Het opzetten van een ontwikkelomgeving in Docker Desktop die automatische schaalbaarheid mogelijk maakt voor een webapplicatie met microservices vereist enkele belangrijke stappen en tools. Hier is een overzicht van hoe je dit kunt aanpakken: 1. Docker Compose voor lokale ontwikkeling: - Gebruik Docker Compose om je services (frontend, backend, database) te definiëren in een `docker-compose.yml`-bestand. - Dit biedt een eenvoudige manier om alle containers tegelijk te beheren tijdens ontwikkeling. 2. Container schaalbaarheid en load balancing: - Hoewel Docker Compose beperkt is in schaalbaarheid, kun je meerdere instanties van je backend en frontend draaien door de `scale` parameter of de `docker-compose up --scale` command. - Voor automatische schaalbaarheid op basis van workload is Docker Compose niet ideaal. Hiervoor kun je Kubernetes overwegen, zelfs in een ontwikkelomgeving. 3. Integratie van Kubernetes in Docker Desktop: - Docker Desktop ondersteunt Kubernetes standaard. Schakel Kubernetes in via de Docker Desktop instellingen. - Je kunt je microservices deployen op een lokale Kubernetes-cluster, wat schaalbaarheid en load balancing mogelijk maakt. 4. Tools voor automatische schaalbaarheid: - **Kubernetes Horizontal Pod Autoscaler (HPA):** - Hiermee wordt automatisch het aantal pods aangepast op basis van CPU- of geheugenbelasting. - Voor development kun je HPA activeren en configureren met minimale en maximale replica's. - **Metrics Server:** - Nodig voor het verzamelen van resourcegebruik voor HPA. - Installeer deze in je lokale Kubernetes-cluster. 5. Continuous Development Workflow: - Gebruik tools zoals **kubectl** en **Helm** om je microservices te beheren en te schalen. - Tijdens ontwikkeling kun je scripts maken die automatisch de replica's aanpassen op basis van workload of CPU-gebruik. 6. Automatisering en monitoring: - Overweeg tools zoals **Prometheus** en **Grafana** om metrics te monitoren. - Voor eenvoudige schaalbaarheid kun je scripts schrijven die bij hoge belasting automatisch meer replica's starten. **Samenvatting:** - Configureer Docker Desktop met ingeschakelde Kubernetes. - Deploy je microservices als Kubernetes deployments. - Gebruik HPA en Metrics Server voor automatische schaalbaarheid. - Maak gebruik van `kubectl` en Helm voor beheer. - Voor ontwikkeling is dit een goede benadering; voor productie wordt een meer geavanceerde orchestrator aanbevolen. **Kortom:** Gebruik Kubernetes binnen Docker Desktop voor schaalbaarheid, configureer HPA en Metrics Server, en beheer je containers via Kubernetes-tools voor een dynamische, ontwikkelvriendelijke schaalbare omgeving.

Hier is een praktische handleiding voor het opzetten van een automatisch schaalbare Docker Desktop ontwikkelomgeving voor je microservices webapplicatie: ## Docker Desktop Configuratie ### 1. Vereisten - Docker Desktop 4.8+ geïnstalleerd - Kubernetes ingeschakeld (via Docker Desktop settings) - Minimaal 4-6 GB RAM toegewezen aan Docker ### 2. Docker Compose met Schaalbaarheid ```yaml version: '3.8' services: frontend: build: ./frontend ports: - "3000:3000" deploy: replicas: 2 resources: limits: memory: 512M reservations: memory: 256M backend: build: ./backend ports: - "8080:8080" deploy: replicas: 2 resources: limits: memory: 1G reservations: memory: 512M database: image: postgres:14 environment: POSTGRES_DB: myapp POSTGRES_USER: user POSTGRES_PASSWORD: password volumes: - db_data:/var/lib/postgresql/data deploy: resources: limits: memory: 1G ``` ## Tools voor Automatische Schaalbaarheid ### 1. Kubernetes Horizontal Pod Autoscaler (HPA) ```yaml apiVersion: autoscaling/v2 kind: HorizontalPodAutoscaler metadata: name: backend-hpa spec: scaleTargetRef: apiVersion: apps/v1 kind: Deployment name: backend minReplicas: 2 maxReplicas: 10 metrics: - type: Resource resource: name: cpu target: type: Utilization averageUtilization: 70 ``` ### 2. Docker Compose Scale Commando ```bash # Schaal backend service naar 5 instances docker compose up --scale backend=5 -d # Dynamisch schalen tijdens runtime docker compose scale backend=3 ``` ### 3. Metrics Server voor Kubernetes ```bash # Installeer metrics server in Kubernetes kubectl apply -f https://github.com/kubernetes-sigs/metrics-server/releases/latest/download/components.yaml ``` ### 4. Custom Metrics met Prometheus ```yaml apiVersion: autoscaling/v2 kind: HorizontalPodAutoscaler metadata: name: frontend-hpa spec: scaleTargetRef: apiVersion: apps/v1 kind: Deployment name: frontend minReplicas: 2 maxReplicas: 8 metrics: - type: Pods pods: metric: name: http_requests_per_second target: type: AverageValue averageValue: 100 ``` ## Ontwikkelworkflow ### 1. Lokale Development Stack ```bash # Start alle services met basis schaal docker compose up -d # Monitor resources docker stats # Schaal services op basis van behoefte docker compose up -d --scale backend=4 --scale frontend=3 ``` ### 2. Kubernetes Development ```bash # Deploy naar Kubernetes kubectl apply -f k8s/ # Controleer HPA status kubectl get hpa # Real-time monitoring kubectl top pods ``` ## Aanbevolen Tools ### 1. Monitoring - **cAdvisor**: Container metrics - **Grafana**: Visualisatie - **Prometheus**: Metrics verzameling ### 2. Development - **Skaffold**: Automatische development workflow - **Telepresence**: Lokale development met Kubernetes - **Lens IDE**: Kubernetes management ### 3. Load Testing - **k6**: Performance testing - **Apache Bench**: Eenvoudige load tests ## Best Practices 1. **Resource Limits**: Stel altijd memory en CPU limits in 2. **Health Checks**: Implementeer readiness en liveness probes 3. **Stateless Design**: Maak services stateless voor betere schaalbaarheid 4. **Config Management**: Gebruik ConfigMaps en Secrets 5. **Logging**: Centraliseer logs met ELK stack of Loki ## Voorbeeld Workload Trigger ```bash # Simuleer workload om autoscaling te testen while true; do curl http://localhost:8080/api/load; sleep 0.1; done ``` Deze setup biedt je een robuuste ontwikkelomgeving waar je automatische schaalbaarheid kunt testen en verfijnen voordat je naar productie gaat. Begin met eenvoudige CPU-based scaling en breid uit naar custom metrics naarmate je applicatie complexer wordt.