Docker와 Docker File - TIL230519

📚 KDT WEEK 7 DAY 5 TIL

• AWS Lambda
• Docker
  • Docker 명령어
  • Docker File
  • Docker Port forwarding

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🟥 AWS Lambda

별도의 서버없이 단순 함수만으로 어플리케이션으로 동작하는 서비스

 

특정 이벤트나 행위에 대해 프로그램 실행을 원할 때 사용

> 트리거에 특정 이벤트를 설정해서 Lambda가 작동하도록 구현한다.

 

ex) S3의 데이터 전송마다 Lambda 작동

1. Lambda 함수 생성

2. S3 특정 버킷 설정 > 이벤트 알림 생성 > 객체 전송 이벤트에 체크 > 해당 Lambda 함수 설정

3. 해당 버킷에 파일이 새로 올라오면 Lambda 함수가 처리함에 따라 CloudWatch 로그에 기록됨

 

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🟦 Docker

어플리케이션을 신속하게 구축, 테스트 및 배포할 수 있는 서비스

 

>> 소프트웨어를 컨테이너라는 표준화된 유닛으로 패키징하여, 라이브러리, 시스템 도구, 코드, 런타임 등 소프트웨어를 실행하는 데 필요한 모든 것을 담아두어 신속하게 배포가 가능하다.

 

DockerFile은 소스 코드라고 이해하면 편하다.

 

이미지(Image)

컨테이너를 생성할 때 필요한 요소

컨테이너의 목적에 맞는 바이너리와 의존성이 설치되어 있다.

여러 개의 계층으로 된 바이너리 파일로 존재한다.

 

Docker Image의 구성 요소

• 기본 OS와 같은 소프트웨어의 실행환경
• 소프트웨어 자체(코드)
• 소프트웨어가 필요로 하는 라이브러리
• 파일 시스템 스냅샷
• 환경 설정 변수
• 메타 데이터(이미지 자체에 대한 정보)

Docker Registry : Docker Image들의 보관소 > docker hub가 가장 유명

 

컨테이너(Container)

호스트와 다른 컨테이너로부터 격리된 시스템 자원과 네트워크를 사용하는 프로세스

이미지를 읽기 전용으로 사용하고, 변경사항을 컨테이너 계층에 저장한다.

>> 컨테이너에서 무엇을 하든 이미지에는 영향을 주지 않는다!

 

 

Docker 아키텍처

Docker는 깃허브와 비슷한 기능을 제공하는 Docker Hub가 존재하여 이미지를 pull 하거나 push할 수 있다.

 

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Docker 명령어

 

1. Container 생성 및 실행 관련 명령어

• run : 새로운 container 생성 및 실행
  • -d 옵션으로 백그라운드에서도 돌아갈 수 있도록 실행할 수 있다.
• stop : container 중지
• start : container 실행
• restart : container 재실행

2. Container 관리 관련 명령어

• ps : container 확인
• rm : container 삭제

3. Container 실행 관리 관련 명령어

• logs : container log 확인
• exec : 실행된 Container에 작업하기

4. image 관리 관련 명령어

• images : image 확인
• rmi : image 삭제
• pull : image 다운로드하기
• push : image 업로드하기
• tag : image 태그 지정하기(이미지 별칭 지정하기)
  • docker tag image1 image2 : 본래 존재하던 image1의 별칭으로 image2를 별개로 또 가지게됨.
  • image1 과 image2의 IMAGE ID는 같다.

 

 

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Docker File

 

해당 소프트웨어를 이미지로 바꾸기 위한 Docker에게 주는 명령들 포함한 파일

Docker Image가 Dockerfile을 기준으로 만들어져 하나의 Docker Container안에서 실행된다.

어떤 소프트웨어를 설치할 것이냐? , 이 프로그램을 어떻게 실행할 것이냐? 등을 명시한다

 

기본 명령어

• FROM : 기본이 되는 소프트웨어 이미지, 콜론 뒤에는 버전 이름이 붙는다.
• COPY : 첫 번째 인자에 복사할 파일, 두 번째 인자에 복사되는 경로가 쓰인다.
• RUN : 빌드시 셀 스크립트 혹은 명령을 지정한다.

Container가 시작할 때 실행되어야 하는 명령어는 두 가지가 있다.

 

1. CMD

CMD는 docker run 명령어를 사용하면서 지정한 파일(쉘 스크립트 등)이 아닌 다른 파일로 쉽게 변경이 가능하다.

• CMD ["./cmd1.sh"]
  • docker run imageName 사용시 ./cmd1.sh 가 기본으로 실행된다.
  • docker run imageName cmd2.sh 사용시 cmd2.sh가 실행된다.

2. ENTRYPOINT

CMD와 마찬가지로 Container가 시작할 때 실행되어야 하는 명령어는 지정한다.

CMD와 함께 쓰이게 되어, CMD 값이 파라미터로 실행되고, ENTRYPOINT가 기본 명령어 역할을 맡는다.

 

• ENTRYPOINT ["entrypoint.sh"]
• CMD ["param1", "param2"]
  • docker run imageName 사용시 entrypoint.sh param1 param2 가 기본으로 실행된다.
  • docker run imageName cmd2 사용시 entrypoint.sh cmd2 가 기본으로 실행된다.
  • docker run --entrypoint="cmd3.sh" imageName 사용시 /cmd3.sh param1 param2 가 기본으로 실행된다.

이처럼 두 가지의 명령어를 사용할 수 있지만, 그냥 최대한 CMD를 사용하는 방향으로 기억하면 좋다.

참고로 Docker File에 이 명령어들이 여러번 사용되면 가장 마지막 것만 사용된다.

 

기타 키워드

• WORKDIR : 작업경로 변경, 이 아래부터는 기본경로가 변경된 경로로 바뀐다.
• METATAINER : 메인테이너 정보
• ARG : Docker Image를 만들 때 사용되는 변수 지정
• ENV : 컨테이너가 실행될 때 사용하는 환경 변수 / 최종적으로 이미지에 저장된다.
• USER : 컨테이너를 실행할 때 사용할 유저 ID
• EXPOSE : 호스트와 연결할 포트번호

다음 두 가지는 Docker File의 예시이다.

 

ex) Python의 Dockerfile

FROM python:3.9-alpine
WORKDIR /root
ADD 실행할파일.py .		#WORKDIR을 지정했으므로 지정 폴더를 기준으로 .을 꼭 써야한다
CMD ["python3", "실행할파일.py"]

 

ex) Airflow

FROM python:3.7-slim-buster
ENV DEBIAN_FRONTEND noninteractive

# 이미지에도 최종 저장됨
ARG AIRFLOW_USER_HOME=/usr/local/airflow
ARG AIRFLOW_VERSION=1.10.9

COPY config/airflow.cfg ${AIRFLOW_USER_HOME}/airflow.cfg

# 빌드할 때 실행되는 명령
RUN chown -R airflow: ${AIRFLOW_USER_HOME}

EXPOSE 8080 5555 8793
USER airflow
WORKDIR ${AIRFLOW_USER_HOME}

# /entrypoint.sh webserver
ENTRYPOINT ["/entrypoint.sh"]
CMD ["webserver"]

 

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Docker port forwarding

 

호스트(별도의 물리적인 서버)에 컨테이너가 올라가려면 별도의 포트로 서로 연동할 수 있어야한다.

따라서 실행시킬 때 사용할 명령어 docker run에 추가적으로 옵션을 넣어 포트포워딩을 진행한다.

 

AWS Lambda, Docker, CloudWatch, Devops, ECS / ECR, ApiGateway

Docker 실습