Tutoriel Docker : le guide pour apprendre de A à Z

Docker est la plateforme de référence de conteneurisation : elle te permet de packager une application et ses dépendances dans une image (un artefact immuable), puis de l'exécuter partout à l'identique sous forme de conteneur (un processus isolé et léger qui démarre en quelques secondes). La conteneurisation règle le fameux « ça marche sur ma machine » : le conteneur embarque tout ce qu'il faut pour tourner, du code aux bibliothèques système. Objectif de cette page : te faire gagner du temps en t'envoyant immédiatement vers le bon guide, puis te proposer un parcours et une référence rapide.

Choisir ton objectif

Concepts fondamentaux Images, conteneurs, layers, cycle de vie : la base

Installation Docker Engine (Linux) / Docker Desktop / alternatives

CLI essentielle run, ps, logs, exec, pull/push : le quotidien

Parcours recommandé

Parcours A, De zéro à autonome (débutant)

Ce parcours mène un débutant complet à l'autonomie sur Docker en quatre temps : comprendre les concepts, installer proprement, piloter en ligne de commande, puis persister les données et connecter les conteneurs.

Commence par les concepts (image/containeur/layers/volumes/réseaux).
Installe Docker proprement selon ton OS.
Maîtrise la CLI minimale (run, ps, logs, exec, pull/push).
Ajoute la persistance (volumes) puis le réseau (publish ports, DNS).

Concepts fondamentaux Comprendre avant d'exécuter

Installation Avoir un environnement stable

CLI essentielle Prendre le contrôle en terminal

Volumes Conserver les données

Réseaux Connecter et exposer proprement

Parcours B, "Je veux de la prod propre" (intermédiaire)

Ce parcours vise une mise en production saine : diagnostiquer les incidents, durcir la sécurité au moindre privilège, industrialiser le démon, puis placer les secrets hors des images et du dépôt Git.

Ajoute le dépannage (inspect, logs, exit codes, healthchecks).
Monte le niveau sécurité (rootless, moindre privilège).
Passe en mode opérations (daemon.json, logs, stockage, mirrors).
Mets les secrets au bon endroit (pas dans les images, pas dans le Git).

Exécution & dépannage Diagnostiquer vite et bien

Sécurité Docker Durcir l'exécution

Secrets Gérer tokens/mots de passe proprement

Daemon Industrialiser la machine hôte

Référence rapide

Tu veux une page "réponse immédiate" ? Cette section est faite pour ça.

Concepts (image/containeur/layers), ce qu'il faut retenir

Image : artefact immuable (comme un binaire buildé ou un paquet).
Conteneur : process isolé (comme un service systemd) + FS éphémère.
Layer : diff (comme un commit Git) empilé et cacheable.
Volume : stockage persistant (comme un PVC local, mais côté Docker).
Réseau bridge : réseau NAT isolé (comme une VRF "par défaut" Docker).

→ Guide Concepts

CLI, les commandes qui comptent vraiment

"Je lance" : docker run …
"Je vois" : docker ps, docker images
"Je comprends" : docker logs, docker inspect
"J'entre" : docker exec -it … sh
"Je nettoie" : docker rm, docker rmi, docker system prune

→ Guide CLI

Volumes, choix rapide

Bind mount : dev / code local / debug rapide.
Volume nommé : prod / données applicatives / DB.
tmpfs : secret temporaire / perf / rien sur disque.

→ Guide Volumes

Réseaux, choix rapide

bridge : cas standard (app multi-conteneurs sur 1 hôte).
host : perf max, isolation réseau minimale.
overlay : multi-hôtes (Swarm) / réseau distribué.

→ Guide Réseaux

Dépannage, "je fais quoi quand ça marche pas"

Si ça crash : exit code + logs + inspect (ordre fixe).
Si ça ne répond pas : ports publish + IP/route + DNS + healthcheck.
Si ça ne pull pas : auth registry + DNS + proxy + certs.

→ Guide Dépannage

Sécurité, règles simples

Évite root (rootless si possible).
Retire les capabilities inutiles, read-only FS si possible.
Scan d'images, mises à jour régulières.
Secrets hors image + hors variables exposées.

→ Guide Sécurité → Guide Secrets

Les 11 guides Docker (liste officielle du hub)

Cette table sert de sommaire complet : elle recense tous les guides Docker du site, du plus accessible au plus pointu. La colonne Niveau indique le bagage attendu, pas la difficulté du sujet. Un guide marqué Avancé reste lisible si vous avez suivi les précédents dans l'ordre.

Guide	Objectif	Niveau
Concepts	Comprendre l'essentiel	Débutant
Installation	Avoir un environnement stable	Débutant
CLI	Maîtriser les commandes	Débutant → Intermédiaire
Dépannage	Diagnostiquer les problèmes	Intermédiaire
Sous le capot	Comprendre l'isolation	Intermédiaire
Volumes	Persister les données	Intermédiaire
Réseaux	Connecter/exposer	Intermédiaire
Secrets	Protéger les credentials	Intermédiaire → Avancé
Daemon	Industrialiser l'hôte	Avancé
Sécurité	Durcir l'exécution	Avancé → Expert
Socket-proxy	Filtrer l'accès à l'API Docker	Avancé → Expert

Repères : standards et écosystème

Repères sur l'évolution de l'écosystème Docker et des standards OCI

FAQ, Questions fréquentes

Qu'est-ce que Docker ?

Docker est une plateforme de conteneurisation qui empaquette une application et ses dépendances dans une image immuable, puis l'exécute partout à l'identique dans un conteneur isolé et léger. Le conteneur partage le noyau de l'hôte, d'où un démarrage en quelques secondes.

Docker est une plateforme de conteneurisation qui permet d'empaqueter, distribuer et exécuter des applications dans des environnements isolés appelés conteneurs.

Définition

Conteneur : unité légère et portable qui embarque l'application et toutes ses dépendances
Image : modèle immuable servant de base aux conteneurs
Registre : dépôt centralisé d'images (Docker Hub, registres privés)

Avantages clés

Portabilité : "fonctionne partout" (dev, test, prod)
Isolation : chaque conteneur a son propre système de fichiers
Légèreté : partage le noyau de l'hôte (vs machines virtuelles)
Reproductibilité : même environnement sur tous les systèmes

Architecture

┌─────────────────────────────────┐
│     Applications Docker         │
├─────────────────────────────────┤
│    Conteneurs (isolés)          │
├─────────────────────────────────┤
│    Docker Engine (démon)        │
├─────────────────────────────────┤
│    Système d'exploitation       │
└─────────────────────────────────┘

Cas d'usage

Développement : environnements identiques pour toute l'équipe
CI/CD : tests automatisés dans des conteneurs jetables
Microservices : déploiement et mise à l'échelle indépendants

Qu'est‑ce qu'un moteur de conteneurs (container engine) ?

Un moteur de conteneurs est le logiciel qui crée, démarre et gère les conteneurs : build des images, isolation via namespaces et cgroups, réseau, stockage et sécurité. Docker Engine est le plus courant ; Podman, containerd et CRI-O sont des alternatives à ce rôle.

Un moteur de conteneurs (container engine) est le logiciel responsable de la création, du démarrage et de la gestion des conteneurs.

Rôles principaux

Fonction	Description
Build	Créer des images à partir de Dockerfile
Run	Démarrer et arrêter les conteneurs
Isolation	Namespace, cgroups, capabilities
Réseau	Créer des réseaux virtuels entre conteneurs
Stockage	Gérer les volumes et bind mounts
Sécurité	Appliquer les politiques de sécurité

Composants Docker Engine

# Vérifier le moteur
docker version
docker info

# Architecture
systemctl status docker  # Démon dockerd
docker ps                # CLI client

Alternatives à Docker

Podman : compatible Docker, sans démon (plus sécurisé)
containerd : runtime bas niveau (utilisé par Kubernetes)
CRI-O : optimisé pour Kubernetes

Quels sont les principaux moteurs de conteneurs et leurs particularités ?

Les principaux moteurs sont Docker (le plus utilisé avec un vaste écosystème), Podman (sans démon pour plus de sécurité), LXC ou Incus (conteneurs système complets), CRI‑O (léger et compatible Kubernetes) et containerd (runtime performant utilisé aussi par Kubernetes).

Voici un comparatif des principaux moteurs de conteneurs selon leurs particularités :

Moteur	Type	Particularités	Cas d'usage
Docker	Container engine complet	Écosystème mature, Docker Hub, Compose	Développement, production générale
Podman	Compatible Docker, daemonless	Sans démon root, pods, compatibla CLI Docker	Sécurité, environnements non-root
containerd	Runtime bas niveau	Léger, intégré dans Kubernetes et Docker	Production Kubernetes
CRI-O	Runtime Kubernetes	Optimisé pour CRI, images OCI uniquement	Clusters Kubernetes dédiés
LXC/Incus	Conteneurs système	Machines virtuelles légères, init complet	Migration VM → conteneurs

Exemples de commandes

# Docker (avec démon)
sudo docker run -d nginx

# Podman (sans démon)
podman run -d nginx
podman pod create mon-pod  # Support natif des pods

# containerd (via ctr)
sudo ctr images pull docker.io/library/nginx:latest
sudo ctr run docker.io/library/nginx:latest nginx-ctr

Comment choisir ?

Docker : développement, apprentissage, écosystème riche
Podman : sécurité, CI/CD sans privilèges root
containerd/CRI-O : clusters Kubernetes en production

Quelles sont les bonnes pratiques pour configurer Docker en production ?

Créer une partition dédiée pour /var/lib/docker, désactiver la communication inter‑conteneurs (icc false), désactiver l’élévation de privilège dans les conteneurs et activer l’audit des fichiers Docker.

Voici les bonnes pratiques essentielles pour une configuration Docker robuste en production :

Configuration système

Aspect	Configuration	Justification
Stockage	Partition dédiée `/var/lib/docker`	Éviter saturation du système si images/volumes consomment l'espace
Logs	Driver `json-file` avec rotation	`max-size: 10m`, `max-file: 3` pour limiter la croissance
Démon	Fichier `/etc/docker/daemon.json`	Centraliser la config (log-driver, storage-driver, etc.)

Sécurité réseau

{
  "icc": false,  // Désactiver communication inter-conteneurs par défaut
  "userland-proxy": false,
  "no-new-privileges": true
}

Limitations de ressources

# Limiter CPU et mémoire
docker run -d \
  --memory="512m" \
  --memory-swap="1g" \
  --cpus="1.5" \
  --restart=unless-stopped \
  mon-app

Sécurité des conteneurs

# Dans le Dockerfile
USER node  # Ne pas exécuter en root

# Images de confiance
FROM node:20-alpine  # Images officielles minimales

# Health checks
HEALTHCHECK --interval=30s --timeout=3s \
  CMD node healthcheck.js

Monitoring et observabilité

# Métriques Docker
docker stats

# Logs centralisés
# Configurer un driver de logs (syslog, fluentd, splunk)

Gestion des secrets

# Utiliser Docker secrets (Swarm) ou variables d'environnement sécurisées
docker secret create db_password ./password.txt

Checklist production

✅ Partition dédiée pour /var/lib/docker
✅ Rotation des logs configurée
✅ Utilisateurs non-root dans les conteneurs
✅ Ressources limitées (CPU/RAM)
✅ Images officielles et régulièrement mises à jour
✅ Health checks sur tous les services
✅ Monitoring actif (Prometheus, Grafana)
✅ Backups automatisés des volumes

Comment sécuriser des déploiements Docker en production ?

Utiliser des images certifiées et Docker Content Trust, limiter les conteneurs privilégiés, appliquer AppArmor ou SELinux, mettre en place des IDS/WAF pour surveiller les journaux, et protéger l’accès au démon Docker.

La sécurisation Docker repose sur le principe du moindre privilège et des couches de défense en profondeur.

Principe du moindre privilège

# Limiter les capabilities Linux
docker run --cap-drop=ALL --cap-add=NET_BIND_SERVICE mon-app

# Exécuter en utilisateur non-root
docker run --user 1000:1000 mon-app

# Conteneur en lecture seule
docker run --read-only --tmpfs /tmp mon-app

# Désactiver les nouveaux privilèges
docker run --security-opt=no-new-privileges mon-app

Modules de sécurité (LSM)

# AppArmor (Ubuntu/Debian)
docker run --security-opt apparmor=docker-default nginx

# SELinux (RHEL/CentOS)
docker run --security-opt label=type:svirt_apache_t nginx

Confiance des images

# Activer Docker Content Trust (signatures)
export DOCKER_CONTENT_TRUST=1
docker pull nginx  # Vérifie la signature

# Scanner les vulnérabilités avec Trivy
docker run aquasec/trivy image nginx:latest

Sécurité réseau

# Filtrage réseau (réseau personnalisé)
docker network create --internal backend

# Pas d'exposition inutile de ports
# ❌ docker run -p 0.0.0.0:3306:3306 mysql
# ✅ docker run -p 127.0.0.1:3306:3306 mysql

Gestion des secrets

# Docker Swarm secrets
echo "mon_mot_de_passe" | docker secret create db_password -
docker service create --secret db_password mon-api

# Variables d'environnement (fichier séparé)
docker run --env-file .env.production mon-app

Audit et monitoring

# Audit des événements Docker
auditctl -w /var/lib/docker -k docker
auditctl -w /usr/bin/docker -k docker

# Logs centralisés
# Configurer syslog/fluentd dans /etc/docker/daemon.json

Images minimales

# Préférer Alpine ou scratch
FROM alpine:latest  # ~5 MB vs debian:latest ~120 MB

# Multi-stage pour exécutables statiques
FROM scratch
COPY --from=builder /app/binary /
ENTRYPOINT ["/binary"]

Checklist sécurité

✅ Utilisateur non-root dans tous les conteneurs
✅ Capabilities minimales (--cap-drop=ALL)
✅ AppArmor/SELinux activés
✅ Content Trust activé (DOCKER_CONTENT_TRUST=1)
✅ Scan régulier des images (Trivy, Clair)
✅ Réseau interne pour services backend
✅ Secrets gérés via Docker secrets ou vault
✅ Audit actif sur /var/lib/docker
✅ Images minimales (Alpine/scratch)
✅ Mises à jour régulières des images de base

Quels types de volumes Docker et plugins utiliser pour persister les données ?

Utiliser les volumes standards pour la persistance, tmpfs pour les fichiers temporaires, bind mounts ou volumes NFS pour partage hôte‑conteneur, ou plugins comme SSHFS pour stockages distants.

Docker propose trois types de stockage pour persister les données au-delà de la vie d'un conteneur.

Comparaison des types

Type	Emplacement	Gestion	Cas d'usage
Volumes	`/var/lib/docker/volumes/`	Docker (recommandé)	Bases de données, données applicatives
Bind mounts	Chemin absolu sur l'hôte	Utilisateur	Développement, fichiers de configuration
tmpfs	Mémoire RAM uniquement	Éphémère	Secrets, données temporaires sensibles

Commandes volumes

# Créer un volume
docker volume create mon-volume

# Lister les volumes
docker volume ls

# Inspecter un volume
docker volume inspect mon-volume

# Utiliser un volume
docker run -v mon-volume:/data postgres

# Supprimer un volume
docker volume rm mon-volume

Exemples Docker Compose

services:
  db:
    image: postgres
    volumes:
      - db-data:/var/lib/postgresql/data  # Volume nommé
      - ./init.sql:/docker-entrypoint-initdb.d/init.sql:ro  # Bind mount

volumes:
  db-data:  # Déclaration du volume

Backup et restore

# Sauvegarder un volume
docker run --rm -v mon-volume:/data -v $(pwd):/backup alpine tar czf /backup/data.tar.gz /data

# Restaurer un volume
docker run --rm -v mon-volume:/data -v $(pwd):/backup alpine tar xzf /backup/data.tar.gz -C /

Plugins de stockage

Local : stockage par défaut sur l'hôte
NFS : partage réseau entre plusieurs hôtes
SSHFS : montage distant via SSH
Cloud : Azure Files, AWS EFS, Google Filestore

Quelle est la différence entre une image et un conteneur ?

Une image Docker est un modèle statique et immuable qui contient tout le nécessaire pour exécuter une application, tandis qu’un conteneur est une instance en cours d’exécution de cette image avec son propre système de fichiers et environnement.

Une image Docker est un modèle immuable qui contient tout le nécessaire pour exécuter une application, tandis qu'un conteneur est une instance en cours d'exécution de cette image.

Comparaison

Aspect	Image	Conteneur
Nature	Modèle statique, immuable	Instance dynamique, éphémère
Stockage	Système de fichiers en couches (layers)	Couche en lecture/écriture au-dessus de l'image
État	Aucun état (stateless)	Possède un état (stateful)
Partage	Peut servir de base à plusieurs conteneurs	Isolé, ne peut pas être partagé
Cycle de vie	Créée une fois, utilisée plusieurs fois	Créé, démarré, arrêté, supprimé

Commandes

# Lister les images
docker images

# Lister les conteneurs en cours d'exécution
docker ps

# Lister tous les conteneurs (actifs et arrêtés)
docker ps -a

# Créer un conteneur à partir d'une image
docker run nginx  # Image nginx → Conteneur nginx

Structure en couches

Chaque image est composée de layers (couches) en lecture seule. Le conteneur ajoute une couche en lecture/écriture au-dessus.

Comment fonctionne le système de réseau Docker ?

Docker propose plusieurs modes réseau : bridge (par défaut), host (utilise l’hôte directement), overlay (réseau multi-hôtes) et macvlan. Chaque mode offre des niveaux d’isolation et d’accessibilité différents.

Docker propose plusieurs modes réseau pour connecter les conteneurs entre eux ou au monde extérieur.

Modes réseau

Mode	Description	Cas d'usage
bridge	Réseau virtuel isolé (par défaut)	Communication entre conteneurs sur un même hôte
host	Partage la pile réseau de l'hôte	Performance maximale (pas de NAT)
overlay	Réseau multi-hôtes (Swarm/Kubernetes)	Clusters de conteneurs sur plusieurs machines
macvlan	Attribution d'adresses MAC virtuelles	Intégration au réseau physique existant
none	Aucun réseau	Isolation réseau complète

Exemple : Réseau bridge personnalisé

# Créer un réseau bridge
docker network create mon-reseau

# Lancer des conteneurs dans ce réseau
docker run -d --name db --network mon-reseau postgres
docker run -d --name api --network mon-reseau -p 3000:3000 mon-api

# Les conteneurs peuvent communiquer par leur nom
# Depuis 'api' : psql -h db -U postgres

Exposition de ports

# Mapper un port hôte → conteneur
docker run -p 8080:80 nginx  # localhost:8080 → nginx:80

# Publier tous les ports EXPOSE du Dockerfile
docker run -P nginx

DNS interne

Docker fournit un DNS intégré : les conteneurs se résolvent mutuellement par leur nom sur les réseaux personnalisés (bridge/overlay).

Pourquoi utiliser Docker Compose ?

Docker Compose permet de définir et de gérer des applications multi-conteneurs à l’aide d’un fichier YAML. Il simplifie le déploiement, le scaling et le cycle de vie d’une stack de services.

Docker Compose permet de définir et gérer des applications multi-conteneurs à l'aide d'un seul fichier YAML déclaratif.

Avantages

Simplicité : un fichier docker-compose.yml remplace plusieurs docker run
Reproductibilité : toute l'équipe utilise la même stack
Gestion du cycle de vie : démarrage/arrêt/rebuild de tous les services en une commande
Environnements multiples : profils dev/test/prod dans le même fichier

Exemple complet

services:
  db:
    image: postgres:15-alpine
    environment:
      POSTGRES_PASSWORD_FILE: /run/secrets/db_password
    volumes:
      - db-data:/var/lib/postgresql/data
    networks:
      - backend
    secrets:
      - db_password
    healthcheck:
      test: ["CMD", "pg_isready", "-U", "postgres"]
      interval: 10s

  api:
    build: ./api
    env_file: .env
    depends_on:
      db:
        condition: service_healthy
    networks:
      - backend
      - frontend

  web:
    image: nginx:alpine
    ports:
      - "80:80"
    volumes:
      - ./nginx.conf:/etc/nginx/nginx.conf:ro
    networks:
      - frontend
    profiles:
      - prod

networks:
  backend:
  frontend:

volumes:
  db-data:

secrets:
  db_password:
    file: ./db_password.txt

Commandes essentielles

# Démarrer tous les services
docker compose up -d

# Voir les logs en temps réel
docker compose logs -f api

# Lister les conteneurs
docker compose ps

# Exécuter une commande dans un service
docker compose exec api sh

# Arrêter et supprimer
docker compose down

# Activer un profil spécifique
docker compose --profile prod up -d

Variables d'environnement

# Fichier .env
API_PORT=3000
DB_VERSION=15

# Référencées dans docker-compose.yml
ports:
  - "${API_PORT}:3000"

Quelle est la différence entre Docker et Kubernetes ?

Docker gère la création et l’exécution de conteneurs sur un seul hôte, alors que Kubernetes orchestre plusieurs conteneurs répartis sur un cluster, avec des fonctions d’auto-scaling, de redondance et de gestion d’état.

Docker et Kubernetes sont complémentaires : Docker conteneurise les applications, Kubernetes les orchestre à grande échelle.

Comparaison

Aspect	Docker	Kubernetes
Niveau	Conteneur individuel	Cluster de conteneurs
Scope	Machine unique	Multi-machines (cluster)
Objectif	Empaqueter et exécuter	Orchestrer et automatiser
Scaling	Manuel (`docker run` x N)	Automatique (HorizontalPodAutoscaler)
Haute disponibilité	Non (conteneur unique)	Oui (réplication, self-healing)
Configuration	CLI/docker-compose.yml	Manifestes YAML (Deployment, Service, etc.)
Complexité	Simple, facile à apprendre	Courbe d'apprentissage élevée

Exemples

Docker : exécution simple

# Lancer 3 répliques manuellement
docker run -d --name web1 -p 8001:80 nginx
docker run -d --name web2 -p 8002:80 nginx
docker run -d --name web3 -p 8003:80 nginx

# Pas de load balancing automatique
# Pas de redémarrage automatique si crash

Kubernetes : orchestration automatique

apiVersion: apps/v1
kind: Deployment
metadata:
  name: nginx-deployment
spec:
  replicas: 3  # 3 répliques automatiques
  selector:
    matchLabels:
      app: nginx
  template:
    metadata:
      labels:
        app: nginx
    spec:
      containers:
      - name: nginx
        image: nginx:latest
        ports:
        - containerPort: 80
---
apiVersion: v1
kind: Service
metadata:
  name: nginx-service
spec:
  type: LoadBalancer
  selector:
    app: nginx
  ports:
  - port: 80
    targetPort: 80

# Kubernetes gère automatiquement :
kubectl apply -f deployment.yaml
# → 3 pods répartis sur le cluster
# → Load balancing automatique
# → Redémarrage auto si crash (self-healing)
# → Rolling updates sans downtime

Fonctionnalités Kubernetes

Auto-scaling : ajustement automatique du nombre de pods selon la charge (CPU/RAM)
Self-healing : redémarrage automatique des pods en échec
Rolling updates : déploiements sans interruption (A/B testing, canary)
Service discovery : DNS interne pour communication entre services
ConfigMaps & Secrets : gestion centralisée de la configuration
Persistent Volumes : stockage persistant indépendant du cycle de vie des pods

Architecture

Docker :

┌─────────────────┐
│   Machine       │
│  ┌───┬───┬───┐  │
│  │C1 │C2 │C3 │  │  (Conteneurs isolés)
│  └───┴───┴───┘  │
│  Docker Engine  │
└─────────────────┘

Kubernetes :

┌────────────────────────────────────┐
│          Cluster K8s               │
│  ┌─────────┐  ┌─────────┐         │
│  │ Node 1  │  │ Node 2  │  ...    │
│  │ ┌─┬─┬─┐ │  │ ┌─┬─┐   │         │
│  │ │P│P│P│ │  │ │P│P│   │         │  (Pods répartis)
│  │ └─┴─┴─┘ │  │ └─┴─┘   │         │
│  └─────────┘  └─────────┘         │
│  Control Plane (API, Scheduler)   │
└────────────────────────────────────┘

Quand utiliser quoi ?

Contexte	Outil recommandé
Développement local	Docker + Docker Compose
Application simple (1-5 conteneurs)	Docker
Production à grande échelle (>10 conteneurs)	Kubernetes
Besoin de haute disponibilité	Kubernetes
Multi-cloud ou cloud hybride	Kubernetes
Équipe sans expertise DevOps	Docker (plus simple)

Qu’est-ce qu’un Dockerfile et comment l’utiliser ?

Un Dockerfile est un script texte contenant les instructions nécessaires à la création d’une image Docker. Il est utilisé avec la commande docker build pour générer une image personnalisée.

Un Dockerfile est un fichier texte contenant les instructions pour construire une image Docker de manière reproductible.

Instructions principales

Instruction	Rôle	Exemple
FROM	Image de base	`FROM node:20-alpine`
WORKDIR	Répertoire de travail	`WORKDIR /app`
COPY	Copier des fichiers	`COPY package*.json ./`
RUN	Exécuter des commandes	`RUN npm install`
EXPOSE	Documenter les ports	`EXPOSE 3000`
ENV	Variables d'environnement	`ENV NODE_ENV=production`
CMD	Commande par défaut	`CMD ["npm", "start"]`
ENTRYPOINT	Point d'entrée fixe	`ENTRYPOINT ["docker-entrypoint.sh"]`

Exemple multi-stage (optimisation)

# Étape 1 : Build
FROM node:20 AS builder
WORKDIR /app
COPY package*.json ./
RUN npm ci
COPY . .
RUN npm run build

# Étape 2 : Production
FROM node:20-alpine
WORKDIR /app
COPY --from=builder /app/dist ./dist
COPY package*.json ./
RUN npm ci --only=production
EXPOSE 3000
CMD ["node", "dist/index.js"]

Utilisation

# Construire une image
docker build -t mon-app:1.0 .

# Lancer un conteneur
docker run -p 3000:3000 mon-app:1.0

Bonnes pratiques

Utiliser des images de base officielles et légères (Alpine)
Créer un fichier .dockerignore (node_modules, .git)
Minimiser les couches : regrouper les RUN
Multi-stage builds : images finales plus petites
Ne pas exécuter en root : USER node

Qu'est-ce que la conteneurisation ?

La conteneurisation empaquette une application avec ses dépendances dans une unité isolée appelée conteneur. Contrairement à une machine virtuelle, le conteneur partage le noyau de l'hôte, ce qui le rend léger et rapide à démarrer. Docker est l'outil le plus répandu, sur le format standardisé OCI.

Comment créer et lancer un conteneur Docker ?

On lance un conteneur Docker avec docker run : docker run hello-world pour un test, ou docker run -d -p 8080:80 nginx pour un serveur web en arrière-plan sur le port 8080. L'option -d détache le conteneur et -p mappe les ports. docker ps liste les conteneurs actifs.

On lance un conteneur avec la commande docker run, qui télécharge l'image si besoin puis démarre le conteneur. Pour un premier test :

docker run hello-world

Pour lancer un serveur web Nginx en arrière-plan et le publier sur le port 8080 :

docker run -d -p 8080:80 nginx

L'option -d détache le conteneur (mode arrière-plan) et -p 8080:80 mappe le port. Vérifiez avec docker ps que le conteneur tourne. Le détail des options est dans le guide de la CLI Docker.

Docker est-il gratuit ?

Docker Engine, la CLI et Docker Compose sont open source (Apache 2.0) et gratuits. Docker Desktop reste gratuit pour l'usage personnel, l'éducation et les entreprises de moins de 250 salariés et 10 M$ de revenus ; au-delà, un abonnement payant (Pro, Team ou Business) devient obligatoire.

Le cœur est libre, Docker Desktop a des conditions

Il faut distinguer les composants open source de l'application de bureau Docker Desktop.

Composant	Licence	Gratuit ?
Docker Engine (dockerd, CLI)	Apache 2.0	Oui, sans condition
Docker Compose (plugin)	Apache 2.0	Oui, sans condition
Docker Desktop	Propriétaire	Sous conditions

Docker Desktop est gratuit pour l'usage personnel, l'éducation, les projets open source non commerciaux et les entreprises de moins de 250 salariés et moins de 10 millions de dollars de revenu annuel. Au-delà de ces seuils, un abonnement Pro, Team ou Business est requis.Sur un serveur Linux, on installe Docker Engine directement, sans Docker Desktop : l'usage reste alors entièrement gratuit.