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Intégration de Docker dans un pipeline CI/CD

L’intĂ©gration de Docker dans un pipeline CI/CD permet d’automatiser le processus de construction, de test et de dĂ©ploiement d’applications DockerisĂ©es. 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. CrĂ©ation d’une image Docker:
    • Ajoutez une Ă©tape 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’intĂ©gration:
    • Ajoutez des tests d’intĂ©gration Ă  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 privĂ©.
  5. DĂ©ploiement:
    • Utilisez Docker Compose ou un orchestrateur comme Kubernetes pour dĂ©ployer votre application sur un environnement de test ou de production.

Manipulation avancĂ©e d’images avec OpenCV

Transformation gĂ©omĂ©trique d’images

Les transformations gĂ©omĂ©triques jouent un rĂ´le 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

cv2.resize()

.

 

 

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 Ă  un certain angle se fait en utilisant la matrice de rotation obtenue avec

cv2.getRotationMatrix2D()

.

 

# 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 tournĂ©e.

Conversion de couleurs et gestion des canaux

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

cv2.cvtColor()

.

Changement d’espace colorimĂ©trique

 

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

OpenCV permet de convertir facilement les images d’un espace colorimĂ©trique Ă  un autre, comme de BGR (Bleu, Vert, Rouge) Ă  RGB, HSV (Teinte, Saturation, Valeur) ou Ă  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)

SĂ©paration et fusion de canaux

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

 

# SĂ©parer 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. SĂ©parez-la en ses canaux Rouge, Vert et Bleu.
  3. CrĂ©ez une nouvelle image en Ă©changeant deux canaux de l’image originale.
  4. Comparez l’image originale et l’image modifiĂ©e.

Application de masques et de filtres

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

Application d’un filtre

Les filtres permettent de rĂ©aliser des opĂ©rations telles que le flou, l’accentuation ou la dĂ©tection de bords.

 

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

Utilisation de masques

Un masque permet d’appliquer une opĂ©ration sur une partie spĂ©cifique 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 ciblĂ©es.
  5. Affichez l’image originale et le rĂ©sultat du masquage.

Ces techniques avancĂ©es de manipulation d’images ouvrent la porte Ă  de nombreuses applications, de l’amĂ©lioration de la qualitĂ© d’image Ă  la reconnaissance d’objets. En maĂ®trisant ces outils, vous serez bien Ă©quipĂ© pour aborder des projets plus complexes en traitement d’images et en vision par ordinateur.

Introduction Ă  OpenCV

Installation et configuration de l’environnement de dĂ©veloppement

Pour commencer Ă  travailler avec OpenCV, il faut d’abord l’installer et configurer l’environnement de dĂ©veloppement. OpenCV est disponible pour Windows, Linux et macOS, et peut ĂŞtre intĂ©grĂ© Ă  de nombreux IDEs et langages de programmation, le plus courant Ă©tant Python.

Installation avec Python

  1. Assurez-vous d’avoir Python installĂ© 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 :
    pip install opencv-python
  1. Pour les fonctionnalitĂ©s supplĂ©mentaires d’OpenCV, installez
    opencv-python-headless

    avec :

    pip install opencv-python-headless

VĂ©rification de l’installation

Pour vĂ©rifier que l’installation a rĂ©ussi, ouvrez un interprĂ©teur Python et essayez d’importer cv2 (le module OpenCV pour Python) :

import cv2
print(cv2.__version__)
 

Si aucune erreur n’apparaĂ®t et que vous voyez la version d’OpenCV, alors l’installation a Ă©tĂ© rĂ©ussie.

Premiers pas avec le traitement d’images

OpenCV facilite le traitement d’images grâce Ă  ses nombreuses fonctions intĂ©grĂ©es. Voici quelques exemples et exercices pour commencer.

Exemple : Lire et afficher une image

import cv2

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

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

Exercice 1 : Conversion en niveaux de gris

  1. Lisez une image Ă  partir de votre disque.
  2. Convertissez cette image en niveaux de gris en utilisant la fonction
    cv2.cvtColor()

    avec l’argument

    cv2.COLOR_BGR2GRAY

    .

  3. Affichez l’image originale et l’image en niveaux de gris cĂ´te Ă  cĂ´te.

Exercice 2 : Floutage d’une image

  1. Chargez une image.
  2. Appliquez un flou Gaussien en utilisant la fonction
    cv2.GaussianBlur()

    .

  3. Choisissez différents noyaux (par exemple, (5, 5), (10, 10)) et comparez les résultats.
  4. Affichez l’image originale et les images floutĂ©es pour voir l’effet du flou.

Ces exemples et exercices devraient vous donner un bon dĂ©part dans le monde fascinant du traitement d’images avec OpenCV. Continuez Ă  expĂ©rimenter avec diffĂ©rentes fonctions et paramètres pour explorer davantage les capacitĂ©s d’OpenCV.

OpenCV et de ses fonctionnalités

OpenCV, qui signifie “Open Source Computer Vision Library”, est une bibliothèque logicielle ouverte et gratuite destinĂ©e Ă  la vision par ordinateur et au traitement d’images. Elle a Ă©tĂ© dĂ©veloppĂ©e pour fournir une infrastructure commune pour les applications de vision par ordinateur et pour accĂ©lĂ©rer l’utilisation de la perception machine dans les produits commerciaux. Depuis sa première sortie en 2000, OpenCV a trouvĂ© son chemin dans de nombreuses applications, allant de la sĂ©curitĂ© interactive aux vĂ©hicules autonomes.

 

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

  1. Traitement d’images : opĂ©rations de base sur les images telles que le filtrage, la transformation, la manipulation de formes, etc.
  2. Vision par ordinateur : techniques de dĂ©tection de caractĂ©ristiques, de correspondance de caractĂ©ristiques 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. RĂ©alitĂ© augmentĂ©e : superposition d’images et de vidĂ©os dans des scènes rĂ©elles.
  6. 3D : manipulation et affichage d’images 3D, y compris la stĂ©rĂ©ovision et la reconstruction de scènes.

Docker dans un contexte de développement et de déploiement

Intégration de Docker dans les pipelines CI/CD

L’intĂ©gration de Docker dans les pipelines CI/CD (Continuous Integration/Continuous Deployment) permet d’automatiser le processus de construction, de test, et de dĂ©ploiement des applications en utilisant des conteneurs Docker. Cela assure que les applications sont construites et dĂ©ployĂ©es de manière cohĂ©rente dans tous les environnements, rĂ©duisant ainsi les “it works on my machine” syndrome.

Exemples

  • Utilisation de Docker pour construire des images de l’application Ă  chaque push dans un repository Git, suivi de tests automatisĂ©s dans des conteneurs.
  • DĂ©ploiement automatique d’images Docker validĂ©es dans l’environnement de production Ă  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 Ă  partir d’un repository contenant un Dockerfile.
  2. Ajouter des Ă©tapes de test automatisĂ©es qui exĂ©cutent l’application dans un conteneur Docker et vĂ©rifient son bon fonctionnement.

DĂ©ploiement d’applications en production avec Docker

Le dĂ©ploiement d’applications en production avec Docker implique l’utilisation de conteneurs pour exĂ©cuter les applications dans des environnements de production. Docker assure l’isolation de l’application, sa portabilitĂ©, et sa scalabilitĂ©, facilitant ainsi le dĂ©ploiement et la gestion des applications dans des environnements de production complexes.

 

Exemples

  • Utilisation de Docker Swarm ou Kubernetes pour orchestrer le dĂ©ploiement d’applications conteneurisĂ©es sur un cluster de serveurs en production.
  • Mise Ă  jour sans interruption de service (rolling updates) en dĂ©ployant de nouvelles versions de conteneurs tout en maintenant les versions prĂ©cĂ©dentes actives jusqu’Ă  ce que le dĂ©ploiement soit confirmĂ©.

Exercices

  1. Déployer une application conteneurisée sur un serveur de production en utilisant Docker Compose.
  2. Simuler une mise Ă  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 sĂ©curitĂ© et les bonnes pratiques de dĂ©ploiement avec Docker sont cruciales pour maintenir la sĂ©curitĂ© des applications et des donnĂ©es en production. Cela inclut le suivi des images pour les vulnĂ©rabilitĂ©s, l’utilisation de configurations sĂ©curisĂ©es, et la gestion appropriĂ©e des secrets et des donnĂ©es sensibles.

Exemples

  • Scannage des images Docker pour les vulnĂ©rabilitĂ©s Ă  l’aide d’outils comme Trivy ou Docker Bench for Security.
  • Utilisation de secrets Docker ou de gestionnaires de secrets externes pour gĂ©rer les donnĂ©es 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’intĂ©gration de Docker dans les pipelines de dĂ©veloppement et de dĂ©ploiement offre des avantages significatifs en termes d’efficacitĂ©, de cohĂ©rence, et de sĂ©curitĂ©. En suivant les meilleures pratiques et en utilisant les outils appropriĂ©s, les Ă©quipes peuvent optimiser leurs workflows et garantir la sĂ©curitĂ© et la fiabilitĂ© de leurs dĂ©ploiements.

Docker Swarm

Docker Swarm est un outil de gestion de cluster intĂ©grĂ© Ă  Docker qui permet de regrouper plusieurs hĂ´tes Docker en un seul cluster virtuel, appelĂ© swarm. Docker Swarm utilise l’API Docker standard, ce qui signifie que toute opĂ©ration qui peut ĂŞtre effectuĂ©e sur un conteneur Docker peut Ă©galement ĂŞtre effectuĂ©e sur un swarm. Swarm utilise le concept de services pour dĂ©finir les tâches souhaitĂ©es, et il s’occupe de la rĂ©partition et de l’ordonnancement des conteneurs sur les diffĂ©rents nĹ“uds du cluster.

Exemples

  • Transformation d’un groupe de machines avec Docker installĂ© 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 nĹ“ud manager, puis l’ajout de nĹ“uds worker ou manager supplĂ©mentaires au swarm. Les nĹ“uds manager sont responsables de la gestion de l’Ă©tat du swarm, du dĂ©ploiement des services et de la rĂ©partition des tâches, tandis que les nĹ“uds worker exĂ©cutent ces tâches.

Exemples

  • Configuration d’un nĹ“ud manager avec
    docker swarm init

    .

  • Ajout de nĹ“uds 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’Ă©tat du swarm et des nĹ“uds en utilisant
    docker node ls

    .

DĂ©ploiement et gestion d’applications distribuĂ©es avec Docker Swarm

Le dĂ©ploiement et la gestion d’applications distribuĂ©es avec Docker Swarm impliquent l’utilisation de services pour dĂ©finir l’Ă©tat souhaitĂ© de l’application. Docker Swarm s’assure que l’Ă©tat souhaitĂ© est maintenu, en dĂ©ployant le nombre spĂ©cifiĂ© de rĂ©plicas de chaque service sur le cluster, en gĂ©rant le rĂ©Ă©quilibrage des tâches en cas de dĂ©faillance d’un nĹ“ud et en facilitant la mise Ă  jour des services avec un minimum d’interruptions.

Exemples

  • DĂ©ploiement d’un service web rĂ©pliquĂ© sur plusieurs nĹ“uds du swarm en utilisant
    docker service create

    .

  • Mise Ă  jour d’un service en dĂ©ployant une nouvelle image ou en changeant sa configuration sans temps d’arrĂŞt.

Exercices

  1. Déployer un service avec un nombre spécifique de réplicas et observer la répartition des tâches sur les nœuds.
  2. Mettre Ă  jour le service dĂ©ployĂ© en changeant le nombre de rĂ©plicas ou en mettant Ă  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 Ă  grande Ă©chelle avec des exigences de haute disponibilitĂ© et de scalabilitĂ©.

Docker Compose

Docker Compose est un outil pour dĂ©finir et gĂ©rer des applications multi-conteneurs avec Docker. Utilisant un fichier YAML pour configurer les services de l’application, Docker Compose permet de dĂ©marrer, arrĂŞter et reconstruire les services de manière coordonnĂ©e 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 dĂ©marrer l’application et

    docker-compose down

    pour l’arrĂŞter.

DĂ©finition et gestion de services multi-conteneurs

Dans Docker Compose, chaque service peut ĂŞtre dĂ©fini avec des spĂ©cifications telles que l’image Ă  utiliser, les ports Ă  exposer, les volumes pour la persistance des donnĂ©es, et les dĂ©pendances entre services.

Exemples

  • DĂ©finir un service web utilisant l’image
    nginx

    et un service de base de donnĂ©es utilisant l’image

    postgres

    , en les reliant par un réseau défini dans le fichier

    docker-compose.yml

    .

Exercices

  1. DĂ©finir 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’exĂ©cution.

 

Utilisation avancĂ©e de Docker Compose pour la mise en place d’environnements de dĂ©veloppement

Docker Compose peut ĂŞtre utilisĂ© pour configurer des environnements de dĂ©veloppement complexes, en permettant de dĂ©finir des variables d’environnement, de configurer des volumes pour le code en direct (live code), et d’orchestrer des services dĂ©pendants pour simuler des environnements de production.

Exemples

  • Utilisation de volumes pour monter le code source local dans le conteneur, permettant de voir les modifications en temps rĂ©el sans reconstruire l’image.
  • DĂ©finition de variables d’environnement spĂ©cifiques au dĂ©veloppement dans le fichier
    docker-compose.yml

    ou dans des fichiers

    .env

    séparés.

Exercices

  1. Configurer un volume dans
    docker-compose.yml

    pour développer une application web avec un rechargement en direct.

  2. Utiliser des variables d’environnement pour configurer des aspects du service, comme les chaĂ®nes de connexion de base de donnĂ©es, et tester le dĂ©ploiement avec
    docker-compose up

    .

Docker Compose simplifie la gestion des applications composĂ©es de multiples services en dĂ©finissant tout dans un fichier YAML, facilitant ainsi le dĂ©ploiement, le test et la mise en production d’environnements complexes.

CrĂ©ation d’images Docker personnalisĂ©es

Utilisation de Dockerfile pour définir des images

Un Dockerfile est un fichier texte qui contient une sĂ©rie de commandes pour construire une image Docker. Chaque ligne dans un Dockerfile reprĂ©sente une instruction qui sera exĂ©cutĂ©e lors de la construction de l’image. Les commandes courantes incluent

FROM

(pour dĂ©finir l’image de base),

RUN

(pour exécuter des commandes),

COPY

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

CMD

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

Exemples

  • Un Dockerfile simple pour une application web Python pourrait ressembler Ă  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 Ă  partir de ce Dockerfile et vĂ©rifier que l’application s’exĂ©cute correctement dans un conteneur.

Construction d’images personnalisĂ©es

La construction d’images personnalisĂ©es se fait en exĂ©cutant la commande

docker build

dans le rĂ©pertoire contenant le Dockerfile. Cette commande utilise le Dockerfile pour construire l’image Ă©tape par Ă©tape. On peut spĂ©cifier un tag pour l’image avec l’option

-t

.

Exemples

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

Exercices

  1. Construire une image Docker Ă  partir d’un Dockerfile que vous avez crĂ©Ă© prĂ©cĂ©demment.
  2. Lancer un conteneur en utilisant cette image personnalisĂ©e et vĂ©rifier le bon fonctionnement de l’application.

Meilleures pratiques pour la crĂ©ation 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 rĂ©duire le nombre de couches dans l’image.

  • Utiliser des images de base spĂ©cifiques: PrĂ©fĂ©rer des versions spĂ©cifiques et lĂ©gères (par exemple,
    python:3.8-slim

    ) pour minimiser la taille de l’image.

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

    pour rĂ©duire 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 mentionnĂ©es ci-dessus pour rĂ©duire la taille de l’image et amĂ©liorer la sĂ©curitĂ©.
  2. Comparer la taille et le temps de construction avant et après l’optimisation pour Ă©valuer les amĂ©liorations.

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.

Gestion des conteneurs Docker

Création et exécution de conteneurs

La crĂ©ation et l’exĂ©cution de conteneurs Docker impliquent l’utilisation de l’image Docker comme base et l’exĂ©cution d’une instance de cette image sous forme de conteneur. On utilise gĂ©nĂ©ralement la commande

docker run

pour créer et démarrer un conteneur.

Exemples

  • docker run hello-world

    : ExĂ©cute 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’hĂ´te 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’exĂ©cution

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

docker ps

,

docker stats

, et

docker logs

pour ces tâches.

Exemples

  • docker ps

    : Affiche tous les conteneurs en cours d’exĂ©cution.

  • docker logs [CONTAINER_ID]

    : Affiche les logs d’un conteneur spĂ©cifique.

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’exĂ©cution.

Gestion des données persistantes dans les conteneurs

La gestion des donnĂ©es persistantes est cruciale pour les applications qui nĂ©cessitent le stockage d’Ă©tat, comme les bases de donnĂ©es. Docker utilise des volumes, des bind mounts, et des tmpfs mounts pour gĂ©rer les donnĂ©es persistantes.

Exemples

  • Volumes: RecommandĂ©s par Docker pour la persistance des donnĂ©es, car ils sont gĂ©rĂ©s entièrement par Docker et peuvent ĂŞtre utilisĂ©s par plusieurs conteneurs.
  • Bind Mounts: Permettent de mapper un rĂ©pertoire sur l’hĂ´te Ă  un rĂ©pertoire dans le conteneur, utile pour le dĂ©veloppement.

Exercices

  1. CrĂ©er un volume Docker et l’attacher Ă  un conteneur pour persister les donnĂ©es 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.

Conteneurs Docker

Les conteneurs Docker sont des instances exĂ©cutables d’images Docker. Ils encapsulent l’application et son environnement, garantissant que l’application fonctionne de manière identique dans n’importe quel environnement Docker.

Exemples

  • ExĂ©cution d’une instance Redis dans un conteneur Docker pour le dĂ©veloppement.
  • Utilisation de conteneurs Docker pour encapsuler les services d’une application microservices.

Exercices

  1. Exécuter un conteneur Docker en mode interactif et explorer son système de fichiers.
  2. Créer un réseau Docker et connecter plusieurs conteneurs pour permettre la communication entre eux.

RĂ©seautage dans Docker

Le rĂ©seautage Docker permet aux conteneurs de communiquer entre eux et avec l’extĂ©rieur. Docker fournit plusieurs pilotes de rĂ©seau, tels que bridge, host, et overlay, pour diffĂ©rentes utilisations.

Exemples

  • RĂ©seau Bridge: UtilisĂ© par dĂ©faut, permet aux conteneurs de communiquer entre eux et avec l’hĂ´te.
  • RĂ©seau Overlay: Permet la communication entre conteneurs dans diffĂ©rents hĂ´tes Docker, utilisĂ© dans des clusters Docker Swarm.

Exercices

  1. Créer un réseau bridge personnalisé et connecter des conteneurs à ce réseau.
  2. Explorer la communication entre conteneurs sur le même réseau et entre différents réseaux

Stockage dans Docker

Le stockage dans Docker permet de persister et de partager des données entre conteneurs et entre conteneurs et hôte. Docker propose des volumes, des bind mounts, et des tmpfs mounts pour gérer les données.

Exemples

  • Volumes: Stockent les donnĂ©es en dehors du système de fichiers du conteneur, gĂ©rĂ©s par Docker.
  • Bind Mounts: Partagent des fichiers entre l’hĂ´te et le conteneur, en spĂ©cifiant un chemin sur l’hĂ´te.

Exercices

  1. CrĂ©er un volume Docker et l’utiliser pour persister les donnĂ©es d’une base de donnĂ©es exĂ©cutĂ©e dans un conteneur.
  2. Utiliser un bind mount pour partager des fichiers de configuration ou du code entre l’hĂ´te et un conteneur pour un dĂ©veloppement rapide.

Ces concepts fondamentaux de Docker fournissent une base solide pour comprendre et travailler avec des conteneurs, des images, du réseautage, et du stockage dans des environnements de développement et de production.


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