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# Optimice los contenedores y las AMI
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El tamaño y la estructura del contenedor son importantes para la primera serie de trabajos que ejecute. Esto es especialmente cierto si el contenedor tiene más de 4 GB. Las imágenes del contenedor están integradas en capas. Docker recupera las capas en paralelo mediante tres subprocesos simultáneos. Puede aumentar el número de subprocesos simultáneos mediante el parámetro `max-concurrent-downloads`. Para obtener más información, consulte la [documentación de Docker](https://docs.docker.com/engine/reference/commandline/dockerd/).

Aunque puede utilizar contenedores más grandes, le recomendamos que optimice la estructura y el tamaño de los contenedores para acelerar los tiempos de startup.
+ **Los contenedores más pequeños se obtienen más rápido**: los contenedores más pequeños pueden acelerar los tiempos de inicio de las aplicaciones. Para reducir el tamaño del contenedor, descargue las bibliotecas o los archivos que se actualizan con poca frecuencia en la Imagen de máquina de Amazon (AMI). También puede utilizar soportes de encuadernación para dar acceso a sus contenedores. Para obtener más información, consulte [Montajes de enlace](https://docs.aws.amazon.com/AmazonECS/latest/developerguide/bind-mounts.html).
+ **Cree capas que tengan un tamaño uniforme y divida las capas grandes**: cada capa se recupera mediante un hilo. Por lo tanto, una capa grande podría afectar significativamente el tiempo de startup de su trabajo. Recomendamos un tamaño máximo de capa de 2 GB como compensación entre un tamaño de contenedor más grande y tiempos de startup más rápidos. Puede ejecutar el comando `docker history your_image_id` para comprobar la estructura de la imagen del contenedor y el tamaño de la capa. Para obtener más información, consulte la [documentación de Docker](https://docs.docker.com/engine/reference/commandline/history/).
+ **Utilice Amazon Elastic Container Registry como repositorio de contenedores**: cuando ejecuta miles de trabajos en paralelo, un repositorio autogestionado puede fallar o reducir el rendimiento. Amazon ECR funciona a escala y puede gestionar cargas de trabajo con hasta más de un millón de vCPU.  
![\[Diagram showing layers of machine images and containers with data types and change frequencies.\]](http://docs.aws.amazon.com/es_es/batch/latest/userguide/images/batch-best-practices-f1.png)