Déployer une application Dockerisée en production implique la mise en place d’un environnement de production robuste et la gestion des conteneurs en cours d’exécution. Voici comment vous pourriez le faire :

Étapes:

1. Infrastructure:
   • Configurez une infrastructure robuste pour votre application, avec des serveurs de production et des mécanismes de haute disponibilité si nécessaire.
2. Orchestration des conteneurs:
   • Utilisez Docker Swarm ou Kubernetes pour orchestrer vos conteneurs en production.
   • Créez des fichiers de configuration, comme un fichier
     docker-compose.yml

     ou des fichiers de déploiement Kubernetes, pour décrire votre architecture d’application.

3. Déploiement continu:
   • Utilisez des outils de déploiement continu pour automatiser le déploiement de votre application Dockerisée.
   • Intégrez votre pipeline CI/CD avec votre environnement de production pour déployer automatiquement les nouvelles versions de votre application.
4. Surveillance et gestion:
   • Mettez en place des outils de surveillance pour surveiller les performances de votre application et des conteneurs.
   • Utilisez des outils de gestion des conteneurs comme Docker Swarm ou Kubernetes pour gérer les mises à l’échelle, les mises à jour et les redémarrages des conteneurs en production.

En suivant ces étapes, vous serez en mesure d’intégrer Docker dans votre pipeline CI/CD et de déployer votre application Dockerisée de manière fiable et efficace en production.

L’intégration de Docker dans un pipeline CI/CD permet d’automatiser le processus de construction, de test et de déploiement d’applications Dockerisées. Voici comment vous pourriez le faire pour une application simple :

Étapes:

1. Configuration du pipeline CI/CD:
   • Utilisez un outil de CI/CD tel que Jenkins, GitLab CI/CD, CircleCI ou GitHub Actions.
   • Configurez votre pipeline pour surveiller les modifications du code source.
2. Création d’une image Docker:
   • Ajoutez une étape dans votre pipeline pour construire l’image Docker de votre application en utilisant un Dockerfile.
   • Utilisez la commande
     docker build

     pour construire l’image.

3. Tests d’intégration:
   • Ajoutez des tests d’intégration à votre pipeline pour vous assurer que l’application fonctionne correctement dans un environnement Docker.
4. Publication de l’image:
   • Publiez l’image Docker construite sur un registre Docker, tel que Docker Hub ou un registre privé.
5. Déploiement:
   • Utilisez Docker Compose ou un orchestrateur comme Kubernetes pour déployer votre application sur un environnement de test ou de production.

Transformation géométrique d’images

Les transformations géométriques jouent un rôle crucial dans le traitement d’images, permettant de modifier la perspective, la taille et l’orientation des images.

Redimensionnement

Le redimensionnement est une des transformations les plus courantes. OpenCV permet de redimensionner une image avec la fonction

.

import cv2

# Charger l'image
image = cv2.imread('chemin/vers/image.jpg')

# Redimensionner l'image
image_resized = cv2.resize(image, (nouvelle_largeur, nouvelle_hauteur))

cv2.imshow('Image redimensionnée', image_resized)
cv2.waitKey(0)
cv2.destroyAllWindows()

Rotation

La rotation d’une image à un certain angle se fait en utilisant la matrice de rotation obtenue avec

.

# Centre de rotation (le centre de l'image dans ce cas)
centre = (largeur / 2, hauteur / 2)

# Matrice de rotation
matrice_rotation = cv2.getRotationMatrix2D(centre, angle, echelle)

# Appliquer la rotation
image_rotated = cv2.warpAffine(image, matrice_rotation, (largeur, hauteur))

Exercice 1 : Appliquer une rotation

1. Chargez une image.
2. Appliquez une rotation de 45 degrés sans perte de contenu.
3. Affichez l’image originale et l’image tournée.

Conversion de couleurs et gestion des canaux

OpenCV permet de convertir facilement les images d’un espace colorimétrique à un autre (par exemple, de BGR à RGB, HSV, etc.) avec la fonction

.

Changement d’espace colorimétrique

# Convertir une image BGR en HSV
image_hsv = cv2.cvtColor(image, cv2.COLOR_BGR2HSV)

OpenCV permet de convertir facilement les images d’un espace colorimétrique à un autre, comme de BGR (Bleu, Vert, Rouge) à RGB, HSV (Teinte, Saturation, Valeur) ou à des images en niveaux de gris.

# Convertir une image BGR en RGB
image_rgb = cv2.cvtColor(image, cv2.COLOR_BGR2RGB)

# Convertir une image BGR en HSV
image_hsv = cv2.cvtColor(image, cv2.COLOR_BGR2HSV)

# Convertir une image BGR en niveaux de gris
image_grise = cv2.cvtColor(image, cv2.COLOR_BGR2GRAY)

Séparation et fusion de canaux

Vous pouvez séparer une image en ses canaux de couleur individuels, puis les fusionner ou manipuler individuellement.

# Séparer les canaux
B, G, R = cv2.split(image)

# Fusionner les canaux
image_fusionnee = cv2.merge([B, G, R])

Exercice 2 : Manipulation des canaux

1. Chargez une image en couleur.
2. Séparez-la en ses canaux Rouge, Vert et Bleu.
3. Créez une nouvelle image en échangeant deux canaux de l’image originale.
4. Comparez l’image originale et l’image modifiée.

Application de masques et de filtres

Les masques et les filtres sont des outils puissants pour améliorer ou extraire des informations d’une image.

Application d’un filtre

Les filtres permettent de réaliser des opérations telles que le flou, l’accentuation ou la détection de bords.

# Appliquer un flou gaussien
image_floue = cv2.GaussianBlur(image, (5, 5), 0)

Utilisation de masques

Un masque permet d’appliquer une opération sur une partie spécifique de l’image.

# Créer un masque binaire
masque = cv2.inRange(image_hsv, borne_inf, borne_sup)

# Appliquer le masque
image_masquee = cv2.bitwise_and(image, image, mask=masque)

Exercice 3 : Filtrage par masque

1. Chargez une image en couleur.
2. Convertissez l’image en espace de couleur HSV.
3. Créez un masque pour isoler une certaine gamme de couleurs.
4. Appliquez ce masque pour extraire la partie de l’image contenant les couleurs ciblées.
5. Affichez l’image originale et le résultat du masquage.

Ces techniques avancées de manipulation d’images ouvrent la porte à de nombreuses applications, de l’amélioration de la qualité d’image à la reconnaissance d’objets. En maîtrisant ces outils, vous serez bien équipé pour aborder des projets plus complexes en traitement d’images et en vision par ordinateur.

Installation et configuration de l’environnement de développement

Pour commencer à travailler avec OpenCV, il faut d’abord l’installer et configurer l’environnement de développement. OpenCV est disponible pour Windows, Linux et macOS, et peut être intégré à de nombreux IDEs et langages de programmation, le plus courant étant Python.

Installation avec Python

1. Assurez-vous d’avoir Python installé sur votre système. OpenCV requiert Python 2.7.X ou une version 3.4+.
2. Installez OpenCV en utilisant pip, le gestionnaire de paquets Python, en exécutant la commande suivante dans votre terminal ou invite de commande :
   Copy code
   pip install opencv-python

1. Pour les fonctionnalités supplémentaires d’OpenCV, installez
   opencv-python-headless

   avec :

   Copy code

   pip install opencv-python-headless

Vérification de l’installation

Pour vérifier que l’installation a réussi, ouvrez un interpréteur Python et essayez d’importer cv2 (le module OpenCV pour Python) :

import cv2
print(cv2.__version__)

import cv2

# Charger une image
image = cv2.imread('chemin/vers/votre/image.jpg')

# Afficher l'image dans une fenêtre
cv2.imshow('Titre de la fenêtre', image)
cv2.waitKey(0) # Attendre une touche pour fermer
cv2.destroyAllWindows()

OpenCV, qui signifie “Open Source Computer Vision Library”, est une bibliothèque logicielle ouverte et gratuite destinée à la vision par ordinateur et au traitement d’images. Elle a été développée pour fournir une infrastructure commune pour les applications de vision par ordinateur et pour accélérer l’utilisation de la perception machine dans les produits commerciaux. Depuis sa première sortie en 2000, OpenCV a trouvé son chemin dans de nombreuses applications, allant de la sécurité interactive aux véhicules autonomes.

Les fonctionnalités d’OpenCV couvrent plusieurs domaines du traitement d’images et de la vision par ordinateur, notamment :

1. Traitement d’images : opérations de base sur les images telles que le filtrage, la transformation, la manipulation de formes, etc.
2. Vision par ordinateur : techniques de détection de caractéristiques, de correspondance de caractéristiques et de suivi d’objets.
3. Reconnaissance faciale : détection, reconnaissance et suivi des visages.
4. Machine Learning : algorithmes pour la classification, la régression et le clustering.
5. Réalité augmentée : superposition d’images et de vidéos dans des scènes réelles.
6. 3D : manipulation et affichage d’images 3D, y compris la stéréovision et la reconstruction de scènes.

Intégration de Docker dans les pipelines CI/CD

L’intégration de Docker dans les pipelines CI/CD (Continuous Integration/Continuous Deployment) permet d’automatiser le processus de construction, de test, et de déploiement des applications en utilisant des conteneurs Docker. Cela assure que les applications sont construites et déployées de manière cohérente dans tous les environnements, réduisant ainsi les “it works on my machine” syndrome.

Exemples

• Utilisation de Docker pour construire des images de l’application à chaque push dans un repository Git, suivi de tests automatisés dans des conteneurs.
• Déploiement automatique d’images Docker validées dans l’environnement de production à l’aide d’outils comme Jenkins, GitLab CI, ou GitHub Actions.

Exercices

1. Configurer un pipeline CI simple avec GitHub Actions pour construire une image Docker à partir d’un repository contenant un Dockerfile.
2. Ajouter des étapes de test automatisées qui exécutent l’application dans un conteneur Docker et vérifient son bon fonctionnement.

Déploiement d’applications en production avec Docker

Le déploiement d’applications en production avec Docker implique l’utilisation de conteneurs pour exécuter les applications dans des environnements de production. Docker assure l’isolation de l’application, sa portabilité, et sa scalabilité, facilitant ainsi le déploiement et la gestion des applications dans des environnements de production complexes.

Exemples

• Utilisation de Docker Swarm ou Kubernetes pour orchestrer le déploiement d’applications conteneurisées sur un cluster de serveurs en production.
• Mise à jour sans interruption de service (rolling updates) en déployant de nouvelles versions de conteneurs tout en maintenant les versions précédentes actives jusqu’à ce que le déploiement soit confirmé.

Exercices

1. Déployer une application conteneurisée sur un serveur de production en utilisant Docker Compose.
2. Simuler une mise à jour de l’application en changeant l’image de l’application dans le fichier
   docker-compose.yml

   et en réexécutant

   docker-compose up

Sécurité et bonnes pratiques de déploiement avec Docker

La sécurité et les bonnes pratiques de déploiement avec Docker sont cruciales pour maintenir la sécurité des applications et des données en production. Cela inclut le suivi des images pour les vulnérabilités, l’utilisation de configurations sécurisées, et la gestion appropriée des secrets et des données sensibles.

Exemples

• Scannage des images Docker pour les vulnérabilités à l’aide d’outils comme Trivy ou Docker Bench for Security.
• Utilisation de secrets Docker ou de gestionnaires de secrets externes pour gérer les données sensibles au lieu de les inclure dans les images ou les fichiers de configuration.

Exercices

1. Configurer un scan de sécurité automatique pour les images Docker utilisées dans le pipeline CI/CD.
2. Mettre en œuvre la gestion des secrets dans une application Dockerisée en utilisant Docker Secrets ou un outil externe comme HashiCorp Vault.

L’intégration de Docker dans les pipelines de développement et de déploiement offre des avantages significatifs en termes d’efficacité, de cohérence, et de sécurité. En suivant les meilleures pratiques et en utilisant les outils appropriés, les équipes peuvent optimiser leurs workflows et garantir la sécurité et la fiabilité de leurs déploiements.

Docker Swarm est un outil de gestion de cluster intégré à Docker qui permet de regrouper plusieurs hôtes Docker en un seul cluster virtuel, appelé swarm. Docker Swarm utilise l’API Docker standard, ce qui signifie que toute opération qui peut être effectuée sur un conteneur Docker peut également être effectuée sur un swarm. Swarm utilise le concept de services pour définir les tâches souhaitées, et il s’occupe de la répartition et de l’ordonnancement des conteneurs sur les différents nœuds du cluster.

Exemples

• Transformation d’un groupe de machines avec Docker installé en un cluster Docker Swarm.
• Utilisation de commandes comme
  docker swarm init

  et

  docker swarm join

  pour configurer un swarm.

Exercices

1. Initialiser un Docker Swarm sur une machine en utilisant
   docker swarm init

   .

2. Ajouter une machine comme worker au swarm en utilisant le token fourni par la commande d’initialisation.

Configuration d’un cluster Docker Swarm

La configuration d’un cluster Docker Swarm implique l’initialisation du swarm sur un nœud manager, puis l’ajout de nœuds worker ou manager supplémentaires au swarm. Les nœuds manager sont responsables de la gestion de l’état du swarm, du déploiement des services et de la répartition des tâches, tandis que les nœuds worker exécutent ces tâches.

Exemples

• Configuration d’un nœud manager avec
  docker swarm init

  .

• Ajout de nœuds worker au swarm avec
  docker swarm join

  en utilisant le token fourni par le nœud manager.

Exercices

1. Configurer un nœud manager supplémentaire pour fournir de la haute disponibilité au cluster.
2. Visualiser l’état du swarm et des nœuds en utilisant
   docker node ls

   .

Déploiement et gestion d’applications distribuées avec Docker Swarm

Le déploiement et la gestion d’applications distribuées avec Docker Swarm impliquent l’utilisation de services pour définir l’état souhaité de l’application. Docker Swarm s’assure que l’état souhaité est maintenu, en déployant le nombre spécifié de réplicas de chaque service sur le cluster, en gérant le rééquilibrage des tâches en cas de défaillance d’un nœud et en facilitant la mise à jour des services avec un minimum d’interruptions.

Exemples

• Déploiement d’un service web répliqué sur plusieurs nœuds du swarm en utilisant
  docker service create

  .

• Mise à jour d’un service en déployant une nouvelle image ou en changeant sa configuration sans temps d’arrêt.

Exercices

1. Déployer un service avec un nombre spécifique de réplicas et observer la répartition des tâches sur les nœuds.
2. Mettre à jour le service déployé en changeant le nombre de réplicas ou en mettant à jour l’image du service.

Docker Swarm offre une solution simple et puissante pour orchestrer des conteneurs sur un cluster de machines, facilitant ainsi la gestion d’applications à grande échelle avec des exigences de haute disponibilité et de scalabilité.

Docker Compose est un outil pour définir et gérer des applications multi-conteneurs avec Docker. Utilisant un fichier YAML pour configurer les services de l’application, Docker Compose permet de démarrer, arrêter et reconstruire les services de manière coordonnée avec une seule commande.

Exemples

• Un fichier
  docker-compose.yml

  peut définir une application web avec un service web et une base de données comme services séparés, chacun fonctionnant dans son propre conteneur.

Exercices

1. Créer un fichier
   docker-compose.yml

   simple pour une application web et une base de données.

2. Utiliser
   docker-compose up

   pour démarrer l’application et

   docker-compose down

   pour l’arrêter.

Définition et gestion de services multi-conteneurs

Dans Docker Compose, chaque service peut être défini avec des spécifications telles que l’image à utiliser, les ports à exposer, les volumes pour la persistance des données, et les dépendances entre services.

Exemples

• Définir un service web utilisant l’image
  nginx

  et un service de base de données utilisant l’image

  postgres

  , en les reliant par un réseau défini dans le fichier

  docker-compose.yml

  .

Exercices

1. Définir deux services dans un fichier
   docker-compose.yml

   , en spécifiant les ports et les volumes.

2. Utiliser
   docker-compose logs

   pour afficher les logs des services et

   docker-compose ps

   pour lister les conteneurs en cours d’exécution.

Utilisation avancée de Docker Compose pour la mise en place d’environnements de développement

Docker Compose peut être utilisé pour configurer des environnements de développement complexes, en permettant de définir des variables d’environnement, de configurer des volumes pour le code en direct (live code), et d’orchestrer des services dépendants pour simuler des environnements de production.

Utilisation de Dockerfile pour définir des images

Un Dockerfile est un fichier texte qui contient une série de commandes pour construire une image Docker. Chaque ligne dans un Dockerfile représente une instruction qui sera exécutée lors de la construction de l’image. Les commandes courantes incluent

(pour définir l’image de base),

(pour exécuter des commandes),

(pour copier des fichiers dans l’image), et

(pour définir la commande par défaut exécutée par le conteneur).

Exemples

• Un Dockerfile simple pour une application web Python pourrait ressembler à ceci:

FROM python:3.8
COPY . /app
WORKDIR /app
RUN pip install -r requirements.txt
CMD [“python”, “app.py”]

Exercices

1. Créer un Dockerfile pour une application simple de votre choix, en utilisant une image de base appropriée et en y incluant les fichiers nécessaires.
2. Construire une image Docker à partir de ce Dockerfile et vérifier que l’application s’exécute correctement dans un conteneur.

Construction d’images personnalisées

La construction d’images personnalisées se fait en exécutant la commande

dans le répertoire contenant le Dockerfile. Cette commande utilise le Dockerfile pour construire l’image étape par étape. On peut spécifier un tag pour l’image avec l’option

.

Exemples

• Construire une image à partir d’un Dockerfile et la taguer:
  docker build -t ma-app:latest .

Exercices

1. Construire une image Docker à partir d’un Dockerfile que vous avez créé précédemment.
2. Lancer un conteneur en utilisant cette image personnalisée et vérifier le bon fonctionnement de l’application.

Meilleures pratiques pour la création d’images Docker efficaces

Pour créer des images Docker efficaces, il est important de suivre certaines meilleures pratiques, telles que:

• Minimiser le nombre de couches: Regrouper les commandes
  RUN

  pour réduire le nombre de couches dans l’image.

• Utiliser des images de base spécifiques: Préférer des versions spécifiques et légères (par exemple,
  python:3.8-slim

  ) pour minimiser la taille de l’image.

• Nettoyer le cache: Supprimer le cache et les fichiers temporaires à la fin de chaque instruction
  RUN

  pour réduire la taille de l’image.

• Utiliser
  .dockerignore

  : Exclure les fichiers inutiles pour réduire la taille du contexte de construction.

Exercices

1. Optimiser un Dockerfile existant en appliquant les meilleures pratiques mentionnées ci-dessus pour réduire la taille de l’image et améliorer la sécurité.
2. Comparer la taille et le temps de construction avant et après l’optimisation pour évaluer les améliorations.

En suivant ces étapes et pratiques, vous serez en mesure de créer des images Docker personnalisées qui sont optimisées, sécurisées et adaptées à vos besoins spécifiques.

Création et exécution de conteneurs

La création et l’exécution de conteneurs Docker impliquent l’utilisation de l’image Docker comme base et l’exécution d’une instance de cette image sous forme de conteneur. On utilise généralement la commande

pour créer et démarrer un conteneur.

Exemples

• docker run hello-world

  : Exécute un conteneur simple pour tester l’installation de Docker.

• docker run -d -p 80:80 nginx

  : Exécute un conteneur nginx en arrière-plan (

  -d

  ) et mappe le port 80 de l’hôte sur le port 80 du conteneur.

Exercices

1. Exécuter un conteneur Docker en utilisant une image officielle, comme
   nginx

   ou

   redis

   , en mode interactif.

2. Démarrer un conteneur Docker en arrière-plan et accéder à ses logs pour vérifier son bon fonctionnement.

Surveillance et gestion des conteneurs en cours d’exécution

La surveillance et la gestion des conteneurs Docker comprennent le suivi de l’état, l’utilisation des ressources, les logs, et la gestion du cycle de vie des conteneurs. On utilise des commandes comme

,

, et

pour ces tâches.

Exemples

• docker ps

  : Affiche tous les conteneurs en cours d’exécution.

• docker logs [CONTAINER_ID]

  : Affiche les logs d’un conteneur spécifique.

Exercices

1. Lancer plusieurs conteneurs et utiliser
   docker ps

   pour lister les conteneurs actifs.

2. Utiliser
   docker stats

   pour surveiller l’utilisation des ressources par les conteneurs en cours d’exécution.

Gestion des données persistantes dans les conteneurs

La gestion des données persistantes est cruciale pour les applications qui nécessitent le stockage d’état, comme les bases de données. Docker utilise des volumes, des bind mounts, et des tmpfs mounts pour gérer les données persistantes.

Exemples

• Volumes: Recommandés par Docker pour la persistance des données, car ils sont gérés entièrement par Docker et peuvent être utilisés par plusieurs conteneurs.
• Bind Mounts: Permettent de mapper un répertoire sur l’hôte à un répertoire dans le conteneur, utile pour le développement.

Exercices

1. Créer un volume Docker et l’attacher à un conteneur pour persister les données d’une application.
2. Utiliser un bind mount pour développer une application en local tout en la faisant tourner dans un conteneur, permettant de voir les modifications en temps réel sans reconstruire le conteneur.

Ces sections couvrent les bases de la gestion des conteneurs Docker, y compris leur création, exécution, surveillance, et la gestion des données. Maîtriser ces compétences est essentiel pour utiliser efficacement Docker dans le développement et la production.