unfapable

https://maxfarseer.gitbooks.io/react-course-ru/content/
https://www.gitbook.com/book/maxfarseer/redux-cour...
https://www.gitbook.com/book/maxfarseer/react-rout...

fl.ru
upwork
freelancer
freelansim.ru
и многие другие ...

Упрощенно.

Вагрант — система управлением конфигурацией конкретной машины.
Докер — запуск изолированных процессов на машине.

Докер.
Это не виртуальная машина, а запуск изолированных процессов. Т.е., запущенный процесс думает, что он один единственный, и ничего вокруг нет. Это работает на уровне ядра Linux. Без использования виртуальных машин.

В терминологии Докера есть Images и Containers.
Image — образ, шаблон, на основе которого запускается Container.
Image строится на основе какого-либо базового образа ОС.

Container — сервис, запущенный и построенный на базе Image.

Таким образом, вы можете построить несколько образов, например, образ для Nginx, образ для PHP, образ для MySQL. Вдобавок, вы можете построить несколько образо, для каждой желаемой версии PHP, MySQL и т.п.

Каждый из этих образов будет иметь у себя в базе какую-либо ОС. Т.е., происходит изолирование окружения, на котором работает Docker.
На базе построенных образов вы можете запускать Containers, т.е., непосредственно строить рабочее окружение. Каждый запущенный контейнер думает, что он запущен один, в образе наследуемой ОС. Но на самом деле, это всего лишь отдельный процесс, работающий на уровне ядра Linux, без виртуализации. Т.е., у вас нет накладных расходов на виртуальные машины. Изолирование контейнеров выполняется на уровне ядра.

При всем этом, ваша базовая система остается чиста от устанавливаемых пакетов, свободна от неразберихи с библиотеками, версиями и т.п.

Оба инструмента хороши. Но у каждого свое назначение.

Vagrant — великолепный инструмент для конфигурации удаленных машин с нуля, VDS/VPS и т.п.
Docker — великолепный инструмент для быстрого развертывания/переконфигурации рабочего окружения, практически без изменения системы, на которую он устанавливается.

Внутри Docker только Linux, и, экспериментально, FreeBSD. Запускается нативно под Linux и, экспериментально, под FreeBSD. Под MacOSX, Windows - через виртуальную машину.

Докер - это двойная изоляция. Изоляция того, что лежит внутри контейнера Докера от операционной системы и изоляция операционной системы от того, что лежит внутри Докер. Изоляция подразумевает изоляцию всех файлов, портов, приоритетов.

Это почти виртуальная машина. Почти, да не совсем.

Есть такое понятие "ад зависимостей". Любое ПО устанавливаемое на компьютер, тянет за собой зависимости (конфигурационные файлы, статические файлы называемые обычно asset, вспомогательные утилиты/сервисы, библиотеки и пр.). Ряд из этих библиотек/утилит/сервисов несовместим друг с другом. А с учетом того, что каждая из этих библиотек/утилит/сервисов имеет и свои зависимости - ситуация еще хуже.

Например, мы используем Yandex.Cocaine, которая нормально компилируется только на Ubuntu 14.04 (и, вроде, на Debian 7). Но не под CentOS 6, 7, Debian 8, FreeBSD 9, 10, Ubuntu 15, 16 и пр. - скомпилировать его невозможно. Запускаем в этих операционных системах в Докере.

С другой стороны, и одновременно с этим, вам необходимо установить другое, более современное ПО. И одновременно более старое. Причем речь даже не идет об серьезно отличающихся версиях Linux. Например, одно ПО требует не менее Ubuntu 14.10, а другое не более Linux 14.04.

Docker - это одна программа внутри индивидуального окружения с индивидуальной версией операционной системы. За счет слоеных контейнеров, если вы используете один корень для всех образом, то размер Docker контейнера всего-то на несколько килобайтов больше размера бинарного файла, запускаемого под Docker.

Таким образом, мы имеем бинарный файл запускаемый как бы в своей операционной системе.

Вы можете сказать - ба, да это же давно известная виртуальная машина. Но нет, это не так. Это так называемые контейнера. Никакой виртуальной машиной там и не пахнет. За исключением Windows и MacOSX, где работа без виртуальном машины пока экспериментально возможно только, а нормой в этих ОС является использование Докера внутри полноценной виртуальной машины.

Но виртуальные машины с Докером используются только для разработки. Для запуска в production виртуальные машины с Докер не используются.

Докер использует контейнеры операционной системы. LXC в Linux, Jails в FreeBSD. Контейнер - это область операционной системы, изолированная от основной части операционной системы. В контейнере свое дерево каталогов (включая системные /dev, /bin, /sbin и пр.), свои сетевые порты и пр. и пр.

Но при этом не используется полная виртуализация. Что существенно экономит ресурсы. Запустить 100 полноценных виртуальных машин вряд ли получится даже на мощном сервере. А вот запустить 100 контейнеров Docker даже на слабом домашнем компьютере - возможно.

Правда использование не полной виртуализации ограничивает использование операционных систем внутри контейнеров. Как правило, это специально подготовленные версии Linux или FreeBSD. Именно специально подготовленные. Windows - в принципе в контейнере запустить невозможно.

Контейнеры существовали и до Docker. Докер, строго говоря, это всего лишь очень удобный набор инструментов, собранных воедино, для управления контейнерной виртуализацией. Но очень удобный.

Зачем это используется?

Ребята из всяческих Dropbox, Facebook и и пр. гигантах, запускающие по 1 млн. различных программ в своих сервисах, столкнулись, что невозможно везде гарантировать идентичные настройки операционной системы. А это критично.

Вплоть до того, что идеально написанная и оттестированная программа на реальном сервере начинает себя вести непредсказуемо.

Поэтому кто-то из этих умных ребят родил новую концепцию - каждая программа на серверах запускается в своем индивидуальном окружении, с индивидуальными настройками операционной системы.

Более того - изначально разработчик программного обеспечения тестирует программу в контейнере Докер, с определенными настроками. И в этом же (или с такими же настройками) контейнере Докера программа уезжает на сервер.

Это позволяет гарантировать гораздо большую идентичность среды разработки и среды исполнения.

До этого люди мучались, придумывали хитрые инсталяторы...

Потом плюнули на попытки упорядочить окружение в ОС - и сейчас концепция такова - устанавливать программы на сервера вместе со своими индивидуально настроенными под них операционными системами - то есть внутри контейнеров. 1 контейнер = 1 настройка ОС = 1 программа внутри.

Другими словами:

• Докер-контейнер нужно использовать для отладки.
  
• Тот же Докер-контейнер нужно использовать и на сервере.
  

Это позволяет не трудиться с настройками "под сервер" локально на машине разработчика. Это позволяет разрабатывать на машине разработчика совершенно разные программы одновременно, которые требует несовместимых настроек операционной системы. Это позволяет давать гораздо больше гарантий, что программа на сервере будет вести себя также как и на машине разработчика. Это позволяет разрабатывать под Windows/MacOSX с удобным "прозрачным" тестированием под Linux.

Докер применим к созданию/настройке только серверного программного обеспечения под Linux (экспериментально под FreeBSD). Не для смартфонов. А если десктопов - то только программное обеспечение без GUI.

Посколько Докер позволил одним махом упростить работу разработчикам и админам и повысить качество результата - сейчас бум на Докер. Придумано огромная гора инструментов для управления развертыванием приложений созданных с Докером. Если раньше чтобы запустить 10 000 программ на 1000 серверах нужно было как минимум 3 высококвалифицированнейших девопса, которые писали кучу описаний как это сделать на Puppet, Salt, Chef, Ansible, да и то не было гарантий, это все тестилось месяцами. То сейчас с Докер даже один квалифицированных девопс может рулить миллионами программ на десятках тысяч серверов. С куда как большей гарантией, что все это заведется нормально.

UPD:

Может сложиться ложное впечатление, что разработчик готовит контейнеры в Докер, а потом передает их админу.
Правильная методология все же другая:

Разработчик отдает весь свой результат в систему CI (обычно через git)
CI на каждый новый коммит делает с помощью Docker образ для тестирования.
Если тесты проходят успешно, то этот же самый Docker образ, отправляется на развертывание в production.
Или, чуть иначе в компилируемых системах, где исходники не нужны в production: в Docker производится развертывание среды для компиляции, а для тестирования разворачивается второй образ с уже откомпилированным добром, который уже отправляется в production.

То есть при правильной огранизации дела разработчик не может/не должен влиять на то, какой будет образ.
А вот в тестовой среде (запускаемом на сервер, недоступном разработчику в больших командах) и в production как раз используется один и тот же образ.

Основная идея - что тестировали, ровно то и запускаем на боевом сервере. Один-в-один, включая те же самые файлы (не такие же, а именно те же самые).

Представьте что нет никакой ложки докера.

1) Есть одна физическая машина. Вы устанвливаете софт, разные приложухи, базы, web сервера, заходят тестовые юзеры, что-то запускают. Первая проблема - вы не понимаете кому что надо, кто владелец файлов, приложух, зачем висят демоны и кто за это ответственнен. Как выход, вы решаете это разделить на виртуалки.

2) У вас есть физическая машина + на ней виртуалки. Вы выделяете под каждую задачу свою виртуалку, там сидят отдельные пользователи, вы навели какой то порядок. Появляется задача - пользователи хотят php 6, а его нет, хотят python3, а его нет, хотят Mongo, а она старой версии. Вы обновляете репозитарии, качаете новые пакеты, ставите, часть пользователей довольны, часть нет - им нужна старая версия какая была. Упс!

3) Одна физическая машина + еще больше виртуальных машин. Вы разделили всех пользователей так, чтобы никто не дрался за версии софта, если нужен php6 - иди на эту машину, нужен php5 - вот на эту. Все счастливы, но появляются разработчики, которые говорят буквально так - "а у меня на рабочей машине все работает, я перенес все как было на виртуалку, а у меня появляется ошибка missing library libXXX.so.X". И вы понимаете что вам остается только создать полную копию машины разработчика, чтобы софт поехал на этой виртуалке без ошибок... И тут появляется Docker! :)

4) Docker решает именно эту проблему. Вам не нужно заботится о софте который установлен на сервере/виртуалке. Вы просто берете и переносите софт со всеми "кишками" на другой сервер и он просто работает. Работает за счет того, что все "кишки" это слои файловой системы нанизанные как бисер друг на друга. Дополнительно решается проблема свободного места, т.к слои многократно переиспользуются контейнерами, если вам нужен php + одна библиотека, а другому php + другая библиотека, вы используете (грубо говоря) слой php, а для дополнительной библиотеки делаете отдельный слой, одновременно другой человек делает над php другой слой и вы не деретесь между собой и не видите чужих библиотек. Это грубо и скорее всего ради одной библиотеки никто новый слой не делает, делают слой пожирнее.

Все запущенные процессы Docker помещает в изолированную среду процессов, файловой системы и сетевого стека. Есть много особенностей по работе с Docker, т.к он предполагает, что в одном контейнере вы запускаете один процесс. Если вам нужно запустить целый набор демоном, тут появляются проблемы, нужно писать шелл-скрипт, который все это поднимет в контейнере. Так же есть особенности по сети, файловой системе. Для кого то Docker спасение и решение всех проблем, но я как сисадмин от этого всего не в восторге.

Вы путаете задачи.
Деплой удобный - это не Докер.

Дело Докера - сэмулировать окружение операционной системы, чтобы моя программа могла запускаться где угодно. И все. Плюс удобное API.

Мы вот сейчас используем Yandex Cocaine. Хорошая вещь. Но безпроблемно компилируется только на Ubutnu 14.04. Поэтому мы его просто запускаем в Docker.

А сам Яндекс Кокаин уже умеет запускать нужные нам приложения ))) Вот такая змея, кусающая себя за хвост, получается. )))

То есть Докер решает одну из задач Деплоя - воспроизводимость операционного окружения запускаемой программы (не забывайте, что маппирование портов и дисков все же остается снаружи). При этом оно кушает немножко лишнего дискового места (хотя при использании всех образов с единым предком - не так уж и много).

Запускается довольно быстро.

То, о чем вы пишете - удобная и воспроизводимая настройка - это к инструментам типа Puppet, Ansible, Chief, Salt.

Будут ли они при этом использовать Докер или нет - другой вопрос. Скорее, да, будут использовать - для упрощения.

Но в вашем случае можно и без Докер - держать на сервере 3 версии PHP в разных каталогах. И выбор той или иной версии настраивать через fastcgi (или что там у вас используется). Докер для этого не нужен.

docker-compose - это всего лишь утилита для оркестрации, которая позволяет запустить то, что записано в конфигурационном файле.

Наш Яндекс-Кокаин даже более комплексное средство оркестрации с дополнительными возможностями - пользоляет использовать Докер, а также содержит в одном флаконе и средства мониторинга, логгирования, распределения нагрузки по кластеру и пр. и пр. Но вещь весьма специфичная.

Поэтому я бы обратил ваше внимание для оркестрации Докер-контейнеров на продукты HashiCorp, Kubernetes, Mesos.

https://sourcemaking.com
https://github.com/PhpFriendsOfDdd/state-of-the-union

На что лично я бы обратил внимание:

1. Оформление кода. Весь код должен строго придерживаться одного стиля. Идеально, если он будет соответствовать актуальному стандарту, например PSR-2. Обязательно говорящие имена переменных, никаких a, b, row, foo и прочей жести. Именование классов в соответствии с названием используемого паттерна. Код должен быть самодокументирующимся. Обязательно везде PHPDoc комменты в соответствии со стандартами. Комменты с описание особо сложных мест.
   
   
2. Если это фреймворк - то соответствие принятым в фремворке стандартам и рекомендациям. Никакой самодеятельности.
   
   
3. Общая архитектура проекта. Никаких портянок в контроллерах. Чёткая разбивка кода по сервисам. Никаких адовых функций по 100500 строк. Логичное разделение кода по классам. Применение подходящих паттернов для решения задач.
   
   
4. Минимум велосипедов. Если есть отличная библиотека для решения задачи, а человек пишет свой говнокостыль - это явный минус. Если есть готовая функция - аналогично. Кроме случаев, когда готовая библиотека чем-то не подходит.
   
   
5. Использование менеджера пакетов для проекта. Ну думаю в 2016 году без него уже никто не кодит:)
   
   
6. Думаю разбираться в работе сложных алгоритмов я бы не стал, и ограничился тем, что перечислил выше.
   
   
7. Я бы отдавал предпочтение коду на фреймворках. Так же не плохо, если это сборная солянка на готовых компонентах, заточенная под свои задачи.
   
   
8. Полный самопис - это явный минус. Не использовать в наши дни хорошие готовые решения, делая вместо этого стрёмные, никому не понятные велосипеды - это глупость.
   
   
9. На CMS код можно даже не присылать. Там в любом случае будет говнокод. Сами CMS к этому обязывают:)
   

1. вместо /v1.0/ используйте теги гита
2. test | tests | ... - обычно это каталог для авто тестов
3. build | release | ... - это каталоги для собранных (релизных) файлов, тот же jquery.min.js например
4. external | vendor | ... - каталоги с внешними зависимостями текущего проекта
5. src | lib | ... - сам код проекта
6. bin - каталог с исполняемыми файлами для проекта
7. var | tmp | ... - каталог для временных файлов
8. Makefile - настройка для консольной утилиты make
9. bower.json - зависимости bower
10. package.json - зависимости npm
...

Видите ли, сейчас одно-файловые скрипты особо никто не пишет (не берем в расчет тривиальные на полторы строки).

Не знаю на счет эффективного способа, могу поделиться своим.

Когда мы мигрировали наш проект GrabDuck на angularjs с js+jquery, стоял такой же вопрос - как быстро понять что такое angular и начать его использовать. Совет N1, который все дают - "читаем доки" нам не подошел. Очень трудно понять какие-то детали, не понимая что такое angular в целом. Инфы очень много и в голове от всего каша. Наверное можно так выучить и даже стать реальным профессионалом, но быстро сделать это точно не получится. Вообщем метод хорош для любителей академических подходов.

Что делали мы:
1. пройти пару туториалов, лучше видео - получается быстрее. (как пример Egghead.io - AngularJS)
2. начать что-то делать самому, лучше уже реальное, обращаясь к туториалам из #1, за подсказками. Тут уже вы готовы начать посматривать в сторону официальной доки
3. Через какое-то время, вы почувствуете себя комфортно делать что-то на уровне пройденных туториалов, без использования их как подсказки. Тут уже без чтения доков, для прояснения каких-то вопросов, не обойтись. будет много рефакторинга вашего предыдущего кода, потому что к этому моменту у вас появится свое чувство стиля и вы увидите как все неправильно было сделано изначально. )
4. Последний пункт наступает примерно через несколько месяцев работы. Внезапно вы обнаруживаете, что ваше angular приложение работает чертовски медленно и нужно с этим что-то делать. Читайте статьи о том как оптимизировать (как пример, который нашел на GrabDuck - 11 Tips to Improve AngularJS Performance). тут уж вам, хочется того или нет, прийдется понять как работает angular изнутри и стать настоящим профи в этом фреймворке.

Надеюсь информация была полезна. :-)

1) продолжаем учить "ванильный JS", паралельно почитывая про babel, es2015 и т.д.
2) когда мы ищем информацию в интернетах - учитываем что сейчас актуальная версия ангуляра - 1.5, второй ангуляр в бете, так что 90% информации устарело. Я даже больше скажу - даже официальная документация устарела, обновленный вариант сможете найти на github проекта в пул реквестах.
3) https://github.com/gdi2290/ngExam - рекомендую этот список тем того, что вам надо знать про ангуляр (ну и не только).
4) https://github.com/AngularClass/NG6-todomvc-starter - тут я попытался собрать полезные статьи на тему что надо учить и как + пример маленького современного приложения. Так же в ишусах к NG6-starter обсуждается как лучше его готовить.
5) https://habrahabr.ru/post/277087/ - про angular 1.5 и то как я готовлю ангуляр.

Ну и так же не стоит пренебрежительно относиться ко всяким реактам и эмберам - идеология у всех приблизительно схожа, все крутые чуваки юзают компонентный подход (потому что это удобно и логично для проектирования интерфейсов), у всех примерно одинаковое виденье по поводу data-flow в приложениях и т.д. Так что с ними ознакомиться тоже можно, у реакта чуть больше расписано про компоненты например.

Ну и да - обязательно прочитать документацию к ангуляру. Возможно не всю сразу но базовые понятия что бы раскрыть. И разобраться с тем что значит "декларативное представление".

codepen.io/search/pens?q=envelope&limit=all&type=t...

Бесплатно можно создавать приватные репозитории.