yazılar

Uygulamayı Konteynere Taşımak: Dockerfile'dan Compose'a

Docker · FastAPI · Docker Compose · Deployment · DevOps

Eğitim sunumuna erişmek için → Ders 2 Slaytları Kaynak kod & sunumlar → github.com/Kaangml/docker-egitimi

Ne İnşa Ediyoruz?

Teorinin yerini pratik aldığı ders bu. Hedef: gerçek bir Python uygulamasını — görüntü sınıflandıran bir FastAPI servisi — sıfırdan konteynerize etmek. Tek komutla ayağa kalkacak, logları takip edilebilecek, gerektiğinde ölçeklenebilecek.

Uygulama yapısı şu:

image-classifier-api/
├── main.py          # FastAPI endpoint'leri
├── model.py         # PyTorch model yükleme + inference
├── requirements.txt
├── Dockerfile
└── docker-compose.yml

Dockerfile Anatomisi

Dockerfile bir tarif; sırayla okunur ve her satır bir katman oluşturur. Sıralamanın önemi var: en az değişen şeyleri üste, en çok değişenleri alta yaz ki cache verimli çalışsın.

FROM python:3.11-slim

WORKDIR /app

# Önce bağımlılıklar — kod değişse bile bu katman cache'den gelir
COPY requirements.txt .
RUN pip install --no-cache-dir -r requirements.txt

# Sonra kod
COPY . .

EXPOSE 8000
CMD ["uvicorn", "main:app", "--host", "0.0.0.0", "--port", "8000"]

slim variant tercih ediliyor çünkü tam Python image’ı ~1 GB’ın üzerinde; slim ~150 MB. Production’da image boyutu her yerde önemli: registry transfer süresi, disk alanı, saldırı yüzeyi.

EXPOSE sadece belge; gerçek port mapping docker run -p veya compose’daki ports: ile yapılır.

Build ve Çalıştırma

# Image oluştur
docker build -t classifier:v1 .

# Container başlat
docker run -d -p 8000:8000 --name classifier classifier:v1

# Logları takip et
docker logs -f classifier

# Test et
curl http://localhost:8000/health
curl -X POST http://localhost:8000/predict \
     -F "file=@test.jpg"

Build sırasında her adım “Step X/Y” olarak çıktı verir. Değişmeyen adımlar ---> Using cache der; bu cache mekanizması büyük projelerde build süresini dramatik düşürür.

Container İçini Anlamak

Çalışan container’ı incelemenin en hızlı yolu:

# İçine gir
docker exec -it classifier bash

# Kaynak kullanımı
docker stats classifier

# Dosya sistemi
docker exec classifier ls /app

docker exec mevcut container’a yeni bir process başlatır — container’ı durdurmaz, yeniden başlatmaz. Debug için vazgeçilmez.

Kriz Senaryosu

Container çöktüğünde ne olur? İki yaklaşım:

Kötü: docker start classifier — aynı container’ı diriltiyorsun, problem hâlâ içinde.

İyi: Container’ı at, yenisini başlat. Container stateless olmalı; durum dışarıda (volume, veritabanı) tutulmalı. Böylece yeni bir container başlatmak her zaman temiz bir başlangıç demek.

Bunun için restart policy:

docker run -d --restart=unless-stopped -p 8000:8000 classifier:v1

docker run vs docker compose

Tek container için docker run yeterli. Ama gerçek dünyada servisler birden fazla: API + veritabanı + cache + reverse proxy.

docker run docker compose
Yönetim Her container tek tek Tüm stack tek komut
Networking Manuel --network Otomatik internal DNS
Başlatma sırası Siz ayarlarsınız depends_on ile tanımlı
docker compose ps Görmez Gösterir
Tekrar üretilebilirlik Komut ezberinde docker-compose.yml’de

docker compose ps’nin docker run ile başlatılan container’ları görmemesi bir bug değil, tasarım kararı. Compose kendi container’larına label yapıştırır; bu label’lara göre filtreler. docker run ile başlatılanlar o label’lara sahip olmadığı için radar dışında kalır.

# docker-compose.yml — version satırı yok (Compose v2)
services:
  api:
    build: .
    ports:
      - "8000:8000"
    restart: unless-stopped
    healthcheck:
      test: ["CMD", "curl", "-f", "http://localhost:8000/health"]
      interval: 30s
      retries: 3

Ölçekleme

Compose ile yatay ölçekleme tek satır:

docker compose up -d --scale api=3

Bu komut 3 ayrı container başlatır; hepsi aynı image’dan, hepsi aynı ağda. Önüne bir load balancer (nginx veya Traefik) koyduğunda trafik üçe bölünür. Klasik sunucu mimarisinde bu kurulumu yapmak günler sürerdi.

Sonraki Adım

Local’de çalışan bu stack’i AWS’ye taşımak için üç servis gerekiyor: ECR (image deposu), ECS Fargate (çalıştırma), ALB (trafik dağıtımı). Bir sonraki derste bunların tamamını elle kuracağız.

← Tüm yazılar