Laboratori Cloud - Corso Soluzioni Cloud

What This Is

Un corso pratico di 5 laboratori per imparare le tecnologie Cloud attraverso simulazioni locali con Docker. Ogni lab simula servizi cloud core (IAM, Network, Compute, Storage, Database) usando container e reti isolate, con paralleli diretti a servizi AWS/Azure/GCP.

Il materiale segue il framework Diátaxis: ogni lab include Tutorial (guida passo-passo), How-to Guides, Reference (specifiche tecniche), e Explanation (raccordo concettuale cloud-locale).

Core Value

Gli studenti imparano i concetti cloud praticamente in locale, senza costi o complessità di account cloud reali.

Se tutto il resto fallisce, questo deve funzionare: ogni lab è eseguibile localmente, testabile, e documenta chiaramente il parallelismo tra l'infrastruttura Docker e il servizio cloud corrispondente.

Requirements

Validated

(None yet — ship to validate)

Active

Lab 1 - IAM & Sicurezza: Utenti Linux, gruppi, chiavi SSH, permessi Docker socket
Lab 2 - Network: Docker Networks (bridge), iptables per NAT, isolamento VPC
Lab 3 - Compute: Docker container con limiti CPU/memoria, web server (Nginx/Node.js)
Lab 4 - Storage: Docker Volumes (Block) e MinIO (Object Storage compatibile S3)
Lab 5 - Database: PostgreSQL/MySQL in VPC privata con volume persistente
Framework Diátaxis: 4 documenti per ogni lab (Tutorial, How-to, Reference, Explanation)
Infrastructure TDD: Script di test per ogni lab prima dell'implementazione
Git Workflow: Branches lab-XX-nome con Conventional Commits

Out of Scope

Account cloud reali — Il corso simula in locale, non usa API AWS/Azure/GCP
Mobile apps — Focus esclusivo su infrastruttura e container Linux
Video streaming/storage — Complessità eccessiva per v1
Real-time collaboration — Laboratori individuali, non multi-user

Context

Target audience: Studenti che hanno già visto superficialmente Azure (conoscono concetti base come VPC, VM, Storage) ma hanno poca esperienza pratica.

Metodologia didattica:

Learning by doing: Ogni concetto cloud è prima spiegato, poi implementato in locale, poi verificato con test
Parallelismo esplicito: Ogni componente Docker è mappato al servizio cloud corrispondente (es. MinIO → S3)
Incrementale: I laboratori costruiscono progressivamente un'architettura complessa

Esperienza esistente: PRD e CLAUDE.md già definiti con principi chiari (Spec-Driven, TDD, Safety first, Little often, Double check)

Constraints

Tech stack: Docker Engine >= 24.0, Docker Compose V2, utility di rete standard (netcat, curl, iproute2)
Formato documentazione: Framework Diátaxis obbligatorio per ogni lab
Git workflow: Conventional Commits (feat:, test:, docs:), branches isolati per lab
Principi sicurezza: Nessun container come root, reti private non esposte sull'host, limiti risorse obbligatori
Lingua: Italiano per tutto il materiale didattico

Key Decisions

Decision	Rationale	Outcome
Docker per simulazione	Standard mercato, isolamento nativo, setup riproducibile	— Pending
MinIO per Object Storage	Compatibilità 100% API S3, leggero per locale	— Pending
PostgreSQL per Database	Standard open-source, simula RDS/Aurora	— Pending
Bridge networks isolate	Simulano VPC/Subnets, permettono test isolamento	— Pending
TDD per infrastruttura	Garantisce che requisiti di sicurezza siano verificati	— Pending
Framework Diátaxis	Copre tutti gli stili di apprendimento (tutorial, reference, explanation)	— Pending

Last updated: 2026-03-24 after initialization

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