This chapter covers new Docker commands and details on how to share data between host system and containerized applications. Learn when and how to use persistent volumes and access host filesystems.

Intermediate Docker Commands

Help at a glance

Existing containers

Automatic container cleanup

Mounting the host filesystem

Passing a file to a running container

Gone, but not forgotten

Different methods, same result

Persistent volumes

Creating a container volume

Different containers, same volume

Commands and filesystems

Learn to expose networking services in Docker, create Docker networks, and use Dockerfiles to maintain network settings.

Networking refresher

What's my IP?

Valid ports

Making network services available in Docker

Mapping a port

Multiple containers, same host port?

Exposing ports with Dockerfiles

So many options

Mapping a container port

Using ephemeral mapping

Docker networks

Creating a docker network

Adding containers to a network

IP Ranges

Removing container networks

Networking

Learn to use Docker's advanced image management and build tools to create compact effective container images. Create multi-platform images capable of running on different processor architectures.

Optimizing Docker images

Contain your concerns

Docker image exploration

Determining the best image to use

Understanding layers

Layer cake

How many layers?

Multi-stage builds

Single-stage build

Multi-stage build

Understanding multi-stage builds

Multi-platform builds

Multi-platform steps

Multi-platform build

Building advanced container images

Combine the the volume, networking, and container handling capabilities of Docker into multi-container applications using Docker Compose. Update and manage application deployments via the docker-compose.yml file.

Introdução ao Docker Compose

Gerenciando um aplicativo com Docker Compose

Solucionando problemas na inicialização da aplicação

Criando arquivos compose.yaml

Escrevendo um arquivo compose.yaml

Identificando seções

Quantos recursos?

Dependências e solução de problemas no Docker Compose

Ordem de inicialização dos recursos

Cálculo de dependências

Ordem de desligamento

FROM python:3.12-alpine3.19
WORKDIR /code
RUN apk add --no-cache gcc musl-dev linux-headers
COPY requirements.txt requirements.txt
RUN pip install -r requirements.txt
COPY . .
CMD ["python3", "app.py"]


import time
import redis

cache = redis.Redis(host='redis', port=6379, socket_timeout=1)

def get_hit_count():
  retries = 5
  while True:
    try:
      return cache.incr('hits')
    except redis.exceptions.ConnectionError as exc:
      if retries == 0:
        raise exc
      retries -= 1
      time.sleep(0.5)

def hello():
  count = get_hit_count()
  return f'Successfully communicated {count} times.\n'

for i in range(0, 5):
  print(f"{hello()}")


services:
  app:
    build: .
  redis:
    image: "redis:alpine3.20"
    depends_on:
      - app


services:
  app:
    build: .
    depends_on:
      - redis
  redis:
    image: "redis:alpine3.20"


# Solution Steps:
  # 1. Run `docker compose up -d` to start the services
  # 2. Use `docker compose logs` to view the startup logs and identify errors
  # 3. Examine the compose.yaml file to find the dependency issue
  # 4. Update the compose.yaml to move depends_on from redis to app service
  # 5. Run `docker compose down` to stop all services
  # 6. Rerun `docker compose up -d` and verify you see "Successfully communicated" messages

Solucionando problemas de dependências

Criando um serviço de dados dentro do Docker

import duckdb
from flask import Flask

app = Flask(__name__)

@app.route("/tripcount")
def returndata():
  cursor = duckdb.connect()
  try:
    count = cursor.execute("select count(*) from read_parquet('/data/*.parquet')").fetchall()[0][0]
    return f"Total trips: {count}"
  except duckdb.duckdb.IOException:
    return f"Data files are not present", 503

@app.route("/first")
def returnfirst():
  cursor = duckdb.connect()
  try:
    first = cursor.execute("select min(tpep_pickup_datetime) from read_parquet('/data/*.parquet')").fetchall()[0][0]
    return f"First pickup: {first:%Y/%m/%d}" 
  except duckdb.duckdb.IOException:
    return f"Data files are not present", 503

@app.route("/last")
def returnlast():
  cursor = duckdb.connect()
  try:
    last = cursor.execute("select max(tpep_pickup_datetime) from read_parquet('/data/*.parquet')").fetchall()[0][0]
    return f"Last pickup: {last:%Y/%m/%d}" 
  except duckdb.duckdb.IOException:
    return f"Data files are not present", 503


FROM python:3.12-alpine3.19

#
# NOTE: Application reads contents of /data in container
# If not found, application returns errors.
# 

WORKDIR /app
ENV FLASK_RUN_HOST=0.0.0.0

COPY code/app.py .
COPY code/requirements.txt .

RUN pip install -r requirements.txt --root-user-action=ignore

EXPOSE 5000

CMD ["flask", "run"]


STATUS_CODE=$(curl --silent --head http://localhost:5000/tripcount | awk '/^HTTP/{print $2}')

if [ "$STATUS_CODE" == "503" ]; then
  echo "ERROR ACCESSING DATA SERVICE - PLEASE VERIFY DATA IS PRESENT"
  echo "Did you use a -v flag with your docker run command?"
elif [ "$STATUS_CODE" == "200" ]; then
  echo "SUCCESSFULLY ACCESSED DATA SERVICE!"
else
  echo "ERROR ACCESSING DATA SERVICE - PLEASE VERIFY SERVICE IS RUNNING"
  echo "Did you start your container with a -p flag?"
fi
  


There are several steps required to complete this exercise:

- Build the dataservice container using the following command in the terminal:

docker build . -t dataservice

- Run an instance of the Docker container as follows:

docker run -d -p5000:5000 -v ~/workspace/datasets:/data dataservice

- Verify that the service is working by running the ./app_test.sh on the terminal


Criando um backend de serviço de dados

Adicionando um cliente de dados

services:
  ____:
    image: dataservice
    volumes:
      - /home/repl/datasets:/data
    networks: 
      data_net:
        ipv4_address: 10.11.12.2

  dataclient:
    image: ____
    depends_on: 
      - ____
    networks:
      data_net:
        ipv4_address: 10.11.12.3

# Ignore everything below this line
networks:
  data_net:
    driver: macvlan
    ipam:
      config:
        - subnet: "10.11.12.0/24"
    


services:
  dataservice:
    image: dataservice
    volumes:
      - /home/repl/workspace/datasets:/data
    networks: 
      data_net:
        ipv4_address: 10.11.12.2

  dataclient:
    image: dataclient
    depends_on: 
      - dataservice
    networks:
      data_net:
        ipv4_address: 10.11.12.3

# Ignore everything below this line
networks:
  data_net:
    driver: macvlan
    ipam:
      config:
        - subnet: "10.11.12.0/24"
    


- Update the compose.yaml file as shown.
- Run the following command:

  docker compose up -d
  
- Run the command:

  docker compose logs dataclient


Usando o Docker Compose para definir um aplicativo completo

Parabéns!

Docker Compose

Este curso aprofunda as bases de Docker e conteinerização apresentadas no curso Introduction to Docker. Vamos expandir os conceitos e ferramentas daquele curso, adicionando ideias de gerenciamento e otimização de imagens de contêiner, rede, comunicação por sistema de arquivos e aplicativos multiplataforma e multiconteiner. Ao concluir, você será capaz de:

- Criar builds multi-stage para otimizar o tamanho, a segurança e a reutilização de aplicações conteinerizadas.
- Usar ferramentas e conceitos de rede do Docker para adicionar comunicação entre contêineres e oferecer serviços de rede à rede local e ao mundo externo.
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Você aproveitará melhor este curso se já tiver trabalhado e criado alguns contêineres simples, mas quer ampliar seu conjunto de ferramentas de desenvolvimento, teste e distribuição. Estamos ansiosos para orientar você na sua jornada de aprendizado de Docker.

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Aprenda a criar compilações em várias etapas para melhorar o tamanho, a segurança e a reutilização de aplicativos em contêineres. Através de exercícios práticos, domine técnicas para otimizar imagens de contêineres, garantindo uma implantação e gerenciamento eficientes em diversos ambientes.
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Docker Intermediário

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Solucionando problemas de dependências

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