## Sommaire
- Introduction à la conteneurisation
- Docker
- Principes clés
- Conteneurs
- Images
- Orchestration
- Exemples d'applications
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## Nathan Tien You
- Ingénieur spécialité informatique
- Développeur fullstack
- Home Server :
- Proxmox
- Docker
- Gitea actions
- Amateur de jeux de deckbuilding
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## Problématiques liées à la virtualisation
- Gourmand (Mémoire, processeur, disque dur)
- Installation lourde
- Mises à jour et maintenance
- Système d'exploitation
- Outils de supervision
- Dépendances / prérequis
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## Différents types de conteneurisation
- Conteneurs Processus
- Docker
- Podman
- Conteneurs Machine
- LXC
- LXD
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## Virtualisation du service
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source : [Gitlab](https://gitlab.com)
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## Infrastructure as code
- Automatisation
- Fiabilité
- Efficacité
- Contrôle des versions
- Code = Infrastructre : autodocumenté
- Immutabilité
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## Conteneurs
- Ressources (processeur, ram)
- Stockage
- Réseau
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```bash [1-5|1-2|3|4|5]
docker run \
-it --rm \
-v /tmp:/usr/local/apache2/htdocs/ \
-p 8000:80 \
httpd:latest
```
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## Images
```Docker
FROM httpd:alpine
COPY files/* /usr/local/apache2/htdocs/
```

```bash
docker buildx build . -t demo:latest
```
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## Orchestration
- Automatisation du déploiement
- Horizontal Scaling
- Nombreuses platformes
- Kubernetes
- Docker Compose
- OpenShift
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Docker compose
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```yaml [|1-4,11-13,22-23|5-6,14-15,36-37|8-9,18-19,28-30,32-34|7,16-17,24-25,26-27] dockercompose
services:
database:
image: redis:alpine3.20
volumes:
- database-data:/data
command: "redis-server --save 60 1"
networks:
- back
frontend:
image: docker-demo/front
build: ./front
volumes:
- ./test.txt:/usr/local/apache2/htdocs/test.txt
ports:
- "80:80"
networks:
- front
backend:
image: docker-demo/backend
build: ./back
environment:
- REDIS_URL=redis://database
depends_on:
- database
networks:
- back
- front
networks:
front:
back:
volumes:
database-data:
```
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## Orchestration : Kubernetes
- Clusters
- Stockage distribué
- Haute Disponibilité
- Redonance
- Stratégie de déploiement
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## Où utiliser la conteneurisation ?
- Services internes ou publics
- DevOps (Déploiement et intégration continue)
- Technologies Cloud (AWS, Azure...) ou on-prem
- Complémentaire aux machines virtuelles