Docker image size is blowing up
Dieses Issue hat noch niemand übernommen.
Bewertung
- Schwierigkeit
- 4/5
- Geschätzter Aufwand
- 3-5 Tage
- Anfängerfreundlichkeit
- 25/100
- Issue-Typ
- Bug
- Klarheit
- Muss geklärt werden
- Aktivitätsstatus
- Veraltet
- Tech-Stack
- docker, python
- Bereich
- build-system, infrastructure
Rechercherichtung
Beginnen Sie mit dem Vergleich der Docker-Image-Layer und der Build-Historie für v125 und v129 anhand des verlinkten Google Container Registry-Images. Ermitteln Sie, welche Änderungen im Release für das Wachstum verantwortlich sind, und überprüfen Sie anschließend, dass ein nachfolgendes Image nicht mehr mit der gemeldeten Rate wächst und dabei den vorhandenen Inhalt des Images beibehält.
Vom Indexierungsmodell aus dem Issue-Text verfasst.
Beschreibung
When comparing the last few releases in
https://console.cloud.google.com/gcr/images/kaggle-images/GLOBAL/python
it is quite noticeable that recently there has been a sudden increase in the docker image size, e.g. from virtual size 6.2 GB of v125 to virtual size of 8.3 GB of v129, i.e. a 34% increase.
When uncompressed, docker reports that v125 results in a 19 GB container, while v129 results in a 23 GB container, i.e. a 21% increase.
I noticed this while running (the heaviest of) my workflows on GitHub Actions, randomly getting errors like
System.IO.IOException: No space left on device : '/home/runner/runners/2.302.1/_diag/Worker_20230304-204952-utc.log'
While surely the amount of disk space that GitHub offers is not your responsibility, you may still want to check if there is any way to keep the size of the docker image under control, and if possible keep it from growing at this rate any further.
- Vorherrschende Sprache
- Python
- Sterne
- 2.7k
- Forks
- 1k
- Ø Merge
- 5 Std. 55 Min.
- Gemergte PRs (30 T.)
- 1
Beitragsleitfaden
Für dieses Repository ist kein Beitragsleitfaden indexiert
Erste Schritte
- Lesen Sie das ganze Issue und danach den Beitragsleitfaden des Projekts.
- Schreiben Sie ins Issue, dass Sie es übernehmen — das erspart doppelte Arbeit.
- Forken Sie das Repository und arbeiten Sie in einem Branch.
- Öffnen Sie einen Pull Request, der die Issue-Nummer nennt.
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