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TP Docker
Introduction
Ce TP a pour but de vous familiariser avec Docker et Docker Compose. Dans un premier temps, nous allons dockeriser une application Java qui utilise OpenCV. Cela consiste à créer un Dockerfile contenant les dépendances nécessaires pour compiler et exécuter l'application. Ensuite, nous allons configurer Docker Compose pour déployer plusieurs instances de l'application avec un serveur web en reverse proxy.
Liens Utiles
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Modalités de rendu
Tous les rendus TLC se font à travers le gitlab de l'ISTIC : https://gitlab.istic.univ-rennes1.fr/
Si vous ne l'avez pas déjà fait, créez sur Gitlab ISTIC un groupe nommé TLC_2025_<votre_nom>_<votre_prenom>
Pour chaque TP, vous devrez créer un projet dans ce groupe, nommé TP<numero>_<votre_nom>_<votre_prenom> et le projet finale nommé Projet_<votre_nom>_<votre_prenom>
Pour chaque TP, vous devrez ajouter votre enseignant en tant que membre du projet avec le rôle de "Reporter" pour permettre la correction.
Étape 0: Prérequis
Il est fortement conseillé de dérouler ce TP sur une machine Linux (Ubuntu, Fedora, etc.) ou en utilisant une machine virtuelle (VirtualBox, Vagrant, etc.).
- Installez Docker dans votre environnement de développement.
- Clonez ce dépot.
[PARTIE 1] Dockeriser une application
Commandes Utiles
pour interagir avec les images
docker build -t <nom_image> .: Construit une image Docker à partir d'un Dockerfile situé dans le répertoire courant et lui donne un nom.docker rmi <nom_image>: Supprime une image.docker images: Liste les images.docker pull <nom_image>: Télécharge une image depuis le Docker Hub.
pour interagir avec les conteneurs
docker run [nom_image]: Démarre un conteneur à partir d'une image.docker ps: Liste les conteneurs en cours d'exécution.docker exec -it [nom_conteneur] /bin/bash: Exécute la commande/bin/bashdans un conteneur avec le mode interactif -] ça donne un shell (si bash est installé).docker stop [nom_conteneur]: Arrête un conteneur.docker rm [nom_conteneur]: Supprime un conteneur.docker logs [nom_conteneur]: Affiche les logs d'un conteneur.
D'autres commandes sont disponibles ici.
Tâche 1 : Créer une Image Docker à partir de scratch
Créez un
Dockerfileà partir d'une image vierge :
- Compilez le fichier
hello.c(dans le dossier step1.1) avecgcc -o hello_dyn hello.c- Créez un Dockerfile et utilisez
scratchcomme image de base.- Ajoutez le fichier binaire
hello_dynet définissez la commande de démarrage.- Build et exécutez l'image. Est-ce que le conteneur démarre correctement ?
Compilez maintenant le fichier
hello.cavecgcc -static -o hello hello.cet utilisez ce binaire au lieu dehello_dyn.
- Quelle est la différence entre les deux commandes de compilation ?
Tâche 2 : Containériser une application existante
Maintenant, on va utiliser comme image de base quelque chose de plus traditionnel, par exemple
ubuntu:18.04(ou voir d'autres images pertinentes dans le Docker Hub).
- Installez les dépendances nécessaires pour OpenCV.
- Ajoutez les fichiers sources (dans le dossier step1.2) et compilez l'application.
- Assurez-vous d'avoir la bonne commande de démarrage du conteneur.
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- Installez des dépendances comme OpenJDK, Maven, et OpenCV.
apt-get update
apt-get install -y openjdk-8-jdk
apt-get install -y maven
apt-get install -f libpng16-16
apt-get install -f libjasper1
apt-get install -f libdc1394-22
- Utilisez
mvn packagepour compiler l'application. - Utilisez
java -Djava.library.path=lib/ -jar target/fatjar-0.0.1-SNAPSHOT.jarpour exécuter l'application. (Utilisez lib/ubuntuupperthan18 si vous avez comme image une version d'Ubuntu supérieure à 18.04) - L'application est accessible sur le port 8080. Assurez-vous d'exposer ce port ou de le bind à un port de votre choix au démarrage du conteneur. Si tout est correct, http://localhost:8080 devrait être ouvert depuis votre navigateur.
Tâche 3 : Améliorer le Dockerfile pour une image plus light
Maintenant que vous avez une image fonctionnelle, vous allez essayer de la rendre plus légère.
Proposez un nouveau fichier Dockerfile qui permet de créer une image de taille réduite.
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[PARTIE 2] Configurer un reverse proxy sous Docker
Tâche 1 : Simple reverse proxy avec ligne de commande docker
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Pour le nginx en reverse proxy, nous allons partir de l'image suivante.
L'explication du fonctionnement est disponible ici.
Si vous n'avez pas la tête à lire ça, la version abrégée est que le reverse proxy vous permet tout un tas de choses, y compris de gérer le fait que les containers ont des adresses IP (un peu) trop dynamiques, ce qui fait qu'à chaque changement/lancement de container, il y aurait des problèmes de binding de port. Le reverse proxy va vous permettre de cacher ces aspects-là, puisqu'ils seront gérés par ce composant. Ainsi, les chargements de versions modifiées de votre service n'auront pas besoin d'une gestion fine à la main des connexions, les différents utilisateurs qui voudront envoyer des requêtes simultanées au même service ne seront pas embêtés par des ports qui ne sont pas accessibles, etc.
- Lancement de nginx en reverse proxy :
docker run -d -p 8080:80 -v /var/run/docker.sock:/tmp/docker.sock -t jwilder/nginx-proxy⚠️ Pour certaines installations comme sur la dernière édition de Fedora, les règles de sécurité par défaut ont évolué. Pour que le container puisse accéder à la socket Docker, il faut ajouter l'option suivante :
docker run --security-opt=label:type:docker_t -d -p 8080:80 -v /var/run/docker.sock:/tmp/docker.sock -t jwilder/nginx-proxy
- Si vous êtes sur votre propre portable, modifiez votre fichier
/etc/hostspour faire correspondre m vers localhost. Ce serait à faire sur votre gestionnaire de nom de domaine en temps normal.
Vous devez avoir une ligne qui ressemble à cela :
127.0.0.1 localhost localhost.localdomain localhost4 localhost4.localdomain mPour ceux qui n'ont pas les droits root, exécutez les commandes suivantes :
echo 'm localhost' >> ~/.hosts export HOSTALIASES=~/.hosts curl m:8080
- Puis créez plusieurs fenêtres dans votre terminal. Ce seront vos différentes machines host émulées. Vous pouvez en créer au moins 3 ou 4. Dans ces terminaux, lancez la commande suivante pour tester votre reverse proxy :
docker run -e VIRTUAL_HOST=m -t -i nginx
- Testez votre reverse proxy en lançant la commande suivante dans votre terminal originel :
curl m:8080En l'exécutant plusieurs fois et suffisamment rapidement, vous devriez voir tantôt une fenêtre terminator se mettre à jour, tantôt une autre. C'est l'effet du load balancer (un autre service qui est géré par votre nginx).
En tapant la commande suivante, vous pouvez regarder le fichier de configuration nginx qui sera généré à l'adresse suivante
/etc/nginx/conf.d/default.conf.(N'oubliez pas de remplacer
865c1e67a00epar l'id de votre nginx en reverse proxy (docker ps) pour récupérer la liste des containers en cours d'exécution) :docker exec -it 865c1e67a00e bash
️️⚠️ N'oubliez pas de tuer les conteneurs lancés pour libérer des ressources :
docker ps # pour avoir la liste docker kill "IDDOCKER" # pour tuer un docker
Tâche 2 : Configurer le reverse proxy dans un fichier Docker Compose
pour interagir avec un deploiement compose
docker-compose up: Démarre les services.docker-compose down: Arrête les services.docker-compose up -f <fichier>: Démarre les services à partir d'un fichier spécifique.- D'autres commandes sont disponibles ici.
- Créez un fichier docker-compose.yml avec
jwilder/nginx-proxy
Cliquer pour un exemple
Presque toutes les commandes Docker peuvent être traduites en fichier docker-compose.yml. Cela permet de "scripter" le lancement de plusieurs conteneurs et surtout permet de simplifier la communication entre eux.
Par exemple, le fichier compose suivant permet de lancer deux conteneurs:
version: '3' services: serviceA: image: debian command: ping serviceB serviceB: image: debian command: sleep 1000Le serviceA peut simplement ping le serviceB en utilisant son nom de service.
Pour le reverse proxy, le fichier docker-compose.yml pour démarrer pourrait ressembler à ceci:
version: '3' services: nginx-proxy: image: jwilder/nginx-proxy ports: - "8080:80" volumes: - /var/run/docker.sock:/tmp/docker.sock
- Ajoutez un service nginx classique qui utiliserait le reverse proxy et donnez lui un nom vhost.
- Assurez-vous que votre fichier /etc/hosts contient une entrée pour le nom de domaine que vous avez choisi (vhost).
- Vérifiez que tout fonctionne correctement en accédant à l'URL du vhost.
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Tâche 3 : Docker Compose avec 4 Instances
Maintenant que vous avez familiarisé avec Docker Compose et le reverse proxy, ajoutez au docker-compose.yaml votre application Java en veillant à bien configurer le service.
- Vérifiez que l'application fonctionne correctement en accédant à l'URL du vhost.
- Modifiez le fichier compose pour permettre l'exécution de 4 instances de l'application.
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Rendu TP Docker
- Un fichier
Dockerfilepour l'application Java. - Un fichier
Dockerfilepour l'application Java version light. - Un fichier
docker-compose.ymlavec le reverse proxy, un service web simple et 4 instances de l'application Java.
Annexes
Annexe 1 : Description de l'Application Java
How to compile this application
Simple example of using OpenCV in a Web application build using jersey.
This application takes a picture using web browsers camera API (available in modern browsers) and runs OpenCV face recognition algorithm (using CascadeClassifier ) for it. If a face is detected a "troll face" is added on top of it.
This application was inspired by the ingenious "Trollator" mobile Android application.
- OpenCV Installation for local Maven repository
OpenCV is a native library with Java bindings so you need to install this to your system.
- libopencv_java3410.so installed in you java.library.path (
- opencv-3410.jar availble for application
There are good instructions how to build OpenCV with Java bindings for your own platform here: http://docs.opencv.org/doc/tutorials/introduction/desktop_java/java_dev_intro.html
Once you have built the Java library you can install the resulting jar file to your local Maven repository using
mvn install:install-file -Dfile=./lib/opencv-3410.jar
-DgroupId=org.opencv -DartifactId=opencv -Dversion=3.4.10 -Dpackaging=jar
- Building this application
Once OpenCV jar library is available as a local Maven dependency, you can clone and build this application simply using Git and Maven:
mvn install
And run the application using the embedded Jetty plugin in http://localhost:8080
mvn package
java -Djava.library.path=lib/ -jar target/fatjar-0.0.1-SNAPSHOT.jar
# Do not forget to update the path to your opencv install in Main.java
# You can change the image trollface ;)
