Ahora que ya sabemos cómo crear imágenes en Docker por medio de un Dockerfile, vamos a ver un poco más a detalle la sintaxis utilizada para crear este archivo. Veremos algunas de las instrucciones más comunes al trabajar con estos archivos, así como algunas de las buenas prácticas al momento de escribirlos.
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En la lección anterior vimos cómo podemos crear una imagen de Docker utilizando el comando docker commit, esto puede resultar útil en algunos casos, pero la forma más común de crear imágenes es por medio de un Dockerfile. Un Dockerfile es un archivo de texto que nos va a permitir automatizar todos los pasos de la creación de una imagen, lo cual es muy útil ya que solamente debemos escribir este archivo una vez y podemos crear la imagen tantas veces como sea necesario.
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A menudo nos encontramos utilizando imágenes de Docker en nuestros proyectos y como habíamos mencionado anteriormente lo más recomendable es utilizar imágenes oficiales, sin embargo, esto no siempre es factible ya que puede darse el caso de que necesitemos hacer alguna configuración específica o puede que requiramos instalar manualmente alguna pieza de software dentro de los contenedores para poder utilizarlos posteriormente. Si no hacemos que estos cambios se persistan tendremos que estar instalando y configurando en todo momento, sin embargo hay algo que podemos hacer al respecto y es crear nuestras propias imágenes de Docker.
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Si ya tienes tiempo trabajando con entornos de desarrollo quizá te sea familiar el uso de máquinas virtuales al momento del desarrollo de tus proyectos y quizá te preguntes ¿Por qué habría de utilizar contenedores en lugar de máquinas virtuales? La ventaja reside en las características que vimos anteriormente en la introducción a las tecnologías de virtualización las cuales son el ahorro de recursos, facilidad de portabilidad, rapidez en deployments, etc. En esta lección veremos una de estas diferencias: el manejo de procesos.
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Todas las imágenes en Docker están compuestas por capas, cada capa representa un cambio importante en el sistema de archivos del contenedor y estas a su vez pueden ser compartidas entre distintas imágenes. En esta lección de nuestro Curso de Docker, te explicaremos qué son y cómo funcionan las imágenes de Docker y cómo es posible crear contenedores tomando una base en común y aun así mantener los datos aislados entre ellos.
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A partir de ahora, vamos a dar uso de nuestros contenedores en un ámbito un poco más realista y vamos a crear un contenedor usando Nginx para levantar un servidor web, pero crear el contenedor no es suficiente para hacer que podamos acceder a él vía web, para eso necesitamos habilitar los puertos que utiliza el contenedor, así que veamos cómo podemos hacer esto en el siguiente video.
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Anteriormente vimos cómo crear un contenedor haciendo uso de la imagen de Alpine, pero es probable que hayas tenido la duda de qué pasó con los archivos que generamos dentro del contenedor, en esta lección vamos a ver qué fue lo que pasó, así como otros comandos útiles que nos van a ayudar en un futuro.
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Ya hemos hablado sobre teoría detrás de Docker, así que es hora de poner manos a la obra y empezar a crear nuestro primer contenedor, así que no esperemos más y veamos cómo podemos empezar a trabajar con nuestros primeros contenedores de Docker.
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Docker tiene una serie de conceptos que son un poco confusos al inicio; en esta lección veremos cuáles son y a qué se refieren cada uno de ellos, así que si anteriormente escuchabas hablar sobre imágenes, contenedores, registry y no sabías a qué se referían, esta lección es para ti.
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Docker ha evolucionado mucho desde sus inicios, tanto, que en un principio solo era posible utilizarlo desde Linux, debido a que, como vimos anteriormente, hace uso de características específicas del kernel. Afortunadamente, no pasó mucho tiempo para que también pudiese ser utilizado en sistemas Mac o Windows, gracias al uso de máquinas virtuales, y la herramienta que hizo esto posible fue Docker Toolbox.
Aunque ya existen versiones de Docker para ser ejecutadas de manera nativa en sistemas Windows y Mac (como aprendimos en lecciones anteriores), no siempre es posible hacer que esto funcione como tal, como es el caso de equipos Windows con una versión menor a Windows 10 professional o en equipos Mac con sistemas operativos OS X 10.10.3 o anteriores. Para cubrir estos casos, utilizaremos Docker Toolbox como veremos a continuación:
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