRES_PASSWORD: password

POSTGRES_DB: appdb

volumes:

pg_data:

depends_on により web コンテナはデータベースが起動してから開始します。環境変数で接続情報を注入することで、コード側に設定を書き込む必要がなくなります。

ローカルでのビルド・テストとイメージ管理

ローカルで作成したイメージはマルチプラットフォーム対応かつテスト済みであることを確認してからレジストリへプッシュします。このセクションでは buildx を用いた ARM64/x86 両方へのビルド、コンテナ内部での単体テスト実行方法、そして Docker Hub と Amazon ECR への安全なプッシュ手順を示します。

マルチプラットフォームイメージの作成とタグ付け

docker buildx は追加インストール不要で利用できます。初回はビルダーを作成し、その後にプラットフォーム指定でビルド・プッシュを行います。

# 初回のみ実行：マルチアーキテクチャ用ビルダー作成
docker buildx create --use --name multiarch

# ビルド＆レジストリへの同時プッシュ例
docker buildx build \
  --platform linux/amd64,linux/arm64 \
  -t yourrepo/app:${GIT_TAG:-latest} \
  --push .

# 初回のみ実行：マルチアーキテクチャ用ビルダー作成

docker buildx create --use --name multiarch

# ビルド＆レジストリへの同時プッシュ例

docker buildx build \

--platform linux/amd64,linux/arm64 \

-t yourrepo/app:${GIT_TAG:-latest} \

--push .

コンテナ内部でのユニットテスト実行

ビルドしたイメージを一時コンテナとして起動し、pytest（または任意のテストフレームワーク）を走らせます。テストが成功した場合のみ次工程へ進めるようスクリプトで判定すると CI の信頼性が向上します。

docker run --rm yourrepo/app:${GIT_TAG:-latest} pytest tests/

1 2	docker run --rm yourrepo/app:${GIT_TAG:-latest} pytest tests/

Docker Hub と Amazon ECR へのプッシュ手順

手順	Docker Hub	Amazon ECR
認証	`docker login`（ユーザー名・パスワード）	`aws ecr get-login-password --region <region> \\| docker login --username AWS --password-stdin <account>.dkr.ecr.<region>.amazonaws.com`
リポジトリ作成	Web UI で手動作成	`aws ecr create-repository --repository-name app --image-scanning-configuration scanOnPush=true`
プッシュ	`docker push yourrepo/app:${TAG}`	`docker push <account>.dkr.ecr.<region>.amazonaws.com/app:${TAG}`

ベストプラクティス
- タグは Semantic Versioning（例: v1.2.3）と Git SHA の二重付与を推奨。latest は自動デプロイ専用に限定します。
- ECR では画像スキャンが標準で有効になるため、脆弱性検出も同時に実施できます。

GitHub Actions による CI パイプライン構築

GitHub Actions を利用すればコードのプッシュごとに自動ビルド・テスト・セキュリティスキャン・レジストリ登録までを一貫して実行できます。本節では主要なジョブ設計と、シークレット管理のポイントを具体的に示します。

ワークフロー全体像

name: CI / CD

on:
  push:
    branches: [ main ]
  pull_request:

jobs:
  build-test-deploy:
    runs-on: ubuntu-latest
    permissions:
      contents: read
      packages: write   # Docker Hub/ECR のプッシュに必要

    steps:
      - name: Checkout repository
        uses: actions/checkout@v4

      - name: Set up Docker Buildx
        uses: docker/setup-buildx-action@v3

      - name: Log in to Docker Hub
        uses: docker/login-action@v3
        with:
          username: ${{ secrets.DOCKERHUB_USER }}
          password: ${{ secrets.DOCKERHUB_TOKEN }}

      - name: Build and push image
        uses: docker/build-push-action@v5
        with:
          context: .
          platforms: linux/amd64,linux/arm64
          tags: |
            yourrepo/app:${{ github.sha }}
            yourrepo/app:${{ env.SEMVER }}
          push: true

      - name: Run container tests
        run: |
          docker run --rm yourrepo/app:${{ github.sha }} pytest tests/

      - name: Security scan with Trivy
        uses: aquasecurity/trivy-action@v0.12
        with:
          image-ref: yourrepo/app:${{ github.sha }}
          format: table
          exit-code: '1'   # 脆弱性が検出されたらジョブ失敗

      - name: Deploy to production (conditional)
        if: success() &amp;&amp; github.ref == 'refs/heads/main'
        run: |
          ./scripts/deploy.sh ${{ github.sha }}

name: CI / CD

on:

push:

branches: [ main ]

pull_request:

jobs:

build-test-deploy:

runs-on: ubuntu-latest

permissions:

contents: read

packages: write # Docker Hub/ECR のプッシュに必要

steps:

- name: Checkout repository

uses: actions/checkout@v4

- name: Set up Docker Buildx

uses: docker/setup-buildx-action@v3

- name: Log in to Docker Hub

uses: docker/login-action@v3

with:

username: ${{ secrets.DOCKERHUB_USER }}

password: ${{ secrets.DOCKERHUB_TOKEN }}

- name: Build and push image

uses: docker/build-push-action@v5

with:

context: .

platforms: linux/amd64,linux/arm64

tags: |

yourrepo/app:${{ github.sha }}

yourrepo/app:${{ env.SEMVER }}

push: true

- name: Run container tests

run: |

docker run --rm yourrepo/app:${{ github.sha }} pytest tests/

- name: Security scan with Trivy

uses: aquasecurity/trivy-action@v0.12

with:

image-ref: yourrepo/app:${{ github.sha }}

format: table

exit-code: '1' # 脆弱性が検出されたらジョブ失敗

- name: Deploy to production (conditional)

if: success() && github.ref == 'refs/heads/main'

run: |

./scripts/deploy.sh ${{ github.sha }}

docker/build-push-action@v5 は公式が推奨する最新版で、マルチプラットフォームとキャッシュ最適化を自動的に行います。
詳細は Docker の公式ドキュメント[^docker-buildx] と GitHub Actions のリファレンス[^github-actions] を参照してください。

シークレット管理のベストプラクティス

種類	保存先	用途
Docker Hub 認証情報	GitHub Secrets（`DOCKERHUB_USER`, `DOCKERHUB_TOKEN`）	イメージプッシュ
AWS クレデンシャル	GitHub Secrets と AWS Parameter Store（暗号化保存）	ECR へのログイン、ECS デプロイ

GitHub のリポジトリ設定画面で Settings → Secrets に上記項目を登録します。
長期的に使用する AWS 認証情報は Parameter Store に SecureString として保存し、aws-actions/amazon-ssm-getparameters@v2 で取得します。

- name: Retrieve ECR credentials from Parameter Store
  id: ssm
  uses: aws-actions/amazon-ssm-getparameters@v2
  with:
    names: |
      /myapp/ecr/username
      /myapp/ecr/password
    region: us-east-1

- name: Login to Amazon ECR
  uses: docker/login-action@v3
  with:
    registry: ${{ steps.ssm.outputs['/myapp/ecr/username'] }}.dkr.ecr.us-east-1.amazonaws.com
    username: ${{ steps.ssm.outputs['/myapp/ecr/username'] }}
    password: ${{ steps.ssm.outputs['/myapp/ecr/password'] }}

- name: Retrieve ECR credentials from Parameter Store

id: ssm

uses: aws-actions/amazon-ssm-getparameters@v2

with:

names: |

/myapp/ecr/username

/myapp/ecr/password

region: us-east-1

- name: Login to Amazon ECR

uses: docker/login-action@v3

with:

registry: ${{ steps.ssm.outputs['/myapp/ecr/username'] }}.dkr.ecr.us-east-1.amazonaws.com

username: ${{ steps.ssm.outputs['/myapp/ecr/username'] }}

password: ${{ steps.ssm.outputs['/myapp/ecr/password'] }}

本番環境への自動デプロイ比較

オンプレミス向けの Docker Swarm と、マネージドサービスである Amazon ECS/Fargate の両方に対応したデプロイ手順を示します。どちらも GitHub Actions から同一イメージをプッシュできる点が共通していますが、運用コストやスケーラビリティの観点で特徴が異なります。

Docker Swarm への SSH デプロイ

Swarm は Docker Engine に統合されたオーケストレーション機能です。SSH エージェント転送と docker stack deploy コマンドだけでサービス更新が可能です。

- name: Deploy to Docker Swarm
  if: github.ref == 'refs/heads/main'
  env:
    SSH_PRIVATE_KEY: ${{ secrets.SWARM_SSH_KEY }}
    DOCKERHUB_TOKEN: ${{ secrets.DOCKERHUB_TOKEN }}
  run: |
    mkdir -p ~/.ssh
    echo &quot;$SSH_PRIVATE_KEY&quot; &gt; ~/.ssh/id_rsa
    chmod 600 ~/.ssh/id_rsa
    ssh-agent bash -c 'ssh-add ~/.ssh/id_rsa; \
      ssh -o StrictHostKeyChecking=no user@swarm-manager &quot;\
        docker login -u ${{ secrets.DOCKERHUB_USER }} -p $DOCKERHUB_TOKEN &amp;&amp; \
        docker stack deploy -c ./deploy/stack.yml myapp&quot;'

- name: Deploy to Docker Swarm

if: github.ref == 'refs/heads/main'

env:

SSH_PRIVATE_KEY: ${{ secrets.SWARM_SSH_KEY }}

DOCKERHUB_TOKEN: ${{ secrets.DOCKERHUB_TOKEN }}

run: |

mkdir -p ~/.ssh

echo "$SSH_PRIVATE_KEY" > ~/.ssh/id_rsa

chmod 600 ~/.ssh/id_rsa

ssh-agent bash -c 'ssh-add ~/.ssh/id_rsa; \

ssh -o StrictHostKeyChecking=no user@swarm-manager "\

docker login -u ${{ secrets.DOCKERHUB_USER }} -p $DOCKERHUB_TOKEN && \

docker stack deploy -c ./deploy/stack.yml myapp"'

stack.yml はローカルの docker-compose.yml と同等の構成で、イメージタグは ${{ github.sha }} を使用します。
公式ドキュメント[^docker-swarm] に詳細な手順が掲載されています。

Amazon ECS/Fargate へのデプロイ

Fargate はサーバーレス型コンテナ実行基盤です。タスク定義の登録とサービス更新だけで新バージョンへ切り替えられます。

- name: Register ECS task definition
  id: register-task
  run: |
    IMAGE_URI=&quot;${{ secrets.AWS_ECR_ACCOUNT }}.dkr.ecr.${{ env.AWS_REGION }}.amazonaws.com/app:${{ github.sha }}&quot;
    jq --arg img &quot;$IMAGE_URI&quot; '.containerDefinitions[0].image = $img' ecs-task-template.json &gt; task-def.json
    aws ecs register-task-definition --cli-input-json file://task-def.json

- name: Update ECS service
  run: |
    TASK_ARN=$(aws ecs describe-task-definition --family myapp | jq -r .taskDefinition.taskDefinitionArn)
    aws ecs update-service \
      --cluster my-cluster \
      --service my-service \
      --task-definition $TASK_ARN \
      --force-new-deployment

- name: Register ECS task definition

id: register-task

run: |

IMAGE_URI="${{ secrets.AWS_ECR_ACCOUNT }}.dkr.ecr.${{ env.AWS_REGION }}.amazonaws.com/app:${{ github.sha }}"

jq --arg img "$IMAGE_URI" '.containerDefinitions[0].image = $img' ecs-task-template.json > task-def.json

aws ecs register-task-definition --cli-input-json file://task-def.json

- name: Update ECS service

run: |

TASK_ARN=$(aws ecs describe-task-definition --family myapp | jq -r .taskDefinition.taskDefinitionArn)

aws ecs update-service \

--cluster my-cluster \

--service my-service \

--task-definition $TASK_ARN \

--force-new-deployment

ecs-task-template.json には Fargate 必要項目（cpu, memory, networkMode: awsvpc 等）を記述しておきます。
AWS の公式リファレンス[^aws-ecs] が手順の根拠となります。

ロールバック戦略

手法	Swarm での実装例	ECS/Fargate での実装例
タグベースロールバック	`docker stack deploy -c stack.yml myapp --with-registry-auth`（`image: yourrepo/app:v1.2.3` に差し替え）	`aws ecs update-service … --task-definition taskdef-v1.2.3`
CI での自動復旧	ビルド失敗時に前回成功 SHA を取得し再デプロイ	同様に `if: failure()` 条件で直近タグを使用

推奨：すべてのイメージに Semantic Version と Git SHA の二重タグ付与を行い、ロールバック時は人が読めるバージョン（例 v1.2.3）で指定すると管理が楽になります。

運用・トラブルシューティング

デプロイ後の安定運用にはコンテナのヘルスチェックとログの可視化が不可欠です。ここでは Dockerfile への HEALTHCHECK 追加例、各プラットフォーム向けのログドライバ設定、そしてビルド失敗や起動エラー時のデバッグ手順をまとめます。

ヘルスチェックとログ収集

# Dockerfile の末尾に追記
HEALTHCHECK --interval=30s --timeout=5s \
  CMD curl -f http://localhost:8080/health || exit 1

# Dockerfile の末尾に追記

HEALTHCHECK --interval=30s --timeout=5s \

CMD curl -f http://localhost:8080/health || exit 1

アプリが /health エンドポイントで 200 を返さないとコンテナは unhealthy とマークされます。

Swarm のログドライバ（例：CloudWatch）

services:
  web:
    image: yourrepo/app:${TAG}
    logging:
      driver: &quot;awslogs&quot;
      options:
        aws-region: us-east-1
        aws-log-group: /ecs/myapp/web
        aws-create-group: &quot;true&quot;

services:

web:

image: yourrepo/app:${TAG}

logging:

driver: "awslogs"

options:

aws-region: us-east-1

aws-log-group: /ecs/myapp/web

aws-create-group: "true"

ECS/Fargate の CloudWatch 設定（タスク定義）

&quot;logConfiguration&quot;: {
  &quot;logDriver&quot;: &quot;awslogs&quot;,
  &quot;options&quot;: {
    &quot;awslogs-group&quot;: &quot;/ecs/myapp&quot;,
    &quot;awslogs-region&quot;: &quot;us-east-1&quot;,
    &quot;awslogs-stream-prefix&quot;: &quot;web&quot;
  }
}

"logConfiguration": {

"logDriver": "awslogs",

"options": {

"awslogs-group": "/ecs/myapp",

"awslogs-region": "us-east-1",

"awslogs-stream-prefix": "web"

}

収集したログは Grafana + Loki、あるいは CloudWatch ダッシュボードで可視化し、ERROR キーワードや unhealthy 状態をアラートに紐付けます。

ビルド失敗時のデバッグ手順

詳細ログ取得
GitHub Actions の docker/build-push-action@v5 に debug: true を設定し、ビルドコマンド全体を記録します。
アーティファクト化
失敗したステップの標準エラー出力を actions/upload-artifact で保存すると、ローカルでも同様に再現可能です。

- name: Build and push (debug)
  uses: docker/build-push-action@v5
  with:
    context: .
    platforms: linux/amd64,linux/arm64
    tags: yourrepo/app:${{ github.sha }}
    push: false
    debug: true

- name: Build and push (debug)

uses: docker/build-push-action@v5

with:

context: .

platforms: linux/amd64,linux/arm64

tags: yourrepo/app:${{ github.sha }}

push: false

debug: true

ローカルでの再現
docker buildx bake --print を実行し、GitHub Actions が内部的に呼び出すコマンドを確認します。

コンテナ起動エラー時の対処法

# 失敗したコンテナ一覧取得
docker ps -a --filter &quot;status=exited&quot;

# 詳細ログ表示
docker logs &lt;container_id&gt;

# 必要に応じて環境変数やポート設定を上書き
docker compose -f docker-compose.yml -f docker-compose.override.yml up --build

# 失敗したコンテナ一覧取得

docker ps -a --filter "status=exited"

# 詳細ログ表示

docker logs <container_id>

# 必要に応じて環境変数やポート設定を上書き

docker compose -f docker-compose.yml -f docker-compose.override.yml up --build

よくある落とし穴
環境変数未定義 → docker compose config で最終的な設定を確認。
ポート競合 → docker ps で既存コンテナのポート使用状況をチェック。

まとめ

Docker 環境：公式サイトから Docker Desktop をインストールし、マルチステージ Dockerfile と Compose によるマルチコンテナ構成を作成すれば、ローカル開発がすぐに始められます。
ローカルビルド・テスト：buildx で ARM64/x86 両方のイメージを生成し、コンテナ内部テストと Semantic Version タグ付与を行った上で Docker Hub または Amazon ECR に安全にプッシュします。
CI パイプライン：GitHub Actions の公式アクションだけでコードチェックアウト、Docker 設定、マルチプラットフォームビルド・プッシュ、テスト、Trivy スキャン、条件付きデプロイを自動化できます。シークレットは GitHub Secrets と Parameter Store で一元管理します。
本番デプロイ比較：オンプレミス向けは SSH + docker stack deploy（Swarm）、サーバーレス環境はタスク定義登録と aws ecs update-service（ECS/Fargate）を用います。どちらもタグベースのロールバックが可能です。
運用・トラブルシューティング：Dockerfile に HEALTHCHECK を組み込み、CloudWatch または Loki へログ転送し Grafana で可視化します。ビルド失敗は詳細デバッグ情報のアーティファクト化、起動エラーは docker logs と Compose 設定見直しで迅速に解決できます。

上記手順をそのままリポジトリに組み込めば、Docker を利用した開発・テスト・本番デプロイの全工程が自動化され、信頼性と生産性が大幅に向上します。ぜひ実践してみてください。

参考文献

[^docker-desktop]: Docker Desktop ダウンロードページ – https://www.docker.com/products/docker-desktop
[^docker-buildx]: Docker Buildx ドキュメント – https://docs.docker.com/build/buildx/
[^github-actions]: GitHub Actions リファレンス – https://docs.github.com/actions
[^docker-swarm]: Docker Swarm 公式ガイド – https://docs.docker.com/engine/swarm/
[^aws-ecs]: Amazon ECS / Fargate ドキュメント – https://docs.aws.amazon.com/ecs/latest/developerguide/what-is-amazon-ecs.html

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