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🚀 Mis demos en el Twitch de Midudev 🤓

Midudev Twitch Demos

¡Hola developer! 👋🏻 En este repo encontrarás todas las demos que te mostré durante mi Twitch con Midudev. Prepárate para aprender sobre contenedores y Docker de forma práctica y divertida. 🐳✨

Si quieres volver a ver el stream puedes hacerlo desde 🎥 aquí

Este evento no hubiera sido posible sin el apoyo de Lemoncode 🍋, donde soy profesora en el Bootcamp de DevOps, el cual comienza el 6 de Octubre de 2025. En él no sólo aprenderás de Docker, sino también de Kubernetes, GitHub Actions, Terraform y mucho más. ¡No te lo pierdas! 🚀 Si vas de mi parte, o la de Midudev ¡tienes un 10% de descuento!

🗓️ Agenda

🤔 ¿Por qué me interesa aprender contenedores?

¿Te suena el típico "en mi máquina funciona"? 😅 Los contenedores son la solución para asegurarte de que tu aplicación funcione igual en cualquier entorno: desarrollo, producción o testing. Incluyen todo lo necesario para ejecutarla (código, dependencias, librerías, etc.), evitando problemas de compatibilidad y haciendo tu vida como developer mucho más fácil. ¡No te lo pierdas! 🚀

🐳 ¿Qué es Docker?

Docker es tanto una empresa como un software. Cuando hablamos de Docker, nos referimos a una plataforma que facilita crear, desplegar y ejecutar aplicaciones en contenedores. Ganó popularidad porque simplificó muchísimo el trabajo con contenedores para los desarrolladores. ¡Un must en tu toolbox! 🧰

🔰 ¿Por dónde empiezo?

Lo más sencillo para empezar es instalar Docker Desktop. Es una app gráfica para gestionar tus contenedores fácilmente. Una vez instalada, verás el icono de Docker 🐳 en tu barra de tareas y podrás crear, iniciar, detener y eliminar contenedores, además de ver logs y estadísticas.

Aunque la interfaz gráfica es útil, te recomiendo aprender la línea de comandos 💻, ya que es más potente y flexible. Docker Desktop incluye un terminal integrado listo para usar. ¡No hay excusas! 😉

🛠️ Mi primer contenedor

Con Docker Desktop instalado, ¡vamos a crear nuestro primer contenedor! Usaremos la imagen oficial de Nginx (un servidor web muy popular). Abre el terminal integrado y ejecuta:

docker run nginx

Esto descargará la imagen de Nginx (si no la tienes) y creará un contenedor. Verás los logs en el terminal indicando que Nginx está funcionando. Pero aún no podrás acceder desde el navegador... ¡Vamos a solucionarlo! 🌐

🌐 Cómo accedo a él desde el exterior

Para acceder a Nginx desde tu navegador, necesitas exponer el puerto del contenedor al de tu máquina. Usa la opción --publish o -p:

docker run -p 8080:80 nginx

Ahora sí, abre tu navegador en http://localhost:8080 y verás Nginx funcionando. ¡Genial! 🎉

Y ahora, si quisieramos hacer lo mismo sin sacrificar tu terminal, puedes usar la opción -d para ejecutar el contenedor en segundo plano:

docker run -d -p 8080:80 nginx

📦 Cómo creo un contenedor de mi aplicación

En este repo tienes una app de ejemplo en el directorio app (una API REST con Node.js y Express).

Antes de pensar en contenerizarla, asegúrate de que funciona correctamente en tu máquina. Puedes probarla ejecutando:

cd app
npm install
npm run dev

y una vez que esté corriendo, accede a http://localhost:3000 para ver la API en acción. Y puedes usar la extensión REST Client para Visual Studio Code y este archivo client.http para probar los endpoints.

🚨 ¡Pero espera! Esta aplicación necesita de una base de datos para funcionar, por lo que podemos hacer uso de imágenes de Docker de terceros para poder tener una base de datos MongoDB corriendo, como no 😎, en un contenedor.

🗄️ Un contenedor de una base de datos

Para ello puedes utilizar el siguiente comando:

docker run --name mongo -p 27017:27017 \
    -e MONGO_INITDB_ROOT_USERNAME=heroes_user \
    -e MONGO_INITDB_ROOT_PASSWORD=heroes_password \
    -d mongo

Como puedes ver, a un contenedor se le pueden pasar variables de entorno para configurarlo, utilizando el parámetro -e tantas veces como necesites. En este caso, estamos creando un usuario y contraseña para MongoDB.

Ahora ya tenenmos MongoDB corriendo en un contenedor. Puedes conectarte desde Visual Studio Code de forma sencilla usando la extensión MongoDB for VS Code.

Nuestra app ya está configurada para poder buscar esta base de datos utilizando el archivo .env que contiene la URL de conexión a MongoDB:

MONGODB_URI=mongodb://heroes_user:heroes_password@localhost:27017

¡Perfecto! Ahora que hemos conseguido que nuestra app se conecte a la base de datos MongoDB, podemos hacer que nuestra app también corra en un contenedor.

Cómo creo un contenedor de mi aplicación

Para contenerizar nuestra app, necesitamos crear un Dockerfile en el directorio app. Como el que ya tenemos en este repo.

Este está compuesto de diferentes instrucciones que le indican a Docker cómo construir la imagen de nuestra app. Aquí tienes un resumen de las instrucciones más importantes:

  • FROM: Define la imagen base (en este caso, Node.js).
  • WORKDIR: Establece el directorio de trabajo dentro del contenedor.
  • COPY: Copia archivos del host al contenedor.
  • RUN: Ejecuta comandos dentro del contenedor (como instalar dependencias).
  • EXPOSE: Expone un puerto del contenedor (en este caso, el 3000).
  • CMD: Define el comando por defecto que se ejecutará al iniciar el contenedor (en este caso, iniciar la app con npm run dev).

y ejecuta:

docker build -t heroes-api .

Cuando este proceso se ejecuta podrás ver todo el proceso de construcción de la imagen. Si todo va bien, tendrás una imagen llamada heroes-api lista para usar. 🎉

Pero esto es solo el primer paso. Con ello conseguimos tener una imagen que podremos usar tantas veces como contenedores queramos de nuestra app.

Para ejecutar un contenedor a partir de esta imagen, usamos el comando docker run:

docker run -p 3000:3000 heroes-api

Sin embargo, este contenedor no sabe dónde está la base de datos MongoDB. Necesitamos conectarlo a ella.

🔗 Cómo conecto varios contenedores

Así que ahora podría volver a intentar ejecutar el contenedor de mi app pero esta vez conectando a la base de datos MongoDB:

docker run -p 3000:3000 --link mongo:mongo -e MONGODB_URI=mongodb://heroes_user:heroes_password@mongo:27017 heroes-api

De esta forma tan sencilla, mi app ya puede conectarse a MongoDB. ¡Y listo! Ahora tienes tu app y base de datos corriendo en contenedores. 🎉

Ahora puedes usar, si quieres, de nuevo el archivo client.http que tienes en el directorio app para probar los endpoints de tu API.

💾 Y cómo guardo los datos

Pero todavía no hemos terminado, porque si en algún momento mi contenedor de MongoDB se elimina, perderé todos los datos 😱

Por defecto, los datos de MongoDB se guardan en un volumen temporal (si borras el contenedor, se pierden). Así que vamos a configurar este un poquito mejor. Vamos a pararlo y eliminarlo:

docker stop mongo
docker rm mongo

Note

Si quieres eliminar el contenedor en un solo paso, puedes usar docker rm -f mongo para forzar su eliminación.

Para persistir los datos, usa un volumen:

docker run --name mongo -p 27017:27017 \
    -e MONGO_INITDB_ROOT_USERNAME=heroes_user \
    -e MONGO_INITDB_ROOT_PASSWORD=heroes_password \
    -v mongo-data:/data/db \
    -d mongo

Así los datos se guardan en el volumen mongo-data y no se pierden. ¡Tus datos a salvo! 🛡️

[!INFORMATION] Durante el stream, Midu me preguntó donde se guardaba esta información, pero no recordaba la ruta 😇. Puedes encontrarla en /var/lib/docker/volumes/mongo-data/_data en este caso.

Para probarlo, volvamos a crear un contenedor de nuestra app:

docker run -p 3000:3000 --link mongo:mongo -e MONGODB_URI=mongodb://heroes_user:heroes_password@mongo:27017 heroes-api

Añadamos algunos héroes a la base de datos y luego eliminemos el contenedor de MongoDB:

docker rm -f mongo

Ahora volvamos a crear el contenedor de MongoDB con el volumen:

docker run --name mongo -p 27017:27017 \
    -e MONGO_INITDB_ROOT_USERNAME=heroes_user \
    -e MONGO_INITDB_ROOT_PASSWORD=heroes_password \
    -v mongo-data:/data/db \
    -d mongo

Y si ahora volvemos a ejecutar nuestra app:

docker run -p 3000:3000 --link mongo:mongo -e MONGODB_URI=mongodb://heroes_user:heroes_password@mongo:27017 heroes-api

¡Verás que los héroes siguen ahí! 🎉

🧩 Docker Compose

Hasta ahora hemos creado contenedores de forma individual, lo cual es genial para aprender pero puede volverse un poquito tedioso 😅. Sobre todo cuando tienes varios contenedores. Es por ello que te interesa también aprender a utilizar Docker Compose. Una herramienta que hace ya bastante tiempo forma parte de Docker que nos permite levantar entornos completos con un único comando, y que además te permite comprender mejor la relación entre los contenedores y la configuración que se necesita.

Docker Compose te permite definir y ejecutar aplicaciones multi-contenedor con un solo archivo compose.yml. Aquí tienes un ejemplo en este repo. Es ideal para proyectos con varios servicios. 🧩

Para usarlo, asegúrate de tener Docker Compose instalado (viene con Docker Desktop). Luego, en el directorio raíz del repo, ejecuta:

docker compose up

Pero eso no es todo, imaginate que además quieres seguir modificando tu app mientras Docker Compose hace su trabajo y que el contenedor se actualice automáticamente. Para ello, puedes usar la opción --watch:

docker compose up --watch

Note

Esta última parte no dio tiempo a verla durante el stream, pero es una funcionalidad muy útil que te permite seguir desarrollando tu app mientras Docker Compose la mantiene actualizada.

🧠 IA, IA everywhere 🚀

Por supuesto, no podemos olvidarnos de que la Inteligencia Artificial está everywhere hoy en día. Y en este sentido Docker no ha querido quedarse a atrás. Cada semana tenemos actualizaciones de esta herramienta proporcionado nuevas funcionales y mejoras en este sentido.

A día de hoy se está enfocando en tres áreas principales:

Ask Gordon

Docker ha integrado un asistente de IA llamado Gordon que te ayuda a interactuar con tu entorno Docker. Puedes hacerle preguntas sobre tus contenedores, imágenes y más. Este tiene un apartado directamente en Docker Desktop donde no solo puedes hacerle preguntas sobre Docker y tu entorno sino que también puedes integrarlo con los famosos MCP Servers, para dotar a este de herramientas que le ayuden a responderte mejor.

También puedes usarlo directamente de el terminal usando docker ai:

docker ai "Devuelveme una lista de todos los contenedores que tengo. Parados y corriendo."

Puedes comprobar que esto es cierto con el comando:

docker ps -a

También puedes pedirle algo un poquito más elaborado, como por ejemplo que te busque un contenedor que esté parado y lo arranque:

docker ai "¿Puedes buscar el contenedor que se llama mongo dentro de los que tengo parados y arrancarlo?"
docker ps

Pero quizás lo que más me mola de esto es que puedes pedirle que te ayude a revisar tu Dockerfile:

cd app
docker ai "¿Puedes revisar mi Dockerfile y decirme si hay algo que pueda mejorar?"

O mi compose.yml, por supuesto:

cd ..
docker ai "¿Puedes revisar mi archivo compose.yml y decirme si hay algo que pueda mejorar?"

O incluso, por qué no, podemos pedirle que nos de recomendaciones para mejorar la seguridad de nuestra imagen:

docker ai "¿Puedes darme recomendaciones para mejorar la seguridad de la imagen heroes-api?"

Y lo chulo de todo esto es que además puedes integrar Gordon con tus MCP Servers para que pueda acceder a más información 😱 y darte respuestas más precisas. Incluso haciendo uso del archivo gordon-mcp.yml que tienes en este repo, puedes configurar un MCP Server para que Gordon pueda acceder a más datos y mejorar sus respuestas.

Como preguntarle la hora actual en Madrid:

docker ai "¿Puedes decirme qué hora es en Madrid?"

O incluso si tienes tu propio MCP Server dockerizado, como el mio que te permite buscar vídeos de YouTube, puedes preguntarle directamente:

docker ai "Puedes buscarme algunos vídeos de YouTube sobre Docker en returngis"

Important

He subido mi propio MCP Server a Docker Hub para que puedas probarlo. Puedes encontrarlo en 0gis0/youtube-mcp-server ¡Ya lo he dejado modificado en el archivo gordon-mcp.yml🤓! Para que este funcione debes copiar el .env-sample a .env y añadir tu API key de YouTube. En el .env-sample tienes la URL de donde debes ir para generar tu API key.

🤖 Docker Model Runner

Además de ejecutar aplicaciones, Docker también te permite ejecutar modelos de IA en contenedores. Esto es especialmente útil para modelos que requieren muchos recursos o memoria. Puedes usar el comando docker model run para ejecutar modelos de IA predefinidos.

Important

Para poder usar esta funcionalidad necesitas tener una arquitectura compatible con IA. Para más información revisa aquí: Docker Model Runner.

Como por ejemplo:

docker model run ai/gemma3

Sección modelsen Docker Compose

Y ya para terminar, otra novedad es que Docker ha añadido una sección models en Docker Compose. Esto te permite definir y ejecutar modelos de IA directamente desde tu archivo compose.yml, como puedes ver en el directorio ai-app de este repo.

Para usarlo, puedes ejecutar los siguiente comandos:

cd ai-app
docker compose up

✨ Otros usos

¡Pero esto no es todo! Una vez que has aprendido lo básico de Docker, hay muchas más cosas que puedes hacer con él. Aquí te dejo algunas ideas:

💻 Dev Containers

Crea entornos de desarrollo reproducibles usando contenedores. Así todo tu equipo trabaja igual, sin "en mi máquina funciona". Puedes usarlos con VS Code o GitHub Codespaces ¡e incluso en JetBrains! En este vídeo de mi canal de YouTube te lo muestro:

Video sobre Dev Containers

🛡️ Entornos aislados para evitar infecciones

Una de las grandes ventajas de Docker es que puedes ejecutar herramientas y servicios en entornos completamente aislados, evitando así que posibles infecciones o configuraciones problemáticas afecten a tu máquina principal. Esto es ideal para probar software, analizar archivos sospechosos o montar laboratorios de pruebas sin riesgos.

Por ejemplo, puedes lanzar contenedores para:

  • Analizar archivos con antivirus como ClamAV:

    docker run -d --name=clamav linuxserver/clamav

  • Montar un servidor de descargas seguro con qBittorrent:

    docker run -d --name=qbittorrent -p 8080:8080 linuxserver/qbittorrent

  • Probar aplicaciones web en un entorno aislado usando NGINX:

    docker run -d --name=nginx -p 8081:80 linuxserver/nginx

  • Ejecutar herramientas de análisis de código o pentesting, como Sonarr o Jackett.

Estos contenedores de linuxserver.io son muy populares por su facilidad de uso y actualizaciones frecuentes. Así puedes experimentar, analizar o descargar sin miedo a comprometer tu sistema operativo principal. ¡Todo queda dentro del contenedor!

🏁 Conclusión

Docker es una herramienta poderosa para crear, desplegar y ejecutar aplicaciones en contenedores. En este repo tienes ejemplos para apps, bases de datos y otros servicios. Si quieres aprender más sobre Docker y tecnologías DevOps como Kubernetes o Terraform, te recomiendo el Bootcamp de DevOps de Lemoncode. ¡Nos vemos en el siguiente stream! 🚀💛

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🚀 Mis demos en el Twitch de Midudev

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