Creación de imágenes Docker personalizadas
Practique la creación de imágenes Docker personalizadas a partir de sus Dockerfiles y su publicación en un registro.
Creación de imágenes Docker personalizadas es una lección gratuita de Docker & Kubernetes for Developers en CoddyKit. Esta es la lección 2 de 4. Puedes leer la lección completa abajo gratuitamente — luego la practicas en el navegador con un editor de código integrado y un tutor de IA 24/7. Forma parte de la ruta de aprendizaje de Docker & Kubernetes for Developers, y tu progreso se sincroniza en la web y la app de CoddyKit. El curso de Docker & Kubernetes for Developers incluye 4 lecciones en total.
Partes de esta lección aún no han sido traducidas y se muestran en inglés.
Build & Push Docker Images
Welcome back! In the previous lesson, you learned to write Dockerfiles. Now, let's turn those Dockerfiles into real Docker images and share them!
We'll cover how to:
- Use the
docker buildcommand - Tag your images for versioning
- Log in to a Docker registry
- Push your custom images for others to use
The `docker build` Command
The docker build command is your tool for creating Docker images from a Dockerfile and a "build context."
- It reads the instructions in your Dockerfile.
- It executes each instruction, creating a new layer in the image.
- Finally, it produces a new Docker image.
The basic syntax is docker build [OPTIONS] PATH | URL.
Understanding the Build Context
When you run docker build ., the . (dot) specifies the build context. This is the set of files at the specified PATH or URL that the Docker daemon can access during the build process.
- All files and folders in the build context are sent to the Docker daemon.
- This allows instructions like
COPY . /appto work. - Keep your build context clean to avoid sending unnecessary files!
Your First Image Build
Let's build a very simple image. Create a file named Dockerfile in an empty directory with the content below.
Then, open your terminal in that directory and try building the image:
FROM alpine:latest
CMD ["echo", "Hello from CoddyKit!"]Running the Build Command
To build the image from the Dockerfile you just created, run this command in your terminal:
docker build .
The . tells Docker to look for the Dockerfile in the current directory and use that directory as the build context.
After it completes, you'll see a new image ID!
Tagging Your Docker Images
Image tags are like labels for your images. They help you identify different versions or variants of an image.
- Tags are usually in the format
name:tag(e.g.,my-app:v1.0). - The
latesttag is often used for the most recent stable version. - You can add a tag using the
-tflag during the build process.
Build with a Custom Tag
Let's rebuild our image, but this time, we'll give it a meaningful tag. Replace yourusername with your Docker Hub username.
After building, use docker images to see your newly tagged image!
FROM alpine:latest
CMD ["echo", "Hello from CoddyKit!"]Pushing Images to a Registry
A Docker Registry is a storage and distribution system for Docker images. Docker Hub is the most popular public registry.
To share your images or store them centrally, you'll push them to a registry:
- First, log in to the registry (e.g., Docker Hub).
- Then, use the
docker pushcommand.
Log In to Docker Hub
Before pushing, you need to authenticate with Docker Hub (or another registry). This links your local Docker client to your account.
Run the following command in your terminal. You'll be prompted for your Docker Hub username and password:
docker loginPush Your Custom Image
Once logged in, you can push your image. Remember, the image tag must include your Docker Hub username (e.g., yourusername/my-app:v1.0).
Replace yourusername with your actual Docker Hub username:
docker push yourusername/coddykit-app:v1.0Check Your Knowledge
You've learned to build and push images. Which command is used to assign a name and tag to an image during the build process?
Recap: Build, Tag, Push!
Great job! You've mastered the core steps of turning a Dockerfile into a usable, shareable image:
docker build .: Creates an image from your Dockerfile.docker build -t myuser/myimage:tag .: Builds and tags your image, preparing it for a registry.docker login: Authenticates you with a Docker registry like Docker Hub.docker push myuser/myimage:tag: Uploads your tagged image to the registry.
Now your custom applications can be packaged and distributed efficiently!
Preguntas frecuentes
¿La lección «Creación de imágenes Docker personalizadas» es gratis?
Sí — el texto completo de «Creación de imágenes Docker personalizadas» es gratis para leer aquí en la web. Para practicarla de forma interactiva (editor de código integrado y tutor de IA 24/7) y desbloquear el resto del curso de Docker & Kubernetes for Developers, actualiza a CoddyKit PRO. El curso de Docker & Kubernetes for Developers incluye 4 lecciones en total.
¿Qué aprenderé en «Creación de imágenes Docker personalizadas»?
Practique la creación de imágenes Docker personalizadas a partir de sus Dockerfiles y su publicación en un registro. Practicas Docker & Kubernetes for Developers con código real que ejecutas directamente en el navegador, y un tutor de IA 24/7 responde tus preguntas mientras trabajas en la lección.
¿Necesito experiencia previa para empezar Docker & Kubernetes for Developers?
No se requiere experiencia previa. Docker & Kubernetes for Developers en CoddyKit está estructurado para principiantes hasta estudiantes avanzados, así que puedes empezar aquí o desde el inicio y avanzar a tu ritmo. Esta es la lección 2 de 4.
¿Cuánto tiempo toma la lección «Creación de imágenes Docker personalizadas»?
La mayoría de las lecciones de CoddyKit toman alrededor de 5–10 minutos. Cada una es compacta e interactiva, así que avanzas constantemente y retomas exactamente por donde dejaste en la web y la app.
¿Puedo escribir y ejecutar código en esta lección de Docker & Kubernetes for Developers?
Sí. Cada lección de Docker & Kubernetes for Developers incluye un editor de código integrado, así que escribes y ejecutas código real directamente en tu navegador y obtienes retroalimentación instantánea de IA — sin configuración local necesaria.
Todas las lecciones de este curso
- Creación de Dockerfiles para imágenes
- Creación de imágenes Docker personalizadas
- Aplicaciones con varios contenedores mediante Compose
- Persistencia de datos con volúmenes de Docker