Docker já se tornou o padrão de fato para empacotar e executar aplicações. Mas, quando você começa a conhecê-lo, surge frequentemente a pergunta: para que serve o Dockerfile e qual é o seu papel?
O que é Dockerfile?
Dockerfile é um arquivo de texto com instruções para construir uma imagem Docker. Nele são descritos:
- qual sistema base utilizar (por exemplo, ubuntu ou alpine);
- quais dependências instalar;
- quais arquivos copiar para o contêiner;
- quais comandos executar na inicialização.
Em outras palavras, o Dockerfile é uma receita que o “cozinheiro” Docker usa para preparar um contêiner pronto com a aplicação.
Para que serve?
1. Automação da construção
Em vez de instalar manualmente as dependências e configurar o ambiente, você descreve o processo uma única vez no Dockerfile. Depois disso, a imagem pode ser recompilada em qualquer lugar — o resultado será sempre o mesmo.
2. Reprodutibilidade
Com o Dockerfile, sua aplicação sempre será executada no mesmo ambiente. Isso resolve o clássico problema “funciona na minha máquina, mas não na sua”.
3. Portabilidade
A imagem construída a partir de um Dockerfile pode ser executada em qualquer máquina com Docker instalado: Linux, Windows, macOS ou em um servidor na nuvem.
4. Praticidade para a equipe
A equipe de desenvolvedores obtém uma forma unificada de executar a aplicação. Não importa qual sistema operacional ou versão do Python cada um utiliza - o Dockerfile garante o mesmo ambiente para todos.
5. Infraestrutura como código
O Dockerfile pode ser armazenado no Git junto com o projeto. Isso significa que o histórico de alterações do ambiente será tão transparente quanto o histórico do código.
Exemplo simples de Dockerfile
Vamos supor que temos uma aplicação em Python:
FROM python:3.11-slim
# Instalamos as dependências
WORKDIR /app
COPY requirements.txt .
RUN pip install --no-cache-dir -r requirements.txt
# Copiamos o código
COPY . .
# Indicamos o comando de execução
CMD [“python”, “main.py”]
O que este Dockerfile faz:
- Usa uma imagem mínima com Python 3.11.
- Instala as dependências do requirements.txt.
- Copia o código-fonte para o contêiner.
- Inicia a aplicação com o comando python main.py.
Como construir e executar o contêiner
Após criar o Dockerfile, basta executar:
- e sua aplicação será executada em um contêiner com o ambiente configurado.
Conclusão
O Dockerfile é necessário para descrever exatamente como construir a imagem da aplicação. Ele torna o processo:
- automatizado,
- reprodutível,
- prático para a equipe,
- portável.
Na prática, sem Dockerfile o Docker perde sua principal força — a possibilidade de descrever o ambiente uma vez e executá-lo em qualquer lugar.
FAQ: Perguntas frequentes sobre Dockerfile
- O que acontece se eu não usar Dockerfile? Sem Dockerfile, será necessário configurar manualmente o ambiente ou usar imagens prontas. Isso é inconveniente e pouco reprodutível — as configurações podem variar entre máquinas.
- Qual a diferença entre Dockerfile e Docker Compose? O Dockerfile descreve como construir uma imagem. O Docker Compose é usado para executar vários contêineres juntos (por exemplo, aplicação + banco de dados), com base em imagens já prontas.
- Posso usar um único Dockerfile para diferentes projetos? Sim, se os projetos tiverem as mesmas dependências. Mas, na maioria das vezes, cria-se um Dockerfile para cada projeto.
- O que é melhor: escrever um Dockerfile do zero ou usar imagens prontas? É melhor usar como base uma imagem oficial mínima (por exemplo, python:3.11-slim) e instalar apenas o necessário. Isso deixa os contêineres mais leves e rápidos.
- Onde guardar o Dockerfile? Normalmente, ele é colocado na raiz do projeto e versionado junto com o código no Git.
Materiais adicionais na Base de Conhecimento da Serverspace
O estudo do Docker não se limita apenas ao Dockerfile. Se você deseja compreender melhor o ecossistema de contêineres, confira a Base de Conhecimento da Serverspace. Lá você encontra guias passo a passo sobre Docker, Docker Compose, configuração de redes de contêineres, otimização de imagens e integração com CI/CD. Esses artigos ajudam não apenas a consolidar os fundamentos, mas também a dominar cenários mais avançados de uso do Docker em produção.