Reto 5. Diseño de una estructura de datos básica en Python

Clase 21 de 48 • Curso de Arquitectura de Aplicaciones con Docker 2018

Introducción

Casi todas las aplicaciones empresariales de hoy en día se crean a base de microservicios, usando los principios SOLID o la arquitectura cebolla, o alguna arquitectura de software que combina diferentes servicios web, posiblemente en diferentes lenguajes, en un todo sólido. Cada uno de los servicios se puede desplegar y escalar de forma independiente.

Para crear un servicio web se parte de los datos con los que se quieren trabajar. Por el momento vamos a suponer que los datos se leen de un fichero de configuración o están ya contenidos en el propio programa; en la práctica, el estado se externalizará y almacenará en otro microservicio, una base de datos tradicional o NoSQL. Lo que nos interesa en este caso es crear un servicio web que sea configurable, sobre todo en el puerto en el que se sirve y en las direcciones a las que escucha, y que se pueda desplegar fácilmente.

Siempre que se trabaje en un programa, deberá de ir en un repositorio para poder comprobar fácilmente los cambios, comprobar diferentes versiones y hacerle pasar tests con ayuda de alguna herramienta externa.

Una vez que se tengan los datos y la configuración básica, el servicio web deberá incluir lo necesario para que esos datos se puedan servir de forma que se requiera y también se puedan modificar, el ciclo básico CRUD (create, read, update y delete). Cada una de esas instrucciones básicas corresponde a una orden HTTP (PUT, GET, POST y DELETE) y en un servicio web se pueden implementar todas ellas.

Finalmente, el servicio web puede ejecutarse. En la mayoría de los casos, se puede ejecutar directamente, si bien es más conveniente usar aplicaciones externas que se aseguren, por ejemplo, de que hay varias copias en funcionamiento y realizan tanto funciones de configuración como de monitorización. En el caso de Python, por ejemplo, se suele usar Green Unicorn.

Reto:

Tras decidir sobre qué tipo de datos se va a trabajar, crear un servicio web en Python (u otro lenguaje de tu elección) que incluya

Rutas para cada una de las órdenes CRUD.
Instalación con una sola orden de las bibliotecas necesarias.
Puertos e IPs a la escucha configurables.
Ejecución usando una aplicación externa.

Marisol Cardozo

student•

Actualización

Clonar repositorio que contiene el servicio web api:

$ git clone https://github.com/JJ/tests-python.git
Posicionarnos en la carpeta data y ejercutar:

$ cd data

$ docker build -t data/hitos .

$ docker run --rm -it --name hitos data/hitos
Volver al repositorio en otra terminar y ejecutar:

$ docker build -t hitos-api/latest .

$ docker run -it --rm -p 8000:80 --volumes-from hitos hitos-api/latest
Ejecutar en el navegador la dirección: http://localhost:8000/

Reto 5. Diseño de una estructura de datos básica en Python

Introducción al curso

Contenedores: ¿Qué son?

Contenedores: Qué son y cómo encajan con DevOps

Ejemplo: Casos de uso de contenedores en las empresas

Bases físicas y lógicas de los contenedores

Reto 1. Herramientas necesarias para trabajar con Docker

Reto 2. Sistemas de contenedores: historia, parecidos y diferencias

Uso básico de contenedores

Retos en la instalación de Docker en diferentes sistemas

Validación de post instalación de Docker

Uso básico de Docker: Imágenes, contenedores de Docker

¿Qué hay en un contenedor?

Volúmenes y almacenamiento de la información en contenedores

Gestionando los contenedores instalados

Reto 3. Trabajando con imágenes 'oficiales'

Solución al reto 3

Reto 4. Uso de imágenes locales

Plugins: funcionalidad añadida y algún plugin interesante

Configuración de Docker

Microservicios; APIs con REST

Protocolo HTTP, órdenes y mensajes de estado

Qué es un API REST y buenas prácticas en su diseño

Implementando un API REST en diferentes lenguajes

Implementando un API REST en Python y ejecutándolo

Reto 5. Diseño de una estructura de datos básica en Python

Contenedores y microservicios

Aislando microservicios en contenedores: Uso de Dockerfiles

Puertos y cómo configurarlos

Invocando contenedores

ENTRYPOINT y CMD

Trabajando con datos: Volúmenes

Reto 6. &quot;Contenedorizar&quot; una aplicación usando Dockerfiles y despliegue

Herramientas básicas en arquitecturas de microservicios

Instalación de docker-compose

Componiendo servicios con docker-compose.

Usando docker stack deploy

Creando puentes de red

Reto 7. Desplegando un microservicio en la nube usando PaaS

Despliegue de contenedores en la nube

Instalación del cliente de Azure

Clientes de servicios cloud y como usarlos en nuestra aplicación

Creación de un contenedor en la nube

Despliegue seguro de microservicios

Integrando contenedores en aplicaciones en la nube

Instalando Docker Cloud

Iniciación al API de Docker Cloud

Usando cloud.docker.com

Uso de Docker Cloud, cómo desplegar un servicio en un contenedor

Cómo desplegar un stack

Reto 9: desplegando en una nube comercial

Orquestación de contenedores

Conceptos principales

Instalación de docker-machine y uso básico

Docker Swarm

A dónde ir desde aquí

Reto 6. "Contenedorizar" una aplicación usando Dockerfiles y despliegue