Optimizar Python en Docker – Flask y Anaconda – Multi stage & Distroless #2

En el artículo anterior hablamos sobre cómo optimizar Python en Docker utilizando Flask y Anaconda. En esta segunda parte, profundizaremos en el uso de las técnicas de multi stage y Distroless para mejorar aún más la eficiencia y seguridad de nuestra imagen Docker.

Multi stage

Una de las técnicas más comunes para optimizar una imagen Docker es el uso de multi stage builds. Esta técnica consiste en dividir la construcción de la imagen en múltiples etapas, permitiendo reducir el tamaño final de la imagen y eliminar dependencias innecesarias.

En el caso de Python en Docker, podemos utilizar multi stage builds para separar la etapa de construcción de la aplicación y la etapa de ejecución. De esta manera, podemos utilizar una imagen base con todas las dependencias de compilación necesarias para instalar los paquetes de Python y construir la aplicación, y luego copiar los archivos necesarios a una imagen más ligera para la ejecución.

Distroless

Otra técnica que podemos utilizar para optimizar Python en Docker es el uso de imágenes Distroless. Estas imágenes son una alternativa ligera a las imágenes base de Linux, que contienen solo los componentes necesarios para ejecutar nuestra aplicación, eliminando así la necesidad de un sistema operativo completo.

Al utilizar una imagen Distroless, podemos reducir significativamente el tamaño de nuestra imagen Docker, lo que mejora la eficiencia y seguridad de nuestra aplicación. Además, al eliminar componentes innecesarios, reducimos el riesgo de vulnerabilidades de seguridad y aumentamos la portabilidad de nuestra imagen.

Conclusión

En resumen, optimizar Python en Docker utilizando técnicas como multi stage y Distroless puede mejorar significativamente la eficiencia y seguridad de nuestra aplicación. Al separar la construcción de la ejecución y reducir el tamaño de la imagen, podemos optimizar el rendimiento y facilitar la administración de nuestra aplicación en entornos Docker.