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Entendendo network drivers no Docker

Entendendo network drivers no Docker

Minha experiência com programação mudou completamente no dia em que eu descobri e aprendi a usar o Docker. Conseguir subir e gerenciar serviços na minha máquina e em produção, sem me preocupar com todos os problemas de trabalhar com aplicações em ambientes diferentes, fez uma grande diferença.

Mas algo que muita gente que está começando ou já usa o Docker acaba deixando passar é o conceito de redes e os tipos (drivers) de redes que existem, suas diferenças e quando usar cada uma.

Antes de falar sobre os tipos de rede disponíveis, vale a pena dar uma visão geral de como o conceito de redes é aplicado no Docker.

Quando falo de "rede em containers", estou me referindo à capacidade de containers se conectarem e se comunicarem entre si.

Talvez você já tenha precisado, por exemplo, criar um container com o nginx e outro com uma API REST (o nome do container poderia ser api ). O nginx precisa se comunicar com o api , ou pelo menos saber como chegar nele (através de um IP, por exemplo), e aí vem a pergunta: como fazer isso?

A resposta é sempre a mesma: por meio de uma rede interna entre os containers. E existem vários tipos de redes para alcançar esse objetivo!

Se você já usou o Docker Compose e usou o nome de um container dentro de outro container para fazer a comunicação (por exemplo, o container api se comunicando com o postgres usando o endereço postgres ), você já está usando uma rede criada automaticamente, que é do tipo bridge .

Com essa introdução feita, é hora de ir ao tópico principal do artigo.

As redes do tipo bridge são, provavelmente, as mais usadas no Docker. Elas permitem a comunicação básica entre containers na mesma máquina ( host ) e na mesma rede bridge .

Esse é o tipo de rede padrão quando você cria uma rede com docker network create ou quando há comunicação entre containers dentro de um Docker Compose.

Quando o Docker é iniciado, ele também cria uma rede bridge padrão, usada pelos containers que são criados sem especificar uma rede ou que estão fora do Compose. Essa rede é chamada de default bridge network e tem algumas diferenças em relação às redes bridge criadas pelo usuário (as chamadas user-defined bridge networks ).

A default bridge network não permite comunicação entre containers pelo nome (ou seja, não há resolução DNS), apenas pelo IP. E sim, estou ignorando a flag --link , que poderia ser usada para isso, mas não é recomendada.

Já as user-defined bridge networks permitem comunicação entre containers pelo nome e pelo IP. Além disso, por serem mais "específicas" (criadas para containers específicos), elas oferecem uma melhor isolação comparado à rede bridge padrão.

Você pode criar uma rede bridge com o comando:

docker network create nome_da_rede , e depois conectar um container a essa rede com docker network connect nome_da_rede nome_do_container .

Quando usar redes bridge : Quando você precisa de comunicação básica entre containers na mesma máquina.

As redes do tipo host permitem que o container se comunique com qualquer serviço exposto na máquina. Isso tem algumas implicações:

Você perde parte da isolação dos containers em relação à máquina, o que pode gerar problemas de segurança.

O container não recebe um IP exclusivo, então se ele tiver um serviço rodando na porta 80 , esse serviço estará disponível na mesma porta no IP da máquina (o que também pode ser um risco de segurança, especialmente se for um banco de dados e o firewall não estiver bem configurado).

, esse serviço estará disponível na mesma porta no IP da máquina (o que também pode ser um risco de segurança, especialmente se for um banco de dados e o firewall não estiver bem configurado). Por conta disso, não é possível mapear portas como nas redes bridge .

Você deve estar se perguntando, com tantos problemas, por que alguém usaria uma rede host em produção? A resposta é: performance.

Isso acontece porque você elimina camadas extras de rede e isolação, ganhando desempenho.

Uma particularidade interessante é que o Docker não cria uma rede virtual isolada nesse caso, logo não é possível criar a rede usando docker network create , em vez disso, basta criar o container com a flag --network host no comando docker run .

Quando usar redes host : Quando você precisa de alta performance e está disposto a sacrificar a segurança. Também vale a pena dar uma olhada nas redes IPvlan para casos semelhantes.

As redes do tipo overlay permitem a comunicação entre containers em máquinas diferentes.

São muito usadas no contexto do Docker Swarm para comunicação entre serviços em máquinas/nodes diferentes, mas também podem ser usadas em containers tradicionais.

As redes overlay podem ter a propriedade attachable , que permite que containers tradicionais (containers standalone) se conectem a essa rede.

Agora, um caso de uso interessante com as redes overlay : Em uma situação onde você precise rodar um serviço no Docker Swarm, para tirar uma vantagem especifica da ferramenta (por exemplo: blue-green deployments ou replicas), mas não quer rodar outros serviços na mesma modalidade e ainda precisa ter a comunicação entre eles, você pode fazer uso de uma rede overlay que esteja attachable , e ainda possuir a escalabilidade do Docker Swarm.

Você pode criar uma rede overlay com a opção attachable com o comando:

docker network create -d overlay --attachable nome_da_rede .

Quando usar redes overlay : Quando você precisa de comunicação entre containers ou serviços que estão em máquinas diferentes.

As redes IPvlan oferecem controle total sobre endereços IPv4 e IPv6 dos containers, usando uma rede virtual tratada como uma rede física da máquina. Elas oferecem boa performance, como a rede host , mas com maior controle e possibilidade de continuar isolando o tráfego do container.

Elas são mais complexas de configurar e exigem um bom conhecimento de redes.

Quando usar redes IPvlan : Quando você precisa de controle total sobre a rede e os endereços IPs, e tem o conhecimento necessário para configurar isso.

As redes Macvlan permitem que os containers sejam tratados como dispositivos independentes na rede da máquina/host. Cada container recebe seu próprio endereço MAC, como se fosse um dispositivo físico, como um computador ou celular.

Esse tipo de rede permite que os containers:

Comuniquem-se diretamente com a rede externa, como outros dispositivos na rede física.

Enviem e recebam pacotes diretamente da rede física, sem passar pela máquina/host.

Porém, isso pode causar problemas na rede física.

Quando usar redes Macvlan : Quando os containers precisam de acesso direto à rede física (como para monitorar o tráfego da rede).

Se você precisa isolar completamente um container da rede, pode usar a rede none .

Quando usar redes None : Quando você precisa de isolamento total de um container.

Pode ser que você nunca precise usar alguns desses tipos de rede, mas acredite, saber qual tipo de rede usar para comunicação entre containers ou serviços vai ser bem útil e vai evitar gambiarra (falo isso por experiência própria).

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Google Cloud Developers Summit : Build with Gemini - 11 mars à Paris

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Google Cloud organise Build with Gemini, une journée immersive dédiée aux développeurs, pour explorer les dernières avancées en matière d’IA et de Cloud.

L'événement mettra en lumière les nouvelles fonctionnalités de Gemini, ainsi que des présentations et nouveautés clés sur, entre autres, GKE, Firebase, Cloud Run, Gemma.

Découverte des nouvelles fonctionnalités de Gemini en matière de développement applicatif.

de Gemini en matière de développement applicatif Workshops, démonstrations et ateliers techniques pour tester les outils en direct.

pour tester les outils en direct Rencontres avec des experts et networking entre pairs.

Le Grand Rex | 1 Bd Poissonnière - 75002 Paris.

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Skype : Microsoft ferme les portes le 5 mai !

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Microsoft annonce que Skype fermera définitivement le 5 mai prochain. L'éditeur avait racheté la solution de communication en 2011 pour la modique somme de 8,5 milliards $ ! Skype remplaça Windows Live Messenger. Skype rejoint le cimetière des apps historiques.

Skype subissait une concurrence très forte depuis plusieurs années et une forte baisse d'usage. Microsoft met en avant Teams et Skype était de moins en moins évoqué.

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Market Impact Analysis

Market Growth Trend

2018201920202021202220232024
7.5%9.0%9.4%10.5%11.0%11.4%11.5%
7.5%9.0%9.4%10.5%11.0%11.4%11.5% 2018201920202021202220232024

Quarterly Growth Rate

Q1 2024 Q2 2024 Q3 2024 Q4 2024
10.8% 11.1% 11.3% 11.5%
10.8% Q1 11.1% Q2 11.3% Q3 11.5% Q4

Market Segments and Growth Drivers

Segment Market Share Growth Rate
Enterprise Software38%10.8%
Cloud Services31%17.5%
Developer Tools14%9.3%
Security Software12%13.2%
Other Software5%7.5%
Enterprise Software38.0%Cloud Services31.0%Developer Tools14.0%Security Software12.0%Other Software5.0%

Technology Maturity Curve

Different technologies within the ecosystem are at varying stages of maturity:

Innovation Trigger Peak of Inflated Expectations Trough of Disillusionment Slope of Enlightenment Plateau of Productivity AI/ML Blockchain VR/AR Cloud Mobile

Competitive Landscape Analysis

Company Market Share
Microsoft22.6%
Oracle14.8%
SAP12.5%
Salesforce9.7%
Adobe8.3%

Future Outlook and Predictions

The Cloud and Google: Latest Developments landscape is evolving rapidly, driven by technological advancements, changing threat vectors, and shifting business requirements. Based on current trends and expert analyses, we can anticipate several significant developments across different time horizons:

Year-by-Year Technology Evolution

Based on current trajectory and expert analyses, we can project the following development timeline:

2024Early adopters begin implementing specialized solutions with measurable results
2025Industry standards emerging to facilitate broader adoption and integration
2026Mainstream adoption begins as technical barriers are addressed
2027Integration with adjacent technologies creates new capabilities
2028Business models transform as capabilities mature
2029Technology becomes embedded in core infrastructure and processes
2030New paradigms emerge as the technology reaches full maturity

Technology Maturity Curve

Different technologies within the ecosystem are at varying stages of maturity, influencing adoption timelines and investment priorities:

Time / Development Stage Adoption / Maturity Innovation Early Adoption Growth Maturity Decline/Legacy Emerging Tech Current Focus Established Tech Mature Solutions (Interactive diagram available in full report)

Innovation Trigger

  • Generative AI for specialized domains
  • Blockchain for supply chain verification

Peak of Inflated Expectations

  • Digital twins for business processes
  • Quantum-resistant cryptography

Trough of Disillusionment

  • Consumer AR/VR applications
  • General-purpose blockchain

Slope of Enlightenment

  • AI-driven analytics
  • Edge computing

Plateau of Productivity

  • Cloud infrastructure
  • Mobile applications

Technology Evolution Timeline

1-2 Years
  • Technology adoption accelerating across industries
  • digital transformation initiatives becoming mainstream
3-5 Years
  • Significant transformation of business processes through advanced technologies
  • new digital business models emerging
5+ Years
  • Fundamental shifts in how technology integrates with business and society
  • emergence of new technology paradigms

Expert Perspectives

Leading experts in the software dev sector provide diverse perspectives on how the landscape will evolve over the coming years:

"Technology transformation will continue to accelerate, creating both challenges and opportunities."

— Industry Expert

"Organizations must balance innovation with practical implementation to achieve meaningful results."

— Technology Analyst

"The most successful adopters will focus on business outcomes rather than technology for its own sake."

— Research Director

Areas of Expert Consensus

  • Acceleration of Innovation: The pace of technological evolution will continue to increase
  • Practical Integration: Focus will shift from proof-of-concept to operational deployment
  • Human-Technology Partnership: Most effective implementations will optimize human-machine collaboration
  • Regulatory Influence: Regulatory frameworks will increasingly shape technology development

Short-Term Outlook (1-2 Years)

In the immediate future, organizations will focus on implementing and optimizing currently available technologies to address pressing software dev challenges:

  • Technology adoption accelerating across industries
  • digital transformation initiatives becoming mainstream

These developments will be characterized by incremental improvements to existing frameworks rather than revolutionary changes, with emphasis on practical deployment and measurable outcomes.

Mid-Term Outlook (3-5 Years)

As technologies mature and organizations adapt, more substantial transformations will emerge in how security is approached and implemented:

  • Significant transformation of business processes through advanced technologies
  • new digital business models emerging

This period will see significant changes in security architecture and operational models, with increasing automation and integration between previously siloed security functions. Organizations will shift from reactive to proactive security postures.

Long-Term Outlook (5+ Years)

Looking further ahead, more fundamental shifts will reshape how cybersecurity is conceptualized and implemented across digital ecosystems:

  • Fundamental shifts in how technology integrates with business and society
  • emergence of new technology paradigms

These long-term developments will likely require significant technical breakthroughs, new regulatory frameworks, and evolution in how organizations approach security as a fundamental business function rather than a technical discipline.

Key Risk Factors and Uncertainties

Several critical factors could significantly impact the trajectory of software dev evolution:

Technical debt accumulation
Security integration challenges
Maintaining code quality

Organizations should monitor these factors closely and develop contingency strategies to mitigate potential negative impacts on technology implementation timelines.

Alternative Future Scenarios

The evolution of technology can follow different paths depending on various factors including regulatory developments, investment trends, technological breakthroughs, and market adoption. We analyze three potential scenarios:

Optimistic Scenario

Rapid adoption of advanced technologies with significant business impact

Key Drivers: Supportive regulatory environment, significant research breakthroughs, strong market incentives, and rapid user adoption.

Probability: 25-30%

Base Case Scenario

Measured implementation with incremental improvements

Key Drivers: Balanced regulatory approach, steady technological progress, and selective implementation based on clear ROI.

Probability: 50-60%

Conservative Scenario

Technical and organizational barriers limiting effective adoption

Key Drivers: Restrictive regulations, technical limitations, implementation challenges, and risk-averse organizational cultures.

Probability: 15-20%

Scenario Comparison Matrix

FactorOptimisticBase CaseConservative
Implementation TimelineAcceleratedSteadyDelayed
Market AdoptionWidespreadSelectiveLimited
Technology EvolutionRapidProgressiveIncremental
Regulatory EnvironmentSupportiveBalancedRestrictive
Business ImpactTransformativeSignificantModest

Transformational Impact

Technology becoming increasingly embedded in all aspects of business operations. This evolution will necessitate significant changes in organizational structures, talent development, and strategic planning processes.

The convergence of multiple technological trends—including artificial intelligence, quantum computing, and ubiquitous connectivity—will create both unprecedented security challenges and innovative defensive capabilities.

Implementation Challenges

Technical complexity and organizational readiness remain key challenges. Organizations will need to develop comprehensive change management strategies to successfully navigate these transitions.

Regulatory uncertainty, particularly around emerging technologies like AI in security applications, will require flexible security architectures that can adapt to evolving compliance requirements.

Key Innovations to Watch

Artificial intelligence, distributed systems, and automation technologies leading innovation. Organizations should monitor these developments closely to maintain competitive advantages and effective security postures.

Strategic investments in research partnerships, technology pilots, and talent development will position forward-thinking organizations to leverage these innovations early in their development cycle.

Technical Glossary

Key technical terms and definitions to help understand the technologies discussed in this article.

Understanding the following technical concepts is essential for grasping the full implications of the technologies discussed in this article. These definitions provide context for both technical and non-technical readers.

Filter by difficulty:

platform intermediate

algorithm Platforms provide standardized environments that reduce development complexity and enable ecosystem growth through shared functionality and integration capabilities.

API beginner

interface APIs serve as the connective tissue in modern software architectures, enabling different applications and services to communicate and share data according to defined protocols and data formats.
API diagram Visual explanation of API concept
Example: Cloud service providers like AWS, Google Cloud, and Azure offer extensive APIs that allow organizations to programmatically provision and manage infrastructure and services.