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Feature: read OCI images from the disk without requiring a tarball

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🚀 enhancement
Lenguaje dominante
Python
Estrellas
2.3k
Forks
386
Merge medio
4 h 40 min
PR fusionados (30 d)
1

Descripción

What are you trying to do?

Under Bazel, or other local-only build systems, an image is constructed as a series of layers which are only on the disk, not pushed to any remote docker registry.

To test such an image, one option is to create a tarball format that's suitable for docker load. Then in the Setup of the python test, you can use the docker library from Pypi to do that docker load.
However, constructing the tarball is an expensive operation. In particular as Bazel has distinct build steps that can run remotely and have cached results, we get a massive file for a typical user image that has to be stored on a network location. Building the tarball should not be required, it's just a way to be docker load-compatible.

Instead, we could teach testcontainers how to read the OCI format, which is a JSON descriptor pointing to the layers as blobs. These could be loaded into the daemon directly.

https://github.com/aspect-build/bazel-examples/pull/306 shows how this looks.

Guía de contribución

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Primeros pasos

  1. Lee el issue completo y luego la guía de contribución del proyecto.
  2. Comenta en el issue que vas a ocuparte — evita que dos personas hagan lo mismo.
  3. Haz un fork del repositorio y trabaja en una rama.
  4. Abre un pull request que haga referencia al número del issue.

Línea de trabajo

Comienza con la descripción del issue y el pull request de bazel-examples enlazado para entender el OCI layout y cómo se exponen las layers en el disco. Revisa la configuración de tests de Python y su uso de la Docker library; después, determina cómo testcontainers podría cargar directamente los OCI descriptors y blobs en el daemon. La tarea está terminada cuando se puedan probar imágenes OCI locales sin construir primero un tarball cargable por Docker.

Escrito por el modelo de indexación a partir del texto del issue.

Evaluación

Stack tecnológico
docker, python
Área
devops, testing
Tipo de issue
Nueva funcionalidad
Dificultad
5/5
Tiempo estimado
Más de una semana
Estado de actividad
Estancado
Claridad
Bastante claro
Aptitud para principiantes
35/100

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