이 장에서는 새로운 Docker 명령어와 호스트 시스템과 컨테이너화된 애플리케이션 간에 데이터를 공유하는 방법을 다룹니다. 퍼시스턴트 볼륨을 언제, 어떻게 사용하고 호스트 파일 시스템에 접근하는지 배워요.

중급 Docker 명령어

한눈에 보는 도움말

기존 컨테이너

컨테이너 자동 정리

호스트 파일 시스템 마운트하기

실행 중인 컨테이너에 파일 전달하기

사라졌지만, 잊히지는 않았어요

방법은 달라도, 결과는 같아요

영구 볼륨(Persistent Volumes)

컨테이너 볼륨 만들기

컨테이너는 달라도, 볼륨은 동일하게

명령어와 파일 시스템

Docker에서 네트워킹 서비스를 노출하고, Docker 네트워크를 만들며, Dockerfile로 네트워크 설정을 유지하는 방법을 배워요.

네트워킹 복습

내 IP는 무엇일까요?

유효한 포트

Docker에서 네트워크 서비스를 제공하기

포트 매핑

여러 컨테이너, 동일한 호스트 포트?

Dockerfile로 포트 노출하기

선택지가 너무 많아요

컨테이너 포트 매핑하기

임시 포트 매핑 사용하기

Docker 네트워크

Docker 네트워크 만들기

네트워크에 컨테이너 추가하기

IP 범위

컨테이너 네트워크 삭제하기

네트워킹

Docker의 고급 이미지 관리와 빌드 도구를 사용해 작고 효율적인 컨테이너 이미지를 만드는 방법을 배웁니다. 서로 다른 프로세서 아키텍처에서 실행 가능한 멀티 플랫폼 이미지를 만들어 봐요.

Docker 이미지 최적화

걱정을 컨테이너에 담기

Docker 이미지 탐색

가장 적합한 이미지 선택하기

레이어 이해하기

레이어 케이크

레이어는 몇 개인가요?

멀티 스테이지 빌드

단일 단계 빌드

멀티 스테이지 빌드 이해하기

멀티 플랫폼 빌드

멀티 플랫폼 단계

고급 컨테이너 이미지 빌드

Docker의 볼륨, 네트워킹, 컨테이너 처리 기능을 Docker Compose로 결합해 멀티 컨테이너 애플리케이션을 만듭니다. docker-compose.yml 파일을 통해 애플리케이션 배포를 업데이트하고 관리해요.

Docker Compose 소개

Docker Compose로 애플리케이션 관리하기

애플리케이션 시작 문제 해결

compose.yaml 파일 만들기

compose.yaml 파일 작성하기

섹션 식별하기

리소스는 몇 개인가요?

Docker Compose의 의존성 및 문제 해결

리소스 시작 순서

의존성 계산

종료 순서

FROM python:3.12-alpine3.19
WORKDIR /code
RUN apk add --no-cache gcc musl-dev linux-headers
COPY requirements.txt requirements.txt
RUN pip install -r requirements.txt
COPY . .
CMD ["python3", "app.py"]


import time
import redis

cache = redis.Redis(host='redis', port=6379, socket_timeout=1)

def get_hit_count():
  retries = 5
  while True:
    try:
      return cache.incr('hits')
    except redis.exceptions.ConnectionError as exc:
      if retries == 0:
        raise exc
      retries -= 1
      time.sleep(0.5)

def hello():
  count = get_hit_count()
  return f'Successfully communicated {count} times.\n'

for i in range(0, 5):
  print(f"{hello()}")


services:
  app:
    build: .
  redis:
    image: "redis:alpine3.20"
    depends_on:
      - app


services:
  app:
    build: .
    depends_on:
      - redis
  redis:
    image: "redis:alpine3.20"


# Solution Steps:
  # 1. Run `docker compose up -d` to start the services
  # 2. Use `docker compose logs` to view the startup logs and identify errors
  # 3. Examine the compose.yaml file to find the dependency issue
  # 4. Update the compose.yaml to move depends_on from redis to app service
  # 5. Run `docker compose down` to stop all services
  # 6. Rerun `docker compose up -d` and verify you see "Successfully communicated" messages

의존성 문제 해결

Docker 내에서 데이터 서비스 만들기

import duckdb
from flask import Flask

app = Flask(__name__)

@app.route("/tripcount")
def returndata():
  cursor = duckdb.connect()
  try:
    count = cursor.execute("select count(*) from read_parquet('/data/*.parquet')").fetchall()[0][0]
    return f"Total trips: {count}"
  except duckdb.duckdb.IOException:
    return f"Data files are not present", 503

@app.route("/first")
def returnfirst():
  cursor = duckdb.connect()
  try:
    first = cursor.execute("select min(tpep_pickup_datetime) from read_parquet('/data/*.parquet')").fetchall()[0][0]
    return f"First pickup: {first:%Y/%m/%d}" 
  except duckdb.duckdb.IOException:
    return f"Data files are not present", 503

@app.route("/last")
def returnlast():
  cursor = duckdb.connect()
  try:
    last = cursor.execute("select max(tpep_pickup_datetime) from read_parquet('/data/*.parquet')").fetchall()[0][0]
    return f"Last pickup: {last:%Y/%m/%d}" 
  except duckdb.duckdb.IOException:
    return f"Data files are not present", 503


FROM python:3.12-alpine3.19

#
# NOTE: Application reads contents of /data in container
# If not found, application returns errors.
# 

WORKDIR /app
ENV FLASK_RUN_HOST=0.0.0.0

COPY code/app.py .
COPY code/requirements.txt .

RUN pip install -r requirements.txt --root-user-action=ignore

EXPOSE 5000

CMD ["flask", "run"]


STATUS_CODE=$(curl --silent --head http://localhost:5000/tripcount | awk '/^HTTP/{print $2}')

if [ "$STATUS_CODE" == "503" ]; then
  echo "ERROR ACCESSING DATA SERVICE - PLEASE VERIFY DATA IS PRESENT"
  echo "Did you use a -v flag with your docker run command?"
elif [ "$STATUS_CODE" == "200" ]; then
  echo "SUCCESSFULLY ACCESSED DATA SERVICE!"
else
  echo "ERROR ACCESSING DATA SERVICE - PLEASE VERIFY SERVICE IS RUNNING"
  echo "Did you start your container with a -p flag?"
fi
  


There are several steps required to complete this exercise:

- Build the dataservice container using the following command in the terminal:

docker build . -t dataservice

- Run an instance of the Docker container as follows:

docker run -d -p5000:5000 -v ~/workspace/datasets:/data dataservice

- Verify that the service is working by running the ./app_test.sh on the terminal


데이터 서비스 백엔드 빌드하기

데이터 클라이언트 추가

services:
  ____:
    image: dataservice
    volumes:
      - /home/repl/datasets:/data
    networks: 
      data_net:
        ipv4_address: 10.11.12.2

  dataclient:
    image: ____
    depends_on: 
      - ____
    networks:
      data_net:
        ipv4_address: 10.11.12.3

# Ignore everything below this line
networks:
  data_net:
    driver: macvlan
    ipam:
      config:
        - subnet: "10.11.12.0/24"
    


services:
  dataservice:
    image: dataservice
    volumes:
      - /home/repl/workspace/datasets:/data
    networks: 
      data_net:
        ipv4_address: 10.11.12.2

  dataclient:
    image: dataclient
    depends_on: 
      - dataservice
    networks:
      data_net:
        ipv4_address: 10.11.12.3

# Ignore everything below this line
networks:
  data_net:
    driver: macvlan
    ipam:
      config:
        - subnet: "10.11.12.0/24"
    


- Update the compose.yaml file as shown.
- Run the following command:

  docker compose up -d
  
- Run the command:

  docker compose logs dataclient


Docker Compose로 전체 애플리케이션 정의하기

축하합니다!

Docker Compose

이 강의는 Introduction to Docker 강의에서 다룬 Docker와 컨테이너화의 기초를 바탕으로 합니다. 이전 강의에서 소개한 개념과 도구를 확장해, 컨테이너 이미지 관리와 최적화, 네트워킹, 파일 시스템 통신, 멀티 플랫폼 및 멀티 컨테이너 애플리케이션 개념을 추가로 다룹니다. 수강을 마치면 다음을 할 수 있어요.

- 멀티 스테이지 빌드를 만들어 컨테이너형 애플리케이션의 크기, 보안, 재사용성을 최적화해요.
- Docker의 네트워킹 도구와 개념을 사용해 컨테이너 간 통신을 추가하고, 로컬 네트워크와 외부에 네트워킹 서비스를 제공해요.
- Docker 파일 시스템 마운트와 볼륨을 사용해 컨테이너와 호스트 머신 간에 파일과 데이터를 공유해요.
- Docker Compose로 멀티 컨테이너 애플리케이션을 배포해, 데이터 사이언스와 엔지니어링 환경에서 흔한 복잡한 도구의 설정을 크게 단순화해요.

이 강의는 간단한 컨테이너를 다뤄 보고 빌드해 본 경험이 있고, 개발·테스트·배포 도구 상자를 확장하고 싶은 분께 가장 큰 도움이 됩니다. Docker 학습 여정을 저희가 함께 안내해 드리기를 기대합니다.

이 강의는 Introduction to Docker 강의에서 얻은 지식을 바탕으로 컨테이너화 개념과 도구를 더 깊이 있게 다룹니다. 컨테이너 이미지 관리, 네트워킹, 파일 시스템 통신, 그리고 멀티 플랫폼 및 멀티 컨테이너 애플리케이션 개발과 같은 고급 주제를 살펴봅니다.
<h2>컨테이너화된 애플리케이션 최적화</h2>
컨테이너화된 애플리케이션의 크기, 보안, 재사용성을 향상시키기 위해 다단계 빌드를 만드는 방법을 배워보세요. 실습을 통해 컨테이너 이미지 최적화 기법을 익히고, 다양한 환경에서 효율적인 배포와 관리를 보장하세요.
<h2>Docker Compose로 컨테이너 배포 향상하기</h2>
Docker 네트워킹 도구와 개념을 활용해 컨테이너 간 통신을 원활하게 하고, 로컬 및 외부 네트워크 모두에 네트워킹 서비스를 제공하는 방법을 알아보세요. 컨테이너와 호스트 머신 간의 원활한 데이터 공유를 위해 파일 시스템 마운트와 볼륨을 살펴보세요. 또한 Docker Compose를 익혀 여러 컨테이너 애플리케이션 배포를 오케스트레이션하고, 데이터 과학 및 엔지니어링 환경에서 널리 사용되는 복잡한 도구의 설정을 간소화할 수 있습니다.
<h2>개발과 배포를 강화하기</h2>
이 강의는 개발, 테스트, 배포 프로세스를 향상시키는 데 필요한 핵심 기술을 갖추게 해줍니다. 필수는 아니지만, 간단한 컨테이너를 다뤄보고 직접 만들어 본 경험이 있다면 이 강의에서 가장 큰 효과를 얻을 수 있습니다. 강의가 끝날 무렵에는 컨테이너화된 애플리케이션을 최적화하고, 컨테이너 간 통신을 간소화하며, 여러 컨테이너로 구성된 애플리케이션을 손쉽게 배포할 수 있는 지식과 도구를 갖추게 되어 Docker 학습 여정에 큰 힘이 될 것입니다.

Introduction to Docker

다단계 빌드, Docker 네트워킹 도구, Docker Compose로 최적의 컨테이너 앱을 만드세요!

중급 Docker

멀티 스테이지 빌드, Docker 네트워킹 도구, Docker Compose를 익혀 최적의 컨테이너형 애플리케이션을 구축하세요!

Docker 내에서 데이터 서비스 만들기

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