Laboratório Prático: Mão na Massa! 🧪

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║ DOCKER LAB SIMULATOR v1.0                                 ║
║                                                          ║
║ STATUS: INICIANDO SIMULAÇÃO...                           ║
║ DIFICULDADE: PROGRESSIVA                                 ║
║ OBJETIVO: DOMINAR A MATRIX DOS CONTAINERS                ║
║                                                          ║
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Lab 1: Primeira Aplicação 🚀

Objetivo

Criar uma aplicação web simples usando Docker

Passos

Criar Dockerfile

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

Criar Aplicação

from flask import Flask
app = Flask(__name__)

@app.route('/')
def hello():
    return "Olá, Docker!"

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

Build & Run

# Build da imagem
docker build -t minha-app:v1 .

# Executar container
docker run -p 5000:5000 minha-app:v1

Lab 2: Multi-Container Setup 🎭

Objetivo

Criar aplicação com frontend, backend e banco de dados

Docker Compose

version: '3.8'
services:
  frontend:
    build: ./frontend
    ports:
      - "80:80"
    depends_on:
      - backend

  backend:
    build: ./backend
    environment:
      - DB_HOST=db
    depends_on:
      - db

  db:
    image: postgres:13
    volumes:
      - pgdata:/var/lib/postgresql/data

volumes:
  pgdata:

Teste de Integração

# Subir ambiente
docker-compose up -d

# Verificar logs
docker-compose logs -f

# Testar conexões
curl localhost/api/health

Lab 3: Debugging & Troubleshooting 🔍

Cenário 1: Container Crashando

# Investigar logs
docker logs container_id

# Acessar container
docker exec -it container_id sh

# Verificar recursos
docker stats container_id

Cenário 2: Problemas de Rede

# Criar rede
docker network create mynet

# Inspecionar rede
docker network inspect mynet

# Testar conectividade
docker run --network mynet busybox ping service_name

Lab 4: Otimização de Imagem 🎯

Antes

FROM ubuntu
RUN apt-get update
RUN apt-get install -y python3
RUN apt-get install -y python3-pip
COPY . /app
RUN pip install -r requirements.txt
CMD ["python3", "app.py"]

Depois

FROM python:3.9-alpine
WORKDIR /app
COPY requirements.txt .
RUN pip install --no-cache-dir -r requirements.txt
COPY . .
CMD ["python3", "app.py"]

Lab 5: Segurança & Monitoramento 🔒

Security Scan

# Scan de vulnerabilidades
docker scan minha-app:v1

# Análise de configuração
docker bench security

Monitoring Setup

version: '3.8'
services:
  prometheus:
    image: prom/prometheus
    ports:
      - "9090:9090"

  grafana:
    image: grafana/grafana
    ports:
      - "3000:3000"

Desafios Extras 🏆

Challenge 1: High Availability

Implementar load balancing
Configurar health checks
Simular failover

Challenge 2: CI/CD Pipeline

# .github/workflows/docker.yml
name: Docker CI

on: [push]

jobs:
  build:
    runs-on: ubuntu-latest
    steps:
      - uses: actions/checkout@v2
      - name: Build
        run: docker build -t app:test .
      - name: Test
        run: docker run app:test pytest

Waifu Lab Assistant Tips 💡

Checklist de Conclusão ✅

Lab 1

[ ] Dockerfile criado
[ ] Aplicação rodando
[ ] Portas mapeadas

Lab 2

[ ] Compose configurado
[ ] Serviços comunicando
[ ] Volumes persistentes

Lab 3

[ ] Debug realizado
[ ] Logs analisados
[ ] Rede configurada

Lab 4

[ ] Imagem otimizada
[ ] Tamanho reduzido
[ ] Build mais rápido

Lab 5

[ ] Security scan
[ ] Monitoring ativo
[ ] Alertas configurados

Próximos Passos 🎯

15 abril 2025