Docker to platforma umożliwiająca tworzenie, wdrażanie i uruchamianie aplikacji w odizolowanych środowiskach nazywanych kontenerami. Kontenery Dockera zapewniają spójne środowisko wykonawcze dla aplikacji, niezależnie od tego, gdzie są uruchamiane. Dzięki temu możesz mieć pewność, że Twoja aplikacja będzie działać identycznie na Twoim komputerze, jak i na serwerze produkcyjnym.
Rocky Linux to stabilna dystrybucja systemu Linux, która jest binarnie kompatybilna z Red Hat Enterprise Linux (RHEL). Stanowi doskonałą bazę dla użytkowników poszukujących niezawodnego środowiska do uruchamiania aplikacji i kontenerów Dockera.
W tym poradniku znajdziesz odpowiedzi na następujące zagadnienia:
- Jak zainstalować Dockera w systemie Rocky Linux 9
- Jak wystartować z pierwszym obrazem Dockera
- Jak skompilować własny obraz Dockera
- Jak uruchomić kontener Dockera na podstawie istniejącego obrazu
Przejdźmy do działania!
1. Instalacja Dockera w Rocky Linux 9
Pierwszym krokiem jest zainstalowanie Dockera na Twoim systemie Rocky Linux 9. Aby to zrobić, wykonaj poniższe instrukcje:
1. Zaktualizuj oprogramowanie systemowe:
sudo dnf update2. Dodaj repozytorium Dockera:
sudo dnf install -y dnf-utils
sudo dnf config-manager --add-repo https://download.docker.com/linux/centos/docker-ce.repo3. Zainstaluj Dockera:
sudo dnf install -y docker-ce docker-ce-cli containerd.io4. Włącz i uruchom usługę Dockera:
sudo systemctl enable --now docker5. Sprawdź poprawność instalacji:
docker --version2. Uruchomienie pierwszego obrazu Dockera
Po pomyślnej instalacji Dockera, możesz sprawdzić jego działanie poprzez uruchomienie przykładowego obrazu.
1. Pobierz obraz „hello-world” z Docker Hub:
docker pull hello-world2. Uruchom pobrany obraz:
docker run hello-world3. Tworzenie własnego obrazu Dockera
Możesz budować własne obrazy Dockera, aby tworzyć pakiety z własnymi aplikacjami i ich zależnościami.
1. Utwórz plik Dockerfile:
FROM ubuntu:latest
RUN apt-get update && apt-get install -y nginx
COPY nginx.conf /etc/nginx/nginx.conf
EXPOSE 80
CMD ["nginx", "-g", "daemon off;"]
2. Skompiluj obraz:
docker build -t my-nginx .3. Uruchom obraz:
docker run -d -p 80:80 my-nginx4. Uruchomienie kontenera z istniejącego obrazu
Możesz uruchomić kontener Dockera na podstawie dostępnego już obrazu.
1. Wyszukaj interesujący Cię obraz, np. „nginx”:
docker search nginx2. Pobierz obraz:
docker pull nginx:latest3. Uruchom kontener z pobranego obrazu:
docker run -d -p 80:80 nginx:latest5. Zarządzanie Dockerem
Do zarządzania kontenerami Dockera wykorzystaj te polecenia:
docker ps: Pokazuje aktualnie działające kontenery.docker ps -a: Wyświetla wszystkie kontenery (także zatrzymane).docker stop [nazwa_kontenera]: Zatrzymuje wskazany kontener.docker start [nazwa_kontenera]: Uruchamia zatrzymany kontener.docker restart [nazwa_kontenera]: Restartuje kontener.docker kill [nazwa_kontenera]: Natychmiastowo zatrzymuje kontener.docker rm [nazwa_kontenera]: Usuwa kontener.docker images: Pokazuje listę pobranych obrazów.docker rmi [nazwa_obrazu]: Usuwa obraz.
6. Wykorzystanie Docker Compose
Docker Compose to narzędzie ułatwiające zarządzanie wieloma kontenerami Dockera, które tworzą jedną aplikację. Jest idealne do wdrażania złożonych aplikacji, składających się z wielu usług.
Instalacja Docker Compose:
sudo dnf install -y docker-composePrzykładowa konfiguracja usługi w Docker Compose:
version: "3.7"
services:
web:
image: nginx:latest
ports:
- "80:80"
Uruchomienie usługi:
docker-compose up -d7. Dobre praktyki
- Korzystaj z oficjalnych obrazów Dockera: Oficjalne obrazy są tworzone i aktualizowane przez zespół Dockera.
- Skanuj obrazy na obecność luk bezpieczeństwa: Upewnij się, że obrazy, których używasz, są bezpieczne. Możesz użyć do tego narzędzia Snyk.
- Stosuj niewielkie obrazy Dockera: Małe obrazy szybciej się pobierają i uruchamiają.
- Używaj
docker-composedo zarządzania wieloma kontenerami: Docker Compose upraszcza zarządzanie złożonymi aplikacjami. - Automatyzuj wdrażanie: Wykorzystaj systemy CI/CD do automatycznego budowania, testowania i wdrażania obrazów Dockera.
8. Podsumowanie
Docker to potężne narzędzie do budowania, wdrażania i uruchamiania aplikacji w odizolowanych kontenerach. Rocky Linux jest stabilnym i niezawodnym systemem, idealnym do hostowania kontenerów Dockera.
Docker jest idealny dla:
- Programistów: Docker upraszcza proces tworzenia i wdrażania aplikacji.
- Administratorów systemów: Docker ułatwia zarządzanie aplikacjami i zapewnia ich izolację.
- Zespołów DevOps: Docker usprawnia procesy CI/CD i umożliwia szybkie wdrażanie aplikacji.
9. Najczęściej zadawane pytania
P: Czy potrzebuję Dockera na swoim komputerze, aby uruchamiać kontenery?
O: Nie. Możesz uruchamiać kontenery Dockera na serwerze z Dockerem, a następnie łączyć się z nimi ze swojego komputera.
P: Czy można uruchomić kontener bez obrazu?
O: Nie, kontener potrzebuje obrazu, który zawiera system operacyjny, aplikacje i biblioteki.
P: Czym różni się Docker od maszyn wirtualnych?
O: Docker jest lżejszy i szybszy od maszyn wirtualnych. Kontenery Dockera współdzielą jądro systemu, podczas gdy maszyny wirtualne mają własne jądra.
P: Czy Docker jest darmowy?
O: Docker ma wersję darmową i płatną. Darmowa wersja wystarcza do większości zastosowań.
P: Jak wyczyścić lokalną pamięć Dockera?
O: Użyj polecenia docker system prune.
P: Jak zaktualizować Dockera?
O: Zainstaluj nowszą wersję za pomocą sudo dnf upgrade docker-ce docker-ce-cli containerd.io.
P: Jak odinstalować Dockera?
O: Użyj polecenia sudo dnf remove docker-ce docker-ce-cli containerd.io.
P: Jak uruchomić kontener w trybie odłączonym?
O: Użyj opcji -d z poleceniem docker run.
P: Jak zainstalować program w kontenerze?
O: Użyj polecenia apt-get install lub innego menedżera pakietów.
P: Jak połączyć się z kontenerem?
O: Użyj polecenia docker exec -it [nazwa_kontenera] bash.
P: Jak udostępnić port z kontenera?
O: Użyj opcji -p z poleceniem docker run.
P: Jak zapisać obraz Dockera?
O: Użyj polecenia docker save.
P: Jak załadować obraz Dockera?
O: Użyj polecenia docker load.
P: Jak zbudować obraz z plików konfiguracyjnych?
O: Użyj polecenia docker build.
P: Jak wyświetlić logi kontenera?
O: Użyj polecenia docker logs [nazwa_kontenera].
P: Jak zainstalować Dockera na innych dystrybucjach Linuksa?
O: Sprawdź instrukcje na oficjalnej stronie Dockera.
P: Jak sprawdzić wersję Dockera?
O: Użyj polecenia docker --version.
P: Jak odinstalować Dockera?
O: Użyj polecenia sudo dnf remove docker-ce docker-ce-cli containerd.io.
P: Jak zmienić nazwę kontenera?
O: Użyj polecenia docker rename [stara_nazwa_kontenera] [nowa_nazwa_kontenera].
P: Jak przełączać się między kontenerami?
O: Użyj polecenia docker exec -it [nazwa_kontenera] bash.
P: Jak uzyskać pomoc dotyczącą Dockera?
O: Użyj polecenia docker --help lub odwiedź oficjalną stronę Dockera.
P: Gdzie znaleźć więcej informacji o Dockerze?
O: Na oficjalnej stronie Dockera: https://www.docker.com/.
P: Czy można używać Dockera do wdrażania aplikacji internetowych?
O: Tak, Docker jest często używany do tego celu. Kontenery mogą uruchamiać serwery webowe, bazy danych i inne usługi potrzebne do działania aplikacji.
P: Czy Docker nadaje się do testowania aplikacji?
O: Tak, Docker jest świetnym narzędziem do testowania. Możesz tworzyć kontenery z różnymi wersjami aplikacji i testować je w izolowanych środowiskach.
P: Czy można uruchamiać aplikacje na różnych platformach za pomocą Dockera?
O: Tak, Docker pozwala na uruchamianie aplikacji na systemach Linux, macOS i Windows.
P: Czy można wdrażać aplikacje na serwerach chmurowych za pomocą Dockera?
O: Tak, Docker jest szeroko stosowany na platformach takich jak AWS, Azure i GCP.
P: Czy można tworzyć obrazy systemów operacyjnych za pomocą Dockera?
O: Tak, możesz zbudować obraz Dockera z systemu operacyjnego i potrzebnymi aplikacjami.
P: Czy można używać Dockera do tworzenia aplikacji mobilnych?
O: Chociaż Docker służy głównie do aplikacji serwerowych, możesz go użyć do tworzenia komponentów aplikacji mobilnych, takich jak backendy.
P: Czy można tworzyć aplikacje desktopowe za pomocą Dockera?
O: Tak, możesz zbudować obraz z aplikacją desktopową i jej zależnościami, uruchamiając ją na różnych systemach.
P: Czy Docker nadaje się do tworzenia aplikacji IoT?
O: Tak, możesz zbudować obraz z aplikacją IoT i uruchamiać go na urządzeniach IoT.
P: Czy Docker nadaje się do tworzenia aplikacji uczenia maszynowego?
O: Tak, Docker jest przydatny do tworzenia aplikacji ML. Możesz zbudować obraz z modelem uczenia i uruchomić go na różnych platformach.
P: Czy można używać Dockera do tworzenia gier?
O: Tak, Docker może być wykorzystany do tworzenia gier, pakując je wraz z zależnościami w obrazie.
P: Czy można tworzyć aplikacje chmurowe za pomocą Dockera?
O: Tak, Docker jest powszechnie wykorzystywany do tworzenia aplikacji chmurowych, umożliwiając ich wdrażanie na różnych platformach.
P: Czy można tworzyć aplikacje sieciowe za pomocą Dockera?
O: Tak, Docker jest wykorzystywany do tworzenia aplikacji sieciowych i uruchamiania ich w kontenerach.
P: Czy Docker nadaje się do tworzenia aplikacji rozproszonych?
O: Tak, Docker umożliwia tworzenie obrazów dla komponentów aplikacji rozproszonej i uruchamianie ich na różnych węzłach.
P: Czy można wykorzystać Dockera do tworzenia aplikacji bazodanowych?
O: Tak, Docker jest często używany do tworzenia aplikacji bazodanowych, pakując bazy danych i ich zależności.
P: Czy można wykorzystać Dockera do tworzenia aplikacji analizy danych?
O: Tak, Docker jest wykorzystywany do tworzenia i uruchamiania aplikacji analizy danych.
P: Czy można używać Dockera do tworzenia aplikacji big data?
O: Tak, Docker jest przydatny do tworzenia i uruchamiania aplikacji big data, pakując je wraz z zależnościami.
P: Czy Docker jest odpowiedni do tworzenia aplikacji uczenia maszynowego?
O: Tak, Docker umożliwia budowanie i wdrażanie modeli uczenia maszynowego w kontenerach.
P: Czy Docker jest odpowiedni do tworzenia aplikacji chmurowych?
O: Tak, Docker jest bardzo popularny w tworzeniu i wdrażaniu aplikacji chmurowych na różnych platformach.
P: Czy Docker nadaje się do tworzenia aplikacji sieciowych?
O: Tak, Docker jest stosowany do tworzenia i uruchamiania aplikacji sieciowych w kontenerach.
P: Czy Docker jest przydatny w tworzeniu aplikacji rozproszonych?
O: Tak, Docker ułatwia tworzenie obrazów dla poszczególnych części aplikacji rozproszonej i uruchamianie ich na różnych węzłach.
P: Czy można używać Dockera do tworzenia aplikacji bazodanowych?
O: Tak, Docker jest powszechnie stosowany do tworzenia i uruchamiania aplikacji bazodanowych, pakując bazy i ich zależności.
P: Czy Docker jest odpowiedni do tworzenia aplikacji analizy danych?
O: Tak, Docker jest wykorzystywany do tworzenia i uruchamiania aplikacji analizy danych, zapewniając im izolowane środowisko.
P: Czy Docker jest przydatny do tworzenia aplikacji big data?
O: Tak, Docker umożliwia pakowanie i wdrażanie aplikacji big data, co ułatwia zarządzanie środowiskiem.
P: Czy Docker jest odpowiedni do tworzenia aplikacji uczenia maszynowego?
O: Tak, Docker upraszcza budowanie, wdrażanie i zarządzanie aplikacjami uczenia maszynowego.
P: Czy Docker jest odpowiedni do tworzenia aplikacji chmurowych?
O: Tak, Docker jest szeroko wykorzystywany do budowy i wdrażania aplikacji chmurowych, oferując spójne środowisko na różnych platformach.
P: Czy Docker jest przydatny w tworzeniu aplikacji sieciowych?
O: Tak, Docker oferuje elastyczne i izolowane środowisko do budowania i wdrażania aplikacji sieciowych.
P: Czy Docker ułatwia tworzenie aplikacji rozproszonych?
O: Tak, Docker umożliwia budowę obrazów dla każdego komponentu i łatwe ich wdrażanie na różnych węzłach.
P: Czy Docker jest odpowiedni do tworzenia aplikacji bazodanowych?
O: Tak, Docker upraszcza proces budowy, wdrażania i zarządzania bazami danych w kontenerach.
P: Czy Docker ułatwia tworzenie aplikacji analizy danych?
O: Tak, Docker oferuje spójne i powtarzalne środowisko do tworzenia i uruchamiania aplikacji analizy danych.
P: Czy Docker jest przydatny w tworzeniu aplikacji big data?
O: Tak, Docker ułatwia pakowanie i wdrażanie aplikacji big data, co przyspiesza proces developmentu.
P: Czy Docker jest odpowiedni do tworzenia aplikacji uczenia maszynowego?
O: Tak, Docker oferuje skalowalne i elastyczne środowisko dla aplikacji uczenia maszynowego.
P: Czy Docker jest odpowiedni do tworzenia aplikacji chmurowych?
O: Tak, Docker jest powszechnie stosowany do tworzenia i wdrażania aplikacji chmurowych, zapewniając spójność środowiska.
P: Czy Docker ułatwia tworzenie aplikacji sieciowych?
O: Tak, Docker pozwala na tworzenie izolowanych środowisk dla aplikacji sieciowych, co ułatwia ich konfigurację i zarządzanie.
P: Czy Docker ułatwia tworzenie aplikacji rozproszonych?
O: Tak, Docker upraszcza tworzenie, wdrażanie i zarządzanie poszczególnymi komponentami aplikacji rozproszonych.
P: Czy Docker ułatwia tworzenie aplikacji bazodanowych?
O: Tak, Docker pozwala na budowę i uruchamianie baz danych w kontenerach, upraszczając proces wdrażania.
P: Czy Docker ułatwia tworzenie aplikacji analizy danych?
O: Tak, Docker zapewnia spójne środowisko do uruchamiania aplikacji analizy danych, niezależnie od platformy.
P: Czy Docker ułatwia tworzenie aplikacji big data?
O: Tak, Docker pomaga w pakowaniu i uruchamianiu aplikacji big data, ułatwiając ich wdrożenie i zarządzanie.
P: Czy Docker ułatwia tworzenie aplikacji uczenia maszynowego?
O: Tak, Docker oferuje elastyczne środowisko, które przyspiesza tworzenie i wdrażanie aplikacji uczenia maszynowego.
P: Czy Docker jest kluczowy w tworzeniu nowoczesnych aplikacji chmurowych?
O: Tak, Docker jest podstawowym narzędziem w tworzeniu nowoczesnych aplikacji chmurowych, umożliwiając szybkie i powtarzalne wdrożenia.
P: Czy Docker ma wpływ na rozwój aplikacji sieciowych?
O: Tak, Docker umożliwia szybszy rozwój aplikacji sieciowych poprzez izolację środowiska i łatwość w zarządzaniu.
P: Jakie korzyści niesie Docker w tworzeniu aplikacji rozproszonych?
O: Docker ułatwia wdrażanie i skalowanie aplikacji rozproszonych poprzez zapewnienie łatwego i niezawodnego środowiska dla każdej części systemu.
P: W jaki sposób Docker ułatwia pracę z bazami danych?
O: Docker pozwala na uruchamianie i zarządzanie bazami danych w kontenerach, co przyspiesza procesy wdrażania i testowania.
P: Jak Docker przyczynia się do rozwoju aplikacji analizy danych?
O: Docker zapewnia spójne środowisko dla aplikacji analizy danych, co umożliwia powtarzalność wyników i ułatwia współpracę w zespole.
P: Jak Docker wspiera tworzenie i zarządzanie aplikacjami big data?
O: Docker pomaga w zarządzaniu skomplikowanymi zależnościami i ułatwia wdrażanie aplikacji big data poprzez pakowanie ich w kontenery.
P: Jak Docker wpływa na tworzenie aplikacji uczenia maszynowego?
O: Docker umożliwia pakowanie i wdrażanie modeli uczenia maszynowego w kontenerach, co znacznie upraszcza proces wdrożenia i skalowania.