🧱 Introduction : Pourquoi Docker a Révolutionné le Développement

Avant Docker, déployer une application signifiait jongler entre serveurs, configurations, bibliothèques, et systèmes d’exploitation. La conteneurisation a introduit une rupture fondamentale : exécuter une application de façon identique partout.

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Docker a été conçu pour résoudre le fameux “ça marche chez moi” en encapsulant le code, ses dépendances et sa configuration dans des conteneurs portables et reproductibles.

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🔍 Les Concepts Clés en Conteneurisation

Avant de manipuler Docker, comprenons les fondations :

✅ Image vs Conteneur

• Image : modèle en lecture seule contenant tout ce qu’il faut pour exécuter une application.
• Conteneur : instance vivante d’une image.

✅ Dockerfile

Fichier texte décrivant la construction d’une image.

✅ Registry (Docker Hub, GitLab Registry)

Serveur centralisé pour stocker et distribuer des images Docker.

✅ Volumes

Systèmes de fichiers persistants accessibles par les conteneurs.

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🛠 Atelier 1 : Créer une Image Personnalisée

Étape 1 : Dockerfile minimal pour une appli Node.js

FROM node:18-alpine
WORKDIR /app
COPY . .
RUN npm install
CMD ["npm", "start"]

Étape 2 : Construction

docker build -t mon-app .

Étape 3 : Exécution

docker run -p 3000:3000 mon-app

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⚙️ Atelier 2 : Gérer des Services Multiples avec Docker Compose

Quand une application a besoin de plusieurs services (ex : Redis + app web), Docker Compose simplifie leur orchestration.

Exemple de docker-compose.yml

version: '3'
services:
  web:
    build: .
    ports:
      - "8080:3000"
  redis:
    image: redis:7

docker-compose up -d

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🔁 Atelier 3 : Intégration Docker dans un Pipeline CI/CD

Exemple GitHub Actions :

jobs:
  docker:
    runs-on: ubuntu-latest
    steps:
      - uses: actions/checkout@v3
      - name: Build
        run: docker build -t ci-app .
      - name: Test
        run: docker run --rm ci-app npm test

Docker garantit que les tests se déroulent toujours dans le même environnement, quel que soit l’agent ou la machine.

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🧠 Docker dans son Écosystème : Volumes, Réseaux, Orchestration

🔸 Volumes : Persistance de données

docker volume create data-volume
docker run -v data-volume:/data mon-app

🔸 Réseaux : Communication entre services

docker network create app-net
docker network connect app-net mon-container

🔸 Orchestration : Docker Swarm ou Kubernetes ?

• Swarm : Intégré à Docker, simple pour débuter.
• Kubernetes : Idéal pour des environnements distribués.

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🧩 Comparaison Docker vs VM : Quand choisir l’un ou l’autre ?

Critère	Docker	Machine Virtuelle
Démarrage	En quelques secondes	Plusieurs minutes
Légèreté	Très léger	Gourmand en ressources
OS complet	Non (partage le noyau)	Oui
Portabilité	Très bonne	Moyenne

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🧰 Bonnes Pratiques et Sécurité

• Toujours utiliser des tags précis (éviter latest)
• Utiliser des images de base légères (alpine)
• Ne pas exécuter en tant que root
• Optimiser vos Dockerfiles avec multi-stage builds
• Scanner vos images avec Trivy ou Dockle

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🧨 Les Erreurs Fréquentes à Éviter

• Volumes non montés => perte de données
• Mappage de ports erroné => collisions réseau
• Conteneurs trop gros => lenteur et complexité

Utiliser :

docker system df
docker image prune -a
docker logs <nom_conteneur>

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🚀 Conclusion : Docker comme Tremplin vers le Cloud Moderne

Docker est aujourd’hui bien plus qu’un outil de conteneurisation. Il est le socle de toute architecture moderne orientée DevOps, microservices et cloud-native.

Pour aller plus loin :

• Initiez-vous à Kubernetes avec Minikube ou kind
• Explorez Docker Desktop et ses outils intégrés
• Créez vos premières images sur Docker Hub

Expérimentez, automatisez, déployez. Bon Dockering ! 🐳