yazılar

Docker ile Container Dünyasına Giriş

Docker · Container · AWS · DevOps

Eğitim sunumuna erişmek için → Ders 1 Slaytları

Neden Docker?

“Benim makinemde çalışıyordu” — yazılım geliştirmenin en bilinen cümlesi. Her geliştirici farklı Python versiyonu, farklı kütüphane, farklı işletim sistemi. Test ortamı production’dan farklı. Production sunucusu da birbirinden farklı.

Docker bu problemi konteyner kavramıyla çözüyor: uygulamayı, bağımlılıklarını ve çalışma ortamını tek bir pakete sarıyor. Nerede açarsan aç, aynı çalışır.

VM vs Konteyner

Sanal makine işletim sisteminin tamamını kopyalar — gigabaytlarca yer, dakikalarca başlangıç süresi. Konteyner ise sadece uygulamayı izole eder, host kernel’i paylaşır.

Otel odası (VM) vs Airbnb (konteyner): VM’de tüm bina senin için ayrılıyor, konteynerde sadece bir oda kullanıyorsun.

Temel Kavramlar

Dockerfile — tarif defteri. Hangi base image, hangi paketler, nasıl başlatılacak.

Image — o tarifin paketlenmiş hali. Marketteki hazır karışım kutusu gibi. Henüz çalışmıyor, ama her şey içinde.

Container — image’ı çalıştırınca ortaya çıkan gerçek uygulama. Aynı image’dan istediğin kadar container açabilirsin; hepsi birbirinden bağımsız.

Temel Komutlar

# Build
docker build -t uygulama:v1 .

# Çalıştır
docker run -d -p 8000:8000 --name api uygulama:v1

# İzle
docker logs -f api
docker stats api

# İçine gir
docker exec -it api bash

# Temizlik
docker stop api && docker rm api

docker run vs docker compose

Tek container için docker run yeterli. Birden fazla servis (API + veritabanı + nginx) olduğunda docker compose devreye giriyor.

Fark şu: docker run ile başlattığın container’ı docker compose ps görmez. Compose kendi başlattığı container’lara label yapıştırır; docker run ile başlatılanlar onun radar’ında değildir.

# docker-compose.yml — version satırı artık yok (Compose v2)
services:
  api:
    build: .
    ports:
      - "8000:8000"
    healthcheck:
      test: ["CMD", "curl", "-f", "http://localhost:8000/health"]
      interval: 30s
      retries: 3

AWS’ye Taşımak

Local’de çalışan container’ı production’a taşımak üç adım:

  1. ECR — AWS’nin image deposu. docker push ile image’ı gönder.
  2. ECS Fargate — serverless container çalıştırma. Sunucu yönetimi yok, kapasite yönetimi yok.
  3. ALB — Application Load Balancer. Trafiği container’lara dağıt, bir container çökerse diğerine yönlendir.

Bu üç servis birlikte “kod yaz → container’a koy → AWS’de çalıştır” pipeline’ını oluşturuyor. Menü tespit modelimizi bu şekilde production’a aldık.

← Tüm yazılar