《Docker 简易速速上手小册》第6章 Docker 网络与安全(2024 最新版)

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文章目录

  • 6.1 Docker 网络概念
    • 6.1.1 重点基础知识
    • 6.1.2 重点案例:基于 Flask 的微服务
    • 6.1.3 拓展案例 1:容器间的直接通信
    • 6.1.4 拓展案例 2:跨主机容器通信
  • 6.2 配置与管理网络
    • 6.2.1 重点基础知识
    • 6.2.2 重点案例:配置 Flask 应用的网络
    • 6.2.3 拓展案例 1:网络隔离实践
    • 6.2.4 拓展案例 2:跨主机网络配置
  • 6.3 Docker 安全最佳实践
    • 6.3.1 重点基础知识
    • 6.3.2 重点案例:保护 Flask 应用
    • 6.3.3 拓展案例 1:使用 Docker Secret 管理敏感数据
    • 6.3.4 拓展案例 2:实施容器安全扫描和监控

6.1 Docker 网络概念

深入理解 Docker 网络对于确保容器间有效、安全的通信至关重要。就像在繁忙的城市中设计交通网络,正确配置 Docker 网络能确保信息高效流动。

6.1.1 重点基础知识

Docker 网络是容器化架构中的重要组成部分,它不仅连接容器,还定义了容器之间如何交互。理解 Docker 网络的基础知识,就像是学会在复杂的城市交通网络中导航。

  1. 网络命名空间(Network Namespace):

    • Docker 使用网络命名空间来隔离容器的网络堆栈。这意味着每个容器都有自己独立的网络环境,包括 IP 地址、路由表和端口号。
  2. 内部和外部通信:

    • 容器可以通过内部网络相互通信,也可以通过配置端口映射与外部世界通信。
    • Docker 提供了内置的 DNS 服务,容器可以通过服务名互相发现。
  3. 网络驱动:

    • Docker 支持多种网络驱动,每种驱动适用于不同的用途。
    • 桥接(bridge):默认驱动,适用于同一主机上的容器通信。
    • 主机(host):移除容器的网络隔离,直接使用宿主机的网络。
    • 覆盖(overlay):适用于 Docker Swarm,支持不同 Docker 主机上的容器互联。
  4. 网络配置:

    • 可以通过命令行或在 Compose 文件中配置网络。
    • 支持设置 IPAM(IP 地址管理)配置,如子网、网关等。
  5. 安全性和隔离:

    • 网络隔离增加了安全性,可以防止未授权的访问。
    • 可以通过防火墙规则和网络策略进一步加强安全性。
  6. DNS 和服务发现:

    • Docker 内部的 DNS 服务允许容器通过服务名来互相发现和通信。
    • 这使得容器之间的通信不依赖于静态的 IP 地址。

通过理解这些概念,你将能够更好地管理 Docker 容器的网络连接和通信,确保容器的高效和安全运行。无论是简单的单主机部署还是跨主机的复杂应用,正确的网络配置都是成功的关键。

6.1.2 重点案例:基于 Flask 的微服务

在这个案例中,我们将构建一个基于 Flask 的微服务应用,并使用 Docker 网络来确保其组件可以彼此通信。我们的目标是创建一个 Flask 应用,该应用将与一个后端服务(比如一个 Redis 实例)通信。

步骤 1: 创建 Flask 应用

首先,创建 Flask 应用。在你的工作目录中,创建以下文件:

  • app.py:

    # app.py
    from flask import Flask
    import redis
    import osapp = Flask(__name__)
    redis_host = os.getenv('REDIS_HOST', 'localhost')
    redis_client = redis.Redis(host=redis_host, port=6379)@app.route('/')
    def home():count = redis_client.incr('hits')return f'Hello from Flask! This page has been visited {count} times.'if __name__ == '__main__':app.run(debug=True, host='0.0.0.0', port=5000)
    
  • requirements.txt:

    flask
    redis
    

步骤 2: 编写 Dockerfile

编写 Dockerfile 来构建 Flask 应用的镜像:

FROM python:3.8-slim
WORKDIR /app
COPY requirements.txt /app/
RUN pip install --no-cache-dir -r requirements.txt
COPY . /app/
CMD ["python", "app.py"]

步骤 3: 使用 Docker 创建网络

在启动容器之前,首先创建一个 Docker 网络:

docker network create flask-network

步骤 4: 运行 Redis 容器

运行 Redis 容器,并连接到我们创建的网络:

docker run -d --name redis --network flask-network redis:alpine

步骤 5: 运行 Flask 应用容器

构建 Flask 应用的镜像并运行它,同时确保它也连接到同一个网络:

docker build -t flask-app .
docker run -d --name flask-app --network flask-network -p 5000:5000 flask-app

步骤 6: 测试应用

现在,你可以通过访问 http://localhost:5000 来测试 Flask 应用。应用应该能够显示页面访问次数,这表明它正在成功地与 Redis 服务通信。

通过这个案例,你学会了如何使用 Docker 网络来构建基于 Flask 的微服务应用。这种方法不仅增加了应用的模块化和可扩展性,还提高了其整体的维护性和可管理性。

6.1.3 拓展案例 1:容器间的直接通信

在这个案例中,我们将展示如何在同一主机网络上运行两个 Flask 应用容器,使它们能够直接通信。这是一个展示 Docker 容器间如何通过主机网络进行通信的实际应用。

步骤 1: 创建两个 Flask 应用

创建两个 Flask 应用,一个作为消息发送者,另一个作为接收者。在你的工作目录中,创建以下文件:

  • sender_app.py:

    # sender_app.py
    from flask import Flask, request
    import requestsapp = Flask(__name__)@app.route('/send', methods=['POST'])
    def send():message = request.json.get('message', '')response = requests.post('http://receiver:5001/receive', json={'message': message})return response.textif __name__ == '__main__':app.run(debug=True, host='0.0.0.0', port=5000)
    
  • receiver_app.py:

    # receiver_app.py
    from flask import Flask, request, jsonifyapp = Flask(__name__)@app.route('/receive', methods=['POST'])
    def receive():message = request.json.get('message', '')print(f"Received message: {message}")return jsonify({'status': 'Message received'})if __name__ == '__main__':app.run(debug=True, host='0.0.0.0', port=5001)
    
  • requirements.txt:

    flask
    requests
    

步骤 2: 编写 Dockerfile

创建一个通用的 Dockerfile 来构建两个 Flask 应用的镜像:

FROM python:3.8-slim
WORKDIR /app
COPY requirements.txt /app/
RUN pip install --no-cache-dir -r requirements.txt
CMD ["python", "app.py"]

步骤 3: 使用 Docker 运行 Flask 容器

运行两个 Flask 容器,使用 Docker 的主机网络模式:

  1. 构建镜像:

    docker build -t flask-app .
    
  2. 运行发送者(sender)应用:

    docker run -d --name sender --network host -v $(pwd)/sender_app.py:/app/app.py flask-app
    
  3. 运行接收者(receiver)应用:

    docker run -d --name receiver --network host -v $(pwd)/receiver_app.py:/app/app.py flask-app
    

步骤 4: 测试应用通信

使用 curl 或任何 HTTP 客户端向发送者应用发送消息,并观察接收者应用是否收到该消息。

例如,使用 curl 发送 POST 请求:

curl -X POST http://localhost:5000/send -H "Content-Type: application/json" -d '{"message": "Hello from sender"}'

检查接收者容器的日志,验证消息是否被正确接收:

docker logs receiver

通过这个案例,你可以看到 Docker 容器间如何在同一主机网络下进行直接通信。这种配置对于快速开发和测试内部通信的微服务非常有用。

6.1.4 拓展案例 2:跨主机容器通信

在这个案例中,我们将演示如何在不同主机上部署 Flask 应用和 Redis 服务,并通过 Docker 的覆盖网络实现它们之间的通信。这种配置适用于分布式应用和微服务架构,其中服务分散在多个主机上。

注意:这个案例假设你已经有一个 Docker Swarm 集群的基本了解和设置。Docker Swarm 是 Docker 的原生集群管理工具,支持多主机容器编排。

步骤 1: 创建 Flask 应用

在你的工作目录中,创建 Flask 应用的文件:

  • app.py:

    # app.py
    from flask import Flask
    import redis
    import osapp = Flask(__name__)
    redis_host = os.getenv('REDIS_HOST', 'redis')
    redis_client = redis.Redis(host=redis_host, port=6379)@app.route('/')
    def home():count = redis_client.incr('hits')return f'Hello from Flask! This page has been visited {count} times.'if __name__ == '__main__':app.run(debug=True, host='0.0.0.0', port=5000)
    
  • requirements.txt:

    flask
    redis
    

步骤 2: 编写 Dockerfile

创建一个 Dockerfile 来构建 Flask 应用的镜像:

FROM python:3.8-slim
WORKDIR /app
COPY requirements.txt /app/
RUN pip install --no-cache-dir -r requirements.txt
COPY . /app/
CMD ["python", "app.py"]

步骤 3: 部署 Flask 应用和 Redis 服务

假设你已经初始化了 Docker Swarm 集群,并且有两个或更多的节点可用。

  1. 在 Swarm 集群的管理节点上,创建一个覆盖网络:

    docker network create --driver=overlay --attachable my-overlay-net
    
  2. 部署 Flask 应用:

    docker service create \--name flask-app \--network my-overlay-net \--publish published=5000,target=5000 \flask-app
    
  3. 部署 Redis 服务:

    docker service create \--name redis \--network my-overlay-net \redis:alpine
    

步骤 4: 测试跨主机通信

  1. 确定 Flask 应用和 Redis 服务的部署状态:

    docker service ls
    
  2. 从任何 Swarm 集群节点访问 Flask 应用:

    curl http://<Swarm_Node_IP>:5000
    

    应用应该能够正常访问并显示页面访问次数。

通过这个案例,你学会了如何在 Docker Swarm 集群中使用覆盖网络来实现跨主机容器通信。这种能力对于构建大规模、分布式的微服务应用极其重要,使得服务可以在不同的物理机器上灵活部署,同时保持高效的网络通信。

通过这些案例,你将了解 Docker 网络的不同类型及其用例,掌握如何在不同场景下配置和管理 Docker 网络。这是确保 Docker 容器高效、安全运行的关键技能。

6.2 配置与管理网络

掌握 Docker 网络的配置与管理是确保容器应用顺利运行的关键。这就像是在一个复杂的数字世界中布置高速公路和小径,确保信息能够快速且安全地流动。

6.2.1 重点基础知识

深入了解 Docker 网络的配置和管理是确保容器应用顺利运行的关键。掌握这些知识就像是成为了一个数字世界的交通规划师,你需要确保信息的流通既高效又安全。

  1. 网络类型的具体应用场景:

    • 桥接网络(bridge):默认网络类型,适用于单主机内的容器通信。当你需要隔离运行在同一主机上的多个容器时,桥接网络是理想选择。
    • 主机网络(host):去除容器网络隔离,直接使用宿主机网络。适用于性能敏感的场景,或当容器需要完全访问宿主机网络时。
    • 覆盖网络(overlay):跨多个 Docker 主机的容器通信,主要用于 Docker Swarm 集群中。当部署跨越多个服务器的服务时,覆盖网络提供了无缝的跨主机通信。
  2. 网络配置的高级选项:

    • 子网和网关配置:自定义网络的 IP 地址范围和网关。
    • DNS 配置:设置网络的内置 DNS 服务,用于容器名到 IP 地址的解析。
    • 静态 IP 分配:在需要时为特定容器分配静态 IP 地址。
  3. 网络安全和防火墙规则:

    • 设置网络级别的防火墙规则来限制容器间的通信。
    • 利用 Docker 网络策略来加强容器间的隔离和安全性。
  4. 网络故障诊断和排错:

    • 使用 docker network inspect 查看网络配置和连接的容器。
    • 利用网络工具(如 pingtraceroute)检查容器间的连通性。
  5. 跨主机网络的管理:

    • 在 Docker Swarm 环境中管理覆盖网络。
    • 处理跨主机网络中的路由和服务发现问题。

通过掌握这些高级网络知识,你将能够设计一个既安全又高效的容器网络架构,满足从简单的单机应用到复杂的分布式系统的各种需求。这是每位希望精通 Docker 的开发者和系统管理员必须掌握的技能。

6.2.2 重点案例:配置 Flask 应用的网络

在这个案例中,我们将演示如何配置一个 Flask 应用的网络,使其能够与后端数据库服务(如 MySQL)通信。这个示例将展示如何在 Docker 环境中配置和管理应用的网络连接。

步骤 1: 创建 Flask 应用

首先,创建一个 Flask 应用,它将连接到一个 MySQL 数据库。在你的工作目录中,创建以下文件:

  • app.py:

    # app.py
    from flask import Flask, jsonify
    from flask_sqlalchemy import SQLAlchemyapp = Flask(__name__)
    app.config['SQLALCHEMY_DATABASE_URI'] = 'mysql+pymysql://user:password@db/mydatabase'
    db = SQLAlchemy(app)class User(db.Model):id = db.Column(db.Integer, primary_key=True)name = db.Column(db.String(80), unique=True, nullable=False)@app.route('/')
    def index():return jsonify({'message': 'Hello from Flask!'})if __name__ == '__main__':app.run(debug=True, host='0.0.0.0', port=5000)
    
  • requirements.txt:

    flask
    flask_sqlalchemy
    pymysql
    

步骤 2: 编写 Dockerfile

创建一个 Dockerfile 来构建 Flask 应用的镜像:

FROM python:3.8-slim
WORKDIR /app
COPY requirements.txt /app/
RUN pip install --no-cache-dir -r requirements.txt
COPY . /app/
CMD ["python", "app.py"]

步骤 3: 创建 Docker 网络

使用 Docker 命令创建一个桥接网络:

docker network create flask-net

步骤 4: 运行 MySQL 容器

运行 MySQL 容器,并连接到我们创建的网络:

docker run -d --name db \--network flask-net \-e MYSQL_ROOT_PASSWORD=root \-e MYSQL_DATABASE=mydatabase \-e MYSQL_USER=user \-e MYSQL_PASSWORD=password \mysql:5.7

步骤 5: 运行 Flask 应用容器

构建 Flask 应用的镜像并运行它,同时确保它也连接到同一个网络:

docker build -t flask-app .
docker run -d --name flask-app --network flask-net -p 5000:5000 flask-app

步骤 6: 测试应用

现在,你可以通过访问 http://localhost:5000 来测试 Flask 应用。你应该能够看到 Flask 应用的欢迎消息。

通过这个案例,你学会了如何在 Docker 中为 Flask 应用配置网络,使其能够与后端 MySQL 数据库服务通信。这种网络配置方法对于运行依赖于外部数据库或其他服务的 Web 应用是非常典型且重要的。

6.2.3 拓展案例 1:网络隔离实践

在这个案例中,我们将演示如何使用 Docker 网络隔离来分离前端和后端服务。这种隔离能够提高安全性,确保只有特定的服务能够相互通信。我们将创建两个 Flask 应用,一个作为公共 API,另一个作为内部服务,并确保只有 API 可以访问内部服务。

步骤 1: 创建两个 Flask 应用

在你的工作目录中,创建两个 Flask 应用,一个作为公共 API,另一个作为内部服务。

  • api_app.py (公共 API 应用):

    # api_app.py
    from flask import Flask, jsonify
    import requestsapp = Flask(__name__)@app.route('/public')
    def public():return jsonify({"message": "Public endpoint"})@app.route('/access-internal')
    def access_internal():try:response = requests.get('http://internal-service:5001/internal')return response.textexcept requests.exceptions.RequestException as e:return str(e)if __name__ == '__main__':app.run(debug=True, host='0.0.0.0', port=5000)
    
  • internal_app.py (内部服务应用):

    # internal_app.py
    from flask import Flask, jsonifyapp = Flask(__name__)@app.route('/internal')
    def internal():return jsonify({"message": "Internal endpoint"})if __name__ == '__main__':app.run(debug=True, host='0.0.0.0', port=5001)
    
  • requirements.txt:

    flask
    requests
    

步骤 2: 创建 Dockerfile

编写一个 Dockerfile 来构建两个 Flask 应用的镜像:

FROM python:3.8-slim
WORKDIR /app
COPY requirements.txt /app/
RUN pip install --no-cache-dir -r requirements.txt
COPY . /app/
CMD ["python", "api_app.py"]

步骤 3: 创建 Docker 网络

创建两个网络,一个用于公共 API,另一个用于内部服务:

docker network create public-net
docker network create internal-net

步骤 4: 运行 Flask 容器

  1. 构建镜像并运行公共 API 应用:

    docker build -t flask-api-app .
    docker run -d --name api-app --network public-net -p 5000:5000 flask-api-app
    
  2. 修改 Dockerfile 以运行内部服务应用,并运行容器:

    # 修改 CMD 指令运行 internal_app.py
    CMD ["python", "internal_app.py"]
    docker build -t flask-internal-app .
    docker run -d --name internal-app --network internal-net flask-internal-app
    

步骤 5: 测试网络隔离

  1. 访问公共 API 端点:

    curl http://localhost:5000/public
    

    应返回公共端点的消息。

  2. 尝试通过公共 API 访问内部服务:

    curl http://localhost:5000/access-internal
    

    由于网络隔离,这应该失败或返回错误消息。

通过这个案例,你可以看到 Docker 网络如何用于隔离和控制容器间的通信。这种方法在实际生产环境中对于保护敏感的内部服务非常有用,只允许经过授权的服务进行访问。

6.2.4 拓展案例 2:跨主机网络配置

在这个案例中,我们将演示如何在 Docker Swarm 环境中配置跨主机网络,以实现不同主机上的容器间通信。这对于构建大规模、分布式的微服务架构至关重要。

注意:此案例假设你已经配置好了 Docker Swarm 环境,并且有两个或更多的节点可用。

步骤 1: 创建 Flask 应用

创建一个简单的 Flask 应用。在你的工作目录中,创建以下文件:

  • app.py:

    # app.py
    from flask import Flask, jsonifyapp = Flask(__name__)@app.route('/')
    def home():return jsonify({'message': 'Hello from Flask!'})if __name__ == '__main__':app.run(debug=True, host='0.0.0.0', port=5000)
    
  • requirements.txt:

    flask
    

步骤 2: 编写 Dockerfile

创建 Dockerfile 来构建 Flask 应用的镜像:

FROM python:3.8-slim
WORKDIR /app
COPY requirements.txt /app/
RUN pip install --no-cache-dir -r requirements.txt
COPY . /app/
CMD ["python", "app.py"]

步骤 3: 创建覆盖网络

在 Docker Swarm 管理节点上,创建一个覆盖网络:

docker network create --driver=overlay --attachable my-overlay-net

步骤 4: 部署 Flask 应用

使用 Docker Stack 部署 Flask 应用,并连接到覆盖网络。首先创建 docker-compose.yml 文件:

version: '3'services:web:image: flask-appnetworks:- my-overlay-netports:- "5000:5000"networks:my-overlay-net:external: true

然后部署应用:

docker stack deploy -c docker-compose.yml myapp

步骤 5: 测试跨主机通信

从任何 Swarm 节点访问 Flask 应用:

curl http://<Swarm_Node_IP>:5000

应用应该能够正常响应,并显示来自 Flask 的消息。

通过这个案例,你学会了如何在 Docker Swarm 环境中使用覆盖网络配置跨主机通信。这对于运行分布式应用和服务至关重要,使得容器能够跨越物理边界协同工作。

通过这些案例,你将能够更好地理解和实践 Docker 网络的配置与管理,确保容器间的通信既高效又安全。这是构建可靠、可扩展的容器化应用的关键一环。

6.3 Docker 安全最佳实践

在 Docker 的世界中,安全是一个永恒的话题。正确地管理容器安全性对于保护你的应用和数据免受攻击至关重要。让我们一起深入了解 Docker 安全的最佳实践。

6.3.1 重点基础知识

在 Docker 环境中实施安全措施是保护应用和数据不受威胁的关键。正确的安全实践可以帮助你防范各种网络攻击和安全漏洞。让我们深入探讨 Docker 安全的关键要点。

  1. 容器运行时安全:

    • 用户权限:避免以 root 用户运行容器。创建并使用具有有限权限的用户。
    • 只读文件系统:当可能时,使用 --read-only 标志运行容器,以使其文件系统为只读。
    • 临时文件系统:使用 --tmpfs 标志为容器提供临时文件存储,以减少对持久存储的依赖。
  2. 安全镜像构建:

    • 精简基础镜像:使用精简的基础镜像,如 Alpine Linux,以减少潜在的安全漏洞。
    • 多阶段构建:使用多阶段构建过程来减少最终镜像中不必要的文件和依赖。
  3. 网络安全策略:

    • 最小化端口暴露:只暴露必要的端口,避免不必要的端口暴露。
    • 隔离网络:在必要时,创建隔离的 Docker 网络来限制容器间的通信。
  4. 安全存储敏感数据:

    • 避免硬编码敏感信息:不要在 Dockerfile 或镜像中硬编码敏感信息。
    • 使用 Docker Secret 或 Volume:对于敏感数据,使用 Docker Secret 或挂载卷来安全存储。
  5. 日志和审计:

    • 集中日志管理:配置集中日志管理,如 ELK Stack 或 Fluentd,以监控和分析容器活动。
    • 审计和合规:定期进行安全审计,确保遵守相关的安全合规标准。
  6. 定期更新和补丁:

    • 及时更新 Docker 和容器镜像:定期更新 Docker 引擎和容器镜像以获取最新的安全补丁。

通过遵循这些最佳实践,你可以显著提升 Docker 环境的安全性,防止潜在的安全威胁,确保应用和数据的安全。这是每个使用 Docker 的组织和个人都应该关注的重要议题。

6.3.2 重点案例:保护 Flask 应用

在这个案例中,我们将通过实施 Docker 安全最佳实践来部署并保护一个 Flask 应用。这个示例将展示如何在实际环境中增强容器应用的安全性。

步骤 1: 创建 Flask 应用

首先,创建 Flask 应用。在你的工作目录中,创建以下文件:

  • app.py:

    # app.py
    from flask import Flaskapp = Flask(__name__)@app.route('/')
    def home():return "Welcome to the secure Flask app!"if __name__ == '__main__':app.run(debug=True, host='0.0.0.0', port=5000)
    
  • requirements.txt:

    flask
    

步骤 2: 编写 Dockerfile

为了提高安全性,我们将在 Dockerfile 中使用非 root 用户来运行 Flask 应用:

FROM python:3.8-slim# 创建一个新用户 "appuser"
RUN useradd -m appuser# 切换到该用户
USER appuserWORKDIR /app
COPY requirements.txt /app/
RUN pip install --no-cache-dir -r requirements.txt
COPY . /app/# 指定运行 Flask 应用的非特权端口
CMD ["python", "app.py"]

步骤 3: 构建并运行 Flask 容器

  1. 构建 Flask 应用的镜像:

    docker build -t secure-flask-app .
    
  2. 运行 Flask 应用容器:

    docker run -d -p 5000:5000 --name flask-app secure-flask-app
    

    在这里,我们没有使用 root 用户运行容器,且应用在容器内部监听非特权端口(5000)。

步骤 4: 测试 Flask 应用

现在,你可以通过访问 http://localhost:5000 来测试 Flask 应用。应用应该能够正常响应,并显示安全的欢迎信息。

通过这个案例,你学会了如何在 Docker 环境中部署一个安全的 Flask 应用。这包括使用非 root 用户运行应用,最小化容器中的软件包,并且限制容器的网络访问权限。这些措施共同作用,提高了 Flask 应用的安全性,使其更加适合生产环境部署。

6.3.3 拓展案例 1:使用 Docker Secret 管理敏感数据

在这个案例中,我们将使用 Docker Secret 来安全地管理 Flask 应用的敏感数据。Docker Secret 是一种安全地管理敏感数据(如密码、私钥、证书等)的方法,尤其适用于 Docker Swarm 环境。

注意:Docker Secret 需要在 Docker Swarm 模式下运行。

步骤 1: 设置 Docker Swarm

如果你的 Docker 环境尚未初始化为 Swarm,可以通过以下命令进行初始化:

docker swarm init

步骤 2: 创建 Flask 应用

创建 Flask 应用,与之前的例子类似,但这次我们将从环境变量中读取敏感数据。

  • app.py:

    # app.py
    from flask import Flask
    import osapp = Flask(__name__)
    secret_key = os.getenv('SECRET_KEY', 'default-secret')@app.route('/')
    def home():return f"Secret key is: {secret_key}"if __name__ == '__main__':app.run(debug=True, host='0.0.0.0', port=5000)
    
  • requirements.txt:

    flask
    

步骤 3: 创建 Docker Secret

创建一个 Docker Secret 来存储 Flask 应用的敏感数据:

echo "my-super-secret-key" | docker secret create my_flask_secret -

步骤 4: 编写 Docker Compose 文件

为了在 Swarm 中部署 Flask 应用,创建一个 docker-compose.yml 文件:

version: '3.7'services:web:image: secure-flask-appports:- "5000:5000"secrets:- my_flask_secretenvironment:- SECRET_KEY=/run/secrets/my_flask_secretsecrets:my_flask_secret:external: true

步骤 5: 构建 Flask 应用的镜像

和前面步骤类似,构建 Flask 应用的 Docker 镜像。

步骤 6: 部署应用

使用 Docker Stack 部署 Flask 应用到 Swarm:

docker stack deploy -c docker-compose.yml myapp

步骤 7: 测试应用

访问 http://localhost:5000,应用应该能够显示出从 Docker Secret 读取的敏感数据。

通过这个案例,你学会了如何在 Docker Swarm 环境中使用 Docker Secret 来安全地管理 Flask 应用的敏感数据。这种方法提供了一种安全、可靠的方式来处理敏感信息,非常适合用于生产环境中的应用部署。

6.3.4 拓展案例 2:实施容器安全扫描和监控

在这个案例中,我们将重点放在对 Docker 容器进行安全扫描和监控,以确保 Flask 应用的安全性。这个过程包括使用工具来识别潜在的安全漏洞,以及设置监控系统来跟踪容器的运行状态。

步骤 1: 准备 Flask 应用

使用前面案例中的 Flask 应用 app.py 和相应的 Dockerfile

步骤 2: 安全扫描容器

  1. 使用 Clair:

    • Clair 是一个流行的开源项目,用于静态分析 Docker 容器的安全漏洞。
    • 可以使用 Clair CLI 工具,如 clair-scanner, 对 Flask 应用的 Docker 镜像进行扫描。
    # 示例命令,实际操作可能需要更多配置
    clair-scanner --ip <你的机器IP> secure-flask-app:latest
    
  2. 使用其他工具:

    • 除了 Clair,还有其他工具和服务如 Anchore Engine、Docker Bench for Security,也可以用于扫描安全漏洞。

步骤 3: 设置监控和日志系统

  1. 使用 Prometheus 和 Grafana:

    • Prometheus 是一个开源监控解决方案,可以收集和存储实时指标数据。
    • Grafana 可以用来为 Prometheus 数据创建可视化仪表板。
    # docker-compose.monitoring.yml
    version: '3'
    services:prometheus:image: prom/prometheusports:- 9090:9090grafana:image: grafana/grafanaports:- 3000:3000
    

    使用 docker-compose -f docker-compose.monitoring.yml up 运行监控服务。

  2. 配置日志记录:

    • 配置 Flask 应用的日志记录,以便将日志数据发送到集中的日志系统,如 ELK Stack 或 Fluentd。

步骤 4: 测试和验证

  1. 通过访问 Prometheus 和 Grafana 的 UI(通常是 http://localhost:9090http://localhost:3000),确保监控系统正常运行。
  2. 检查 Flask 应用的日志,确保它们被正确记录并发送到日志系统。
  3. 定期检查 Clair 或其他安全扫描工具的输出,关注并修复任何识别出的安全漏洞。

通过实施这些步骤,你将能够建立起一个全面的安全策略,不仅能发现并修复潜在的安全漏洞,还能实时监控应用的运行状态,及时发现并响应异常情况。这对于维护任何生产级的 Docker 应用都是至关重要的。

通过这些案例,你将学会如何在日常操作中实施 Docker 的安全最佳实践,确保你的容器环境既安全又可靠。这是每位负责容器化应用的开发者和管理员都必须掌握的技能。

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文章目录 概要整体架构流程内置的功能介绍系统演示小结 概要 提示&#xff1a;开源信息管理平台 主要是进行的是对于大部分的管理信息平台的综合&#xff0c;以及进行相关的开源项目的改造和升级&#xff0c;添加新的功能的同时&#xff0c;也是为了更好的让大家一起学习&#…

优优嗨聚集团:法律咨询服务,守护您生活的每一份权益

在当今社会&#xff0c;随着法治意识的日益增强&#xff0c;法律咨询服务的重要性愈发凸显。无论是个人还是企业&#xff0c;面对纷繁复杂的法律环境&#xff0c;专业的法律咨询服务成为了不可或缺的护航者。 一、法律咨询服务&#xff1a;个人权益的守护者 在日常生活中&…

手机和windows的便签怎么共享账号使用

在忙碌的生活中&#xff0c;我经常需要在手机和电脑之间同步记事信息。可是&#xff0c;每次当我在手机上记下一些重要事项后&#xff0c;想要在电脑上查看或继续编辑时&#xff0c;总是遇到各种麻烦。因为手机和电脑上的便签软件各不相同&#xff0c;无法实现账号共享和内容同…

Object中的hashCode()

让hashcode方法的返回值为地址 vm参数中输入-XX:UnlockExperimentalVMOptions -XX:hashCode4&#xff0c;如下图&#xff1a; 参考 搞懂JAVAObject中的hashCode()_java_脚本之家 JDK核心JAVA源码解析(9) - hashcode 方法 - 知乎

护眼台灯怎么选?五大2024年口碑台灯力荐!

护眼台灯算得上是近年来家长为孩子置办最多的用品之一&#xff0c;作为一名十分关注各类市场的测评师&#xff0c;我时刻关注各种家电、灯具的走向&#xff0c;也结合实际的使用&#xff0c;为广大用户提供专业深度的护眼台灯测评。对于护眼台灯&#xff0c;消费者的评价褒贬不…

git之远程操作

一.分布式版本控制系统 分布式版本控制系统通常也有⼀台充当“中央服务器”的电脑&#xff0c;但这个服务器的作⽤仅仅是⽤来⽅便“交换”⼤家的修改&#xff0c;没有它⼤家也⼀样⼲活&#xff0c;只是交换修改不⽅便⽽已。有了这个“中央服务器”的电脑&#xff0c;这样就不怕…

如何在本地部署密码管理软件bitwarden并结合cpolar实现远程同步

文章目录 1. 拉取Bitwarden镜像2. 运行Bitwarden镜像3. 本地访问4. 群晖安装Cpolar5. 配置公网地址6. 公网访问Bitwarden7. 固定公网地址8. 浏览器密码托管设置 Bitwarden是一个密码管理器应用程序&#xff0c;适用于在多个设备和浏览器之间同步密码。自建密码管理软件bitwarde…

疯狂收割offer,软件测试-自动化测试面试题汇总(新版)

目录&#xff1a;导读 前言一、Python编程入门到精通二、接口自动化项目实战三、Web自动化项目实战四、App自动化项目实战五、一线大厂简历六、测试开发DevOps体系七、常用自动化测试工具八、JMeter性能测试九、总结&#xff08;尾部小惊喜&#xff09; 前言 面试题&#xff1…

带你认识PCIe插槽!除了插显卡它还能插什么?

前言关注我们的玩家或者经常接触台式机的玩家应该对PCIe这个词不陌生&#xff0c;它经常出现在主板、显卡甚至是硬盘上。可以说它是你电脑里最重要的接口或通道之一&#xff0c;不过似乎很多人并不知道它是个什么东西&#xff0c;到底能够干什么&#xff0c;觉得它只能用来插显…

VIC模型参数率定和优化、未来气候变化模型预测

目录 专题一 VIC模型的原理及特点 综合案例一 基于QGIS的VIC模型建模 专题二 VIC模型率定验证 综合案例二 基于R语言VIC参数率定和优化 专题三 遥感技术与未来气候变化 综合案例三 运用VIC模型评估未来气候对水文情势的影响 更多应用 VIC模型是一个大尺度的半分布式水文…

一个开箱即用的高性能 Barra 风控模型……

伴随着癸卯兔年到甲辰龙年的交替&#xff0c;A 股市场在短期内经历了剧烈波动。随着雪球产品大面积敲入&#xff0c;基差快速扩大&#xff0c;小微盘股等板块流动性枯竭&#xff0c;量化基金行业出现了整体性净值大幅回撤。这种市场情况无疑对量化交易的风控能力提出了更严格的…

c++ 广度优先搜索(Breadth-First Search,BFS)

广度优先搜索&#xff08;Breadth-First Search&#xff0c;BFS&#xff09;是一种图遍历算法&#xff0c;通常用于搜索或遍历树和图等数据结构。其基本思想是先访问起始顶点&#xff0c;然后逐层遍历其相邻的顶点&#xff0c;直到找到目标顶点或遍历完所有顶点。 BFS通常使用…

火山方舟:Skylark-chat(豆包同款) API调用说明

一、前言&#xff1a; 云雀 (Skylark) 是字节内部团队研发的大规模预训练语言模型系列&#xff0c;目前有 lite, plus 和 pro 三个不同规模的版本。 Skylark-chat跟豆包版本对齐&#xff08;版本更新有1天左右延迟&#xff09;。 说明&#xff1a; 1、该模型会跟进豆包&…

基于ZYNQ的PCIE高速数据采集卡的设计(三)硬件设计

采集卡硬件设计 3.1 引言 采集卡的硬件设计是实现采集功能的基础&#xff0c;良好的硬件设计可以使采集功能更容 易实现&#xff0c;方便软件开发。本章基于第二章的硬件设计方案来详细介绍采集卡硬件设计。 包括载卡和子卡的芯片的选型、配置和具体电路的设计。载卡和子卡…

在线IPV4地址转数字地址工具

在线IPV4地址转数字地址工具 - BTool在线工具软件&#xff0c;为开发者提供方便。 在线IPv4地址转数字地址工具&#xff0c;可以将IPv4形式的IP地址转换为10进制、16进制的数字地址&#xff0c;方便存储和对比。通常数字地址为10进制长整形数字&#xff0c;本工具同时提供了数…

Linux环境下的性能分析 之 CPU篇(二)

2、CPU的使用情况分析 a、类似任务管理器的top & htop 说到对CPU的性能分析&#xff0c;大家一定不会忘记windows下那个最熟悉的工具&#xff1a;任务管理器。 有了这个玩意儿&#xff0c;我们就可以看到CPU的利用率&#xff0c;以及每一个进程所占用的CPU资源。那在Linu…

Stable Diffusion 绘画入门教程(webui)-ControlNet(Recolor)

Recolor&#xff0c;顾名思义就是重上色的意思&#xff0c;很明显能想到的用法就是老照片上色&#xff0c;也就是老照片修复&#xff0c;看下效果吧&#xff08;左边为老旧照片&#xff0c;右边为重上色效果&#xff09;&#xff1a; 当然除了这种玩法&#xff0c;也可以局部修…

职业发展利器:ChatGPT的求职建议!【文章底部添加可得内推码汇总表】

目录 引言 第一部分&#xff1a;ChatGPT的智能咨询 第二部分&#xff1a;个性化求职建议 第三部分&#xff1a;行业趋势解读 第四部分&#xff1a;实时更新的职业信息 第五部分&#xff1a;职业规划与发展路径 第六部分&#xff1a;职场心理辅导 【文章底部添加可得内推…

【Spring Cloud】高并发带来的问题及常见容错方案

文章目录 高并发带来的问题编写代码修改配置压力测试修改配置&#xff0c;并启动软件添加线程组配置线程并发数添加Http取样配置取样&#xff0c;并启动测试访问message方法观察效果 服务雪崩效应常见容错方案常见的容错思路常见的容错组件 总结 欢迎来到阿Q社区 https://bbs.c…