feat: add targeted lab preparation workflow
This commit is contained in:
Luca Sacchi Ricciardi
@@ -60,6 +60,17 @@ sudo usermod -aG docker $USER
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4. Se tutti i check passano, sei pronto per iniziare il primo laboratorio!
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## Preparazione Lab
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Prima di iniziare un nuovo laboratorio, prepara l'ambiente del corso:
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```bash
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./scripts/prepare-lab.sh --dry-run
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./scripts/prepare-lab.sh
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```
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Questo script pulisce solo le risorse create dai laboratori cloud e riduce i conflitti di porte, reti e container tra un lab e l'altro.
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## Laboratori
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Il corso è composto da 5 laboratori progressivi:
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@@ -169,12 +180,21 @@ newgrp docker
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- Controlla le porte in uso: `docker ps`
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### Reset completo ambiente
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Per pulire tutto tra un lab e l'altro:
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Per pulire solo le risorse del corso tra un lab e l'altro:
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```bash
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./scripts/prepare-lab.sh --dry-run
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./scripts/prepare-lab.sh
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```
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Per pulire invece tutto l'ambiente Docker locale:
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```bash
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./scripts/reset-env.sh --dry-run
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./scripts/reset-env.sh
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```
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Questo script ferma tutti i container, rimuove volumi e reti create per i laboratori.
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`prepare-lab.sh` e il comando consigliato per gli studenti.
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`reset-env.sh` e piu distruttivo: ferma tutti i container e rimuove tutte le reti e i volumi Docker creati dall'utente.
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## Safety First
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+115
-74
@@ -1,8 +1,8 @@
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# Guida per Studenti - Corso Laboratori Cloud
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Benvenuto nel Corso Laboratori Cloud! Questa guida ti spiega come utilizzare al meglio questo corso di simulazione pratica dei servizi cloud usando Docker locale.
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Benvenuto nel Corso Laboratori Cloud. Questa guida ti spiega come usare al meglio il corso di simulazione pratica dei servizi cloud con Docker locale.
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## Cosa è questo corso?
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## Cosa e questo corso?
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Questo corso ti insegna i concetti fondamentali del cloud computing (IAM, Networking, Compute, Storage, Database) attraverso laboratori pratici. Invece di usare account cloud costosi, usiamo Docker sul tuo computer per simulare i servizi AWS/Azure/GCP.
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@@ -13,35 +13,39 @@ Ogni laboratorio ti guida passo-passo nella creazione di infrastrutture locali c
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Prima di iniziare, assicurati di avere:
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- **VM Linux Debian** (es. Debian 13) con Docker Engine >= 24.0 installato
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- **Docker Compose V2** (usa `docker compose`, NON `docker-compose` deprecato)
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- **Strumenti di rete**: netcat, curl, iproute2 (solitamente preinstallati)
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- **Docker Compose V2** (usa `docker compose`, non `docker-compose`)
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- **Strumenti di rete**: netcat, curl, iproute2
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### Installazione VM e Docker
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1. **Installa una VM con Debian 13** (o versione recente)
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2. **Installa Docker nella VM:**
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```bash
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wget -O install-docker.sh https://get.docker.com/
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chmod +x ./install-docker.sh
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./install-docker.sh
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sudo usermod -aG docker $USER
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# Fai logout e login per applicare i cambiamenti
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```
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```bash
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||||
wget -O install-docker.sh https://get.docker.com/
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||||
chmod +x ./install-docker.sh
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./install-docker.sh
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sudo usermod -aG docker $USER
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# Fai logout e login per applicare i cambiamenti
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```
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### Verifica dell'ambiente
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1. Apri un terminale nella tua VM Debian
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2. Clona la repository:
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```bash
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git clone https://gitea.lab.home.lucasacchi.net/lucasacchi/laboratori-cloud
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cd laboratori-cloud
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```
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3. Verifica che tutto funzioni:
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```bash
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./scripts/check-env.sh
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```
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Se tutti i controlli passano, sei pronto!
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```bash
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||||
git clone https://gitea.lab.home.lucasacchi.net/lucasacchi/laboratori-cloud
|
||||
cd laboratori-cloud
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```
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3. Verifica che tutto funzioni:
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```bash
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./scripts/check-env.sh
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```
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||||
Se tutti i controlli passano, sei pronto.
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## Come seguire il corso
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@@ -59,40 +63,64 @@ Il corso ha **5 laboratori progressivi**:
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Ogni laboratorio ha la stessa struttura:
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```
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||||
```text
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labs/lab-XX-nome/
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├── tutorial/ # Guida passo-passo (LEGGI PRIMA QUESTO)
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├── how-to-guides/ # Procedure specifiche per task particolari
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├── reference/ # Documentazione tecnica completa
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├── explanation/ # Spiegazione dei paralleli cloud/locale
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||||
├── docker-compose.yml # Configurazione infrastruttura
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└── tests/ # Script di verifica
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└── 99-final-verification.sh
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|-- README.md # Punto di ingresso del lab
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|-- tutorial/ # Guida passo-passo (leggi prima questo)
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|-- how-to-guides/ # Procedure specifiche per task particolari
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||||
|-- reference/ # Documentazione tecnica completa
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||||
|-- explanation/ # Spiegazione dei paralleli cloud/locale
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||||
|-- docker-compose.yml # Configurazione infrastruttura
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`-- tests/
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||||
`-- 99-final-verification.sh
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```
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**Ordine consigliato:**
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1. Leggi il **tutorial** dall'inizio alla fine
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2. Esegui i comandi nel tuo terminale
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3. Quando arrivi alla fine, verifica con lo script finale
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1. Leggi `README.md` del lab
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2. Segui l'`Ordine Consigliato` indicato nel README
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||||
3. Esegui i comandi nel tuo terminale
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||||
4. Quando arrivi alla fine, verifica con lo script finale
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### 3. Workflow tipico per un laboratorio
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1. **Vai nella cartella del lab:**
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```bash
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cd labs/lab-01-iam
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```
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2. **Leggi il tutorial** (inizia da `01-*.md`):
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- Segui ogni passo attentamente
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- Non saltare sezioni
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- Pratica ogni comando nel tuo terminale
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```bash
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cd labs/lab-01-iam
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```
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3. **Verifica il completamento:**
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```bash
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bash tests/99-final-verification.sh
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```
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2. **Leggi prima `README.md` del lab:**
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- Ti dice in che ordine leggere i tutorial
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- Ti dice quando avviare `docker compose`
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- Ti dice se serve anche `--build`
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4. **Se tutto è OK**, passa al laboratorio successivo
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||||
3. **Leggi il tutorial** (inizia da `01-*.md`):
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||||
- Segui ogni passo attentamente
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||||
- Non saltare sezioni
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||||
- Pratica ogni comando nel tuo terminale
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4. **Avvia i servizi solo quando README o tutorial te lo chiedono:**
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- In molti lab basta `docker compose up -d`
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- In alcuni casi puo essere richiesto `docker compose up -d --build`
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- In `lab-01-iam` il compose serve soprattutto nella parte finale
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5. **Prima di iniziare un nuovo lab, prepara l'ambiente del corso:**
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```bash
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./scripts/prepare-lab.sh --dry-run
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||||
./scripts/prepare-lab.sh
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```
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Questo script pulisce solo le risorse create dai laboratori cloud e aiuta a evitare conflitti di porte tra lab consecutivi.
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6. **Verifica il completamento dalla root del lab:**
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```bash
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bash tests/99-final-verification.sh
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```
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7. **Se tutto e OK**, passa al laboratorio successivo
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||||
## Come verificare che stai facendo bene
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@@ -100,12 +128,12 @@ labs/lab-XX-nome/
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Ogni laboratorio ha uno script `99-final-verification.sh` che controlla:
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||||
- ✅ Configurazioni corrette
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- ✅ Sicurezza (no root containers, etc.)
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- ✅ Funzionalità dei servizi
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- ✅ Compliance con i requisiti tecnici
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||||
- Configurazioni corrette
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- Requisiti di sicurezza del lab
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||||
- Funzionalita dei servizi
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||||
- Compliance con i requisiti tecnici
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||||
**Esegui sempre questo script alla fine di ogni laboratorio!**
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||||
**Esegui sempre questo script alla fine di ogni laboratorio, dalla cartella del lab.**
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### Cosa fare se la verifica fallisce
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@@ -113,21 +141,23 @@ Ogni laboratorio ha uno script `99-final-verification.sh` che controlla:
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2. Controlla l'output per capire cosa non va
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3. Riguarda il tutorial per il passo problematico
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||||
4. Riprova la configurazione
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5. Se ancora problemi, consulta:
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- **How-to guides** per procedure specifiche
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||||
- **Troubleshooting** nel tutorial
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||||
- **Reference** per sintassi tecnica
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||||
5. Se hai ancora problemi, consulta:
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||||
- **How-to guides** per procedure specifiche
|
||||
- **Troubleshooting** nel tutorial
|
||||
- **Reference** per sintassi tecnica
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## Sicurezza e best practices
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Questo corso segue principi di sicurezza rigorosi:
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- 🔒 **Container non-root**: Mai eseguire container come root
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- 🚫 **Isolamento rete**: Reti private non esposte sull'host
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- 📊 **Limiti risorse**: Ogni container ha limiti CPU/memoria
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||||
- 💾 **Persistenza**: Dati che sopravvivono ai riavvii
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||||
- **Processi di servizio non privilegiati**: dove previsto, il processo principale del servizio non deve girare come root
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||||
- **Isolamento rete**: reti private non esposte sull'host
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||||
- **Limiti risorse**: ogni container ha limiti CPU/memoria
|
||||
- **Persistenza**: i dati sopravvivono ai riavvii
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||||
**Rispetta sempre questi principi nei tuoi progetti reali!**
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||||
Nota pratica: una shell aperta con `docker exec` puo mostrarti un utente diverso dal processo principale del servizio. Se il tutorial ti fa controllare l'utente effettivo del servizio, segui sempre il metodo documentato nel lab.
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||||
**Rispetta sempre questi principi nei tuoi progetti reali.**
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## Pulizia tra laboratori
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@@ -135,13 +165,20 @@ Per evitare conflitti tra laboratori:
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```bash
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# Dalla root del progetto
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./scripts/prepare-lab.sh --dry-run
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./scripts/prepare-lab.sh
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```
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Questo e il comando consigliato tra un lab e l'altro. Agisce solo sulle risorse create dal corso.
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Se invece vuoi una pulizia totale del tuo ambiente Docker locale:
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```bash
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./scripts/reset-env.sh --dry-run
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./scripts/reset-env.sh
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```
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Questo comando:
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- Ferma tutti i container
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- Rimuove reti e volumi creati
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- Pulisce l'ambiente per il prossimo lab
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Attenzione: `reset-env.sh` agisce su **tutto l'ambiente Docker locale**, non solo sui container del corso.
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## Strumenti utili
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@@ -185,7 +222,7 @@ docker compose ps
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# Logs di tutti i servizi
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docker compose logs
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# Ricostruisci e riavvia
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# Ricostruisci e riavvia (solo se il README del lab lo richiede)
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docker compose up -d --build
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```
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@@ -233,24 +270,29 @@ docker image prune
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# Rimuovi volumi orfani
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docker volume prune
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# Reset completo ambiente
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# Pulizia mirata dei laboratori cloud
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./scripts/prepare-lab.sh --dry-run
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./scripts/prepare-lab.sh
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# Reset completo ambiente (attenzione: rimuove tutti i volumi Docker)
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./scripts/reset-env.sh --dry-run
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||||
./scripts/reset-env.sh
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```
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||||
## Come imparare al meglio
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1. **Non copiare-incollare**: Scrivi ogni comando a mano
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2. **Comprendi prima di eseguire**: Leggi perché fai ogni passo
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3. **Sperimenta**: Modifica parametri e vedi cosa succede
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||||
4. **Documenta**: Prendi appunti sui comandi importanti
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||||
5. **Collega al cloud**: Pensa sempre "questo in AWS sarebbe..."
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||||
1. **Non copiare-incollare**: scrivi ogni comando a mano
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||||
2. **Comprendi prima di eseguire**: leggi perche fai ogni passo
|
||||
3. **Sperimenta**: modifica parametri e vedi cosa succede
|
||||
4. **Documenta**: prendi appunti sui comandi importanti
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||||
5. **Collega al cloud**: pensa sempre "questo in AWS sarebbe..."
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## Supporto
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||||
- **Documentazione**: Ogni lab ha guide complete
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||||
- **Script di verifica**: Ti dicono esattamente cosa è sbagliato
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- **Troubleshooting**: Sezioni dedicate in ogni tutorial
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- **Reference**: Sintassi completa e parametri
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||||
- **Documentazione**: ogni lab ha guide complete
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||||
- **Script di verifica**: ti dicono esattamente cosa e sbagliato
|
||||
- **Troubleshooting**: sezioni dedicate in ogni tutorial
|
||||
- **Reference**: sintassi completa e parametri
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## Prossimi passi dopo il corso
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@@ -261,5 +303,4 @@ Una volta completati tutti i 5 laboratori:
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- Potrai applicare questi concetti nei tuoi progetti reali
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||||
- Sarai pronto per certificazioni cloud (AWS, Azure, GCP)
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||||
**Buon apprendimento! 🚀**</content>
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||||
<parameter name="filePath">student-guide.md
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||||
**Buon apprendimento!**
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||||
@@ -43,6 +43,10 @@ groups $USER
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||||
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||||
**Soluzioni:**
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||||
```bash
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||||
# Prima prova la pulizia mirata del corso
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||||
./scripts/prepare-lab.sh --dry-run
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||||
./scripts/prepare-lab.sh
|
||||
|
||||
# Trova processo usando la porta
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||||
sudo lsof -i :<porta>
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||||
sudo netstat -tulpn | grep <porta>
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||||
@@ -186,7 +190,12 @@ docker network prune
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||||
# Rimuovi container stopped
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||||
docker container prune
|
||||
|
||||
# Pulizia mirata dei laboratori cloud
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||||
./scripts/prepare-lab.sh --dry-run
|
||||
./scripts/prepare-lab.sh
|
||||
|
||||
# Reset completo
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||||
./scripts/reset-env.sh --dry-run
|
||||
./scripts/reset-env.sh
|
||||
```
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||||
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||||
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||||
@@ -6,6 +6,14 @@ Crea reti Docker isolate che simulano VPC e Subnets cloud.
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||||
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||||
Leggi prima i tutorial nell'ordine indicato sotto. In questo lab il `Dockerfile` e solo un supporto per esempi e test manuali: il flusso principale usa `docker-compose.yml`.
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||||
|
||||
Prima di avviare il lab, dalla root del repository esegui:
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||||
|
||||
```bash
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||||
./scripts/prepare-lab.sh
|
||||
```
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||||
|
||||
Questo evita conflitti con porte e container rimasti dai lab precedenti.
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||||
|
||||
```bash
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||||
cd labs/lab-02-network
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||||
docker compose up -d
|
||||
|
||||
@@ -6,6 +6,14 @@ Deploy container con limiti CPU/memoria e healthchecks.
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||||
|
||||
Leggi prima i tutorial nell'ordine indicato sotto. Il flusso principale del lab usa `docker-compose.yml`; il `Dockerfile` e un supporto separato per test e strumenti.
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||||
|
||||
Prima di avviare il lab, dalla root del repository esegui:
|
||||
|
||||
```bash
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||||
./scripts/prepare-lab.sh
|
||||
```
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||||
|
||||
Questo evita conflitti con porte e container rimasti dai lab precedenti.
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||||
|
||||
```bash
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||||
cd labs/lab-03-compute
|
||||
docker compose up -d
|
||||
|
||||
@@ -6,6 +6,12 @@ Configura Docker Volumes e MinIO per storage S3-compatible.
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||||
|
||||
Leggi prima i tutorial nell'ordine indicato sotto. Questo lab usa direttamente `docker-compose.yml`: non serve alcun `docker build` manuale.
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||||
|
||||
Prima di avviare il lab, dalla root del repository esegui:
|
||||
|
||||
```bash
|
||||
./scripts/prepare-lab.sh
|
||||
```
|
||||
|
||||
```bash
|
||||
cd labs/lab-04-storage
|
||||
docker compose up -d
|
||||
|
||||
@@ -6,6 +6,14 @@ Deploy PostgreSQL in rete privata con persistenza dati.
|
||||
|
||||
Leggi prima i tutorial nell'ordine indicato sotto. Il flusso principale del lab usa `docker-compose.yml`; il `Dockerfile` e solo un riferimento per client e strumenti, non un prerequisito di avvio.
|
||||
|
||||
Prima di avviare il lab, dalla root del repository esegui:
|
||||
|
||||
```bash
|
||||
./scripts/prepare-lab.sh
|
||||
```
|
||||
|
||||
Questo evita conflitti con porte e container rimasti dai lab precedenti.
|
||||
|
||||
```bash
|
||||
cd labs/lab-05-database
|
||||
docker compose up -d
|
||||
|
||||
Executable
+151
@@ -0,0 +1,151 @@
|
||||
#!/bin/bash
|
||||
# Laboratori Cloud - Lab Preparation Script
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||||
# Part of: "Corso Soluzioni Cloud"
|
||||
#
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||||
# Description: Cleans only resources created by this course to avoid port/network conflicts before starting a lab.
|
||||
# Usage: ./scripts/prepare-lab.sh [--dry-run] [--keep-volumes]
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||||
|
||||
set -u
|
||||
|
||||
RED='\033[0;31m'
|
||||
GREEN='\033[0;32m'
|
||||
YELLOW='\033[1;33m'
|
||||
BLUE='\033[0;34m'
|
||||
NC='\033[0m'
|
||||
|
||||
DRY_RUN=false
|
||||
KEEP_VOLUMES=false
|
||||
|
||||
print_error() {
|
||||
echo -e "${RED}[ERROR]${NC} $1" >&2
|
||||
}
|
||||
|
||||
print_success() {
|
||||
echo -e "${GREEN}[SUCCESS]${NC} $1"
|
||||
}
|
||||
|
||||
print_warn() {
|
||||
echo -e "${YELLOW}[WARN]${NC} $1"
|
||||
}
|
||||
|
||||
print_info() {
|
||||
echo -e "${BLUE}[INFO]${NC} $1"
|
||||
}
|
||||
|
||||
print_usage() {
|
||||
cat << EOF
|
||||
Usage: $0 [--dry-run] [--keep-volumes]
|
||||
|
||||
Prepares the environment for a new lab by removing only resources created by this course.
|
||||
|
||||
Options:
|
||||
--dry-run Show what would be removed without changing anything
|
||||
--keep-volumes Remove containers and networks, but preserve named volumes
|
||||
-h, --help Show this help message
|
||||
|
||||
What this script targets:
|
||||
- Containers named lab01*, lab02-*, lab03-*, lab04-*, lab05-*
|
||||
- Networks named lab02-vpc-*, lab05-vpc-*, lab-04-storage_default
|
||||
- Volumes named lab-02-network_*, lab-03-compute_*, lab-04-storage_*, lab-05-database_*
|
||||
|
||||
Examples:
|
||||
$0
|
||||
$0 --dry-run
|
||||
$0 --keep-volumes
|
||||
|
||||
Exit codes:
|
||||
0 - Preparation completed successfully
|
||||
1 - Invalid arguments or command failure
|
||||
EOF
|
||||
}
|
||||
|
||||
while [ $# -gt 0 ]; do
|
||||
case "$1" in
|
||||
--dry-run)
|
||||
DRY_RUN=true
|
||||
;;
|
||||
--keep-volumes)
|
||||
KEEP_VOLUMES=true
|
||||
;;
|
||||
-h|--help)
|
||||
print_usage
|
||||
exit 0
|
||||
;;
|
||||
*)
|
||||
print_error "Unknown option: $1"
|
||||
echo ""
|
||||
print_usage
|
||||
exit 1
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;;
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||||
esac
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||||
shift
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||||
done
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||||
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||||
mapfile -t COURSE_CONTAINERS < <(docker ps -a --format '{{.ID}} {{.Names}}' 2>/dev/null | grep -E '^[0-9a-f]+ (lab01|lab02-|lab03-|lab04-|lab05-)' | cut -d' ' -f1)
|
||||
mapfile -t COURSE_NETWORKS < <(docker network ls --format '{{.Name}}' 2>/dev/null | grep -E '^(lab02-vpc-|lab05-vpc-|lab-04-storage_default)' || true)
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||||
mapfile -t COURSE_VOLUMES < <(docker volume ls --format '{{.Name}}' 2>/dev/null | grep -E '^lab-(02-network|03-compute|04-storage|05-database)_' || true)
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||||
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||||
echo "=========================================="
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||||
echo "Laboratori Cloud - Prepare Lab"
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||||
echo "=========================================="
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||||
echo ""
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||||
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||||
if [ "$DRY_RUN" = true ]; then
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||||
print_warn "DRY RUN MODE: no changes will be made"
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||||
fi
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||||
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||||
if [ "$KEEP_VOLUMES" = true ]; then
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||||
print_warn "KEEP VOLUMES MODE: named volumes will be preserved"
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||||
fi
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||||
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||||
echo ""
|
||||
print_info "Resources detected for this course:"
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||||
echo " - Containers: ${#COURSE_CONTAINERS[@]}"
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||||
echo " - Networks: ${#COURSE_NETWORKS[@]}"
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||||
echo " - Volumes: ${#COURSE_VOLUMES[@]}"
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||||
echo ""
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||||
|
||||
if [ ${#COURSE_CONTAINERS[@]} -eq 0 ] && [ ${#COURSE_NETWORKS[@]} -eq 0 ] && { [ "$KEEP_VOLUMES" = true ] || [ ${#COURSE_VOLUMES[@]} -eq 0 ]; }; then
|
||||
print_success "No course resources found. Environment already ready."
|
||||
exit 0
|
||||
fi
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||||
|
||||
run_or_print() {
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||||
local description="$1"
|
||||
shift
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||||
|
||||
if [ "$DRY_RUN" = true ]; then
|
||||
print_info "Would ${description}: $*"
|
||||
else
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||||
"$@"
|
||||
fi
|
||||
}
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||||
|
||||
if [ ${#COURSE_CONTAINERS[@]} -gt 0 ]; then
|
||||
print_info "Removing course containers..."
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||||
run_or_print "remove containers" docker rm -f "${COURSE_CONTAINERS[@]}" >/dev/null 2>&1 || true
|
||||
print_success "Processed ${#COURSE_CONTAINERS[@]} container(s)"
|
||||
fi
|
||||
|
||||
if [ ${#COURSE_NETWORKS[@]} -gt 0 ]; then
|
||||
print_info "Removing course networks..."
|
||||
run_or_print "remove networks" docker network rm "${COURSE_NETWORKS[@]}" >/dev/null 2>&1 || true
|
||||
print_success "Processed ${#COURSE_NETWORKS[@]} network(s)"
|
||||
fi
|
||||
|
||||
if [ "$KEEP_VOLUMES" = false ] && [ ${#COURSE_VOLUMES[@]} -gt 0 ]; then
|
||||
print_info "Removing course volumes..."
|
||||
run_or_print "remove volumes" docker volume rm "${COURSE_VOLUMES[@]}" >/dev/null 2>&1 || true
|
||||
print_success "Processed ${#COURSE_VOLUMES[@]} volume(s)"
|
||||
elif [ "$KEEP_VOLUMES" = true ]; then
|
||||
print_info "Skipping volume removal as requested"
|
||||
fi
|
||||
|
||||
echo ""
|
||||
if [ "$DRY_RUN" = true ]; then
|
||||
print_success "Dry run completed"
|
||||
else
|
||||
print_success "Environment ready for the next lab"
|
||||
fi
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||||
|
||||
exit 0
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||||
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