Docker: ¿cómo interviene en las aplicaciones de software?

En las organizaciones de hoy, se utilizan frecuentemente programas de computación para la automatización de procesos. En el mercado se consigue una alta gama de aplicaciones en diferentes formatos, desde los más tradicionales hasta los localizados en la nube. Es así como las grandes empresas han encontrado la plataforma Docker, una nueva forma de ejecutar software que ha revolucionado el desarrollo.

¿Qué significa Docker?

Docker es una herramienta de código abierto que automatiza la implementación de una aplicación dentro de un contenedor de software. La plataforma se basa en tecnologías de código abierto y estándar de la industria. Según su página web, es empleada por millones de desarrolladores y profesionales de tecnología; además, incluye más de 100.000 imágenes de contenedores de los principales proveedores de software.

Al hablar del contenedor se puede decir que es una unidad estandarizada creada para la implementación de una aplicación. Así, podría definirse como una especie de caja que contiene todo lo que necesita el software para ser ejecutado; además, al ser trasladado, puede operar en cualquier maquina compatible.

En la ponencia de Cypher 2018 se expuso el desarrollo de estándares de contenedores populares como Kuberenete y Docker. Dichas unidades pueden abrir el camino para una plataforma unificada y simplificada que permiten:

  • Recopilar un conjunto de información que conllevará al análisis de datos.
  • Organizar datos (integración, curación y gestión de volúmenes de datos, big data).
  • Analizar datos (ciencia de datos, aprendizaje automático, inferencia estadística). Lo anterior servirá de base para la toma de decisiones.

Otro aspecto significativo es que los datos provienen de múltiples fuentes y bases de datos. Como resultado, las empresas aplican más la inteligencia artificial y optan por servicios en la nube, por lo que crean aplicaciones nativas bajo los parámetros de los contenedores.

Características principales

Esta herramienta es la más usada por los desarrolladores, a pesar de que el científico de datos (data scientist) no es estrictamente desarrollador de software. Esto se debe a que Docker tiene algunas características muy útiles para todo. Desde la exploración y la minería de datos hasta su implementación. Sus componentes cardinales son (Prasad, 2018):

  • Cliente. Esta es la herramienta CLI (interfaz de línea de comandos) utilizada para configurar e interactuar. Utiliza la API y el cliente correspondiente.
  • Imágenes. Son la plantilla instantánea de solo lectura que se utiliza para crear un contenedor Docker. Se pueden enviar y extraer de repositorios públicos o privados. Este es el componente de compilación de la ventana acoplable. Son representaciones livianas, pequeñas y rápidas en comparación con los generados por las máquinas virtuales.
  • Archivo. Usado para construir imágenes.
  • Registros. Este es el componente de distribución de la ventana acoplable o central de imágenes de Docker.
  • Motor. Combinación de la herramienta API Rest y herramienta CLI.

Beneficios del Docker

  • Proceso de desarrollo más rápido. No se requiere la instalación de otras aplicaciones de terceros en el sistema. Ejecuta diferentes versiones de la misma aplicación simultáneamente.
  • Aplicación práctica de encapsulación. Suministra un formato de imagen unificado para la distribución de las aplicaciones en diversos sistemas host y servicios en nube.
  • Minimiza casi a cero la posibilidad de error causado por versiones de diversos sistemas operativos, dependencias del sistema, etc.
  • Monitoreo fácil y claro. Permite la lectura unificada de los archivos de registro de los contenedores en acción.
  • Fácil de escalar. Se siguen los principios básicos como configuración sobre las variables del entorno y comunicación a través de los puertos.
  • Permite la portabilidad. Un contenedor puede ser desarrollado en cualquier máquina que posea el entorno de ejecución.

Por su parte, Álvaro Barbero, director del equipo de Ingeniería Algorítmica del Instituto de Ingeniería del Conocimiento, enfatiza las bondades de docker;  expresa que lo más destacado de la herramienta es la reproducibilidad. En el caso de que se quiera construir un modelo de machine learning, se requerirían una gran cantidad de piezas y dependencias. esta podrá ser exactamente igual desde una laptop, una nube, etc.

Finalmente, los desarrolladores no precisan instalar todo el software y las aplicaciones para probar el código, pues este les ayuda a ahorrar mucho tiempo y energía. Además, garantiza que el entorno de trabajo sea consistente en todo el proceso, desde el desarrollo hasta la implementación.

 

 

 

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