laboratori-cloud/README.md

# Laboratori Cloud - Corso Soluzioni Cloud

Simulazione pratica di servizi cloud usando Docker locale.

Questo corso ti insegna i concetti fondamentali del cloud (IAM, Network, Compute, Storage, Database)
attraverso laboratori pratici che usano Docker per simulare servizi AWS/Azure/GCP.

## Perché questo corso?

I servizi cloud sono potenti, ma imparare su account reali può essere costoso e intimidatorio.
Questo corso usa Docker per simulare i componenti core della cloud infrastructure direttamente sul tuo computer.
Ogni laboratorio costruisce un parallelismo diretto tra i container locali e i servizi cloud reali.

## Prerequisiti

Prima di iniziare, assicurati di avere:

- Docker Engine >= 24.0 installato
- Docker Compose V2 (comando `docker compose`, non `docker-compose`)
- Utility di rete: netcat, curl, iproute2

### Risorse Minime Consigliate

- RAM: 16 GB (funziona con 8 GB, ma alcuni lab potrebbero essere lenti)
- CPU: 4 core
- Spazio disco: 20 GB liberi

### Installazione Docker

**Linux:**
```bash
# Ubuntu/Debian
curl -fsSL https://get.docker.com -o get-docker.sh
sudo sh get-docker.sh
sudo usermod -aG docker $USER
```

**macOS:**
Scarica Docker Desktop da https://www.docker.com/products/docker-desktop/

**Windows:**
Scarica Docker Desktop da https://www.docker.com/products/docker-desktop/

## Quick Start

1. Clona questa repository:
   ```bash
   git clone https://github.com/your-org/laboratori-cloud.git
   cd laboratori-cloud
   ```

2. Verifica il tuo ambiente:
   ```bash
   ./scripts/check-env.sh
   ```

3. Se tutti i check passano, sei pronto per iniziare il primo laboratorio!

   Vai in `labs/lab-01-iam/` e segui le istruzioni.

## Laboratori

Il corso è composto da 5 laboratori progressivi:

### 1. IAM & Sicurezza
Configura utenti Linux, permessi Docker socket, capisci i paralleli IAM.
- Crea utenti con permessi limitati
- Configura accesso al Docker socket
- Parallelismo: Utenti Linux -> IAM Users, Gruppi -> IAM Roles

### 2. Network & VPC
Crea reti Docker isolate che simulano VPC e Subnets cloud.
- Reti bridge isolate
- Regole di firewall tra container
- Parallelismo: Docker Networks -> VPC, Container -> EC2 instances

### 3. Compute & EC2
Deploy container con limiti CPU/memoria e healthchecks.
- Configura limiti di risorse
- Implementa healthcheck personalizzati
- Parallelismo: Container -> EC2, Resource limits -> Instance types

### 4. Storage & S3
Configura Docker Volumes e MinIO per storage S3-compatible.
- Volumes named e bind mounts
- MinIO come S3 locale
- Parallelismo: Docker Volumes -> EBS, MinIO -> S3

### 5. Database & RDS
Deploy PostgreSQL in rete privata con persistenza dati.
- Container database in rete isolata
- Backup e restore dei dati
- Parallelismo: PostgreSQL container -> RDS, Volume -> Snapshot

## Struttura Repository

```
laboratori-cloud/
├── labs/                   # Laboratori (1 per modulo cloud)
│   ├── lab-01-iam/        # IAM & Sicurezza
│   ├── lab-02-network/    # Network & VPC
│   ├── lab-03-compute/    # Compute & EC2
│   ├── lab-04-storage/    # Storage & S3
│   └── lab-05-database/   # Database & RDS
├── how-to-guides/         # Guide procedurali specifiche
├── reference/             # Specifiche tecniche e reference
└── scripts/               # Script di verifica e utilità
```

## Git Workflow

Questo repository segue [Conventional Commits](https://www.conventionalcommits.org/).

Esempi di commit che troverai:
- `feat(lab-01): add user configuration script`
- `test(lab-02): add network isolation test`
- `docs(lab-03): add explanation for healthchecks`

Ogni laboratorio è sviluppato su un branch isolato (es. `lab-01-iam`) e
mergeggiato su `main` solo quando completo e testato.

## Framework Diátaxis

Ogni laboratorio include 4 tipi di documento per supportare diversi stili di apprendimento:

1. **Tutorial** - Guida passo-passo incrementale
2. **How-to Guides** - Procedure specifiche e task-focused
3. **Reference** - Specifiche tecniche e parametri
4. **Explanation** - Concetti e parallelismi cloud/locale

## Troubleshooting

### Docker non parte
- Verifica che il demone Docker sia in esecuzione: `docker ps`
- Riavvia Docker: `sudo systemctl restart docker` (Linux)

### Script check-env.sh fallisce
- Verifica la versione di Docker: `docker --version` (deve essere >= 24.0)
- Verifica Compose V2: `docker compose version` (non `docker-compose`)
- Assicurati di essere nel gruppo docker: `groups $USER`

### Permesso negato su Docker socket
```bash
sudo usermod -aG docker $USER
# Fai logout e login oppure
newgrp docker
```

### Container non parte o crasha subito
- Controlla i log: `docker logs <container-name>`
- Verifica le risorse disponibili: `docker stats`
- Controlla le porte in uso: `docker ps`

### Reset completo ambiente
Per pulire tutto tra un lab e l'altro:
```bash
./scripts/reset-env.sh
```

Questo script ferma tutti i container, rimuove volumi e reti create per i laboratori.

## Safety First

Questo corso segue principi di sicurezza rigorosi:

1. **Minimo Privilegio**: I container non girano mai come root
2. **Isolamento di Rete**: Le reti private non espongono porte sull'host
3. **Limiti di Risorse**: Ogni container ha limiti CPU e memoria configurati
4. **Persistenza**: I dati sopravvivono al riavvio dei container

## Roadmap

- [x] Phase 1: Setup & Git Foundation
- [ ] Phase 2-5: Sviluppo Laboratori Core
- [ ] Phase 6: Integration & Testing
- [ ] Phase 7-10: Polish & Final Validation

Vedi `.planning/ROADMAP.md` per dettagli completi.

## Contributing

Questo è un progetto didattico. Suggerimenti e miglioramenti sono benvenuti tramite pull request.

## License

MIT License - Vedi LICENSE file per dettagli.