Docker - Полный курс Docker Для Начинающих [3 ЧАСА]

• Docker позволяет легко и быстро запускать приложения без установки зависимостей на компьютер.  

• Пример: запуск Node.js приложения в Docker контейнере без установки Node.js.  

• Docker используется для запуска различных баз данных, таких как MongoDB и MySQL.  

• Терминология и ключевые функции Docker.  

• Компоненты Docker: образы, контейнеры, Docker-клиент и Docker-сервер.  

• Установка и запуск Docker локально.  

• Использование образов с Docker Hub.  

• Открытие портов и подключение томов к контейнерам.  

• Создание образов с помощью Dockerfile и их загрузка на Docker Hub.  

• Docker Compose для запуска множества контейнеров одновременно.  

• Полный курс по Docker включает публикацию образов на Docker Hub и запуск веб-приложения с использованием Docker Compose.  

• Настройка томов, портов и переменных среды для сервисов.  

• Запуск веб-сервера и открытие доступа к сервису через Docker.  

• Создание образов для запуска приложений Python и Node.js.  

• Запуск приложения с использованием Docker Compose.  

• Docker - сервис для запуска приложений в контейнерах.  

• Изоляция приложений в контейнерах от внешней среды.  

• Легкость запуска приложений на разных серверах.  

• Установка зависимостей внутри контейнеров.  

• Масштабирование приложений путем увеличения количества контейнеров.  

• Контейнер - основной компонент Docker, один контейнер - одно приложение.  

• Docker-клиент, Docker-сервер и Docker-хост.  

• Образы как основа для создания контейнеров.  

• Репозитории и реестры для хранения образов.  

• Контейнеры создаются на компьютере с операционной системой Linux.  

• Необходимые ресурсы: ядро Linux, оперативная память, процессор, сетевые ресурсы, диск.  

• Docker Engine запускает Docker-сервер.  

• Контейнер создает файлы на жестком диске, доступные только ему.  

• Ядро используется общее, но процессы внутри контейнера изолированы.  

• Контейнеры могут использовать общие ресурсы, такие как память и процессор.  

• Файлы и процессы внутри контейнеров независимы.  

• Чаще всего в контейнерах запускается один основной процесс.  

• Контейнеры на одном хосте Docker используют общие ресурсы.  

• Общие файлы для контейнеров одного образа хранятся в одном месте.  

• После остановки контейнеров файлы удаляются, освобождая место.  

• Docker автоматически останавливает контейнеры без активных процессов.  

• Docker можно запустить на Linux, Mac и Windows через виртуальную машину.  

• Для разработки приложений используется Docker Desktop, для продакшна — Docker Engine.  

• Образ — это набор статичных файлов, из которых можно создать контейнеры.  

• Контейнеры динамичны и выполняют задачи, в отличие от статичных образов.  

• Образы состоят из слоев, каждый из которых — набор файлов.  

• Слои можно переиспользовать в разных образах, что ускоряет создание кастомных образов.  

• Репозитории хранят разные версии одного образа.  

• Версии помечаются тэгами, такими как latest и alpine.  

• Репозитории могут храниться локально или на Docker Hub.  

• Docker Client, Docker Engine и Docker Host — основные компоненты.  

• Образы и контейнеры создаются на основе слоев.  

• Репозитории — набор версий образов, которые могут храниться локально или на Docker Hub.  

• Установите Docker, Visual Studio Code и расширение Docker для редактора кода.  

• Используйте терминал для выполнения команд Docker, например, PowerShell на Windows или iTerm2 на macOS.  

• Скачайте и установите Docker Desktop для Windows или macOS, или Docker Engine для Linux.  

• Запустите Docker Desktop и откройте Dashboard для управления контейнерами.  

• Проверьте количество ядер CPU, объем оперативной памяти и размер жесткого диска, выделенных под Docker.  

• Эти ресурсы распределяются между всеми контейнерами.  

• В терминале проверьте версию клиента Docker и сервера.  

• Убедитесь, что Docker доступен и установлен.  

• Скачайте и установите Visual Studio Code, затем установите расширение Docker.  

• Настройте тему в Visual Studio Code.  

• Команда docker info показывает информацию о клиенте и сервере Docker.  

• Команда docker ps -a показывает список запущенных и остановленных контейнеров.  

• Команда docker run создает и запускает контейнер из указанного образа.  

• Docker сначала ищет образ локально, затем на Docker Hub.  

• Создайте контейнер с помощью команды docker run, указав образ и, при необходимости, тег.  

• Docker автоматически останавливает контейнеры без активных процессов.  

• Контейнеры имеют уникальный идентификатор и имя, которые генерируются автоматически.  

• Можно вручную указать имя для контейнера.  

• Контейнер ID, название образа и команда для запуска процесса.  

• Команда для удаления контейнера: docker rm CONTAINER_ID.  

• После удаления контейнера, команда docker ps -a показывает пустой вывод.  

• Команда docker images показывает локальные образы.  

• Пример образа: hello-world, размер 13 КБ.  

• Создание контейнера из локального образа происходит быстрее.  

• Команда docker run busybox создает контейнер на основе образа busybox.  

• Контейнер останавливается, так как нет подключения к процессу.  

• Опции -i и -t позволяют подключиться к процессу и запустить контейнер.  

• Команда ping проверяет доступ в интернет из контейнера.  

• Контейнер имеет доступ к ресурсам в интернете по IP-адресам и доменным именам.  

• Команда docker ps показывает запущенные контейнеры.  

• Остановка контейнера командой docker stop или завершением процесса.  

• Удаление контейнеров командой docker container prune.  

• Команда docker run nginx создает контейнер на основе образа nginx.  

• Скачивание и распаковка слоев образа.  

• Подключение к процессу внутри контейнера и проверка логов сервера.  

• Запуск контейнера на основе образа nginx.  

• Проверка портов контейнера: порт 80 открыт для TCP.  

• Подключение к веб-серверу через браузер невозможно без настройки мэпинга портов.  

• Использование опции -d для запуска контейнера в фоновом режиме.  

• Остановка текущего контейнера и создание нового.  

• Проверка состояния контейнера: контейнер работает и ожидает подключений.  

• Использование команды docker inspect для получения IP-адреса контейнера.  

• Фильтрация вывода для получения только IP-адреса.  

• Попытка подключения к IP-адресу через браузер.  

• Использование команды docker stop для остановки контейнера.  

• Проверка остановки контейнера командой docker ps.  

• Использование команды docker kill для немедленной остановки процесса.  

• Использование команды docker exec для запуска процесса внутри контейнера.  

• Пример запуска оболочки bash внутри контейнера.  

• Переход в директорию с файлом HTML и проверка его содержимого.  

• Использование опции --name для добавления имени контейнеру.  

• Пример создания контейнера с именем "my_nginx".  

• Остановка и удаление всех контейнеров.  

• Использование опции -p для открытия порта на компьютере и проброса его на порт внутри контейнера.  

• Пример настройки мэпинга портов для доступа к веб-серверу через браузер.  

• Создаем новый контейнер с опцией -d для запуска в бэкграунде.  

• Публикуем порт с внешним портом 8080 и внутренним портом 80.  

• Указываем название образа "ng".  

• Контейнер запущен, и в разделе "Ports" виден мепинг портов.  

• Используем любой IP-адрес или localhost для подключения к контейнеру.  

• Вводим "localhost:8080" в веб-браузере и видим страницу "Welcome".  

• Docker пробросил порт 8080 с компьютера на порт 80 внутри контейнера.  

• Создаем новый контейнер с внешним портом 8081.  

• Проверяем подключение к старому и новому контейнерам.  

• Если порт уже занят, возникает ошибка.  

• Останавливаем оба контейнера командой "docker stop".  

• Рассматриваем возможность замены страницы внутри контейнера на другую с помощью мепинга томов.  

• Используем опцию -v для мепинга томов.  

• Указываем внешний путь к папке на компьютере и внутренний путь к папке внутри контейнера.  

• Переменная $PWD показывает абсолютный путь к текущей папке.  

• Открываем встроенный терминал в Visual Studio Code.  

• Создаем папку "docker" и открываем её в редакторе кода.  

• Создаем файл "index.html" и сохраняем его.  

• Используем команду "docker run" с опцией -v для мепинга томов.  

• Добавляем опцию -p для мепинга портов и запускаем контейнер в бэкграунде.  

• Проверяем работу веб-сервера через веб-браузер.  

• Обновление страницы показывает модифицированную страницу из папки на компьютере.  

• Папка на компьютере привязана к папке внутри контейнера.  

• Проверка содержимого файла внутри контейнера подтверждает мепинг томов.  

• Создание нового контейнера с абсолютным путем вместо переменной.  

• Изменение порта контейнера и проверка корректности работы.  

• Подтверждение наличия двух запущенных контейнеров.  

• Опция --rm для автоматического удаления контейнеров после остановки.  

• Пример использования опции для контейнера с образом busybox.  

• Подтверждение автоматического удаления контейнеров.  

• Использование обратного слэша для разбиения длинных команд.  

• Пример создания контейнера с разбиением команды на строки.  

• Проверка информации о контейнере с помощью команды docker container inspect.  

• Просмотр списка контейнеров и их деталей в Docker Desktop.  

• Управление контейнерами через Docker Desktop: остановка, удаление, подключение к терминалу.  

• Просмотр образов и другой информации в Visual Studio Code с расширением Docker.  

• Создание контейнеров на основе образов с Docker Hub.  

• Использование мепинг томов и проброса портов.  

• Автоматическое удаление контейнеров при остановке.  

• Запуск дополнительных процессов в контейнерах.  

• Использование Docker файлов для создания образов.  

• Очистка запущенных контейнеров перед созданием новых.  

• Создание образов для разработки приложений.  

• Создание Docker файла для нового образа.  

• Размещение Docker файла в корне папки приложения.  

• Инструкции в Docker файле создают слои образа.  

• Указание имени и тега для образа.  

• Автоматическое создание тега latest.  

• Создание контейнеров на основе созданных образов.  

• Инструкция FROM для базового образа.  

• Инструкция WORKDIR для создания рабочей директории.  

• Копирование файлов из локальной папки в рабочую директорию.  

• Инструкция CMD для запуска процесса.  

• Пример запуска Python-приложения.  

• Создание образа с помощью команды Docker build.  

• Создание папки для приложения и Docker файла.  

• Написание простого Python-приложения.  

• Запуск приложения внутри контейнера Docker.  

• Создаем новый файл Dockerfile в папке PythonApp.  

• Добавляем инструкции: FROM python:alpine, WORKDIR /app, COPY . /app, CMD python main.py.  

• Редактор кода автоматически добавляет иконки и подсвечивает команды.  

• Открываем терминал и вводим команду docker images для проверки существующих образов.  

• Переходим в папку PythonApp и запускаем команду docker build для создания нового образа.  

• Указываем путь к Dockerfile и добавляем тег для образа.  

• Создаем контейнер на основе образа с помощью команды docker run.  

• Вводим год и месяц, чтобы увидеть результат работы приложения.  

• Контейнер завершает работу, и мы можем создать новый контейнер для повторного запуска.  

• Вносим изменения в файл main.py и создаем новую версию образа с новым тегом.  

• Процесс сборки проходит быстрее, так как слои кэшируются.  

• Создаем две версии образа с разными тегами и запускаем контейнеры на их основе.  

• Подводим итоги: Dockerfile содержит инструкции для базового образа, рабочей директории, копирования файлов и запуска процесса.  

• Приложение использует встроенный модуль календаря, что делает его простым для настройки.  

• Запускаем новый контейнер и переходим в терминал.  

• Вводим команду "docker ps" для проверки запущенных контейнеров.  

• Запускаем оболочку внутри контейнера с помощью "docker exec -it CONTAINER_ID bash".  

• Автоматически попадаем в рабочую директорию "app".  

• Переходим в корневую директорию и видим системные папки.  

• Создаем отдельную папку для файлов приложения.  

• Проверяем содержимое файла "main.py".  

• Завершаем процесс и проверяем остановленные контейнеры.  

• Переходим к созданию нового приложения на Node.js.  

• Создаем папку "node_app" и файл "index.mjs".  

• Заполняем Dockerfile для приложения.  

• Создаем образ с помощью "docker build".  

• Создаем контейнер с помощью "docker run".  

• Исправляем ошибку в Dockerfile и перестраиваем образ.  

• Проверяем корректную работу приложения.  

• Запускаем контейнер снова и проверяем его состояние.  

• Добавляем вызов функции "sleep" для задержки завершения процесса.  

• Создаем новый образ и контейнер, используя имя контейнера.  

• Вставляем команду в терминал и создаем контейнер на основе образа "май файл уайт".  

• Запускаем контейнер и переходим в оболочку sh, вводим команду ls для просмотра списка файлов в рабочей директории.  

• Проверяем содержимое файла "май файл.txt", созданного приложением "ноут джес".  

• Процесс sh автоматически завершается после завершения основного процесса внутри контейнера.  

• Проверяем состояние контейнера и видим, что он в состоянии "экзит".  

• Убеждаемся, что файл "май файл.txt" был создан приложением "ноут джес".  

• Контейнеры могут не только читать, но и записывать файлы.  

• Пример с "ноут джес" показывает создание кастомных образов на основе докер-файлов.  

• Созданы два приложения "ноут джес" и "пайтон" для демонстрации создания образов.  

• Docker Compose позволяет запускать несколько контейнеров одной командой.  

• Различие между императивным и декларативным подходами.  

• Декларативный подход описывает желаемый результат, а не отдельные команды.  

• YAML файлы используются для создания инструкций для Docker.  

• В YAML файлах могут быть списки и словари.  

• Отступы в YAML файлах важны для корректного чтения и понимания структуры.  

• Декларативный подход к созданию контейнеров.  

• Автоматическое создание образов на основе докер-файлов.  

• Создание изолированной сети для контейнеров и взаимодействие между ними через DNS.  

• Пример файла Docker Compose с двумя сервисами "ап" и "монго".  

• Для сервиса "монго" используется официальный образ, а для "ап" создается кастомный образ.  

• Запуск и остановка сервисов одной командой Docker Compose.  

• Создаем новое приложение на Python, взаимодействующее с базой данных MongoDB.  

• Используем Docker Compose для управления контейнерами.  

• Создаем папку "docker-compose-app" и файл "docker-compose.yaml".  

• Создаем папку "app" с файлами "Dockerfile" и "main.py".  

• В "Dockerfile" указываем базовый образ "python:alpine".  

• В "main.py" импортируем модули "pymongo" и "pprint".  

• Устанавливаем модуль "pymongo" внутри контейнера.  

• Создаем переменную "mongo_url" для подключения к MongoDB.  

• Создаем экземпляр клиента MongoDB и выполняем команду "list_dbs".  

• Указываем базовый образ "python:alpine" и рабочую директорию "/app".  

• Копируем файлы приложения в образ.  

• Устанавливаем модуль "pymongo" с помощью команды "pip install pymongo".  

• Создаем инструкции для запуска сервисов "app" и "mongo".  

• Указываем путь к "Dockerfile" для сервиса "app".  

• Запускаем сервис "mongo" на основе официального образа "mongo".  

• Открываем консоль и запускаем "docker-compose up".  

• Наблюдаем за процессом создания образов и контейнеров.  

• Проверяем логи контейнеров для подтверждения успешного запуска.  

• Контейнеры подключены к сети внутри Docker.  

• Пример логов от контейнера MongoDB.  

• Приложение Python успешно выводит список баз данных MongoDB.  

• Поиск логов контейнера Python с помощью комбинации клавиш.  

• Контейнер Python завершен успешно с нулевым кодом.  

• Логи содержат список баз данных MongoDB.  

• Приложение Python успешно подключилось к MongoDB.  

• Контейнеры взаимодействуют через имена сервисов в Docker Compose.  

• Контейнеры работают с подключением вывода к терминалу.  

• Остановка контейнеров с помощью Ctrl+C.  

• Удаление остановленных контейнеров командой docker container prune.  

• Запуск контейнеров в бэкграунде с помощью Docker Compose.  

• Изменение файла Python и перестройка образа с помощью Docker Compose.  

• Перезапись файлов в образе при изменении файла.  

• Проверка логов контейнера Python после обновления образа.  

• Docker Compose позволяет запускать множество контейнеров одной командой.  

• Декларативный подход в создании контейнеров.  

• Рекомендация использовать Docker Compose вместо команд Docker Run и Docker Build.  

• Завершение курса Docker для начинающих.  

• Приглашение на полный курс Docker для углубленного изучения.  

• Благодарность зрителям за просмотр и призыв к подписке.