Empezando

MistLock es un catálogo de entornos de desarrollo Cloud que combina Docker, Dev Containers, emuladores y servicios Open Source para que puedas desarrollar en local como si estuvieses en la nube, pero 100% gratis, sin cuentas y sin tarjeta de crédito.

Usa estos entornos para aprender Cloud, iniciar tu proyecto o incorporarlos a un proyecto existente.

El objetivo es que entiendas cómo desarrollar en local usando un servicio Cloud; cuando lo consigas, la gran mayoría de las veces solo necesitarás la nube para desplegar.

Nota del autor

¡Hola! Soy Raúl Castilla, el creador de MistLock, un proyecto que construyo en mi tiempo libre para ayudarte a desarrollar sin miedo a las facturas de la nube.

Una ⭐ en GitHub o apoyar mi contenido en redes sociales me ayuda mucho a seguir ampliándolo. Todo apoyo es bienvenido 😊.

Muchísimas gracias y recuerda: desarrollar, ¡es gratis!

Prerrequisitos

• Docker instalado y en ejecución.
• VS Code con la extensión Dev Containers instalada (opcional pero recomendada).

Labs: MVEs vs Projects

A cada ejemplo del catálogo lo llamamos Lab, y hay dos tipos de Labs: MVE (Minimal Viable Examples) y Proyectos:

• MVE: se centra en un único servicio Cloud: cómo emularlo y qué herramientas usar.
• Proyectos: combina varios servicios Cloud en el mismo entorno local para mostrar cómo se integran en un flujo real.

Cómo empezar

1. Selecciona un Lab del catálogo o navegando por el sidebar.

2. Descarga el código usando el botón de descarga que hay en cada Lab o clonando el repositorio de GitHub.

3. Abre el Lab en tu IDE.

4. Ejecuta el Lab. Cada Lab tiene sus propias instrucciones, pero generalmente es así:

   Dev Container

   Abre VS Code en la carpeta del Lab y abre la paleta de comandos con Ctrl+Shift+P:

   Dev Containers: Reopen in Container

   Ejecuta el Lab:

   python main.py

   Sin Dev Container

   Inicia la infraestructura:

   docker compose up -d

   Configura el entorno:

   ./scripts/setup.sh

   Ejecuta el Lab:

   python main.py

¿Necesitas ayuda?

Escríbeme por LinkedIn o abre una issue en GitHub si encuentras algún fallo o si hay algo que no se entiende bien. Estaré encantado de ayudarte 😄.