Acceso rápido:
Bitnami/moodle
En primer lugar, instala y pon en marcha Docker. A continuación, descarga Moodle o asegúrate de tener un repositorio Git a mano. Vamos a utilizar docker-compose para esta tarea. Ahora vamos a intentar ejecutar Moodle con Docker.
Necesitamos un contenedor que tenga toda la tecnología necesaria para ejecutar y servir el código fuente de Moodle (tu repositorio). Esta configuración vendrá de una Imagen, que utilizaremos y configuraremos a través de un archivo docker-compose.yml. Creamos un fichero docker-compose.yml e insertamos la versión de la sintaxis de docker-compose que vamos a utilizar:
Llamamos a nuestro servicio ‘mariadb’, exponemos algunos puertos (3306) y enlazamos un volumen para persistir nuestros datos en nuestra máquina anfitriona. También adjuntamos ‘mariadb’ a una red moodle-net. Además, asegúrate de que docker puede leer/escribir la carpeta /home/maria_data en tu host. Nosotros establecemos acceso rwx por ahora (lo cual no es recomendable), por favor asegúrate de establecer los derechos apropiados.
Especificamos la imagen que probamos anteriormente. Especificamos que la red sea la misma que la del contenedor mariadb. Las Env Vars que definamos, serán utilizadas por moodle en config.php. Abrimos puertos y especificamos los volúmenes. Nos aseguramos de que el contenedor moodle sólo se inicie después de que el contenedor mariadb esté levantado con la opción depends_on. Asegúrate de que /home/moodle_data tiene permisos de escritura.
Moodle install docker
Ya existe una etiqueta con el nombre de rama proporcionado. Muchos comandos Git aceptan tanto nombres de etiqueta como de rama, por lo que crear esta rama puede causar un comportamiento inesperado. ¿Estás seguro de que quieres crear esta rama?
Para ejecutar pruebas Behat para la aplicación Moodle, necesitas instalar el plugin local_moodlemobileapp en tu sitio Moodle. Todo lo demás debería ser igual que ejecutar pruebas Behat estándar para Moodle. Asegúrese de filtrar las pruebas utilizando la etiqueta @app.
Si opta por la segunda opción, puede utilizarla para el desarrollo local de la aplicación Moodle, ya que el contenedor moodleapp sirve la aplicación en el puerto local 8100. Sin embargo, esto está pensado para ejecutar pruebas Behat que requieren interactuar con un entorno Moodle local. El desarrollo normal debería ser más sencillo llamando a npm start en el sistema anfitrión.
bin/moodle-docker-compose down que se usó arriba después de usar los contenedores detiene y destruye los contenedores. Si quieres usar tus contenedores continuamente para pruebas manuales o desarrollo sin arrancarlos desde cero cada vez que los uses, también puedes simplemente pararlos sin destruirlos. Con este enfoque, puedes reiniciar tus contenedores algún tiempo después, mantendrán sus datos y no serán destruidos completamente hasta que ejecutes bin/moodle-docker-compose down.
Grep: /opt/bitnami/moodle/config.php: no such file or directory
¿Quieres aprender a instalar Moodle usando Docker en Ubuntu Linux? En este tutorial, vamos a mostrarte todos los pasos necesarios para realizar la instalación de Moodle usando Docker en un ordenador con Ubuntu Linux en 5 minutos o menos.
Copy to Clipboarddocker run -d –name moodledb -v mariadb-data:/var/lib/mysql –network moodle-network -e «MYSQL_ROOT_PASSWORD=kamisama123» -e MYSQL_USER=moodle -e «MYSQL_PASSWORD=kamisama123» -e «MYSQL_DATABASE=moodle» mariadbHere is the command output:
Copiar a Clipboarddocker run -d –name moodle -p 80:8080 -p 443:8443 -v moodle-data: /bitnami/moodle –network moodle-network -e MOODLE_DATABASE_HOST=moodledb -e MOODLE_DATABASE_USER=moodle -e MOODLE_DATABASE_PASSWORD=kamisama123 -e MOODLE_DATABASE_NAME=moodle bitnami/moodle:latestAquí está la salida del comando:
Centro Docker
Moodle es una aplicación monolítica desarrollada en PHP con una base de datos MySQL o PostgreSQL. Por defecto, Moodle almacena los datos de su aplicación dentro de la base de datos y también en el directorio del sistema de archivos llamado moodledata. Para mejorar el rendimiento, Moodle también soporta servicios de caché como Redis o Memcached.
Mediante el uso de Fargate, los clientes pueden configurar las tareas de Moodle para que utilicen la cantidad adecuada de vCPU y memoria, reduciendo la necesidad de sobreaprovisionar capacidad de computación y, por tanto, ahorrando costes. Fargate también dispone de un proveedor de capacidad llamado Fargate Spot que permite a los clientes lanzar tareas Moodle utilizando capacidad sobrante en la nube de AWS con un descuento de hasta el 70%. La solución de esta entrada de blog está configurada para utilizar Fargate Spot con una proporción de 3:1, lo que significa que por cada cuatro réplicas de las tareas, tres se ejecutan en Fargate Spot y una se ejecuta en Fargate estándar.
Figura 5. Diagrama de arquitectura para ejecutar Moodle con Fargate Spot Diagrama de arquitectura para ejecutar Moodle con contenedores sin servidor en AWS. La arquitectura presenta una arquitectura modular utilizando los servicios de AWS que se explican con más detalle en la siguiente sección.
