Comparando Docker Commit com Dockerfile
O docker commit e o Dockerfile são duas abordagens distintas para criar e gerenciar imagens Docker. Aqui está uma comparação detalhada entre os dois:
Critério
docker commit
Dockerfile
Propósito
Captura o estado atual de um contêiner e cria uma nova imagem a partir dele.
Define uma receita para construir uma imagem do zero, de maneira automatizada.
Uso
Quando mudanças manuais foram feitas em um contêiner e você deseja salvá-las.
Para criar imagens reprodutíveis e versionadas, ideal para ambientes de CI/CD.
Reprodutibilidade
Baixa, pois captura um estado específico que pode ser difícil de replicar.
Alta, pois todas as etapas são codificadas e podem ser repetidas facilmente.
Manutenção
Difícil, pois mudanças manuais não são documentadas explicitamente.
Fácil, pois as instruções estão em um arquivo de texto, facilitando o controle de versão.
Controle de Versão
Limitado, a menos que as mudanças sejam documentadas manualmente.
Completo, usando sistemas de controle de versão como Git para rastrear mudanças.
Flexibilidade
Flexível para mudanças ad-hoc ou experimentais.
Flexível para construções automatizadas, mas requer planejamento prévio.
Performance e Eficiência
Pode resultar em imagens maiores e não otimizadas.
Permite otimizar o processo de construção e criar imagens mais eficientes.
Conclusão:
Use
docker commitse você precisar capturar rapidamente o estado de um contêiner após modificações manuais, especialmente para experimentos ou testes rápidos.Use
Dockerfilepara construir imagens de maneira organizada, reprodutível e eficiente, especialmente em ambientes de produção ou em equipes onde a manutenção e o controle de versão são importantes.
Laboratório
Image construída a partir do Dockerfile:
$ docker image ls
REPOSITORY TAG IMAGE ID CREATED SIZE
conversao-temperatura-dockerfile latest 4c32eaa602c1 6 hours ago 381MBConstrução da imagem com o Docker Commit:
Comparação da imagem construída entre o Docker Commit e o Dockerfile:
O Dockerfile possui mais camadas o que proporciona mais aproveitamento para outras imagens. Maior eficiência.
Destaque para as camadas "Layers".
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