// Konteyner Teknolojileri Eğitimi

Docker ile
Konteyner Dünyası

Kavramlar · Ekosistem · Temel Komutlar

01 / Docker Giriş 02 / Deployment 03 / AWS

3 Derslik Yolculuğumuz

01

Docker Giriş

VM vs Konteyner
Image, Container, Dockerfile
Docker Hub, Compose, Swarm

02

Uygulama

ML modeli + FastAPI
Dockerfile yazıyoruz
Build → Run → Test

03

AWS

ECR, ECS, Fargate
Canlıya alma
Siz test edersiniz

Kavramlar

→

Deployment

→

Bulut

→

Dünyaya Açık

"Benim makinemde çalışıyordu!"

Tanıdık bir senaryo:

Bir model eğittin. Çalışıyor.
Arkadaşına gönderdin.
Arkadaşın çalıştırmaya çalıştı...

ModuleNotFoundError: No module named 'tensorflow'

        AttributeError: 'Sequential' has no 'predict_classes'

        # TF 2.9 → 2.15 sürüm farkı

Works on
my machine

Yazılımcının en klasik problemi

Neden Çalışmıyor?

Kodun çalışması için tüm katmanların uyumlu olması gerekiyor:

Kodunuz — main.py, model.h5

Kütüphaneler — tensorflow 2.15, numpy 1.26, pillow 10.3

Python Sürümü — 3.11.2

İşletim Sistemi — Ubuntu 22.04 / macOS 14 / Windows 11

Donanım — x86_64 / ARM (Apple Silicon)

    Tek sorun ortam uyumsuzluğu değil — klasik çözüm VM ise onun da ciddi bedeli var.
  

VM ile izole etsek?

Her VM için tam OS — 2-4 GB RAM overhead
10 servis = 10 OS güncellemesi, bakım, lisans
Yeni VM başlatmak: dakikalar, bazen saatler
Boşta bile kaynak tüketiyor

Maliyet gerçeği

8 mikro servis × VM = yüksek bulut faturası
Scale etmek yavaş ve pahalı
DevOps zamanı: patch, güvenlik, lisans
Küçük ekiplerde sürdürülemez

Docker'ın Cevabı

[ ortamı da paketle ]

Eskiden

requirements.txt gönder, "Python 3.11 kur" de
CUDA versiyonunu eşleştir — OS farkı, hata
VM kur: her servis için 2-4 GB RAM overhead
10 servis = 10 OS güncellemesi, lisans, bakım
Ölçekleme yavaş, bulut faturası yüksek

Docker ile

Image push et → docker run → bitti
Linux, Mac, Windows, AWS — aynı image
Konteyner ≈ MB, VM ≈ GB — kernel paylaşımı
Yeni konteyner <1 sn, --scale api=10 tek komut
Dev → CI → Prod → AWS: ortam farkı sıfır

Sanal Makine (VM) Nedir?

Fiziksel bir sunucunun üzerinde, sanki ayrı bir bilgisayarmış gibi çalışan tam bir işletim sistemi kopyası.

VM 1 — Ubuntu + App A

VM 2 — Windows + App B

Hypervisor (VMware / VirtualBox / KVM)

Host İşletim Sistemi

Fiziksel Sunucu

VM Özellikleri

Tam izolasyon (ayrı kernel)
Tam işletim sistemi kopyası
Boyut: Gigabaytlar
Başlangıç: Dakikalar
RAM/CPU ağır
Güçlü izolasyon

Konteyner Nedir?

Aynı işletim sistemi çekirdeğini paylaşan, izole edilmiş süreçler. Sadece uygulama katmanını paketler.

Konteyner 1 — App A

Konteyner 2 — App B

Konteyner 3 — App C

Docker Engine (Runtime)

Host OS + Kernel — paylaşımlı

Fiziksel Sunucu

Konteyner Özellikleri

Kernel paylaşır
Sadece uygulama katmanı paketlenir
Boyut: Megabaytlar
Başlangıç: Saniyeler
Düşük kaynak tüketimi
Yüksek taşınabilirlik

VM vs Konteyner

Özellik	Sanal Makine (VM)	Konteyner
İzolasyon	Tam (ayrı kernel)	Süreç seviyesi
Boyut	Gigabaytlar	Megabaytlar
Başlangıç	Dakikalar	Saniyeler
Kaynak tüketimi	Yüksek	Düşük
Taşınabilirlik	Orta	Çok yüksek
Güvenlik izolasyonu	Çok güçlü	İyi
Kullanım alanı	Farklı OS gerektiğinde	Uygulama dağıtımı

    Analoji: VM = Ayrı bir bina kiralamak. Konteyner = Aynı binada farklı ofisler.
  

Docker Nasıl Çalışır?

    Docker 3 bileşenden oluşur: Client (komutları gönderir) · Daemon (her şeyi yönetir) · Registry (image'ları depolar). docker run, docker build, docker pull — hepsi bu üçgen üzerinden çalışır.
  

Docker Image — "Tarif"

        Image = Salt okunur şablon. Dockerfile'dan üretilir. Çalışmaz, sadece tarifi içerir.
      

Bir image içinde ne var?

Base OS (python:3.11-slim)
Kütüphaneler (tensorflow, fastapi...)
Uygulama kodu (main.py, model.py...)
Başlatma komutu (CMD)

Uygulama Kodu — main.py, model.py

Kütüphaneler — tensorflow, fastapi

Python 3.11

Debian Slim — linux base

Her katman önbelleğe alınır. Değişen katmandan sonrası rebuild edilir.

Image Katman Yapısı

        Her Dockerfile satırı yeni bir katman (layer) oluşturur.
        Katmanlar read-only'dir, önbelleğe alınır ve container'lar arasında paylaşılır.
      

Docker Image Nedir?

docker build sonrasında Dockerfile'daki talimatlara göre read-only, statik yapıda bir image dosyası oluşturulur.

Dockerfile'daki her satıra karşılık Image içinde bir layer oluşur. Image = katmanlar topluluğudur.

Docker Image Yapısı — Katmanlar

writable — Container Layer R/W

COPY app/ app/ Image Layer

RUN pip install tensorflow Image Layer

COPY requirements.txt . Image Layer

FROM python:3.11-slim Base Image

Linux Kernel Host OS

↑ her katman üsttekini referans alır

Container — "Tarif Hayata Geçince"

    Container = Image'dan çalışan örnek (instance). Bir image'dan sonsuz container açılabilir.
  

Image → Container

image-classifier:v1
↓ docker run
● classifier-1  (:8000)
● classifier-2  (:8001)
● classifier-3  (:8002)

Temel Komutlar

# Image listesi
docker images

# Çalışanlar
docker ps

# Çalıştır
docker run -d -p 8000:8000 myapp:v1

# Durdur / Sil
docker stop myapp
docker rm myapp

Dockerfile — "Tarif Defteri"

# 1. Base image
FROM python:3.11-slim

# 2. Çalışma dizini
WORKDIR /app

# 3. Önce bağımlılıklar (cache!)
COPY requirements.txt .
RUN pip install -r requirements.txt

# 4. Sonra uygulama kodu
COPY app/ app/

# 5. Dinlenen port
EXPOSE 8000

# 6. Başlangıç komutu
CMD ["uvicorn", "app.main:app",
     "--host", "0.0.0.0", "--port", "8000"]

        COPY requirements önce neden?

        Kod değiştiğinde sadece son 2 katman rebuild edilir. pip install tekrar çalışmaz → hız!

        --host 0.0.0.0 neden?

        127.0.0.1 container içine kapanır. 0.0.0.0 dışarıdan port mapping ile erişimi açar.

Dockerfile vs Docker Compose

Dockerfile

Tek container tarif eder
Image nasıl inşa edilir?
docker build ile kullanılır
Tek servis → yeterli

Docker Compose

Birden fazla servisi yönetir
API + DB + Cache = tek YAML dosyası
docker compose up ile çalışır
Geliştirme ortamı için ideal

İkisi birbirini tamamlar. Compose, Dockerfile'ı kullanır.

Docker Hub — "Image Kütüphanesi"

        Docker Hub, image'ları saklayıp paylaştığınız merkezi registry'dir.

        GitHub nasıl kodun deposuysa, Hub da image'ların deposudur.

Popüler Resmi Image'lar

python:3.11-slim
nginx:latest
postgres:15-alpine
redis:7-alpine

Temel Komutlar

# İndir
docker pull nginx

# Etiketle
docker tag myapp:v1 user/myapp:v1

# Yükle
docker push user/myapp:v1

AWS karşılığı:
ECR (Elastic Container Registry) — özel, şirket içi registry

Port Mapping & Volume

Port Mapping — `-p`

docker run -p 8080:8000 myapp
#         ↑host  ↑container

Tarayıcıdan :8080 → container'ın :8000 portuna.

Birden fazla container:
-p 8001:8000, -p 8002:8000...

Volume — `-v`

Container silinince veriler gider. Volume ile kalıcı olur.

docker run -v /host/data:/app/data myapp

Kullanım: veritabanı verileri, yüklenen dosyalar, log dosyaları

Docker Compose

version: "3.8"

services:
  api:
    build: .
    ports:
      - "8000:8000"
    depends_on:
      - redis

  redis:
    image: redis:7-alpine
    ports:
      - "6379:6379"

Komutlar

docker compose up -d

docker compose logs -f

# 3 api instance
docker compose up --scale api=3

docker compose down

Birden fazla servisi tek dosyayla yönet. Geliştirme ve test için ideal.

Swarm ve Ekosistem

Docker Swarm

Birden fazla sunucuya container dağıtmak için Docker'ın orkestrasyon çözümü.

Manager + Worker node'lar
Otomatik yük dağıtımı
--replicas 5 ile ölçekleme
Kurulumu basit

Kubernetes (K8s)

Endüstri standardı. Swarm'dan güçlü, daha karmaşık. AWS'de EKS olarak gelir.

Ekosistem Haritası

BULUT  ·  AWS ECS / EKS / Azure ACI

ORKESTRASYON  ·  Swarm / Kubernetes

COMPOSE  ·  çoklu container yönetimi

container

container

container

container

compose → yerel  ·  swarm / k8s → prod

Dockerfile
→Image
→Registry
Docker Hub / ECR / GHCR

1. Dersi Tamamladık

[ ]

Image

Salt okunur şablon. Dockerfile'dan üretilir.

▶

Container

Image'dan çalışan örnek. Saniyeler içinde başlar.

≡

Dockerfile

Image nasıl inşa edilir? FROM, RUN, COPY, CMD.

    Sonraki ders: Gerçek bir ML modelini Docker ile paketleyip çalıştırıyoruz.
  

Docker ileKonteyner Dünyası

3 Derslik Yolculuğumuz

Docker Giriş

Uygulama

AWS

"Benim makinemde çalışıyordu!"

Neden Çalışmıyor?

VM ile izole etsek?

Maliyet gerçeği

Docker'ın Cevabı

Eskiden

Docker ile

Sanal Makine (VM) Nedir?

VM Özellikleri

Konteyner Nedir?

Konteyner Özellikleri

VM vs Konteyner

Docker Nasıl Çalışır?

Docker Image — "Tarif"

Bir image içinde ne var?

Image Katman Yapısı

Docker Image Nedir?

Container — "Tarif Hayata Geçince"

Image → Container

Temel Komutlar

Dockerfile — "Tarif Defteri"

Dockerfile vs Docker Compose

Dockerfile

Docker Compose

Docker Hub — "Image Kütüphanesi"

Popüler Resmi Image'lar

Temel Komutlar

Port Mapping & Volume

Port Mapping — -p

Volume — -v

Docker Compose

Komutlar

Swarm ve Ekosistem

Docker Swarm

Kubernetes (K8s)

1. Dersi Tamamladık

Image

Container

Dockerfile

Docker ile
Konteyner Dünyası

Port Mapping — `-p`

Volume — `-v`