Immagini e Dockerfile

Obiettivi di oggi

• Scrivere un Dockerfile da zero
• Capire layer e cache di build (e perché l'ordine conta)
• Costruire e taggare immagini
• Containerizzare l'API Pratiche — il cuore dell'app del corso

Il Dockerfile: la ricetta

FROM python:3.12          # da dove parto
WORKDIR /app              # dove lavoro
COPY requirements.txt .   # porto dentro i file
RUN pip install -r requirements.txt   # eseguo in fase di BUILD
COPY app.py .
EXPOSE 5000               # documento la porta
CMD ["python", "app.py"]  # cosa parte a RUNTIME

RUN = durante la build · CMD = all'avvio del container

Layer e cache

• Ogni istruzione crea un layer; i layer si riusano se gli input non cambiano
• Regola d'oro: prima ciò che cambia raramente (dipendenze), poi il codice
• Effetto: modifichi app.py → rebuild in 2 secondi; modifichi i requirements → si reinstalla tutto

Build, tag, run

docker build -t pratiche/api:0.1.0 api/
docker image ls pratiche/api
docker history pratiche/api:0.1.0     # i layer, uno per istruzione
docker run -d --name api -p 5000:5000 pratiche/api:0.1.0
curl http://localhost:5000/api/pratiche

L'immagine è l'unità di rilascio

• Tutto ciò che serve al servizio sta DENTRO: dipendenze, runtime, codice
• Stessa immagine = stesso comportamento, su qualunque host
• È ciò che renderà sensato tutto il resto: versioni (M7), pipeline (M9), rollback (M12)

Riepilogo e prossimo passo

• Dockerfile = ricetta versionata; layer = build veloci se ordinati bene
• La nostra immagine funziona ma: ~1 GB, gira da root, server di sviluppo…
• Modulo 3: la portiamo allo standard dell'Ente