Nel giro di pochi anni il nome “Docker” è praticamente diventato un sinonimo per la tecnologia container nell’ambito dei software. All’azienda è riuscito di ravvivare le funzioni centrali di Linux che servono come fondamenta per la virtualizzazione a livello di sistema operativo e, grazie ad uno standard multipiattaforma sviluppato autonomamente, a stabilirsi come alternativa per gli hardware di virtualizzazione capaci di supportare l’hypervisor.
Docker utilizza l’interfaccia LibContainer, sviluppata autonomamente, una combinazione tra un driver e una libreria, al fine di gestire le funzioni principali di Linux e di rendere disponibili una schiera di tecnologie di isolamento come namespaces, Control Groups, AppArmor, profili di sicurezza, interfacce di rete e regole firewall per la gestione dei software container. Questo software open source è la condizione necessaria per RunC e Daemon ContainerD (gli ambienti di runtime dei container di Docker), i quali si basano sugli standard delle norme industriali della Open Container Initiative (OCI), e che vengono sviluppati come progetti non appartenenti ad alcun provider specifico sotto licenza open source.
Docker vanta un basso livello di difficoltà iniziale, offre agli sviluppatori e agli amministratori, con i suoi servizi online quali Docker Hub o Docker Cloud, una soluzione completa perfettamente integrata per il collaudo del software e il funzionamento su varie piattaforme delle applicazioni basate su container. Chiaramente però il ruolo di ambiente di test non è sufficiente a racchiudere l’intera essenza della piattaforma container.
L’obiettivo del progetto del software open source è quello di rendere la tecnologia container lo standard per la messa a disposizione di applicazioni per sistemi produttivi. Naturalmente questa intenzione porta con sé numerose sfide, che il Docker Engine da solo non è in grado di superare. Tutto ciò riguarda la gestione delle app multi-container, l’orchestrazione di container in sistemi distribuiti e ambienti cloud, così come la scalabilità delle varie applicazioni basate su container.
Il progetto principale è stato affiancato col tempo da numerosi progetti satellite, che hanno apportato al motore di Docker, il Docker Engine, nuove e performanti funzioni per l’utilizzo produttivo. Inoltre è possibile trovare su base open source un ecosistema vibrante di tool e piattaforme esterne, che mettono a disposizione nuove interfacce per Docker, e che offrono agli utilizzatori di suddividere le app basate su container tra tre diverse infrastrutture: cloud, in un ambiente locale (on-premises) o in uno ibrido.
Vi illustriamo le estensioni maggiori per questa piattaforma e vi offriamo una panoramica sui progetti più popolari sviluppati su base open source da terze parti.
Oggigiorno Docker è molto di più che una semplice piattaforma per la gestione di software container. Per gestire il deployment, ovvero la messa a disposizione di applicazioni, attraverso infrastrutture distribuite e ambienti cloud in maniera più semplice, più veloce, e più flessibile, il team di sviluppo ha provvisto il software centrale con diverse estensioni e servizi online. Oltre alle funzioni cluster e di orchestrazione, esse offrono un punto di incontro centrale per quel che riguarda il mercato delle app, e uno strumento per la gestione delle risorse cloud.
Quando gli utenti parlano di “Docker” viene solitamente intesa un’applicazione open source di tipo client-server, la quale sta alla base della piattaforma container. Tale applicazione viene chiamata “Docker Engine” nella terminologia specifica di Docker. Componenti centrali del Docker Engine sono il Docker Daemon, una REST API e una CLI (Command Line Interface) come interfaccia utente. Questa struttura vi consente di interpellare il Docker engine tramite i comandi dati dalla riga di comando e di gestire immagini, file di Docker e container dal terminale.
Una descrizione dettagliata del Docker Engine la potete trovare nel nostro tutorial di Docker per principianti.
Con Docker Hub, il progetto open source mette a disposizione degli utenti un registry basato su cloud, tramite il quale è possibile scaricare, gestire in maniera centralizzata e condividere con altri utenti le immagini di Docker. Gli utenti registrati possono archiviare le proprie immagini di Docker su repository pubblici o privati. Il download di un’immagine Docker pubblica, chiamata pull nella terminologia di Docker, non richiede il possesso di un account utente. Un tag integrato consente di versioning delle immagini.
Oltre ai repository pubblici degli altri utenti di Docker, anche nell’hub avete a disposizione molte risorse, le quali sono state messe a disposizione in archivi ufficiali di immagini dal team di sviluppo di Docker e da altri progetti open source conosciuti. Tra le immagini più scaricate si annoverano il server web leggero NGINX, l’in-memory database Redis, il toolkit di Unix BusyBox e la distribuzione Linux Ubuntu.
Un’ulteriore funzione del Docker Hub sono i cosiddetti Organization, ovvero dei gruppi di lavoro, che permettono agli utenti della piattaforma di mettere a disposizione i repository privati solo a determinate cerchie di persone. I permessi di accesso vengono gestiti internamente tra team e gruppi di pertinenza.
Docker Machine rende possibile il funzionamento e la gestione degli host di Docker praticamente su qualsiasi infrastruttura. Il tool automatizza l’implementazione di Docker e semplifica in modo decisivo la fornitura dei Docker Host.
Il team di sviluppo indica gli host virtuali, sui quali funziona il Docker Engine, con il nome di “Docker Host” o “Dockerized Host”. Mentre con qualsiasi distribuzione di Linux questi host sono nativi e possono quindi essere eseguiti senza problemi, con i sistemi operativi macOS e Windows l’utilizzo di Docker richiede precedentemente un livello di astrazione sotto forma di Docker Machine. Tuttavia questo è stato fondamentalmente modificato con il release della versione 1.12. Allo stato attuale le funzionalità multipiattaforma di Docker sono disponibili anche per Windows e macOS. Il campo d’applicazione di Docker Machine è perciò mutato, spostandosi verso il controllo remoto e la gestione dei Docker Host negli ambienti cloud.
Nel caso in cui in una singola rete o su delle infrastrutture cloud come Amazon Web Services (AWS) o DigitalOcean vengano eseguiti un gran numero di nodi Docker, prima o poi gli utenti si rimbatteranno nella Docker Machine. Il tool riduce la creazione di nuovi Docker Host a un semplice ordine a riga di comando, ovvero docker-machine create, e permette la gestione di vari nodi Docker dal terminale. La Docker Machine si prende carico della creazione di un SSL-PKI così come della distribuzione dei certificati necessari per l’autentificazione degli utenti. In combinazione con Docker Swarm il software serve a rendere disponibili i Docker Cluster.
La Docker Machine è solitamente utilizzata nei sistemi locali. Il Docker Tool crea in automatico nuovi host, installa il Docker Engine e configura il programma per la riga di comando, installato localmente, per l’accesso a distanza. Questo vi permette di comunicare con gli host all’interno del cloud, utilizzando il terminale del sistema locale, così da eseguire i comandi diDocker da remoto.
A partire dalla versione 1.12 il Docker Engine dispone di funzioni native che permettono la gestione dei Docker Host in cluster, i cosiddetti sciami (Swarms). Le funzioni di cluster management e di orchestrazione integrate nel Docker Engine si basano sul toolbox Swarmkit. Versioni meno aggiornate della piattaforma mettono a disposizione il Docker Tool Swarm come applicazione standalone.
Per cluster si intende il collegamento di più Docker Host, i quali vengono hostati sull’infrastruttura fornita da un provider laaS esterno o nel proprio centro di elaborazione dati.
Lo strumento di clustering Swarm raggruppa una serie di Docker Host in un singolo host virtuale e serve al funzionamento delle REST API di Docker. In questo modo ogni tool di Docker che è in collegamento con Docker Daemon può affidarsi a Swarm ed essere regolato su qualsivoglia numero di Docker Host. Gli utenti utilizzano le CLI del Docker Engine per creare gli sciami, controllarne il comportamento, e suddividere le applicazioni nel cluster. Un software di orchestrazione aggiuntivo non è perciò necessario.
I Docker Engine che sono stati collegati ai cluster operano in modalità Swarm. Questa modalità è da attivare se create un nuovo cluster o se volete aggiungere un Docker Host ad uno sciame già presente. I singoli Docker Host in un cluster vengono definiti come “nodi”. I nodi di un cluster possono funzionare come host virtuali sullo stesso sistema locale, più spesso riscontrabile è tuttavia una struttura basata su cloud, presso la quale i singoli nodi dello sciame Docker vengono suddivisi in diversi sistemi e infrastrutture.
Il software si basa su un’architettura master-slave. Nel caso in cui dei compiti vengano suddivisi all’interno dello sciame, gli utenti inviano un cosiddetto Service al Manager Node, il quale funge da master del cluster. Questo master è responsabile per la pianificazione dei container nel cluster dei container nel cluster e serve come interfaccia utente primaria per poter accedere alle risorse dello sciame.
Il manager node invia singole unità di lavoro, chiamate task, agli slave subordinati, nominati “Worker nodes” nella terminologia di Docker.
Nelle impostazioni standard, oltre alle funzioni per la gestione dei cluster e per l’orchestrazione dei container, i Manager node offrono anche le funzionalità Worker node, ovvero limitano i compiti di un simile nodo master alla semplice gestione dei task.
Su ogni Worker node viene eseguito un programma Agent. Tale programma accetta i task per poi consegnare al relativo Master node un aggiornamento sull’avanzamento degli incarichi che sono stati trasmessi.
La seguente grafica mostra una rappresentazione schematica di un Docker Swarm.
Con l’implementazione di uno sciame di Docker, gli utenti ricorrono solitamente alla Docker Machine.
Compose è la soluzione di Docker per le applicazioni multi-container. Originariamente Docker Compose fu sviluppato sotto il nome di fig dall’azienda di software Orchard, mentre oggi il semplice strumento per l’orchestrazione amplia il portfolio di Docker.
Docker Compose vi permette di collegare tra loro più container e di farlo eseguendo un solo comando. Il tool open source è implementato nel linguaggio di scripting Python. L’elemento di base di Compose è il file di controllo centrale basato sul linguaggio di markup YAML. La sintassi di questi file di Compose assomiglia a quella del software open source Vagrant, utilizzato per la creazione e l’approvvigionamento delle macchine virtuali.
Nel file docker-compose.yml definite il numero che preferite di software container, incluse le relative subordinazioni e relazioni tra di loro. Tali applicazioni multi-container vengono gestite secondo lo stesso schema dei singoli container. Utilizzate il comando docker-compose in combinazione con il sottocomando desiderato per gestire l’intero ciclo di vita dell’applicazione.
Il tool di Docker è facilmente integrabile in un cluster basato su Swarm. In questo modo, con Compose, eseguite facilmente le applicazioni multi-container create sia sui vari sistemi sui quali le avete precedentemente distribuite, sia su un singolo host di Docker.
Un’ulteriore funzione di Docker Compose è il meccanismo di regolazione integrato. Utilizzando la riga di comando, con lo strumento di orchestrazione definite senza problemi quanti container desiderate avviare per un determinato servizio.
A fine del 2015 Docker ha acquisito Tutum, il servizio di deployment e di amministrazione dei container, e lo ha adattato per il Docker Cloud. Mentre l’hub di Docker serve come piattaforma di archiviazione centrale per le immagini, il cloud di Docker mette a disposizione una piattaforma basata sul web con la quale potete creare, testare, controllare e suddividere i container di Docker tra diverse architetture.
Il Docker Cloud offre un’integrazione nativa con tutti i servizi di Docker e si contraddistingue per il supporto dei diversi provider cloud come Microsoft Azure, Amazon Web Services, DigitalOcean, IBM Softlayer, Packet.net o Google Container Engine. Inoltre gli utenti hanno la possibilità di collegare Docker Cloud con la propria infrastruttura.
È però necessario prestare attenzione poiché il Docker Cloud non mette a disposizione alcun servizio di hosting. Tutte le risorse per i nodi, i servizi e gli Stack, creati attraverso la piattaforma di deployment, devono essere messi a disposizione tramite l’utilizzo di fornitori esterni o sul proprio data center.
per Stack si intende un’interconnessione di più servizi di Docker, che se messi assieme formano un’applicazione.
L’integrazione nativa al provider laaS (Infrastructure-as-a-Service) vi offre la possibilità di ripartire le applicazioni tra diverse piattaforme di hosting o di realizzare architetture ibride in combinazione con i nodi locali. La gestione dei nodi di Docker tramite diverse infrastrutture avviene centralmente attraverso un’interfaccia utente grafica, la Dashboard del Docker Cloud. Sempre tramite tale interfaccia vi collegate con un click al vostro data center o al provider esterno su cui appoggia il vostro hosting e create, in caso di necessità, i singoli nodi (Docker Nodes) o gli interi Cluster Node.
È bene sapere che non è possibile creare i Cluster Node sul Docker Cloud con più di un fornitore esterno.
La piattaforma di deployment offre anche delle interfacce per diversi Registry come il Docker Hub o le funzioni automatizzate Build e Test (ovvero “costruzione” e “controllo”), oltre alla capacità delle applicazioni di essere disponibili su più piattaforme e regolabili nel cloud. Il seguente video, realizzato dal team di sviluppo, offre una panoramica sulle funzionalità centrali e le possibilità di utilizzo del Docker Cloud:
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A partire dal rilascio della versione 1.12 Docker è disponibile come applicazione nativa per desktop anche per i nuovi computer macOS e Windows. Gli utenti dei sistemi operativi più datati, invece, devono affidarsi al toolbox di Docker per riuscire ad installare la piattaforma di container.
Il Docker Toolbox è un installer che automatizza le impostazioni degli ambienti di Docker per le versioni non aggiornate dei sistemi operativi Windows e macOS. Il software contiene le seguenti componenti:
Al centro del Docker Toolbox vi è il software open source Kitematic. Questo si integra nella Docker Machine così da rendere disponibile una macchina virtuale sulla base di Oracle VirtualBox per l’installazione della piattaforma di container. Gli utenti possono approfittare di un’interfaccia utente grafica messa a loro disposizione per il loro lavoro con Docker; tramite tale interfaccia possono creare, avviare e interrompere i container con un click del mouse. Un’interfaccia per il Docker Hub permette inoltre di ricercare nei registry direttamente dall’app su desktop e di scaricare le immagini.
Oltre alla GUI, è disponibile anche un’interfaccia a riga di comando preconfigurata. Tutte le modifiche che gli utenti apportano al momento dell’immissione, vengono attuate anche per le altre modalità. Gli utenti hanno dunque la possibilità, di passare da GUI a CLI, senza che nulla venga perso strada facendo, per eseguire e gestire i container. In aggiunta Kitematic offre le funzioni attraverso le quali è possibile assegnare automaticamente le porte, definire le variabili ambientali e configurare le unità (Volumes).
Anche se il toolbox di Docker viene definito come datato (legacy) nella documentazione di Docker, il software continua ad essere supportato esattamente come lo è sempre stato. Il team di sviluppo consiglia tuttavia l’utilizzo delle app desktop native Docker for Windows o Docker for Mac, a patto che vengano soddisfatti i requisiti di sistema.
Oltre agli sviluppi ottenuti dallo sviluppatore stesso, Docker Inc., si possono trovare diversi altri strumenti software e piattaforme di provider esterni, i quali mettono a disposizione le interfacce per il Docker Engine o per la piattaforma di container che preferite. Tra i progetti open source più conosciuti dell’ecosistema di Docker si annoverano il tool per l’orchestrazione Kubernetes, il tool per il cluster management Shipyard, la soluzione multi-container per Docker Panamax, la piattaforma di integrazione continua Drone, il sistema operativo per cloud OpenStack e il sistema operativo per data center basato su Mesos, un programma di cluster manager, Mesosphere DC/OS.
Gli strumenti d’orchestrazione disponibili in Docker, come Swarm e Compose, non sono stati sempre offerti dal team di sviluppo di Docker. Ormai da anni numerose aziende hanno iniziato a concentrare i propri sforzi su tool fatti su misura, i quali dovrebbero semplificare il compito di gestire la piattaforma di container in grandi infrastrutture distribuite. Oltre ad Helios, la piattaforma di orchestrazione open source di Spotify, tra le soluzioni più conosciute di questo tipo vi è Kubernetes.
Con Kubernetes si ha un cluster manager per le applicazioni basate su container, il quale è stato sviluppato in gran parte da Google e che oggi si trova sotto il patrocinio della Cloud Native Computing Foundation (CNCF).
La Cloud Native Computing Foundation (CNCF) è un’organizzazione appartenente alla Linux Foundation (LF). Il motivo decisivo che ha portato alla fondazione dell’organizzazione nel 2015 è stata la cooperazione tra la Linux Foundation con Google; in tale occasione è stato infatti realizzato il progetto Kubernetes, successivamente donato al CNCF. L’obiettivo dell’organizzazione è quello di far avanzare a passo più spedito la tecnologia di container nei progetti open source. Ulteriori partecipanti oltre a quelli già elencati sono Docker, Twitter, Huawei, Intel, Cisco, IBM, Univa e VMware.
A partire da metà 2015 è stato dato il via libera all’utilizzo di Kubernetes 1.0per i sistemi produttivi e viene utilizzato ad esempio nell’ambito del Google Container Engine (GKE).
Lo scopo di Kubernetes è quello di automatizzare le applicazioni nel cluster. Lo strumento di orchestrazione utilizza anche una REST API, il programma a riga di comando e un’interfaccia web grafica come interfacce di gestione, attraverso le quali gli automatismi possono essere messi in moto e può essere richiesto il rapporto sulla situazione attuale. Gli utenti utilizzano Kubernetes per i seguenti motivi:
Inoltre Kubernetes raggruppa i container all’interno di una sezione logica, il cosiddetto Pod. I Pod rappresentano le unità di base dei cluster manager, le quali possono essere suddivise in cluster tramite il processo di Scheduling.
Come per gli sciami di Docker, anche alla base di Kubernetes vi è un’architettura master-slave. Un cluster si basa sia su un Master Kubernetes sia su una grande quantità di slave, i cosiddetti Kubernetes Node, o anche chiamati Kubernetes Worker o Kubernetes Minion. Il master Kubernetes funge da livello di controllo centrale (in inglese Control Plane) all’interno del cluster e si compone di quattro componenti di base, i quali rendono possibile la gestione della comunicazione nel cluster e di ripartire i compiti. Un master Kubernetes include anche un server API, una memoria di configurazione etcd, uno scheduler e un controller manager.
Tutte i componenti del master di Kubernetes possono essere basati su uno stesso host o, nel caso di un cluster HA (ovvero cluster high availability), possono essere distribuiti tra più master host.
Mentre il master di Kubernetes è responsabile dell’orchestrazione, i pod distribuiti nel cluster vengono eseguiti sugli host dipendenti dal master, ovvero i nodi Kubernetes. Inoltre su ogni nodo Kubernetes deve operare un container engine. Docker rappresenta lo standard a tutti gli effetti. Da un punto di vista teorico, Kubernetes non è vincolato ad alcun container engine specifico.
Oltre al container engine, i nodi Kubernetes posseggono anche i seguenti componenti:
La seguente grafica mostra una rappresentazione schematica dell’architettura master-slave, che sta alla base della piattaforma d’orchestrazione Kubernetes:
A fianco delle funzionalità centrali del progetto Kubernetes potete trovare numerosi altri strumenti ed estensioni che vi permetteranno di dotare la piattaforma d’orchestrazione di funzioni aggiuntive. Tra le più famose vi sono i tool per il monitoraggio e per la diagnosi degli errori Prometheus, Weave Scope e sysdig, così come anche il gestore di pacchetti Kurbenetes Helm. Inoltre esistono dei plug-in per Apache Maven e Gradle così come un’API Java per la configurazione di Kubernetes da remoto.
Shipyard è una delle soluzioni gestionali basate su Swarm sviluppata dalla community degli utenti di Docker. Shipyard permette di gestire le risorse Docker quali i container, le immagini, gli host e i registry privati tramite un’interfaccia utente grafica. È disponibile come applicazione web, quindi dal browser, e proprio per questo si differenzia dall’applicazione per desktop Kitematic.
Il software è compatibile al 100% con la Remote API di Docker e usa RethinkDB, il database NoSQL open source, come memoria di archiviazione per gli account utenti, gli indirizzi e gli eventi.
Oltre alle funzioni di cluster management attraverso l’interfaccia web centrale, Shipyard mette a disposizione un’autentificazione utente così come anche la possibilità di controllare gli accessi in base ai ruoli.
Il software si basa sul toolkit di cluster management Citadel e si compone sostanzialmente di tre componenti fondamentali: Controller, API e UI.
Trovate ulteriori informazioni su Shipyard sulla pagina web ufficiale del progetto open source.
Gli sviluppatori del progetto software open source Panamax si sono prefissati come obiettivo quello di semplificare la messa a disposizione delle app multi-container. Il tool gratuito offre agli utenti un’interfaccia grafica tramite la quale è possibile sviluppare, mettere a disposizione e ripartire le applicazioni complesse basate sui container Docker in maniera agile tramite la funzione di Drag and Drop.
Panamax permette di archiviare le complesse applicazioni multi-container come cosiddetti application template e quindi di distribuirle con un semplice click all’interno delle architetture dei cluster. Tramite un luogo di interscambio integrato per le app, hostato su GitHub, è possibile archiviare nei Git repository i template delle app create autonomamente e metterli a disposizione degli altri utenti. Il video che segue qui sotto dimostra il concetto che sta alla base di Panamax all’insegna del motto “Docker Management for Humans”:
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Panamax viene offerto da CenturyLink come software open source con la licenza Apache 2. Le componenti di base dell’architettura di Panamax sono suddivisibili in due gruppi: si distingue tra Panamax Local Client e un numero qualsiasi di cosiddetti remote deployment target.
Panamax Local Client è il componente centrale del Docker tool. Questa viene eseguita sul sistema locale e permette di creare applicazioni complesse basate su container. Il local client si compone dei seguenti componenti:
Ogni nodo in un Docker Cluster senza compiti di management viene chiamato Remote Deployment Target, secondo la terminologia Panamax. I Deployment Target sono composti di un Docker Host, il quale è configurato per il Deployment dei Panamax Template grazie ai seguenti componenti:
La grafica seguente mostra la cooperazione delle singole componenti di Panamax all’interno di un Docker Cluster:
Il Container Management Tool di Panamax, basato su CoreOS, offre agli utenti diversi standard tecnologici per l’orchestrazione dei container attraverso un’interfaccia utente grafica così come la possibilità di gestire applicazioni multi-container complesse nelle architetture cluster attraverso il sistema che si preferisce, come ad esempio quello del proprio notebook.
Con il Public Template Repository, Panamax mette a disposizione dei propri utenti, tramite GitHub, una libreria template pubblica con diverse risorse.
Drone è una piattaforma di integrazione continua leggera e con pochi prerequisiti. Utilizzate il tool Drone scritto in linguaggio di programmazione Go per caricare Build (i livelli di sviluppo singoli di un nuovo software) automaticamente dai Git repository come GitHub, GitLab o Bitbucket e lasciarli funzionare a fini di prova in container Docker isolati. Avete la possibilità di eseguire qualsiasi numero vogliate di Test Suite e farvi inviare i messaggi di stato per e-mail. Per ogni test di un software viene creato un nuovo container basato su un’immagine dal registry pubblico di Docker. Così facendo, ogni immagine di Docker accessibile pubblicamente può essere utilizzata come ambiente per il codice da testare.
Con “Continuous Integration” si intende quel processo di sviluppo del software, presso il quale, ad intervalli regolari (solitamente almeno una volta al giorno), vengono messe in connessione i componenti software di nuovo sviluppo ed eseguite all’interno di ambienti di test. Tali componenti prendono il nome di Build, dall’inglese to build = “costruire”. Le applicazioni complesse vengono spesso sviluppate in team di grandi dimensioni. L’integrazione continua è una strategia che serve a riconoscere anzitempo gli errori di integrazione, che sorgono dalla cooperazione di diversi sviluppatori, e a porvi rimedio. Drone offre la possibilità agli sviluppatori software di realizzare svariati ambienti di test con l’aiuto dei Docker Container.
Drone è integrato in Docker e supporta diversi linguaggi di programmazione come PHP, Node.js, Ruby, Go e Python. L’unica condizione necessaria per il funzionamento di Drone è la piattaforma di container. Con Drone create la vostra piattaforma di integrazione continua personale per tutti i sistemi sui quali è possibile installare Docker. Inoltre supporta piùVersion Control Repository. Potete trovare una guida all’installazione standard con l’integrazione di GitHub nella documentazione del progetto open source, sul sito readme.drone.io.
Il controllo della piattaforma di integrazione continua avviene tramite l’interfaccia web. Attraverso tale interfaccia caricate le build direttamente dal Git repository desiderato, mettete in collegamento le applicazioni e avviate ciò che ne risulta in un ambiente di test precedentemente definito. Inoltre, per ogni test software eseguito, viene definito un file .drone.yml, all’interno del quale viene stabilito quali applicazioni debbano essere usate per la creazione dell’applicazione finale e come quest’ultima debba essere eseguita.
Nel video seguente Brad Rydzewski, uno degli sviluppatori di Drone, fornisce un’idea di quello che è la piattaforma di integrazione continua open source:
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Quando si tratta dell’architettura e della gestione di strutture cloud open source, allora OpenStack è la soluzione software di cui avete bisogno. Il sistema operativo cloud open source è venuto alla luce nel 2010 da una cooperazione del provider statunitense Rackspace con l’agenzia governativa di astronautica NASA.
Il progetto software libero, pubblicato con licenza Apache, è supportato da aziende come AT&T, SUSE, Canonical, HP, Interl Red Hat e IBM.
Con OpenStack è possibile gestire risorse di calcolo, risorse di memoria e risorse di rete in un data center tramite una dashboard e mettere queste a disposizione degli utenti finali tramite un’interfaccia web.
Il sistema operativo Cloud si basa su di un’architettura modulare, composta da sei componenti centrali:
A partire dal release di Havanna nel 2013, il componente centrale Nova offre un driver Hypervisor per il Docker Engine. Esso inserisce un client HTTP all’interno della struttura di OpenStack, il quale permette di comunicare con la Docker API interna, attraverso un socket di Unix.
Il driver di Docker per Nova permette di richiamare le immagini archiviate attraverso Glance e di caricarle direttamente nel file system di Docker. Inoltre è possibile esportare le immagini dalla piattaforma di container attraverso il comando standard docker save e riporle in Glance. Una guida passo per passo su come integrare Docker nella propria architettura OpenStack già esistente può essere trovata su OpenStack-Wiki.
Inoltre la OpenStack Foundation offre un workshop di 90 minuti su YouTube per imparare a integrare Docker:
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L’architettura OpenStack è ampliabile tramite diversi moduli opzionali:
OpenStack si è affermato come uno dei sistemi operativi principali per la configurazione e la gestione di strutture cloud open source, proprio per via della sua ampliabilità modulare. OpenStack rappresenta per gli utenti Docker una piattaforma dalle prestazioni performanti grazie al driver di Docker per Nova, con il quale è possibile eseguire e gestire i container in maniera professionale all’interno di sistemi complessi e distribuiti.
DC/OS (Data Center Operating System) è un software open source sviluppato da Mesosphere, per la gestione dei sistemi distribuiti. Il progetto si fonda sul cluster manager open source Apache Mesos e va inteso come sistema operativo per idata center. Il codice sorgente è a disposizione degli utenti su GitHub con la versione 2 della licenza Apache. Inoltre gli sviluppatori hanno promosso una versione del software per le imprese su mesosphere.com. Trovate una documentazione dettagliata del progetto su tware dcos.io.
Considerate DC/OS come un tipo di distribuzione Mesos che mette a vostra disposizione tutte le funzioni del cluster manager attraverso un’interfaccia centrale e che amplia Mesos attraverso varie componenti in un’infrastruttura più vasta, la quale facilita chiaramente la gestione delle applicazioni sui sistemi distribuiti, nel cloud o negli ambienti on-premises. Il seguente video realizzato dal team di sviluppo contiene una breve dimostrazione di quali sono le funzioni principali di DC/OS:
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DC/OS utilizza il sistema kernel distribuito della piattaforma Mesos. Questo permette di mettere in connessione le risorse di un intero data center e amministrarle sotto forma di un sistema aggregato, come fossero un singolo server logico. In questo modo gestite l’intero cluster con macchine virtuali o fisiche con la stessa semplicità, con la quale utilizzereste un singolo computer.
Il software semplifica l’installazione e la gestione delle applicazioni riparite e automatizza le mansioni quali la gestione delle risorse, lo scheduling e la comunicazione tra processi. La gestione di un cluster tramite Mesosphere DC/OS, così come di tutti i servizi eseguiti, avviene in maniera centrale tramite un programma a riga di comando (CLI) o un’interfaccia web (GUI).
DC/OS astrae le risorse del cluster e mette a disposizione i servizi come ad esempio Service Discovery o il gestore di pacchetti. I componenti del software operano in uno spazio protetto: lo spazio kernel. Di questo fanno parte i programmi Master e Agent della piattaforma Mesos, responsabili per la catalogazione delle risorse, per l’isolamento dei processi e le funzioni di sicurezza.
Tutte le altre componenti di sistema, quali le applicazioni che vengono eseguite dai Mesos Agent tramite Executor, vengono svolte nello User Space, o spazio utente. Tra le componenti base di un’installazione standard di DC/OS vi sono l’Admin Router, il Mesos DNS, un Distributed DNS Proxy, il load balancer Minuteman, lo scheduler Marathon, Apache ZooKeeper e Exhibitor.
Sulle risorse cluster aggregate tramite DC/OS è possibile eseguire contemporaneamente diversi carichi di lavoro. In questo modo il sistema operativo del cluster permette ad esempio una gestione parallela di sistemi di Big Data, di Microservice o di piattaforme container come Hadoop, Spark e Docker.
Con Mesosphere Universe viene messo a disposizione per DC/OS un catalogo pubblico delle app. Tramite di esso potete installare applicazioni come Spark, Cassandra, Chronos, Jenkins o Kafka in totale comodità e con un semplice click grazie all’interfaccia grafica utente.
Docker è riuscito a rivoluzionare dalle fondamenta l’intera branca dell’IT. Dando un’occhiata alle statistiche del progetto open source, risulta difficile credere che il primo rilascio della piattaforma di container risalga a quattro anni prima, ovvero al 13 Marzo 2013.
Gli utenti di Docker hanno scaricato fino ad oggi più di 8 miliardi di immagini per container, e il numero delle varie Docker app a disposizione nel registry si aggira attorno al mezzo milione. L’intero progetto può contare su una community di sviluppatori di circa 3.000 collaboratori. Attualmente l’ecosistema Docker raccoglie un numero pressoché incalcolabile di strumenti, estensioni e piattaforme software, che rendono il lavoro con i container di Docker ancora più efficiente. Stando alle stime ufficiali, la tecnologia container sviluppata da Docker sarebbe al momento installata in più di 100.000 progetti realizzati da terze parti. Ma su cosa esattamente si fonda il successo della piattaforma Docker e dei suoi progetti satellite?
In tempi in cui sempre più utenti approfittano della tecnologia cloud, un’applicazione che può contare su di essa aumenta di certo il proprio valore in termini di connessione e di diffusione. Difatti questo trend rispecchia il modo in cui al giorno d’oggi i software vengono sviluppati, testati ed eseguiti. Le infrastrutture cloud offrono una possibilità interessante per le aziende, poiché esse permettono un’amministrazione centrale delle risorse IT e la possibilità di accedervi da praticamente ovunque. Concetti quali l’Infrastructure-as-a-Service (IaaS) rendono i processi aziendali indipendenti dalle proprie risorse hardware, ovvero dalla vicinanza alla propria sala server, ed offrono il massimo grado di flessibilità e scalabilità in base alle proprie esigenze.
Inoltre i data center gestiti in modo professionale dai provider, offrono strategie riguardanti la sicurezza in caso di irraggiungibilità, un’alta disponibilità e garantiscono la continuità del business, tutte opzioni altrimenti irrealistiche per la realizzazione nei locali a disposizione delle piccole e medie imprese. È per questo motivo che la veloce tecnologia di virtualizzazione colpisce nel segno: poiché essa permette di trasmettere le applicazioni con overhead minimali in formato portatile e multipiattaforma, e con un’istruzione a riga di comando, di distribuirle tra le infrastrutture cloud e gli ambienti ibridi.
La tecnologia offerta da Docker partecipa come poche altre al trend “Digital Infrastructure Platform”, ovvero piattaforme la cui infrastruttura è un servizio basato su cloud. L’ecosistema Docker permette infatti di scomporre le applicazioni nei cosiddetti Microservice, i quali possono essere distribuiti tra i diversi nodi di un cluster attraverso le interfacce API. Il vantaggio che si assicurano le aziende in questo modo non è solo quello relativo all’agilità e alla flessibilità, bensì anche alla stabilità.
Le app multi-container, con i loro processi eseguiti su diversi host di un sistema distribuito, sono scalabili orizzontalmente e possono essere gestite senza il rischio di instabilità grazie all’utilizzo delle ridondanze. L’ampia indipendenza nei container dei microservice a ciclo chiuso serve inoltre a fare in modo che gli aggiornamenti e le patch facciano riferimento solamente a singole parti di un’applicazione e che non mettano mai dunque a repentaglio l’applicazione stessa, nella sua interezza. Gli errori di un software che possono insorgere saranno dunque risolvibili con maggiore facilità.
Anche passando da un’infrastruttura tradizionale a una piattaforma di infrastruttura digitale, la tecnologia di container può offrire funzioni essenziali: soprattutto la possibilità di raccogliere le applicazioni in un container trasferibile, incluse tutte le loro subordinazioni, e di distribuirle tra le varie piattaforme (Deployment), aiuta gli amministratori a trasferire i vecchi sistemi, quali possono essere ad esempio le applicazioni legacy, da un Static IT ad un Dynamic IT.
Per via dell’aumento della popolarità delle infrastrutture basate su cloud, gli ambienti IT si suddividono in due sezioni fondamentali: lo Static IT (che sta per IT statico) riguarda le applicazioni aziendali e di back end, gestite su infrastrutture classiche in ambienti on-premises o su un cloud privato. Dovessero dunque le aziende dotarsi di applicazioni e sistemi nuovi, allora questi vengono implementati sempre più spesso direttamente su piattaforme infrastrutturali di public cloud, in modo da garantire il massimo grado possibile in materia di scalabilità, flessibilità e indipendenza in relazione al luogo. Proprio per questo si è affermato il concetto di Dynamic IT (o IT dinamico).
Inoltre l’utilizzo di una piattaforma di container come Docker, offre la possibilità di ottimizzare le applicazioni in merito alla velocità, alle prestazioni e al change management, ovvero in relazione alla gestione nel caso in cui si decida di apportare dei cambiamenti. Rimangono tuttavia delle riserve relative alla sicurezza della tecnologia container.
L’installazione del Container Engine prevede che la applicazioni basate su container siano eseguibili su qualsiasi sistema. I container infatti non contengono solo il codice dell’applicazione stessa ma anche tutti i file binari e le librerie necessarie per tutto il tempo di esecuzione. Questo semplifica soprattutto il Deployment, ovvero la distribuzione del software tra diversi sistemi e questo non vale solo per le nuove applicazioni sviluppate. La tecnologia di container può essere utilizzata efficacemente anche quando si tratta di trasferire le applicazioni legacy su cloud, ovvero in quei casi in cui l’utilizzo nelle mansioni giornaliere delle vecchie applicazioni obsolete risulti comunque irrinunciabile.
Nella maggior parte dei casi, le componenti software datate sono difficilmente integrabili nelle infrastrutture cloud per via della loro dipendenza dai sistemi operativi, framework o classi ben precise. Qui un Container Engine come Docker può offrire un livello di astrazione, che compensa la dipendenza dal codice, senza che gli amministratori debbano tenere in conto l’overhead di un sistema operativo virtuale.
Comparando la tecnologia di container, che sta alla base della piattaforma Docker, con una classica virtualizzazione di un hardware tramite VM, si riscontrano chiaramente delle differenze in merito alla velocità e alla performance.
Essendo che nei container le applicazioni a ciclo chiuso fanno affidamento direttamente al kernel del sistema di host, con questo tipo di virtualizzazione non è necessario avviare alcun sistema ospitante separato. Con Docker, invece di un Hypervisor, viene utilizzato un Container Engine leggero, riducendo in questo modo non solo il tempo per il boot di una macchina virtuale, ma anche le risorse necessarie per il sistema operativo aggiuntivo.
Per questo motivo le container app disporranno di una velocità maggiore e di un risparmio di risorse maggiore rispetto alle applicazioni basate su macchine virtuali. Questo permette chiaramente agli amministratori di avviare più container su uno stesso sistema di host, di quanti potrebbero effettivamente essere accolti da un sistema ospitante su una piattaforma hardware comparabile. Se ad esempio su un server si trovano dalle 10 alle 100 macchine, in un container il numero salirà a 1.000.
In aggiunta i container contenenti solamente i file binari e le librerie, oltre chiaramente al codice dell’applicazione, necessiteranno di uno spazio di archiviazione significativamente minore rispetto ad una macchina virtuale che include l’applicazione ed il sistema operativo.
La digitalizzazione e il trend dell’utilizzo di Internet hanno velocizzato in maniera decisiva il ciclo di vita delle applicazioni. Non solo gli aggiornamenti, le patch e i bugfix devono essere messi a disposizione nel minor tempo possibile. Anche il rilascio delle nuove versioni dei software si susseguono con intervalli sempre più brevi.
Il deployment degli aggiornamenti mette sviluppatori e amministratori di fronte a delle sfide. Mentre i produttori di software desiderano fornire ai propri clienti nuove funzioni di un’applicazione nel minor tempo possibile, gli amministratori invece sono intimoriti dal rischio di instabilità che ogni modifica all’infrastruttura IT e alle componenti software implementate portano con sé. Le strategie che servono a risolvere tali difficoltà vengono sviluppate sotto il nome di DevOps. L’impulso venne dato nel 2009 dai DevOpsDays, durante i quali gli approcci per il miglioramento dei processi nell’ambito della cooperazione dello sviluppo (Development) e delle operazioni informatiche (Operations) ebbero luogo per la prima volta nell’ambito di una conferenza internazionale.
L’obiettivo di DevOps è quello di migliorare la qualità delle nuove versioni dei software e di velocizzare lo sviluppo, la distribuzione e l’implementazione di tutte le parti interessate attraverso una cooperazione efficace ed avvicinarsi ad un’automatizzazione di ampia portata. Tra i compiti DevOps automatizzabili vi sono i processi build del repository, l’analisi statica e dinamica dei codici, così come i test relativi ai moduli, all’integrazione, ai sistemi e alla performance. Al centro dell’approccio di DevOps vi sono fino ad oggi le considerazioni relative alla Continuous Integration (CI) e alla Continuous Delivery (CD), due campi di applicazione centrali per la piattaforma Docker.
Per Continuous Delivery (“Distribuzione Continua”) si intende un approccio atto all’ottimizzazione della distribuzione dei software tramite l’utilizzo di diverse tecnologie, processi e strumenti, semplicemente premendo un tasto. Al centro di essa vi è l’automatizzazione della cosiddetta Deployment pipeline.
Docker offre delle possibilità di integrazione per i tool CI/CD affermati come Jenkins, Travis o Drone e permette inoltre di caricare i codici direttamente dal Docker Hub o dalle varie repository per il controllo delle versioni come GitHub, GitLab e Bitbucket. Perciò la piattaforma di container rappresenta una base per il worflow di DevOps, tramite la quale gli sviluppatori possono creare congiuntamente nuove componenti per le applicazioni ed eseguirle negli ambienti di test che ritengono più congrui.
Inoltre Docker supporta ambienti on-premises, cloud e virtuali, così come diversi sistemi operativi e distribuzioni. Tra i vantaggi centrali di un’architettura CI/CD basata su Docker vi è il fatto che le aziende non saranno più rallentate dalle inconsistenze dei vari ambienti IT.
Anche se i processi a ciclo unico girano sullo stesso kernel, Docker usa una sfilza di tecnologie di isolazione per proteggere le une dalle altre. Il focus è soprattutto sulle funzioni cardine del kernel di Linux come Cgroup e Namespace. Ogni container riceve un proprio nome host, un proprio ID del processo e una propria interfaccia di rete. Inoltre ogni container vede solo la porzione del file system ad esso assegnata. La suddivisione delle risorse di sistema come lo spazio di archiviazione, la CPU e la banda larga, avviene attraverso un meccanismo Cgroup, il quale serve a far sì che ogni container si arroghi solamente il contingente che gli spetta.
Tuttavia ai container non viene offerto lo stesso grado di isolamento realizzabile con le macchine virtuali. Nel caso in cui un cyber criminale riesca a mettere le mani su di una macchina virtuale, avrà ben poca possibilità di interagire con il kernel del sistema host che ne sta alla base. I container invece, in quanto istanze a ciclo unico di un kernel di host comune, offrono all’hacker ben più libertà.
Sebbene le tecnologie di isolamento descritte sono raggiungibili dai container, tramite importanti sottosistemi kernel, come Cgroups e componenti kernel nelle directory /sys e /proc, queste offrono agli aggressori la possibilità di aggirare le funzioni di sicurezza dell’host. Inoltre tutti i container girano su un sistema host con lo stesso namespace utente. Ciò ha come conseguenza che un container a cui viene assegnato l’accesso di root, lo mantiene poi anche durante l’interazione con il kernel dell’host. Gli amministratori dovrebbero quindi fare attenzione che i container vengano avviati esclusivamente con permessi limitati.
Anche il demone di Docker, responsabile per l’amministrazione dei container sul sistema host, dispone dei permessi di root. Un utente che ha accesso a Docker Daemon ottiene automaticamente accesso a tutte le directory sulle quali il demone può fare affidamento, così come la possibilità di comunicare attraverso una REST API, usando il protocollo HTTP. La documentazione di Docker consiglia perciò di garantire l’accesso al demone solamente agli utenti degni di fiducia.
Anche il team di sviluppo di Docker ha riconosciuto i sopracitati dubbi relativi alla sicurezza come freni per l’affermazione della tecnologia container sui sistemi produttivi. A fianco delle tecnologie di isolamento che stanno alla base del kernel di Linux, le nuove versioni del Docker Engine supportano perciò i framework AppArmor, SELinux e Seccomp, che fungono come una sorta di firewall per le risorse kernel.
Inoltre Docker utilizza le cosiddette Linux Capabilities, attraverso le quali si possono limitare i permessi di root, con i quali viene avviato il container del Docker Engine.
Ulteriori preoccupazioni relative alla sicurezza dipendono dalle vulnerabilità dei software in relazione alle componenti delle applicazioni, le quali vengono diffuse attraverso il registry di Docker. Essendo che teoricamente ognuno può creare delle Docker Image e metterle a disposizione nell’hub di Docker di pubblico accesso per gli appartenenti alla community, vi è il pericolo di importare un codice dannoso sul proprio sistema durante il download di un’immagine. Per questo motivo, prima del deployment di un’applicazione, gli utenti di Docker dovrebbero assicurarsi che l’intero codice che viene messo a disposizione in un’immagine per la distribuzione di container, provenga da una fonte attendibile.
A questo scopo Docker offre a partire dal 2017 un programma di certificazione [Pagina del blogpost relativo su blog.docker.com] (https://blog.docker.com/2017/03/announcing-docker-certified/) nell’ambito dell’edizione enterprise (“Enterprise Edition” o anche “EE”), attraverso il quale i provider di infrastrutture, container e plug-in, possono testare e contrassegnare come affidabili i propri software. Per ottenere un certificato, è necessario rispettare i seguenti requisiti:
Oltre all’aumento della sicurezza per gli utenti, i certificati Docker offrono agli sviluppatori dei vari software una possibilità per far risaltare il proprio progetto tra l’enorme quantità di risorse già disponibili.
Docker è una realtà in crescita. Anche in Italia trova una diffusione di portata sempre maggiore. La tecnologia di Docker è un’alternativa che fa risparmiare risorse rispetto ai classici hardware per la virtualizzazione, adatta soprattutto per le aziende che devono mettere a disposizione un’applicazione web interattiva o che devono gestire una grande mole di dati. Nella branca dell’e-commerce ci si aspetta una richiesta crescente nei prossimi anni. Per i global player, quali sono eBay e Amazon, i container appartengono già alle tecnologie standard, mentre i piccoli commercianti online seguiranno la loro scia.
Attualmente l’ancora giovane software per le aziende Docker si è aggiudicato in pochi anni il posto di leader del mercato tecnologico nel ramo della operating system level virtualization, grazie soprattutto al concetto open source e agli sforzi in materia di standardizzazione. Chiaramente la concorrenza nel settore dei container non sta a guardare. Ad approfittare dell’aspra concorrenza tra i provider di soluzioni container e di strumenti di amministrazione, saranno tutti coloro che usufruiscono della velocità di innovazione.
A rallentare in passato sono stati invece i dubbi concernenti la sicurezza che si sono chiaramente ripercossi sulla diffusione della tecnologia di container. La sfida centrale per gli sviluppatori delle tecnologie di virtualizzazione basate su container è il miglioramento dei processi di isolamento all’interno del kernel di Linux; un settore nel quale già in passato grazie ai progetti come SELinux, AppArmor o Seccomp sono stati ottenuti dei risultati.
Considerando il tasso di accettazione per i container, è chiaro che la operation system level virtualization si imporrà alla lunga come alternativa alle macchine virtuali. Specialmente il progetto Docker e il suo ecosistema in rapida crescita offrono alle aziende una base sicura in chiave futura per la gestione dei software container nello sviluppo e nel mondo degli affari.
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