Docker - Cloud: Ein Anfängerleitfaden für Cloud Computing mit Docker

Hallo da draußen, zukünftige Cloud-Computing-Zauberer! Ich freue mich sehr, Ihr Guide auf dieser aufregenden Reise in die Welt von Docker und Cloud Computing zu sein. Als jemand, der seit über einem Jahrzehnt Informatik unterrichtet, habe ich unzählige Schüler seen, die vor Begeisterung erstrahlen, wenn sie diese Konzepte begreifen. Also tauchen wir ein und enträtseln Docker und Cloud Computing gemeinsam!

Erste Schritte

Bevor wir in die Cloud segeln, beginnen wir mit den Grundlagen. Docker ist wie ein magischer Transportcontainer für Ihre Software. Es verpackt Ihre Anwendung und alle ihre Abhängigkeiten in eine standardisierte Einheit called ein Container. Das macht es super einfach, Ihre Anwendung von einem Umfeld in ein anderes zu bewegen, genau wie wie Container problemlos zwischen Schiffen, LKWs und Zügen transportiert werden können.

Was ist Docker?

Docker ist eine Open-Source-Plattform, die die Bereitstellung, Skalierung und Verwaltung von Anwendungen automatisiert. Es verwendet Container-Technologie, um eine Anwendung in ein vollständiges Dateisystem zu packen, das alles enthält, was sie zum Laufen braucht: Code, Runtime, Systemwerkzeuge, Systembibliotheken – alles, was Sie auf einem Server installieren können.

Schauen wir uns ein einfaches Beispiel eines Dockerfiles an, das wie ein Rezept für die Erstellung eines Docker-Containers ist:

FROM python:3.9-slim
WORKDIR /app
COPY . /app
RUN pip install -r requirements.txt
CMD ["python", "app.py"]

Dieses Dockerfile macht folgendes:

1. Startet mit einer Basisabbildung von Python 3.9
2. Setzt das Arbeitsverzeichnis auf /app
3. Kopiert unsere Anwendungsdateien in den Container
4. Installiert unsere Python-Abhängigkeiten
5. Gibt den Befehl an, um unsere Anwendung zu starten

Was ist Cloud Computing?

Stellen Sie sich vor, Sie könnten einen supermächtigen Computer mieten, der immer eingeschaltet ist und von überall auf der Welt zugänglich ist. Das ist im Wesentlichen, was Cloud Computing bietet! Es ist wie ein virtueller Computer im Himmel, den Sie jederzeit nutzen können.

Verbindung zum Cloud-Anbieter herstellen

Um unsere Cloud-Abenteuer zu beginnen, müssen wir einen Cloud-Anbieter wählen. Die drei großen Akteure in der Branche sind Amazon Web Services (AWS), Microsoft Azure und Google Cloud Platform (GCP). Für dieses Tutorial verwenden wir AWS als Beispiel.

Einrichtung eines AWS-Kontos

1. Gehen Sie auf die AWS-Website und registrieren Sie sich für ein Konto.
2. Sobald Sie drin sind, sehen Sie die AWS-Managementkonsole. Sie mag initially überwältigend erscheinen, aber keine Sorge – wir konzentrieren uns auf das, was wir brauchen.

Installation des AWS CLI

Das AWS Command Line Interface (CLI) ist wie eine magische Zauberstab, die es Ihnen ermöglicht, AWS-Dienste von Ihrem Terminal aus zu steuern. Installieren wir es:

pip install awscli
aws configure

Wenn Sie aws configure ausführen, werden Sie nach Ihrem AWS Access Key ID und Secret Access Key gefragt. Diese sind wie Ihr Benutzername und Ihr Passwort für AWS-Dienste.

Nodes einrichten

In der Welt von Docker und Cloud Computing ist ein "Node" im Wesentlichen eine Maschine (virtual oder physisch), die Docker-Container ausführen kann. Richten wir einen Node auf AWS mit einem Dienst namens EC2 (Elastic Compute Cloud) ein.

Erstellung einer EC2-Instanz

1. Navigieren Sie in der AWS-Managementkonsole zu EC2.
2. Klicken Sie auf "Instanz starten".
3. Wählen Sie eine Amazon Machine Image (AMI) – nehmen wir Amazon Linux 2.
4. Wählen Sie eine Instanzart (t2.micro ist förderfähig für den kostenlosen Tarif).
5. Konfigurieren Sie die Instanzdetails, fügen Sie Speicher und Tags hinzu, wie erforderlich.
6. Konfigurieren Sie eine Sicherheitsgruppe, um SSH-Zugriff zu ermöglichen.
7. Überprüfen und starten Sie die Instanz.

Jetzt haben Sie eine virtuelle Maschine in der Cloud! Verbinden wir uns damit:

ssh -i your-key-pair.pem ec2-user@your-instance-public-dns

Installation von Docker auf dem Node

Sobald Sie mit Ihrem EC2-Instanz verbunden sind, installieren wir Docker:

sudo yum update -y
sudo amazon-linux-extras install docker
sudo service docker start
sudo usermod -a -G docker ec2-user

Glückwunsch! Sie haben jetzt einen Docker-bereiten Node in der Cloud.

Deployment eines Dienstes

Nun kommen wir zum spannenden Teil – deployen wir eine einfache Webanwendung auf unserem Cloud-Node mit Docker!

Erstellung einer einfachen Webanwendung

Zuerst erstellen wir eine einfache Python-Webanwendung. Erstellen Sie eine Datei namens app.py:

from flask import Flask
app = Flask(__name__)

@app.route('/')
def hello_world():
return 'Hallo, Docker Cloud Welt!'

if __name__ == '__main__':
app.run(host='0.0.0.0', port=80)

Containerisierung der App

Jetzt erstellen wir ein Dockerfile, um unsere App zu containerisieren:

FROM python:3.9-slim
WORKDIR /app
COPY . /app
RUN pip install flask
EXPOSE 80
CMD ["python", "app.py"]

Deployment auf dem Cloud-Node

1. Erstellen Sie das Docker-Image:

   docker build -t my-cloud-app .

2. Führen Sie den Container aus:

   docker run -d -p 80:80 my-cloud-app

3. Ihre App läuft jetzt! Sie können sie aufrufen, indem Sie die öffentliche IP-Adresse Ihrer EC2-Instanz in einem Webbrowser besuchen.

Schlussfolgerung

Wow, was für eine Reise! Wir sind von null auf heroisch gegangen und haben eine containerisierte Anwendung in der Cloud deployed. Denken Sie daran, das ist nur die Spitze des Eisbergs. Die Welt von Docker und Cloud Computing ist riesig und spannend, mit endlosen Möglichkeiten zum Erkunden.

Hier ist eine kurze Referenztabelle der wichtigsten Docker-Befehle, die wir verwendet haben:

Befehl	Beschreibung
docker build	Erstellt ein Docker-Image aus einem Dockerfile
docker run	Führt einen Docker-Container aus
docker ps	Listet laufende Container auf
docker stop	Stoppt einen laufenden Container
docker rm	Entfernt einen Container

Üben Sie weiter, erkunden Sie weiter, und bevor Sie es wissen, werden Sie komplexe Cloud-Infrastrukturen wie ein erfahrener Profi orchestrieren. Denken Sie daran, jeder Experte war einmal ein Anfänger. Frohes Clouding!

Credits: Image by storyset