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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

^{source : Gitlab}

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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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docker run \
-it --rm \
-v /tmp:/usr/local/apache2/htdocs/ \
-p 8000:80 \
httpd:latest

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Images

FROM httpd:alpine

COPY files/* /usr/local/apache2/htdocs/

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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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