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Docker ha sido revolucionario al abordar el problema clásico de "en mi máquina sí funciona" al permitir la creación de imágenes que funcionan de manera uniforme en diferentes entornos. Sin embargo, no es una solución mágica universal. Al tratar con diversas arquitecturas de computadoras, como las computadoras de 64 bits, ARM, entre otras, Docker brinda la opción de imágenes multiplataforma. Estas imágenes se adaptan a distintas arquitecturas de procesadores, lo cual es esencial para garantizar que una aplicación se ejecute sin problemas en diferentes dispositivos.
Las imágenes multiplataforma son una de las herramientas más potentes que Docker ofrece para lidiar con la diversidad de arquitecturas de procesadores. Estas imágenes permiten que un solo archivo Docker sea adaptable y compaginable con múltiples plataformas de hardware, por ejemplo:
Al ejecutar el siguiente comando, se pueden crear imágenes compatibles con varias arquitecturas:
docker build --platform=linux/amd64,linux/arm64 -t docker-scan .
No obstante, es importante tener en cuenta que este proceso puede llevar más tiempo y adquirir más espacio en comparación con la creación de una imagen convencional para una sola arquitectura.
El uso efectivo de Docker puede requerir ajustes específicos en la configuración inicial. Un error común al intentar ejecutar imágenes multiplataforma es la necesidad de habilitar ContainerD en Docker Desktop, que gestiona la obtención de imágenes en diferentes arquitecturas. Para resolver esto, es necesario:
Tras hacer estos ajustes, es esencial aplicar cambios y reiniciar el motor de Docker para que las configuraciones surtan efecto.
La diferencia clave radica tanto en el tiempo de construcción como en el tamaño final de la imagen. Crear imágenes multiplataforma implica más pasos, resultando tiempos de compilación significativamente mayores y archivos de mayor tamaño. Estas son algunas comparaciones:
El uso de imágenes multiplataforma está particularmente justificado en escenarios que implican circuitos embebidos o proyectos de Internet de las Cosas, donde diversos tipos de hardware podrían estar involucrados. Sin embargo, para la mayoría de los casos cotidianos, particularmente cuando se conoce con precisión el tipo de servidor o arquitectura donde se desplegará la imagen, es más práctico y eficiente crear una imagen genérica orientada a ese entorno específico. Así se ahorra tanto en tiempo de compilación como en espacio de almacenamiento.
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