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DOCKER-COMPOSE-GUIDE.md

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DOCKER-COMPOSE-GUIDE.md

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Docker Compose Guide - InsightLearn Full Stack

Overview

Questo file docker-compose.yml contiene lo stack completo di InsightLearn con tutti i servizi necessari per lo sviluppo locale.

Componenti Inclusi

✅ Tutti i Servizi (11 totali)

  1. SQL Server 2022 - Database relazionale principale
  2. Redis 7 - Cache e session management
  3. Elasticsearch 8.11 - Search engine
  4. MongoDB 7.0 - NoSQL database per video storage
  5. API - .NET 8 REST API backend
  6. Web - Blazor Server frontend
  7. Nginx - Reverse proxy HTTPS
  8. Grafana 10.2 - Dashboard di monitoraggio
  9. Prometheus 2.48 - Metrics collection
  10. Jenkins LTS - CI/CD automation
  11. Ollama - Local LLM server (AI features)

Porte Esposte

Servizio Porta Descrizione
Nginx 80 HTTP (redirect to HTTPS)
Nginx 443 HTTPS (main entry point)
SQL Server 1433 Database connections
Redis 6379 Cache connections
Elasticsearch 9200 Search API
MongoDB 27017 NoSQL database
API 7001 API HTTP
API 7002 API HTTPS
Web 7003 Web HTTP
Grafana 3000 Monitoring dashboards
Prometheus 9090 Metrics API
Jenkins 8080 CI/CD web interface
Jenkins 50000 Jenkins agent port
Ollama 11434 LLM API

Configurazione Segreti

Prima di avviare i container, configurare i seguenti segreti:

1. File .env

Creare un file .env nella root del progetto:

# Database Passwords
DB_PASSWORD=YourSecureDBPassword123!
MONGO_PASSWORD=YourSecureMongoPassword123!
REDIS_PASSWORD=YourSecureRedisPassword123!

# JWT Authentication
JWT_SECRET_KEY=YourJwtSigningKeyMinimum32CharactersLong!

# Admin Credentials
ADMIN_PASSWORD=YourAdminPassword123!

# Encryption Keys
ENCRYPTION_MASTER_KEY=YourEncryptionMasterKeyMin32Chars!
VIDEO_ENCRYPTION_KEY=YourVideoEncryptionKey123!

# Google OAuth (optional)
GOOGLE_CLIENT_ID=your-client-id.apps.googleusercontent.com
GOOGLE_CLIENT_SECRET=GOCSPX-YourClientSecret

2. Aggiornare docker-compose.yml

Sostituire i placeholder con variabili d'ambiente:

# Esempio per SQL Server
MSSQL_SA_PASSWORD: "${DB_PASSWORD}"

# Esempio per MongoDB
MONGO_INITDB_ROOT_PASSWORD: "${MONGO_PASSWORD}"

# Esempio per API
- ConnectionStrings__DefaultConnection=Server=sqlserver;Database=InsightLearnDb;User=sa;Password=${DB_PASSWORD};...
- JwtSettings__SecretKey=${JWT_SECRET_KEY}

Avvio dello Stack

1. Build e Avvio Completo

# Build di tutte le immagini
docker-compose build

# Avvio di tutti i servizi
docker-compose up -d

# Visualizza i log
docker-compose logs -f

2. Avvio Servizi Specifici

# Solo database
docker-compose up -d sqlserver redis mongodb elasticsearch

# Solo applicazione
docker-compose up -d api web nginx

# Solo monitoring
docker-compose up -d prometheus grafana

# Solo CI/CD
docker-compose up -d jenkins

3. Verifica Stato

# Stato di tutti i container
docker-compose ps

# Health check
docker-compose ps | grep healthy

# Log di un servizio specifico
docker-compose logs -f api
docker-compose logs -f web

Ordine di Avvio

I servizi si avviano automaticamente nell'ordine corretto grazie a depends_on:

  1. SQL Server (foundational database)
  2. Redis (cache)
  3. Elasticsearch (search)
  4. MongoDB (NoSQL)
  5. Ollama (LLM)
  6. Prometheus (metrics collection)
  7. API (backend, depends on databases)
  8. Web (frontend, depends on API)
  9. Nginx (reverse proxy, depends on API + Web)
  10. Grafana (monitoring, depends on Prometheus)
  11. Jenkins (CI/CD, independent)

Configurazione Post-Avvio

1. SQL Server - Inizializzazione Database

# Accesso al container SQL Server
docker exec -it insightlearn-sqlserver /bin/bash

# Connessione SQL
/opt/mssql-tools18/bin/sqlcmd -S localhost -U sa -P 'YOUR_DB_PASSWORD' -C

# Verifica database
SELECT name FROM sys.databases;
GO

2. MongoDB - Creazione Database

# Accesso al container MongoDB
docker exec -it insightlearn-mongodb mongosh -u admin -p YOUR_MONGO_PASSWORD

# Creazione database e collection
use insightlearn
db.createCollection("videos")
db.createCollection("chatbot_messages")
show collections

3. Ollama - Download Modello LLM

# Accesso al container Ollama
docker exec -it insightlearn-ollama ollama pull llama2

# Verifica modelli installati
docker exec -it insightlearn-ollama ollama list

# Test LLM
docker exec -it insightlearn-ollama ollama run llama2 "Hello, how are you?"

4. Grafana - Accesso Dashboard

  1. Aprire browser: http://localhost:3000
  2. Login: admin / admin
  3. Le dashboard sono auto-configurate in /etc/grafana/provisioning/dashboards/
  4. Datasource Prometheus già configurato

5. Jenkins - Setup Iniziale

  1. Aprire browser: http://localhost:8080
  2. Ottenere password iniziale: 
    docker exec insightlearn-jenkins cat /var/jenkins_home/secrets/initialAdminPassword
  3. Installare plugin suggeriti
  4. Creare admin user

Volumi Persistenti

Tutti i dati sono persistiti in volumi Docker:

# Lista volumi
docker volume ls | grep insightlearn

# Backup di un volume
docker run --rm -v insightlearn-wasm_sqlserver-data:/data -v $(pwd):/backup ubuntu tar czf /backup/sqlserver-backup.tar.gz /data

# Restore di un volume
docker run --rm -v insightlearn-wasm_sqlserver-data:/data -v $(pwd):/backup ubuntu tar xzf /backup/sqlserver-backup.tar.gz -C /

Volumi Creati

  • sqlserver-data - SQL Server database
  • mongodb-data - MongoDB database
  • mongodb-config - MongoDB config
  • redis-data - Redis cache
  • elasticsearch-data - Elasticsearch indices
  • grafana-data - Grafana dashboards e config
  • prometheus-data - Prometheus metrics
  • jenkins-data - Jenkins jobs e config
  • ollama-data - Ollama models
  • api-files, api-logs, api-temp, api-sessions
  • web-logs, web-temp, web-sessions
  • nginx-logs
  • dataprotection-keys - .NET Data Protection

Monitoraggio e Debugging

1. Prometheus Metrics

# Verifica targets
curl http://localhost:9090/api/v1/targets

# Query metrics
curl 'http://localhost:9090/api/v1/query?query=up'

2. Grafana Dashboards

Le seguenti dashboard sono pre-configurate:

  1. insightlearn-dashboard.json - Dashboard principale
  2. insightlearn-app-metrics.json - Metriche applicazione
  3. grafana-dashboard-fixed.json - Dashboard fissa

3. Health Checks

# API health
curl http://localhost:7001/health

# Web health
curl http://localhost:7003/

# Nginx health
curl http://localhost/health

# Grafana health
curl http://localhost:3000/api/health

# Prometheus health
curl http://localhost:9090/-/healthy

Troubleshooting

Container non si avvia

# Verifica log
docker-compose logs [service-name]

# Rebuild forzato
docker-compose build --no-cache [service-name]
docker-compose up -d [service-name]

Problemi di connessione

# Verifica network
docker network inspect insightlearn-wasm_insightlearn-network

# Test connettività tra container
docker exec insightlearn-api ping mongodb
docker exec insightlearn-web ping api

Pulizia completa

# Stop tutti i container
docker-compose down

# Rimozione volumi (ATTENZIONE: cancella tutti i dati!)
docker-compose down -v

# Rimozione immagini
docker-compose down --rmi all

# Pulizia completa
docker system prune -a --volumes

Requisiti di Sistema

Minimi

  • CPU: 4 cores
  • RAM: 16 GB
  • Disk: 50 GB free space
  • Docker: 24.0+
  • Docker Compose: 2.20+

Raccomandati

  • CPU: 8+ cores
  • RAM: 32 GB
  • Disk: 100 GB SSD
  • Docker: latest
  • Docker Compose: latest

Configurazione Produzione

Per deployment in produzione:

  1. Cambiare tutti i segreti con valori sicuri
  2. Usare certificati SSL validi (non self-signed)
  3. Abilitare autenticazione su tutti i servizi
  4. Configurare backup automatici dei volumi
  5. Usare Docker secrets invece di variabili d'ambiente
  6. Limitare resource limits appropriatamente
  7. Configurare logging centralizzato
  8. Abilitare monitoring alerts
  9. Implementare rate limiting su Nginx
  10. Usare private Docker registry

Link Utili

Support

Per problemi o domande: