Optimización Avanzada en Docker

1

Docker Compose y Volúmenes: Optimización de Imágenes Docker

2

Docker: mejores prácticas para imágenes productivas

3

Optimización de Dockerfile con Multi-Stage Build

4

Seguridad de Imágenes Docker: Analiza y Mitiga Vulnerabilidades

5

Creación de Imágenes Docker Distroless Compactas

6

Creación de Imágenes Multiplataforma en Docker

7

Optimización de Imágenes Docker: Uso del Caché Eficientemente

8

Optimización de Imágenes Docker: Reducir Tamaño y Mejorar Rendimiento

9

Gestión eficiente de Build Context en Docker

10

Publicar Imágenes en Docker Hub: Guía Completa

Buenas Prácticas en Docker

11

Optimización de Imágenes Docker mediante Reducción de Capas

12

Uso de .dockerignore para Optimizar Imágenes Docker

13

Optimización del Espacio en Docker con Comandos Prune

14

Creación de Usuarios en Docker para Mejorar Seguridad

15

Mejores Prácticas para Crear Imágenes Docker Seguras y Eficientes

Instalación y Configuración en Entornos Multiplataforma

16

Despliegue de Imágenes Docker en Azure

17

Publicar Imágenes de Contenedores en Azure Container Apps

Redes Avanzadas y Balanceo de Carga

18

Redes en Docker: Configuración y Modelos Prácticos

19

Configuración de Puertos en Docker para Despliegue Seguro

20

Balanceo de Carga con Docker y Nginx: Un Proxy Reverso en Acción

Automatización de CI/CD

21

Optimización de Dockerfiles para Mejor Rendimiento y Legibilidad

22

Integración y Despliegue Continuo con Docker y GitHub Actions

23

Automatización de pruebas con GitHub Actions y Docker

24

Despliegue Continuo en Azure con GitHub Actions

Orquestación

25

Implementación de Microservicios con Docker Compose

26

Docker Compose: Estructura y Configuración del archivo YAML

27

Gestión de Volúmenes Docker: Persistencia de Datos en Contenedores

28

Optimización de Docker: Secuencia de Inicio y Apagado Eficiente

29

Primeros Pasos con Docker Swarm: Gestión de Contenedores Autónomos

30

Orquestación de Contenedores con Docker Swarm y Docker Compose

31

Gestión de Costos en Despliegue de Contenedores en la Nube

32

Docker Desktop: Configuración de Kubernetes Local

33

Planes de Docker: Comparativa y Elección Efectiva

Develop

34

Creación de Dev Containers en VS Code para Entornos Node.js

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Integración y Despliegue Continuo con Docker y GitHub Actions

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Recursos

¿Por qué es importante DevOps para la integración y despliegue continuo de contenedores?

La integración y despliegue continuo son esenciales en el mundo de DevOps, especialmente cuando trabajamos con numerosos contenedores en producción. El proceso manual de manejar cada contenedor se vuelve insostenible rápidamente. Aquí, la automatización es clave, ya que permite que cada cambio en el código se despliegue automáticamente mediante un commit en tu repositorio, lo que garantiza un flujo de trabajo más eficiente, confiable y menos propenso a errores humanos.

¿Cómo se configura un flujo de trabajo de integración continua?

Configurar un flujo de trabajo eficaz comienza con la organización de los archivos en tu repositorio. En este caso, se sugiere crear una carpeta llamada "CI" que contendrá tu Dockerfile:

# Esto es un ejemplo básico de un Dockerfile que podrías usar
FROM nginx:alpine
COPY . /usr/share/nginx/html

Este archivo Docker actúa como base para publicar tus cambios. Después de crear el archivo, es necesario subir los cambios al repositorio de GitHub usando los comandos:

git status
git add .
git commit -m "carpeta CI agregada"
git push

Después de confirmar que los cambios se reflejan en tu repositorio en GitHub, se crea un flujo de trabajo de Actions. GitHub facilita algunas opciones, especialmente cuando se trabaja con imágenes Docker, pero se puede optar por un flujo más manual adaptado a tus necesidades.

¿Cómo integrar GitHub Actions con Docker?

Dentro del flujo de trabajo de GitHub Actions, es crucial configurar el archivo YAML que ejecutará el ciclo de integración continua. Este archivo indica, entre otras cosas, que el flujo se llama DockerCI y se ejecutará en la rama main. Utiliza Ubuntu como el entorno para ejecutar la acción, y uno de los pasos iniciales será hacer login en DockerHub. Para esto, necesitas configurar secretos en tu repositorio de GitHub, un proceso que incluye:

  1. Crear un nombre de usuario y un token de DockerHub. Ve a DockerHub, inicia sesión y ubica tu nombre de usuario. Después, en la sección de configuración de cuenta, busca la opción para generar un Personal Access Token.

  2. Añadir secretos en GitHub. Dirígete a Settings en tu repositorio de GitHub, navega a Secrets y en Actions, agrega el usuario y el token de DockerHub como nuevos secretos.

Con los secretos configurados, puedes proceder a construir y publicar la imagen Docker automáticamente mediante comandos como:

- name: Build Docker image
  run: docker build --platform linux/amd64 -t [tu-usuario]/[tu-repo]:latest .

- name: Push Docker image
  run: docker push [tu-usuario]/[tu-repo]:latest

Estos pasos garantizarán que con cada push de cambios en tu repositorio, GitHub Actions tome el Dockerfile y publique una nueva imagen en DockerHub sin intervención manual.

¿Qué ventajas ofrece automatizar el despliegue de contenedores?

Automatizar el despliegue a través de sistemas CI/CD (Continuous Integration/Continuous Deployment) trae múltiples beneficios:

  • Ahorro de tiempo: Reduce significativamente el tiempo requerido para desplegar aplicaciones, agilizando el paso de desarrollo a producción.
  • Menos errores: Disminuye la posibilidad de errores humanos al asegurar que cada despliegue sigue un proceso uniforme y probado.
  • Consistencia y fiabilidad: Garantiza que el software se construye y despliega de forma consistente, lo que beneficia tanto la infraestructura como la calidad del software.
  • Escalabilidad: Facilita la gestión de cambios y el despliegue a gran escala, adaptándose a la evolución constante de los proyectos de software.

En resumen, esta estrategia no solo optimiza el manejo de contenedores, sino que también mejora el ciclo de vida del software en su totalidad, fomentando la mejora continua y el aprendizaje continuo.

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```js name: Docker Image CI on: push: branches: [ "main" ] pull_request: branches: [ "main" ] jobs: build: name: Docker build runs-on: ubuntu-latest steps: - name: Checkout the repo uses: actions/checkout@v3 - name: Build the Docker image uses: docker/login-action@v2 with: username: ${{ secrets.DOCKERHUB_USERNAME }} password: ${{ secrets.DOCKERHUB_TOKEN }} - name: Build the Docker image run: docker build --platform linux --tag ${{ secrets.DOCKERHUB_USERNAME }}/backenddockerci:latest -f Dockerfile . - name: Push the Docker image run: docker push ${{ secrets.DOCKERHUB_USERNAME }}/backenddockerci:latest ```Igual se puede encontrar en el repositorio del profesor <https://github.com/platzi/docker-avanzado/tree/main/.github/workflows>
Esta es una de las mejores clases del curso
![](https://static.platzi.com/media/user_upload/upload-f1d5f40b-e68d-486f-98f1-b7dce5619c5e.png)
bitbucket: <https://www.youtube.com/watch?v=IJI5mgDc_J8> \----genial ![](https://static.platzi.com/media/user_upload/upload-5be8d688-9644-4daa-bf7d-9b1c1ad05c0f.png) ![](https://static.platzi.com/media/user_upload/upload-f873f868-bb29-48f3-a3d4-72e823b5f5fe.png)
Es una clase interesante para ver como el ciclo de devops es muy importante en el desarrollo, y que esto es solo una pequeña parte. Poder construir imagenes con el codigo fuente y luego poder desplegarlas a entornos productivos y todo esto a partir de flujos de CI/CD
En los recursos no esta el .yml del flujo de trabajo
\> \[!TIP] \> A mi parecer esta es una de las mejores Clases de este curso, sin perdida.