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+++ title = "Distroless! Pense mais em sua aplicação e menos na distribuição" date = "2018-08-04" draft = false Categories = ["portugues", "devops", "docker", "scratch"] Tags = ["portugues", "devops", "docker", "scratch", "distroless"] +++

TL;DR

Apresentarei um conceito novo de focar na aplicação e suas dependências na construção de imagens Docker, falando sobre problemas com imagens grandes, superfície de ataque e como usar Multi stage build e a imagem scratch para resolver esse problema.

Contextualização

Antes da popularização dos containers, o modelo mais utilizado era baseado em máquinas virtuais. Que instâncias virtuais, criadas em um virtualizador de maquinas (hypervisor), que atuam de forma similar a máquinas físicas, com um sistema operacional instalado, bibliotecas compartilhadas, softwares de acesso remoto (Ex. SSH), agentes em geral (Monitoramento, geranciamento de log e afins) e por fim sua aplicação (A coisa mais importante desse setup inteiro).

A equipe de desenvolvimento, normalmente composta por várias pessoas, são responsáveis pela manutenção pela aplicação instalada nessa máquina e todo restante fica a cargo do time de suporte, ou seja, aproximadamente 90% dos softwares instalados em cada maquina desse modelo estava a cargo de um time menor (suporte geralmente era menor na maioria das empresas).

Com a chegada do Docker tivemos a grande oportunidade de minimizar a necessidade de uma infra completa para suportar nossa aplicação. Era uma oportunidade do controle da infraesturutra mais próxima da aplicação se deslocar para o time que estava lidando com o código, os desenvolvedores nesse caso, pois com o Docker você poderia apenas instalar as dependências para sua aplicação e iniciar o processo em uma arquitetura isolada a nível de sistema operacional. Infelizmente não foi isso que aconteceu, ao menos não na maioria dos lugares.

Problema

Em muitas situações o docker ainda é usado da mesma forma que se fazia com máquinas virtuais. Qual a consequência disso? Imagens enormes! E veja que o maior impacto não é apenas no custo com armazenamento de dados e sim em dois outros importantes pontos:

  • Gerência: Imagens grandes normalmente tem diversos pacotes instalados, arquivos de configuração que precisam ser modificados para mudar comportamento da imagem e afins. Dessa formas as pessoas responsáveis por essas imagens tem mais trabalho toda vez que precisam alterar alguma coisa na imagem.
  • Segurança: Normalmente quanto maior a sua imagem, maior o número de pacotes instalados, dessa forma mais softwares para atualizar, maior superfície de ataque, que no resumo, aumenta a possibilidade da sua aplicação ser comprometida.

Proposta

A google apresentou um conceito interessante chamado Distroless, e isso me motivou a escrever sobre imagens menores, mas eu precisava acrescentar mais exemplos e usar recursos mais novos do Docker.

O conceito distroless reside no fato de você pensar menos na distribuição (GNU/Linux) e focar na sua aplicação. É lembrar que o container Docker não é uma máquina mais leve e sim um processo isolado em execução. É reduzir ao máximo o que está sendo adicionado em sua imagem.

Exemplo

Usaremos esse código Go como exemplo de uma aplicação:

package main

import (
    "fmt"
    "io/ioutil"
    "net/http"
    "os"
)

func main() {
    resp, err := http.Get("https://google.com")
    check(err)
    body, err := ioutil.ReadAll(resp.Body)
    check(err)
    fmt.Println(len(body))
}

func check(err error) {
    if err != nil {
        fmt.Println(err)
        os.Exit(1)
    }
}

Esse código basicamente baixa a página inicial do google e retorna a quantidade de linhas.

Como é que normalmente as pessoas constroem uma imagem Docker pra esse código? Utiliza a imagem base golang certo?

FROM golang:1.10.3 
RUN mkdir /app 
ADD . /app/ 
WORKDIR /app 
RUN CGO_ENABLED=0 GOOS=linux go build -o main . 
CMD ["/app/main"]

Imagem golang:1.10.3 em detalhes

Vamos começar pelo seu consumo de espaço em disco:

golang                    1.10.3              d0e7a411e3da        2 weeks ago         794MB

A imagem com seu código terá 800MB, ou seja, seu código ocupa apenas 6MB e você carregará todo restante do peso contigo ao utilizar essa imagem.

Outro detalhe importante é a quantidade de pacotes instalados, que é 189 softwares, ou seja, são 189 versões pra se preocupar e atualizar quando sair um pacote de atualização ou nova medida de segurança.

Pra finalizar temos 27098 arquivos nessa imagem.

Obs: Vale lembrar que essa imagem contém tudo que você precisa pra buildar seu código go, e normalmente imagens de build são relativamente grandes mesmo.

Usando Multi Stage Build

Essa feature foi adicionada no Docker na versão 17.05. Ela tem como objetivo possibilitar que você use multíplas imagens base, cada uma para seu propósito e no final possa usar uma imagem mais enxuta para executar seu serviço após as etapas de build.

Seguindo exemplo do código go, o nosso Dockerfile seria escrito desse jeito:

FROM golang:1.10.3 as builder
RUN mkdir /app 
ADD . /app/ 
WORKDIR /app 
RUN CGO_ENABLED=0 GOOS=linux go build -o main .

FROM alpine:3.8
COPY --from=builder /app/main /app/main
RUN apk --no-cache add ca-certificates
CMD ["/app/main"]

Muita atenção para a instrução COPY --from=builder /app/main /app/main esse parâmetro --from informa de onde será obtido o arquivo, perceba que na primeira instrução FROM desse Dockerfile, temos um adento as builder que é responsável por fornecer um "apelido" para essa etapa do build. Quando você informa COPY --from=builder /app/main /app/main você quer dizer que pegue o arquivo /app/main da etapa apelidada como builder e coloque em /app/main na atual.

Imagem alpine:3.8 em detalhes

Vamos começar pelo seu consumo de espaço em disco:

alpine                    3.8                 11cd0b38bc3c        4 weeks ago          4.41MB

A imagem com seu código terá 10.5MB. É bem melhor do que os 800MB da imagem golang.

Com relação quantidade de pacotes instalados, temos 14 softwares, ou seja, muito melhor que os 189 do golang, mas ainda temos 14 pacotes pra se preocupar e atualizar quando sair um pacote de atualização ou nova medida de segurança.

E pra finalizar temos 478 arquivos nessa imagem.

Usando a imagem scratch

Essa imagem é basicamente vazia, isso mesmo, sem nenhuma camada de dados extra. Você deve estar se perguntando como uma imagem dessa funcionaria sem resolução de nomes (/etc/hosts e afins), dev, proc e sys? De acordo com a especificação usada pela Docker atualmente, existem algumas parte do seu sistema de arquivo que são montada automaticamente para todos os containers.

Seguindo exemplo do código go, o nosso Dockerfile seria escrito desse jeito:

FROM golang:1.10.3 as builder
RUN mkdir /app 
ADD . /app/ 
WORKDIR /app 
RUN CGO_ENABLED=0 GOOS=linux go build -o main .

FROM scratch
COPY --from=builder /app/main .
CMD ["/main"]

Aqui encontraremos nosso primeiro problema ao utilizar scratch:

Get https://google.com: x509: failed to load system roots and no roots provided

Basicamente nosso container precisa de um arquivo que contém todos os certificados de autoridade certificadora da internet (CA). No exemplo usando alpine resolvemos isso com a linha abaixo:

RUN apk --no-cache add ca-certificates

No scratch não temos sistema de pacote, sendo assim a forma possível para resolver esse problema é usando Multi stage build novamente:

FROM golang:1.10.3 as builder
RUN mkdir /app 
ADD . /app/ 
WORKDIR /app 
RUN CGO_ENABLED=0 GOOS=linux go build -o main .

FROM alpine:3.8 as certs
RUN apk --update add ca-certificates

FROM scratch
COPY --from=builder /app/main .
COPY --from=certs /etc/ssl/certs/ca-certificates.crt /etc/ssl/certs/ca-certificates.crt
CMD ["/main"] 

O que fizemos aqui foi o uso do melhor de cada etapa do build, retirando os arquivos que interessam de cada uma delas e colocando na imagem final, que será a utilizada na inicialização do serviço em produção.

A imagem é do tamanho da sua aplicação, nesse caso 4MB. A quantidade de arquivos mesma situação.

0 pacotes para se preocupar com atualização e gerência de arquivos de apoio. Sua aplicação é sua única preocupação nesse caso.

Considerações finais

É evidente que nem toda linguagem funcionará nesses moldes facilmente e talvez a quantidade de horas gastas nesse processo de desenvolimento da "melhor imagem" sejam tão alta que não justifique o processo. É muito claro que esse argumento nem sempre é uma desculpa de quem não quer seguir as melhores práticas, as vezes não vale a pena para o negócio de mudança, mas meu objetivo nesse artigo é apresentar um possível "norte" para onde sua aplicação poderia "mirar" toda vez que fosse refatorada.

Eu utilizei o archore para fazer as contagens de pacotes e arquivos nas imagems.

Agradecimentos

Pery Lemke que acordou mais cedo num dia de sábado com minha ligação pra perguntar sobre o problema dele com scratch com go.

Escrevi esse artigo ouvindo:

  • Megadeth
  • AnaVitória
  • Alice in Chains
  • Tiê
  • Dream Theather
  • Flora Matos
  • Sabotagem
  • Outros artistas do meu Daily Mix do Spotify

Fontes