Update docker-orchestration
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@ -1,3 +1,16 @@
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Projet et rendu
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Projet
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À partir du `docker-compose.yml` écrit dans la partie précédente, ajoutez des
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contraintes de déploiement pour avoir 1 `telegraf` par nœud, rapportant à la
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même base `influx`. N'oubliez pas de définir les `restart_policy`.
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Modalités de rendu
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@ -13,9 +26,6 @@ et exclusivement à celle-ci que vous devez envoyer vos rendus. Tout rendu
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envoyé à une autre adresse et/ou non signé et/ou reçu après la correction ne
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sera pas pris en compte.
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Par ailleurs, n'oubliez pas de répondre à
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[l'évaluation du cours](https://www.epitaf.fr/moodle/mod/quiz/view.php?id=33).
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Tarball
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@ -28,7 +38,9 @@ cela dépendra de votre avancée dans le projet) :
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<div lang="en-US">
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```
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login_x-TP2/tp/docker-compose.yml
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login_x-TP2/tp/mymonitoring-stack.yml
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login_x-TP2/
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login_x-TP2/mymonitoring-stack.yml
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```
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</div>
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Utilisez la même tarball pour le rendu que pour les parties précédentes.
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@ -26,26 +26,32 @@ un serveur web, qui sera bien plus représentatif de ce que l'on pourra obtenir.
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Précédemment, nous lancions notre serveur web favori avec :
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<div lang="en-US">
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```shell
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docker container run --name mywebs -d nginx
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```
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</div>
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La même commande, mais déployée à partir d'un nœud manager, vers un nœud
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*workers*, est :
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<div lang="en-US">
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```shell
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docker service create --name myWebS nginx
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```
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</div>
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Allons-y, essayons !
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On peut consulter l'état du service avec, comme d'habitude `ls` :
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<div lang="en-US">
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```shell
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42sh$ docker service ls
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ID NAME MODE REPLICAS IMAGE PORTS
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iyue3rgd0ohs myWebS replicated 1/1 nginx:latest
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```
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</div>
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Vous pouvez constater que sur l'un des nœuds, sur lequel votre serveur aura été
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déployé, le tâche apparaît dans la liste des conteneurs !
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@ -55,9 +61,11 @@ Rien de très excitant pour le moment, car nous ne pouvons pas vraiment accéder
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à notre serveur. Essayons de modifier sa configuration en direct, afin
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d'ajouter une redirection de port :
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<div lang="en-US">
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```shell
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docker service update --publish-add 80 myWebS
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```
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</div>
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À chaque modification de configuration, les conteneurs lancés au sein du
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service sont stoppés puis, le manager voyant que le service n'est pas dans
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@ -82,7 +90,7 @@ Lorsque plusieurs tâches s'exécutent pour ce service, le nœud d'entrée chois
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selon un round-robin à quelle tâche il va diriger la requête. C'est grâce à ce
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mécanisme qu'il est possible faire une répartition de charge très simplement.
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\\
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\vspace{1.5em}
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Cette méthode n'est pas la seule permettant d'exposer des ports. Mais c'est
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sans doute la plus intuitive. Si vous souhaitez en apprendre plus, vous deviez
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@ -100,15 +108,19 @@ physique différentes.
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Ce qui se fait souvent avec beaucoup de douleur hors de Docker, se résume ici à
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:
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<div lang="en-US">
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```shell
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docker service update --replicas 3 myWebS
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```
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</div>
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Roulement de tambours .......
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<div lang="en-US">
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```shell
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docker service ps myWebS
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```
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</div>
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nous montre bien, a priori 3 tâches en cours d'exécution pour ce service !
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@ -126,15 +138,18 @@ son ensemble : frontend, API, base de données, ...
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Notre système de monitoring est une *stack* lui aussi, d'ailleurs, nous pouvons
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la lancer grâce à notre `docker-compose.yml` :
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<div lang="en-US">
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```shell
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docker stack deploy --compose-file docker-compose.yml tic
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```
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</div>
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### Règle de déploiement
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Par rapport à `docker-compose`, nous pouvons indiquer dans ce fichier des
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paramètres qui ne serviront qu'au déploiement de notre tâche.
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<div lang="en-US">
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```yaml
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version: '3'
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services:
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@ -154,6 +169,7 @@ paramètres qui ne serviront qu'au déploiement de notre tâche.
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resources:
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memory: 50M
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```
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</div>
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Certaines informations comme les ressources, permettent à l'orchestrateur de
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mieux choisir le *workers* de destination, en fonction de certaines de ses
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@ -35,18 +35,18 @@ répartir au mieux les conteneurs sur les différentes machines disponibles.
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Ce sujet fait l'objet de très nombreuses thèse depuis plusieurs années (avant
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les conteneurs, c'était pour répartir les machines virtuelles entre différents
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hôtes), et autant de projets disponibles. Citons par exemple
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[Apache Mesos](https://mesos.apache.org/),
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[Google Kubernetes](https://kubernetes.io),
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[Hashicorp Nomad](https://www.nomadproject.io/) ou encore
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[Google Kubernetes](https://kubernetes.io), ...
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[Apache Mesos](https://mesos.apache.org/), ...
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Le point commun entre la plupart des orchestrateurs, c'est généralement leur
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extrême complexité de mise en œuvre. Dans le cadre de notre TP, nous allons
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plutôt utiliser l'orchestrateur intégré à Docker, dont la caractéristique
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principale est sa simplicité[^dockerconEU2017].
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[^dockerconEU2017]: À noter qu'une annonce faite à la Docker Con EU 2017 (mardi
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dernier) indique le début du support de Kubernetes au sein de Docker,
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pouvant être utilisé en symbiose avec Swarm.
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[^dockerconEU2017]: À noter qu'une annonce faite à la Docker Con EU
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2017 indique le début du support de Kubernetes au sein de Docker
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EE, pouvant être utilisé en symbiose avec Swarm.
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### Concepts clefs
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