সরাসরি প্রধান সামগ্রীতে চলে যান

Spring Boot's GraalVM Native Image Dockerize for Gradle Project

Native Image-কে ডকার ইমেজ (Docker Image) বানানোর জন্য Spring Boot-এর বিল্ট-ইন Cloud Native Buildpacks ইন্টিগ্রেশন ব্যবহার করাই সবচেয়ে সহজ এবং প্রস্তাবিত উপায়। এর জন্য আপনার কোনো ম্যানুয়াল Dockerfile লেখার প্রয়োজন নেই।

যেহেতু আপনি Gradle এবং Native Image প্লাগইন ব্যবহার করছেন, তাই শুধু একটি Gradle টাস্ক চালালেই হবে।


1. ⚙️ build.gradle কনফিগারেশন

আপনি যদি আগের ধাপে org.graalvm.buildtools.native প্লাগইনটি আপনার build.gradle ফাইলে যোগ করে থাকেন, তবে bootBuildImage টাস্কটি স্বয়ংক্রিয়ভাবে Native Image বিল্ড করার জন্য প্রস্তুত হয়ে যায়।

তবে, নিশ্চিত করতে এবং Docker Image-এর নাম ঠিক করার জন্য আপনি build.gradle ফাইলে এই কনফিগারেশনটি যুক্ত করতে পারেন:

bootBuildImage {
    // Docker Image-এর নাম সেট করুন 
    imageName = "my-registry/my-native-app:3.4.3" 
// Native Image তৈরির জন্য Buildpack-কে নির্দেশ দিন
// GraalVM Native Support প্লাগইন থাকলে এটি সাধারণত ডিফল্টভাবে Native Image তৈরি করে।
// আরও ছোট, buildpack-less base image ব্যবহারের জন্য (ঐচ্ছিক):
// builder = "paketobuildpacks/builder-jammy-buildpackless-tiny"
// buildpacks = ["paketobuildpacks/oracle", "paketobuildpacks/java-native-image"]

// আপনি চাইলে বিল্ড করার সময় পরিবেশের ভেরিয়েবল সেট করতে পারেন (ঐচ্ছিক)
environment = [
    BP_JVM_VERSION: '21',
    BP_NATIVE_IMAGE: 'true' 
]

}

2. 🚀 ডকার ইমেজ বিল্ড করা

আপনার সিস্টেমে Docker (বা একটি Docker-compatible রানটাইম, যেমন Rancher Desktop) চালু আছে নিশ্চিত করুন।

এরপর, Native Image সহ Docker Image তৈরি করতে নিচের কমান্ডটি চালান:

./gradlew bootBuildImage

এই কমান্ডের কাজ:

  1. Gradle প্রথমে আপনার প্রজেক্টের Native Executable তৈরি করবে (যেভাবে ./gradlew nativeCompile করে)।
  2. এরপর Spring Boot Gradle Plugin (Cloud Native Buildpacks ব্যবহার করে) স্বয়ংক্রিয়ভাবে:
    • একটি বেস Docker ইমেজ লোড করবে (সাধারণত Paketo Buildpacks-এর একটি ছোট লিনাক্স-ভিত্তিক ইমেজ)।
    • আপনার তৈরি Native Executable-টিকে সেই বেস ইমেজের মধ্যে কপি করবে।
    • প্রয়োজনীয় কনফিগারেশন সেট করে কমপ্লিট Docker Image তৈরি করবে।
  3. ইমেজটি আপনার স্থানীয় Docker ডেমনে সেভ হয়ে যাবে।

3. 🏃 ডকার ইমেজ চালানো

ইমেজটি তৈরি হওয়ার পর, আপনি এটিকে docker run কমান্ড দিয়ে চালাতে পারবেন। যদি আপনি উপরের কনফিগারেশনে imageName ব্যবহার করেন, তবে সেই নামটি ব্যবহার করুন:

docker run -p 8080:8080 my-registry/my-native-app:3.4.3

Native Image হওয়ায় অ্যাপ্লিকেশনটি JVM-এ চলার তুলনায় প্রায় তাৎক্ষণিকভাবেই (milliseconds-এ) চালু হবে।

মন্তব্যসমূহ

এই ব্লগটি থেকে জনপ্রিয় পোস্টগুলি

সিজ্জিন (Sijjin) vs ইল্লিয়িন (Illiyin) পার্থক্য Difference

Sijjin (سِجِّين) এবং Illiyin (عِلِّيِّين) —এ দুটি শব্দ কুরআনে এসেছে এবং দুটোই মানুষের আমলনামা সংরক্ষণ সম্পর্কিত স্থানকে নির্দেশ করে। ১. সিজ্জিন (Sijjin) সিজ্জিন হলো পাপীদের (কাফের, মুনাফিক ও দুরাচারীদের) আমলনামা সংরক্ষণের স্থান। এটি সাত তলদেশের নীচে এক কারাগার বা অন্ধকার জগতে অবস্থিত বলে উল্লেখ রয়েছে। সূরা আল-মুতাফফিফীন (৮৩:৭-৯) তে বলা হয়েছে: "كَلَّا إِنَّ كِتَابَ الْفُجَّارِ لَفِي سِجِّينٍ ۝ وَمَا أَدْرَاكَ مَا سِجِّينٌ ۝ كِتَابٌ مَرْقُومٌ" অর্থ: "না, পাপীদের আমলনামা সিজ্জিনে সংরক্ষিত। তুমি কি জানো, সিজ্জিন কী? এটি এক লিখিত দলিল।" সিজ্জিনকে একটি কারাগার, সংকীর্ণ স্থান, বা নিচের স্তরে অবস্থিত এক অন্ধকার দুনিয়া হিসেবে ব্যাখ্যা করা হয়। ২. ইল্লিয়িন (Illiyin) ইল্লিয়িন হলো সৎকর্মশীলদের (মুমিন ও নেককারদের) আমলনামা সংরক্ষণের স্থান । এটি সপ্তম আসমানের ওপরে সংরক্ষিত এক সম্মানিত স্থান। সূরা আল-মুতাফফিফীন (৮৩:১৮-২১) তে বলা হয়েছে: "كَلَّا إِنَّ كِتَابَ الْأَبْرَارِ لَفِي عِلِّيِّينَ ۝ وَمَا أَدْرَاكَ مَا عِلِّيُّونَ ۝ كِتَابٌ مَرْقُومٌ ۝ يَش...

জাভা ফিডব্যাক এবং স্ট্রাকচার্ড কনকারেন্সি: বিবর্তনের গল্প

Introduction এই ভিডিওর নির্দিষ্ট অংশে জাভা ল্যাঙ্গুয়েজ আর্কিটেক্ট ব্রায়ান গোয়েটজ (Brian Goetz) আলোচনা করেছেন কীভাবে জাভার নতুন ফিচারগুলো তৈরি হয় এবং এতে সাধারণ ডেভেলপারদের মতামতের গুরুত্ব কতটুকু। বিশেষ করে Structured Concurrency -এর মতো জটিল ফিচারগুলো কেন বারবার 'Preview' অবস্থায় থাকে এবং কীভাবে কমিউনিটির ফিডব্যাক সেই ফিচারগুলোকে আরও নিখুঁত করতে সাহায্য করে, তা এখানে সহজভাবে বোঝানো হয়েছে। ১. ভালো ফিডব্যাক আসলে কী? ভিডিও রেফারেন্স: [ 34:53 ] ব্রায়ান গোয়েটজ বলছেন যে, জাভা টিম যখন কোনো নতুন ফিচারের খসড়া (Draft) বা প্রস্তাব (JEP) প্রকাশ করে, তখন তারা এমন কিছু জানতে চায় যা তারা নিজেরা আগে ভাবেনি। বিস্তারিত: একজন ডেভেলপার হিসেবে আমরা যখন কোনো নতুন ফিচার দেখি, আমাদের প্রথম প্রতিক্রিয়া হয় সেটার Syntax বা লেখার ধরন নিয়ে। কিন্তু ব্রায়ানের মতে, "এই লেখাটা কেন এমন হলো?" বা "এটা কোটলিন বা স্কালা-র মতো কেন নয়?"—এই ধরনের ফিডব্যাক খুব একটা কাজে আসে না। আসল দামী ফিডব্যাক হলো সেইটা, যা নতুন কোনো বাস্তব সমস্যা (Edge Case) তুলে ধরে। আমার চিন্তা: আপনি যদি কেবল দ...

[Master Post] Machine Learning for Everybody – Full Course

URL: https://youtu.be/i_LwzRVP7bg?t=0 Title: Machine Learning for Everybody – Full Course Topics:- মেশিন লার্নিংয়ের হাতেখড়ি এবং গুগল কোল্যাব সেটআপ মেশিন লার্নিংয়ের খুঁটিনাটি ও ফিচারের সহজ পাঠ Classification বনাম Regression এবং মডেল ট্রেনিংয়ের সহজ পাঠ মেশিন লার্নিংয়ের জন্য ডেটা তৈরি এবং প্রসেসিং করার সহজ গাইড K-Nearest Neighbors (KNN) থিওরির সহজ পাঠ কে-নিয়ারেস্ট নেইবারস (KNN) ইমপ্লিমেন্টেশন সহজ বাংলায় নেইভ বেইজ থিওরি এবং এর প্রয়োগ: সহজ পাঠ লজিস্টিক রিগ্রেশন: থিওরি ও ইমপ্লিমেন্টেশন SVM থিওরি এবং ইমপ্লিমেন্টেশন সহজ পাঠ নিউরাল নেটওয়ার্ক এবং টেনসরফ্লোর সহজ পাঠ টেনসরফ্লো দিয়ে নিউরাল নেটওয়ার্ক ক্লাসিফিকেশন শেখার সহজ গাইড লিনিয়ার রিগ্রেশন: সহজ কথায় মূল ধারণা ও গণিত লিনিয়ার রিগ্রেশন: সহজ ভাষায় খুঁটিনাটি ও হাতে-কলমে শেখা লিনিয়ার রিগ্রেশন এবং নিউরন মডেলের সহজ পাঠ TensorFlow দিয়ে রিগ্রেশন নিউরাল নেটওয়ার্ক তৈরি - পার্ট ১ টেনসরফ্লো দিয়ে রিগ্রেশন নিউরাল নেটওয়ার্ক তৈরি - পার্ট ২ আনসুপারভাইজড লার্নিং: কে-মিনস ক্লাস্টারিংয়ের সহজ পাঠ Principal C...