Este artículo explora Docker en profundidad y va más allá de lo básico, ideal para quienes quieren comprender cómo funciona el motor por dentro y cómo aprovecharlo en soluciones empresariales.
Docker funciona con una arquitectura cliente servidor: la interfaz de línea de comandos es el cliente que envía peticiones al daemon llamado dockerd. Ese daemon es el motor central que gestiona objetos Docker como contenedores, imágenes, volúmenes y redes. La CLI se comunica con el daemon a través de una API REST, normalmente por un socket Unix local como /var/run/docker.sock, aunque también puede usar TLS o SSH para conexiones remotas.
El daemon coordina varios subsistemas. Para el ciclo de vida de contenedores utiliza containerd, el runtime que crea, inicia y detiene contenedores. Interactúa con el kernel de Linux para usar namespaces que aíslan procesos, cgroups que limitan recursos, y módulos de seguridad como seccomp y AppArmor. Además orquesta la configuración de redes, montajes de volúmenes, cache de imágenes y la comunicación con registros para pull y push.
Un punto clave para producción y escalado es que dockerd corre como servicio persistente, por lo que puede administrar contenedores tras reinicios y aplicar políticas de reinicio según la configuración, algo crítico en arquitecturas cloud y en despliegues gestionados.
Capas e imágenes
Cada imagen Docker se construye por capas, cada instrucción del Dockerfile genera normalmente una capa. Estas capas se almacenan como contenido direccionable por su hash criptográfico, lo que permite que capas idénticas entre distintas imágenes se compartan en disco y en red. Al reconstruir una imagen solo se vuelven a crear las capas que cambiaron, lo que acelera procesos y reduce transferencia de datos.
Al ejecutar un contenedor Docker monta las capas mediante un sistema de ficheros en unión como OverlayFS: las capas base son de solo lectura y sobre ellas se coloca una capa escribible para los cambios en tiempo de ejecución.
Namespaces y cgroups, la base del aislamiento
Docker utiliza namespaces para crear espacios aislados por contenedor. Los tipos principales son PID para procesos, NET para red, MNT para sistema de ficheros, UTS para hostname, IPC para comunicación entre procesos y USER para mapeo de usuarios. Cada contenedor vive en su conjunto de namespaces y por tanto tiene su propio árbol de procesos, pila de red y vista del sistema de ficheros.
Los cgroups controlan recursos: CPU, memoria, I O y red. Funcionan como una jerarquía donde los hijos heredan las restricciones del padre y pueden aplicar límites más estrictos. Kubernetes y Docker usan cgroups para garantizar que un contenedor no agote los recursos del host cuando se definen requests y limits.
Para administrar cgroups se puede interactuar con el sistema de ficheros en /sys/fs/cgroup o usar herramientas de más alto nivel como systemd. Comandos como systemd cgls ayudan a visualizar la jerarquía de cgroups en ejecución.
Digests SHA y reproducibilidad
Una causa frecuente de fallos en despliegues es que una etiqueta de imagen cambie sin que el equipo lo espere. Cada imagen tiene un digest SHA256 inmutable que identifica exactamente esa capa o manifest. Pinchar imágenes por digest garantiza reproducibilidad, por ejemplo usar ubuntu@sha256:sha_digest_aqui en lugar de ubuntu:latest evita sorpresas cuando se hace ImagePullPolicy Always.
Al inspeccionar una imagen aparecen varios SHA: el ID de la imagen, RepoDigests generado al subir a un registro y RootFS Layers que indican las capas base. Estos identificadores permiten auditoría y trazabilidad en pipelines CI CD.
Qué ocurre cuando ejecutas un comando Docker
Cuando ejecutas docker run nginx la CLI valida la sintaxis y crea una petición estructurada para el daemon. dockerd recibe la petición, resuelve dependencias como descargar imágenes por digest o capa, construye el filesystem en unión y delega a containerd la creación y el arranque del contenedor. El runtime configura namespaces, aplica cgroups, monta volúmenes y conecta el contenedor a redes definidas. Finalmente el proceso del contenedor corre aislado con límites de recursos aplicados.
Entender este flujo ayuda a depurar errores de arranque, optimizar imágenes y asegurar entornos en producción, por ejemplo reduciendo capas en Dockerfile, pinzando digests y definiendo límites de recursos adecuados.
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