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Docker 입문: 개발 환경 구축부터 배포까지 완벽 가이드
Docker란 무엇인가?
Docker의 정의와 핵심 개념
Docker는 컨테이너 기반의 가상화 플랫폼입니다. 복잡한 애플리케이션을 컨테이너라는 격리된 환경에서 실행할 수 있게 해주죠. 마치 레고 블록처럼, 애플리케이션과 필요한 모든 의존성 (라이브러리, 설정 파일 등)을 하나의 패키지로 묶어 다른 환경에서도 동일하게 실행될 수 있도록 보장합니다. “컨테이너”라는 단어 때문에 마치 물류 컨테이너를 연상시키는데, 실제로도 비슷한 역할을 합니다. 어떤 환경에 놓이든 내용물을 안전하게 보존하고, 효율적으로 운반할 수 있게 해주는 것이죠.
Docker를 사용하는 이유: 개발, 테스트, 배포의 혁신
Docker를 사용하면 개발 환경을 일관성 있게 유지할 수 있습니다. “제 경험상”, 개발팀마다 사용하는 운영체제, 라이브러리 버전 등이 달라서 발생하는 “내 컴퓨터에서는 잘 되는데…” 문제를 겪는 경우가 많았습니다. Docker는 이러한 환경 차이를 극복하고, 개발, 테스트, 배포 환경을 표준화하여 협업 효율성을 극대화합니다. 또한, 애플리케이션을 격리된 컨테이너에서 실행하기 때문에 보안성이 향상되고, 시스템 자원을 효율적으로 사용할 수 있습니다. 자동화된 배포 파이프라인 구축에도 용이하여 CI/CD (Continuous Integration/Continuous Deployment) 환경을 구축하는데 필수적인 도구입니다.
Docker 설치 및 기본 명령어
Docker Desktop 설치 가이드 (Windows, macOS)
Docker를 사용하기 위해서는 먼저 Docker Desktop을 설치해야 합니다. Windows와 macOS 사용자는 Docker 공식 웹사이트에서 운영체제에 맞는 설치 파일을 다운로드하여 설치할 수 있습니다. 설치 과정은 매우 간단하며, 몇 번의 클릭만으로 완료됩니다. 설치 후 Docker Desktop을 실행하면, Docker 엔진이 자동으로 시작되고, Docker CLI (Command Line Interface)를 사용하여 Docker 컨테이너를 관리할 수 있게 됩니다. “실제로 사용해보니”, Docker Desktop은 UI 기반으로 컨테이너 상태를 모니터링하고 관리할 수 있어서 초보자도 쉽게 사용할 수 있습니다.
Docker CLI 기본 명령어: 이미지, 컨테이너 관리
Docker CLI는 Docker를 제어하는 핵심 도구입니다. 자주 사용하는 명령어는 다음과 같습니다.
docker pull <이미지 이름>
: Docker Hub에서 이미지를 다운로드합니다.docker run <이미지 이름>
: 이미지를 기반으로 컨테이너를 생성하고 실행합니다.docker ps
: 실행 중인 컨테이너 목록을 확인합니다.docker stop <컨테이너 ID>
: 컨테이너를 중지합니다.docker rm <컨테이너 ID>
: 컨테이너를 삭제합니다.docker images
: 로컬에 저장된 이미지 목록을 확인합니다.docker rmi <이미지 ID>
: 이미지를 삭제합니다.
이러한 기본 명령어를 숙지하면 Docker를 효과적으로 사용할 수 있습니다. 예를 들어, docker run -d -p 8080:80 nginx
명령은 nginx 이미지를 다운로드하여 백그라운드에서 실행하고, 호스트의 8080 포트를 컨테이너의 80 포트에 연결합니다.
Docker 이미지 만들기: Dockerfile 작성
Dockerfile이란 무엇이며, 왜 중요한가?
Dockerfile은 Docker 이미지를 만들기 위한 설계도입니다. 애플리케이션 실행에 필요한 운영체제, 라이브러리, 설정 파일, 소스 코드 등을 명시하여 Docker 이미지를 자동화된 방식으로 생성할 수 있도록 합니다. Dockerfile은 텍스트 파일 형태로 작성되며, Docker 엔진은 이 파일을 읽어 지시된 순서대로 이미지를 빌드합니다. Dockerfile을 사용하면 이미지를 재현 가능하고, 버전 관리가 가능하며, 배포 과정을 자동화할 수 있습니다.
Dockerfile 작성 예시: 간단한 Python 웹 애플리케이션
다음은 간단한 Python 웹 애플리케이션을 위한 Dockerfile 예시입니다.
FROM python:3.9-slim-buster
WORKDIR /app
COPY requirements.txt .
RUN pip install -r requirements.txt
COPY . .
CMD ["python", "app.py"]
각 명령어의 의미는 다음과 같습니다.
FROM python:3.9-slim-buster
: Python 3.9 slim 버전을 기반 이미지로 사용합니다.WORKDIR /app
: 작업 디렉토리를 /app으로 설정합니다.COPY requirements.txt .
: requirements.txt 파일을 현재 디렉토리로 복사합니다.RUN pip install -r requirements.txt
: requirements.txt에 정의된 패키지를 설치합니다.COPY . .
: 현재 디렉토리의 모든 파일을 /app 디렉토리로 복사합니다.CMD ["python", "app.py"]
: 컨테이너가 시작될 때 app.py를 실행합니다.
Docker 이미지 빌드 및 실행
Dockerfile을 작성한 후에는 docker build -t <이미지 이름> .
명령어를 사용하여 이미지를 빌드할 수 있습니다. 빌드가 완료되면 docker run <이미지 이름>
명령어를 사용하여 컨테이너를 실행할 수 있습니다. “개인적으로는” Dockerfile을 작성할 때 각 명령어에 대한 주석을 상세하게 작성하는 것을 추천합니다. 나중에 Dockerfile을 수정하거나 다른 사람과 공유할 때 이해하기 훨씬 쉽기 때문입니다.
Docker Compose를 활용한 다중 컨테이너 관리
Docker Compose란 무엇인가?
Docker Compose는 여러 개의 Docker 컨테이너로 구성된 애플리케이션을 정의하고 관리하기 위한 도구입니다. YAML 파일을 사용하여 애플리케이션의 서비스, 네트워크, 볼륨 등을 정의하고, 단일 명령어로 전체 애플리케이션을 시작, 중지, 재시작할 수 있습니다. Docker Compose는 특히 마이크로서비스 아키텍처 기반의 애플리케이션을 구축하고 관리하는데 유용합니다.
docker-compose.yml 파일 작성 예시: 웹 애플리케이션과 데이터베이스
다음은 웹 애플리케이션과 데이터베이스를 포함하는 Docker Compose 파일 예시입니다.
version: "3.9"
services:
web:
build: .
ports:
- "8000:8000"
depends_on:
- db
db:
image: postgres:13
environment:
POSTGRES_USER: myuser
POSTGRES_PASSWORD: mypassword
POSTGRES_DB: mydb
각 서비스의 의미는 다음과 같습니다.
web
: 현재 디렉토리의 Dockerfile을 사용하여 웹 애플리케이션 이미지를 빌드하고, 호스트의 8000 포트를 컨테이너의 8000 포트에 연결합니다.depends_on
은 db 서비스가 먼저 시작되어야 함을 명시합니다.db
: Postgres 13 이미지를 사용하고, 환경 변수를 설정합니다.
Docker Compose 명령어: 애플리케이션 실행 및 관리
docker-compose.yml 파일을 작성한 후에는 docker-compose up
명령어를 사용하여 전체 애플리케이션을 시작할 수 있습니다. docker-compose down
명령어를 사용하여 애플리케이션을 중지하고, docker-compose ps
명령어를 사용하여 서비스 상태를 확인할 수 있습니다. Docker Compose를 사용하면 복잡한 애플리케이션을 쉽게 관리하고, 개발 환경과 운영 환경을 일관성 있게 유지할 수 있습니다.
결론: Docker를 활용한 효율적인 개발 환경 구축
Docker는 개발, 테스트, 배포 과정을 혁신적으로 개선하는 강력한 도구입니다. 컨테이너 기반의 가상화를 통해 환경 의존성을 제거하고, 애플리케이션을 격리된 환경에서 실행하여 보안성을 높이고, 시스템 자원을 효율적으로 사용할 수 있습니다. Docker Compose를 활용하면 다중 컨테이너 애플리케이션을 쉽게 관리하고, 마이크로서비스 아키텍처를 구축하는데 용이합니다. 지금 바로 Docker를 시작하여 생산성을 향상시키고, 애플리케이션 개발 경험을 개선해보세요. 다음 단계로는 Docker Hub를 활용하여 이미지를 공유하고, Docker Swarm 또는 Kubernetes를 사용하여 컨테이너 오케스트레이션을 학습하는 것을 추천합니다.
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