Si estás metido en el mundo tech, seguramente has oído hablar de Docker y Kubernetes más de una vez. Pero aunque a menudo se mencionan juntos, no hacen lo mismo. En este post te explico, de forma clara y sin tecnicismos innecesarios, qué es cada uno, en qué se diferencian y cómo pueden ayudarte si trabajas con aplicaciones modernas y microservicios.
Puede que te suene a chino eso de «contenedores», pero en realidad, esta tecnología está revolucionando la forma en que se crean, prueban y despliegan las apps. Tanto Docker como Kubernetes están en el centro de ese cambio. Y si eres desarrollador, sysadmin o simplemente alguien curioso que quiere entender cómo funcionan las cosas por detrás… te prometo que este artículo te va a ahorrar muchas búsquedas y te va a servir de guía para no perderte entre tantos conceptos técnicos.
¿Qué es Docker?
Docker es una herramienta que permite crear y ejecutar contenedores. Dicho de forma sencilla, un contenedor es como una caja donde metes tu aplicación con todo lo que necesita para funcionar: código, librerías, configuraciones… todo bien empaquetado. La ventaja es que esa caja puedes moverla de un sitio a otro (de tu portátil a un servidor, de un servidor a la nube, etc.) sin que se rompa nada por el camino. Se acabó eso de “en mi máquina funciona”. Con Docker, funciona igual aquí y en cualquier parte.
Docker también tiene su propio ecosistema: puedes construir contenedores (docker build), ejecutarlos (docker run), compartirlos (Docker Hub) o definir apps más complejas con varios contenedores usando docker-compose.
¿Qué es Kubernetes?
Ahora que ya tienes tu aplicación en varios contenedores, ¿cómo haces para gestionar todo eso en producción, cuando tienes cientos o miles de contenedores corriendo en distintos servidores? Ahí es donde entra Kubernetes. Kubernetes es una plataforma que te ayuda a organizar y gestionar todos esos contenedores. Lo hace de forma automática y a gran escala. Reparte las cargas, reinicia lo que falla, escala lo que hace falta y mantiene todo en orden.
Por ejemplo, si tienes una app que necesita tres copias de un servicio corriendo al mismo tiempo, Kubernetes se encarga de eso. ¿Uno se cae? Lo levanta de nuevo. ¿Hay más tráfico del habitual? Lanza más contenedores sin que tengas que hacer nada.
¿Entonces cuál uso? ¿Docker o Kubernetes?
Esta es la pregunta del millón. Y la respuesta es: los dos. Docker y Kubernetes no compiten entre sí, sino que se complementan. Usas Docker para crear y empaquetar tu aplicación, y Kubernetes para desplegarla y mantenerla funcionando en producción. Es como si Docker fuera la fábrica de coches y Kubernetes, la red de distribución y logística que los lleva a los concesionarios, los repara si fallan y gestiona el tráfico.
Si estás empezando o trabajas con pocos contenedores, probablemente Docker te baste. Pero cuando la cosa crece, cuando empiezas a trabajar con microservicios, varias instancias, alta disponibilidad, etc., Kubernetes se vuelve casi imprescindible.
Docker y Kubernetes han cambiado las reglas del juego. Y aunque puedan parecer complejos al principio, entender bien la diferencia entre ambos es el primer paso para trabajar con ellos de forma efectiva. Docker te da contenedores. Kubernetes los pone a trabajar juntos. Y si sabes cómo usar ambos, tienes una base muy sólida para construir aplicaciones modernas, ágiles y escalables.
Posibles problemas y soluciones
Entrar de lleno en la adopción de Docker y Kubernetes puede ser muy enriquecedor, pero cuando hablamos de entornos de producción complejos, los problemas pueden no tardar en aparecer. Uno de los problemas más habituales tiene que ver con el consumo excesivo de recursos, como CPU o RAM, sobre todo en máquinas locales con Docker Desktop. La solución pasa por optimizar las imágenes usando bases ligeras como alpine y limpiar contenedores inactivos con docker system prune.
También es habitual que el tamaño de las imágenes sea un problema, creciendo mucho si no se gestionan bien. Un consejo es usar multi-stage builds en el Dockerfile, ya que permite reducir el tamaño al eliminar archivos innecesarios durante la construcción. Si hablamos de Kubernetes, no se puede ocultar que la curva de aprendizaje es pronunciada. con conceptos como pods, deployments y services que pueden resultar complejos al principio. Hay herramientas como Lens que pueden ayudar, ya que muestra el estado del clúster en una interfaz gráfica, o depura errores con kubectl logs.