Docker Hardened Images クイックスタート

このガイドでは、ゼロから Docker Hardened Image（DHI）を実行するまでの手順を、実例を用いて解説します。ここでは特定のイメージを例にしていますが、紹介する手順はどの DHI に対しても同様に適用できます。

サブスクリプションがなくても Docker Hardened Images カタログを閲覧できますが、実際にイメージを利用するには、Docker Hardened Images を購入するか、組織向けの無料トライアルを利用する必要があります。本ガイドでは、無料トライアルの開始手順を説明します。

無料トライアルを開始するには:

1. Docker Hub の Hardened Images カタログにアクセスし、サインインします。

2. Start trial を選択し、画面の指示に従って進めます。

1. Docker Hub の Hardened Images カタログにアクセスし、サインインします。

2. 左側のサイドバーで、DHI にアクセスできる組織を選択します。

3. 同じく左側のサイドバーから Hardened Images > Catalog を選択します。

   

4. 検索バーやフィルターを使って、利用したいイメージ (例：python、node、golang) を探します。本ガイドでは例として Python イメージを使用します。

   

5. Python リポジトリを選択して詳細を確認します。

Docker Hardened Image を利用するには、まず組織にミラーリングする必要があります。この操作は組織のオーナーのみ実行可能です。ミラーリングを行うと、組織の名前空間内にイメージのコピーが作成され、チーム メンバーがプルして使用できるようになります。

1. イメージのリポジトリ ページで Mirror to repository を選択します。

   
   注意: もし Mirror to repository ボタンが表示されない場合、すでにそのリポジトリが組織にミラーリングされている可能性があります。その場合は View in repository を選択して、ミラーリングされたイメージの場所を確認するか、別のリポジトリにミラーリングすることができます。

2. 画面の指示に従ってリポジトリをミラーリングします。

すべてのタグがミラーリングされるまでに数分かかる場合があります。ミラーリングが完了すると、イメージ リポジトリは組織の名前空間に表示されます。たとえば Docker Hub では、My Hub > YOUR_ORG > Repositories に移動すると、dhi-python が一覧に表示されます。これで、他のイメージと同じようにプルして使用できるようになります。

次のステップでは、イメージをプルして実行します。イメージのミラーリングについてさらに詳しく知りたい場合は、Docker Hardened Image リポジトリのミラーリング (英語) を参照してください。

イメージを組織にミラーリングしたら、他の Docker イメージと同じようにプルして実行できます。なお、Docker Hardened Images は最小限かつセキュアに設計されているため、通常のイメージに含まれるすべてのツールやライブラリが含まれていない場合があります。一般的な違いについては DHI を導入する際の注意点 (英語) を参照してください。

以下の例では、Python イメージを実行し、他の Docker イメージと同じように簡単な Python コマンドを実行できることを示しています。

$  docker pull <your-namespace>/dhi-python:3.13

$  docker run --rm <your-namespace>/dhi-python:3.13 python -c "print('Hello from DHI')"

詳細情報

• Docker Hardened Image を一般用途で使用する (英語)
• Kubernetes デプロイでの使用 (英語)
• Helm チャートを使ったデプロイ (英語)

DHIs を他のイメージと比較することで、セキュリティの向上点や違いを素早く確認できます。この比較により、ハードニング済みイメージを使用する価値を理解することができます。

以下のコマンドを実行して、要約比較を確認してください。<your-namespace> は組織の名前空間に置き換えます。

   docker scout compare <your-namespace>/dhi-python:3.13 \
     --to python:3.13 \
     --platform linux/amd64 \
     --ignore-unchanged \
     2>/dev/null | sed -n '/## Overview/,/^  ## /p' | head -n -1

出力例：

 
   ## Overview
 
                       │                  Analyzed Image                       │               Comparison Image
   ────────────────────┼───────────────────────────────────────────────────────│────────────────────────────────────────────────
     Target            │  docker/dhi-python:3.13                               │  python:3.13
       digest          │  c215e9da9f84                                         │  7f48e892134c
       tag             │  3.13                                                 │  3.13
       platform        │ linux/amd64                                           │ linux/amd64
       provenance      │ https://github.com/docker-hardened-images/definitions │ https://github.com/docker-library/python.git
                       │  77a629b3d0db035700206c2a4e7ed904e5902ea8             │  3f2d7e4c339ab883455b81a873519f1d0f2cd80a
       vulnerabilities │    0C     0H     0M     0L                            │    0C     1H     5M   141L     2?
                       │           -1     -5   -141     -2                     │
       size            │ 35 MB (-377 MB)                                       │ 412 MB
       packages        │ 80 (-530)                                             │ 610
                       │                                                       │                        
 
   

この比較から、Docker Hardened Image は以下の点で優れていることがわかります。

• 脆弱性の除去: 高リスク 1 件、中リスク 5 件、低リスク 141 件、未分類リスク 2 件の CVE を除去
• サイズの削減: 412 MB から 35 MB へ (91% 減少)
• パッケージの最小化: 610 パッケージから 80 パッケージへ (87% 減少)

イメージ比較の詳細については Docker Hardened Images の比較 (英語) を参照してください。