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# Laboratori Cloud - Corso Soluzioni Cloud
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## What This Is
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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.
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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).
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## Core Value
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**Gli studenti imparano i concetti cloud praticamente in locale, senza costi o complessità di account cloud reali.**
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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.
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## Requirements
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### Validated
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(None yet — ship to validate)
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### Active
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- [ ] **Lab 1 - IAM & Sicurezza**: Utenti Linux, gruppi, chiavi SSH, permessi Docker socket
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- [ ] **Lab 2 - Network**: Docker Networks (bridge), iptables per NAT, isolamento VPC
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- [ ] **Lab 3 - Compute**: Docker container con limiti CPU/memoria, web server (Nginx/Node.js)
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- [ ] **Lab 4 - Storage**: Docker Volumes (Block) e MinIO (Object Storage compatibile S3)
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- [ ] **Lab 5 - Database**: PostgreSQL/MySQL in VPC privata con volume persistente
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- [ ] **Framework Diátaxis**: 4 documenti per ogni lab (Tutorial, How-to, Reference, Explanation)
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- [ ] **Infrastructure TDD**: Script di test per ogni lab prima dell'implementazione
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- [ ] **Git Workflow**: Branches `lab-XX-nome` con Conventional Commits
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### Out of Scope
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- **Account cloud reali** — Il corso simula in locale, non usa API AWS/Azure/GCP
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- **Mobile apps** — Focus esclusivo su infrastruttura e container Linux
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- **Video streaming/storage** — Complessità eccessiva per v1
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- **Real-time collaboration** — Laboratori individuali, non multi-user
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## Context
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**Target audience**: Studenti che hanno già visto superficialmente Azure (conoscono concetti base come VPC, VM, Storage) ma hanno poca esperienza pratica.
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**Metodologia didattica**:
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- **Learning by doing**: Ogni concetto cloud è prima spiegato, poi implementato in locale, poi verificato con test
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- **Parallelismo esplicito**: Ogni componente Docker è mappato al servizio cloud corrispondente (es. MinIO → S3)
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- **Incrementale**: I laboratori costruiscono progressivamente un'architettura complessa
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**Esperienza esistente**: PRD e CLAUDE.md già definiti con principi chiari (Spec-Driven, TDD, Safety first, Little often, Double check)
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## Constraints
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- **Tech stack**: Docker Engine >= 24.0, Docker Compose V2, utility di rete standard (netcat, curl, iproute2)
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- **Formato documentazione**: Framework Diátaxis obbligatorio per ogni lab
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- **Git workflow**: Conventional Commits (`feat:`, `test:`, `docs:`), branches isolati per lab
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- **Principi sicurezza**: Nessun container come root, reti private non esposte sull'host, limiti risorse obbligatori
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- **Lingua**: Italiano per tutto il materiale didattico
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## Key Decisions
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| Decision | Rationale | Outcome |
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| Docker per simulazione | Standard mercato, isolamento nativo, setup riproducibile | — Pending |
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| MinIO per Object Storage | Compatibilità 100% API S3, leggero per locale | — Pending |
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| PostgreSQL per Database | Standard open-source, simula RDS/Aurora | — Pending |
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| Bridge networks isolate | Simulano VPC/Subnets, permettono test isolamento | — Pending |
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| TDD per infrastruttura | Garantisce che requisiti di sicurezza siano verificati | — Pending |
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| Framework Diátaxis | Copre tutti gli stili di apprendimento (tutorial, reference, explanation) | — Pending |
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*Last updated: 2026-03-24 after initialization*
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