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

No tienes acceso a esta clase

¡Continúa aprendiendo! Únete y comienza a potenciar tu carrera

Automatización de pruebas con GitHub Actions y Docker

23/34
Recursos

¿Cómo combinar DevOps con GitHub Actions para el despliegue de contenedores?

La integración de la metodología DevOps junto con el despliegue de contenedores es una técnica moderna que puede revolucionar tus flujos de trabajo. La clave está en entender cómo GitHub Actions puede facilitar este proceso. En este artículo, exploraremos cómo usar GitHub Actions, una herramienta poderosa que permite automatizar pruebas, manejos de despliegues y más, de una manera creativa y flexible.

¿Qué son y cómo empezar con las GitHub Actions?

Las GitHub Actions ofrecen un entorno flexible para la automatización de tareas dentro de un repositorio. Puedes definir flujos de trabajo o "workflows" que se ejecutan en diferentes eventos. La personalización es la clave: para comenzar, puedes crear un flujo de trabajo desde cero en lugar de usar plantillas prediseñadas, lo cual te permitirá adaptar cada paso a tus necesidades específicas.

# Ejemplo básico de fluco de trabajo en GitHub Actions
name: Docker Test
on: [push] # Define el evento que desencadena el workflow

jobs:
  DockerTest:
    runs-on: ubuntu-latest
    steps:
    - name: Checkout
      uses: actions/checkout@v2

    - name: Setup Docker
      run: echo "Setup Docker Engine"

    - name: Docker Build and Test
      run: |
        docker build . -t my-image
        docker run --rm my-image cmd-to-run-tests

¿Cómo configurar y ejecutar pruebas en un contenedor?

Después de crear un flujo de trabajo, el siguiente paso crucial es configurar y ejecutar tus pruebas. Un detalle importante es asegurarte de que la configuración de tu archivo YAML sea correcta, ya que incluso un pequeño error de indentación puede causar problemas. Veamos un caso en el que las pruebas se ejecutan dentro de un contenedor Docker.

Primero, necesitas un "job" específico que se ejecutará en un agente. En este contexto, estamos implementando y probando dentro de un contenedor de Alpine Linux. Utilizamos docker exec para ejecutar comandos en el contenedor.

# Comando para ejecutar pruebas dentro de un contenedor
docker exec -it container_name sh -c "cd /path/to/tests && ./run-tests.sh"

Este comando te permite aprovechar los scripts de shell para realizar pruebas sin necesidad de bash, una vez que Alpine no cuenta con bash de serie.

¿Qué pasos seguir después de las pruebas exitosas?

Una vez que confirmes que las pruebas se han completado con éxito, el siguiente paso es plantear el despliegue de la imagen activa en producción o en un entorno de preproducción. Antes de realizar el despliegue, asegúrate de que las pruebas correspondan al tipo de imagen, por ejemplo, si desarrollas una API, utiliza una prueba como curl para verificar el correcto funcionamiento de los endpoints.

Para cerrar esta fase con éxito:

  1. Revisar logs y resultados: Asegúrate de que todos los logs reflejen correctamente los resultados de las pruebas.
  2. Validar la imagen: Verifica que la imagen Docker pueda ser ejecutada en un entorno local sin problemas.
  3. Planificar el despliegue: Decide si vas directo a producción o pruebas adicionales son necesarias.

Es esencial adaptar las pruebas al tipo de contenedor que estás utilizando. Estos parámetros pueden variar según las especificaciones del contenedor y el tipo de aplicación que estés desplegando.

En conclusión, GitHub Actions proporciona una estructura robusta para automatizar casi cualquier proceso dentro de un ciclo de DevOps y mejora tanto el desarrollo como la implementación de proyectos basados en contenedores, haciendo esta herramienta indispensable para cualquier desarrollador moderno.

Aportes 1

Preguntas 1

Ordenar por:

¿Quieres ver más aportes, preguntas y respuestas de la comunidad?

Podemos también crear flujos de CI/CD en otras herramientas como azure devops, jenkins, cada uno tiene sus propias configuraciones y reglas pero al final tienen el mismo objetivo. También podemos hacer la otra parte del flujo, que es el despliegue continuo. Una vez tengamos el contenedor construido y publicado, podemos tener un flujo para descargar la imagen y desplegarla en alguna infraestructura.