El objetivo de esta actividad es que el alumno instale docker y que pueda ejecutar sobre él algunas comando para familiarizarse con la herramienta. También es importante entender algunos conceptos elementales de las herramientas de contenerización y su uso en la industria del software.
Antes de realizar de pasar a la sección de actividades te recomendamos ver los siguientes videos para familiarizarte con algunos conceptos elementales de la herramienta:
En la sección de actividades se describen varios pasos en los que hay que crear varios archivos cuyo contenido es provisto a lo largo de la explicación, coloca dicho archivos en un directorio llamado actividades, en dicho directorio también agrega un pequeño reporte (reporte.md) con tus impresiones sobre la herramienta, tu experiencia y dificultades para interactuar con ella, adjunta algunos pantallazos de la terminal al ejecutar algunos de los comandos que se describen. Si tienes alguna duda aún sobre el funcionamiento de la herramienta por favor postealas en el canal de slack #laboratorio.
Nota sobre git, sube todo el contenido de tu entrega en la rama main, github classroom ya creó por tu un pull request llamado feedback donde se compara la rama main contra la versión original del contenido del repositorio.
*Nota: Antes de comenzar deberemos tener instalados docker, docker compose, kubectl y colima, o en su defecto el ambiente docker de nuestra preserencia
MAC:
brew install docker
brew install kubectl
brew install docker-compose
WINDOWS
Install docker desktop or rancher
https://www.docker.com/products/docker-desktop/
https://docs.rancherdesktop.io/getting-started/installation/
LINUX
sudo apt-get update
sudo apt-get install docker-ce docker-ce-cli containerd.io docker-compose-plugin
sudo groupadd docker || true
sudo usermod -aG docker $USER
sudo docker run hello-world
para verificar que se instalaron correctamente puedes utilizar los siguientes comando.
docker --version
docker-compose --version
Nota: puedes hacerlo desde tu interfaz grafica o utlizar el siguiente comando en la terminal
mkdir <nombre-de-la-carpeta>
En la carpeta que acabas de crear crea el archivo app.py con el siguiente contenido
from flask import Flask
app = Flask(__name__)
@app.route('/')
def hello():
return 'Hello World! I have been seen'Dentro de la misma carpeta crearemos un archivo llamado requirements.txt
Nota: Estos archivos puedes hacerlos desde una interfaz grafica o puedes hacerlo desde tu terminal.
touch requirements.txt
Dentro de requirements.txt agregamos:
flask
touch DockerfileY ponemos lo siguiente dentro de Dockerfile
FROM python:3.7-alpine
WORKDIR /code
ENV FLASK_APP=app.py
ENV FLASK_RUN_HOST=0.0.0.0
RUN apk add --no-cache gcc musl-dev linux-headers
COPY requirements.txt requirements.txt
RUN pip install -r requirements.txt
EXPOSE 5000
COPY . .
CMD ["flask", "run"]docker build --tag python-docker .En este punto el motor de docker abra definido el plano para la nueva imagen usando las instrucciones en el archivo DOckerfile
docker imagesEstas son todas las imagenes que es posible instanciar en tu ambiente local como contenedores, si instalaste Rancher o Docker Desktop es probable que te encuentres con más imagenes de la que hemos construido, son parte del ambiente de dichos programas.
docker tag python-docker:latest python-docker:v1.0.0Listamos de nuevo las imagenes, noten que ahora hay 2 etiquetas de las imagenes.
Importante: Etiquetar una imagen no crea una nueva imagen, solo nos permite referenciar a la misma imagen con un nombre distinto, al volver a lista las imágenes podremos ver que el id de las imágenes en ambas etiquetas es el mismo.
docker rmi python-docker:v1.0.0
docker run python-docker
curl --request GET \
--url http://localhost:8080/
Notemos que la llamada ha sido rechazada, esto se debe a que la aplicacion intenta llamar un puerto que no está expuesto al host del contenedor
docker ps
12. Detenemos al contenedor, recordemos que el nombre puede variar dependiendo del resultado del comando de listado
docker stop trusting_beaver
# docker stop <nombre_contenedor>
docker run --publish 8080:5000 python-docker
# docker run --publish <puerto_maquina_local>:<puerto_contenedor_docker>
Volvemos a probar la aplicacion
curl --request GET \
--url http://localhost:8080/
# o abrir el navegador en http://localhost:8080/
Detenemos de nuevo el contenedor
docker stop trusting_beaver
docker stop <nombre_contenedor>
Correr el contenedor en segundo plano
docker run -d -p 8080:5000 python-docker
En este modo la sesion de terminal no quedará asociada al proceso de docker ejecutando el contenedor
Volvemos a detener el contenedor docker stop <nombre_contenedor>, listando primero para obtener el nombre
Listamos todos los contenedores, incluyendo aquellos que no están corriendo
docker ps -a
Reiniciamos el contenedor
docker restart trusting_beaver
# docker restart <nombre_contenedor>
docker rm trusting_beaver modest_khayyam lucid_greider
# docker rm <nombre_contenedor_1> <nombre_contenedor_2> <nombre_contenedor_3>
docker run --rm -d -p 8080:5000 --name python-server python-docker
# docker run --rm -d -p 8080:5000 --name <nombre_a_asignar_contenedor> <nombre_imagen>
En este punto podemos detener el contenedor
Primero creamos otro dockerfile
touch Dockerfile.otherFROM python:3.7-alpine
WORKDIR /code
ENV VIRTUAL_ENV=/code/venv
ENV PATH="$VIRTUAL_ENV/bin:$PATH"
ENV FLASK_APP=app.py
ENV FLASK_RUN_HOST=0.0.0.0
RUN apk add --no-cache gcc musl-dev linux-headers
EXPOSE 5000Construimos otra imagen con el comando:
docker build --tag python-mounted-fs --file ./Dockerfile.other .Iniciamos otro contenedor enlazando el directorio actual con el directorio /code dentro del container
docker run --rm -d -p 8080:5000 -v "${PWD}":"/code" --name python-mounted-fs-instance python-mounted-fs sleep 1dNota: ejecutamos el programa sleep 1d para que el contenedor no termine su ejecución una vez que lo hemos iniciado.
Instalamos la dependencias en el contenedor, esta vez ejecutamos un comando sobre un contenedor que está corriendo mediante la instrucción exec
docker exec python-mounted-fs-instance python -m venv venvdocker exec python-mounted-fs-instance pip install -r requirements.txtIniciamos el servidor de flask dentro del contenedor
docker exec -it python-mounted-fs-instance flask runFinalmente en otra terminal utiliza curl para verificar que el servidor está escuchando las peticiones.
curl --request GET --url http://localhost:8080/ Nota: no olvide detener el contenedor docker stop python-mounted-fs-instance.