幾周前， Elastic Beanstalk聲明在AWS云中配置和管理Docker容器。在本文中，我們通過一個簡單的注冊表單頁面應(yīng)用去理解Docker部署過程，該表單使用Elastic Beanstalk Python環(huán)境。
關(guān)于注冊表單應(yīng)用

幾個月之前，我們就已經(jīng)開發(fā)完這個應(yīng)用并且發(fā)表在博客上。有4部分視頻和一篇文章“Using DynamoDB and SNS with Elastic Beanstalk in any Supported AWS Region”。今天，我們將在這部分內(nèi)容之上進一步的開發(fā)和討論我們怎樣部署在在Docker和Elastic Beanstalk環(huán)境中。本文將分成4個部分講解。
參考資源

原始的Python應(yīng)用（非Docker化）源代碼托管在GitHub上（master版本），網(wǎng)址為https://github.com/awslabs/eb-py-flask-signup/tree/docker。Docker化的版本在docker版本中，網(wǎng)址為：https://github.com/awslabs/eb-py-flask-signup/tree/docker

如果你喜歡代碼和不同版本間的比對，你可利用GitHub對比功能查看兩個版本的區(qū)別。網(wǎng)址為https://github.com/awslabs/eb-py-flask-signup/compare/master...docker。你也可以查看Docker化后添加的每個文件或者每行代碼。

Docker化階段1：添加Dockerfile文件

首先從GitHub上克隆源代碼：
 

$> git clone git@github.com:awslabs/eb-py-flask-signup.git
$> cd eb-py-flask-signup
$> git checkout master

通過查看目錄內(nèi)容，知道這是一個簡單的Python應(yīng)用，使用Flask框架，Boto和一些其他的依賴（在requirements.txt中聲明了該依賴），其中Boto用于DynamoDB和SNS的互動。

足夠簡單，以至于我們只需創(chuàng)建一個Dockerfile，構(gòu)建一個適用于運行該應(yīng)用的鏡像。Dockerfile和其他應(yīng)用源均放在目錄中（即，和requirements.txt, application.py等等放在一塊）。

FROM ubuntu:12.10
 
# Install Python Setuptools
RUN apt-get install -y python-setuptools
 
# Install pip
RUN easy_install pip
 
# Add and install Python modules
ADD requirements.txt /src/requirements.txt
RUN cd /src; pip install -r requirements.txt
 
# Bundle app source
ADD . /src
 
# Expose
EXPOSE 5000
 
# Run
CMD ["python", "/src/application.py"]

Docker化階段 2 :在本地測試

雖然這個應(yīng)用程序需要一個DynamoDB表和SNS主題來完成全部功能,不過我可以但沒有測試它們:

首先, 構(gòu)建 Docker 鏡像:

$> docker build -t eb-py-sample .

最后 (直接到可以使用后!),通過構(gòu)建好的image運行一個container (映射 container 的5000端口到主機的8080端口, 并且按照下面的代碼設(shè)置一些環(huán)境變量):
 

$> docker run -d \
   -e APP_CONFIG=application.config.example \
   -e AWS_ACCESS_KEY_ID=$AWS_ACCESS_KEY_ID \
   -e AWS_SECRET_ACCESS_KEY=$AWS_SECRET_ACCESS_KEY \
   -p 8080:5000 \
   eb-py-sample

在 OS X上，我打開 http://localhost:8080鏈接，下圖顯示的就是我的一個應(yīng)用程序!

Docker 化階段 3: 修改  .ebextensions

我們的應(yīng)用程序擁有一個特殊的文件夾 .ebextensions，里面有個 setup.config 文件。我們使用這個文件通知來 Elastic Beanstalk 創(chuàng)建我們程序所需要的 DynamoDB 表和 SNS 主題， 同時他會創(chuàng)建一個配置文件   /var/app/app.config  ，這個文件包含了我們剛才創(chuàng)建的 DynamoDB 表和 SNS 主題的名字。

這個文件中還有一些特殊的地方是他擁有特殊的在 Elastic Beanstalk(相對于 Docker)中的 Python的環(huán)境類型（python版本？） ，我們需要把他們移除掉：

修改 files 的成員，并且移除掉 owner 和 group 鍵，使他看起來像下面的這些：

files:
 "/var/app/app.config":
  mode: "000444"
  content: |
   AWS_REGION = '`{ "Ref" : "AWS::Region"}`'
   STARTUP_SIGNUP_TABLE = '`{ "Ref" : "StartupSignupsTable"}`'
   NEW_SIGNUP_TOPIC = '`{ "Ref" : "NewSignupTopic"}`'

修改 option_settings ，刪除靜態(tài)文件映射。使他看起來像下面的這些：
 

option_settings:
 "aws:elasticbeanstalk:customoption":
   "AlarmEmail" : "nobody@amazon.com"
 "aws:elasticbeanstalk:application:environment":
  "APP_CONFIG": "/var/app/app.config"
  "FLASK_DEBUG": "false"
  "THEME": "flatly"

檢查一下setup.config文件，確認前面的所有變化是否正確，或者可以參考托管在在GitHub上的setup.config。

Docker化階段4: 部署到Elastic Beanstalk

我已經(jīng)建立并測試了我的本地容器，移除了一些.ebextensions，它是特定的Elastic Beanstalk Python環(huán)境，我已經(jīng)信心滿滿地準備部署它了！

我創(chuàng)建了一個文件，名字叫做Dockerrun.aws.json，與此類似，我創(chuàng)建了Dockerfile。這個文件將會告訴Elastic Beanstalk 怎么去運行Docker容器并且它看起來像是這樣的（這個文件的詳細信息,請參閱下方）。

 {
  "AWSEBDockerrunVersion": "1",
  "Volumes": [
   {
    "ContainerDirectory": "/var/app",
    "HostDirectory": "/var/app"
   }
  ],
  "Logging": "/var/eb_log"
 }

關(guān)于Dockerrun.aws.json

Volumes成員將會在EC2上映射/var/app實例到容器上的/var/app。Docker容器通過訪問app.config文件并通過創(chuàng)建.ebextensions/setup.config得以讓app在容器上運行。Logging成員告訴Elastic Beanstalk我們的Docker app將會記錄日志到/var/eb_log到容器中。在控制臺里，無論什么時候你點擊Snapshot Logs或者如果你啟用自動日志輪轉(zhuǎn)，Beanstalk將會自動推送日志/var/eb_log到這個目錄。

我將提交我的修改，并且使用 git archive 來生成一個zip文件以便部署到Elastic Beanstalk上（你可以使用zip工具、Finder或Windows 資源管理器來打包）：
 

$> git add Docker* && git commit -am "Dockerized"
$> git archive --format=zip HEAD > eb-py-flask-signup.zip

之后，我通過 Elastic Beanstalk Management Console 來部署生成后的zip包

當(dāng)我的環(huán)境通過之后，我可以訪問它，確保它可以正常工作：

我還保存了環(huán)境日志的快照：

由于我之前往Dockerrun.aws.json文件中添加了Logging 成員，所以，容器中輸出到/var/eb_log中的日志可以被定向到S3，并且我可以在瀏覽器中訪問它們：

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