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Docker 입문: 컨테이너 기술로 개발 환경 구축하기
개발자라면 누구나 개발 환경 구축에 어려움을 느낀 경험이 있을 겁니다. 서로 다른 운영체제, 버전 문제, 의존성 충돌 등… 이러한 문제를 해결해주는 강력한 도구가 바로 Docker입니다. Docker는 컨테이너 기술을 통해 개발, 배포, 실행 환경을 일관성 있게 유지할 수 있도록 도와줍니다. 이 글에서는 Docker의 기본 개념부터 실제 사용법까지, 초보자도 쉽게 이해할 수 있도록 자세히 설명하겠습니다.
Docker란 무엇일까요?
Docker는 컨테이너 기반의 오픈소스 가상화 플랫폼입니다. 컨테이너는 애플리케이션과 그 실행에 필요한 모든 것 (코드, 런타임, 시스템 도구, 라이브러리, 설정)을 패키징한 독립적인 실행 단위입니다. 이러한 컨테이너를 사용하면 어떤 환경에서도 동일하게 애플리케이션을 실행할 수 있습니다. 마치 이삿짐을 박스에 담아 옮기는 것과 비슷하다고 생각하시면 됩니다. 어떤 집으로 이사하든 박스 안의 내용물은 변하지 않죠.
컨테이너와 가상 머신의 차이점
가상 머신(VM)은 하이퍼바이저를 통해 운영체제 전체를 가상화합니다. 각 VM은 독립적인 운영체제를 가지고 있어 시스템 자원을 많이 소비합니다. 반면, Docker 컨테이너는 운영체제 커널을 공유하며 프로세스 격리 기술을 사용하기 때문에 VM보다 훨씬 가볍고 빠르게 실행됩니다. 제 경험상 Docker는 VM보다 훨씬 효율적이고 관리가 용이합니다.
Docker의 주요 장점
Docker는 다음과 같은 다양한 장점을 제공합니다.
- 환경 일관성: 개발, 테스트, 운영 환경을 동일하게 유지하여 “내 컴퓨터에서는 잘 되는데…” 문제를 해결합니다.
- 자원 효율성: VM에 비해 훨씬 적은 자원을 사용하며 빠르게 실행됩니다.
- 배포 용이성: 컨테이너 이미지를 통해 애플리케이션을 쉽게 배포하고 관리할 수 있습니다.
- 확장성: 필요에 따라 컨테이너를 쉽게 확장하여 애플리케이션의 성능을 향상시킬 수 있습니다.
Docker 설치 및 기본 명령어
Docker를 사용하기 위해서는 먼저 Docker Engine을 설치해야 합니다. 각 운영체제별 설치 방법은 Docker 공식 홈페이지에서 자세히 확인할 수 있습니다.
Docker 설치 방법
Docker 공식 홈페이지([https://www.docker.com/](https://www.docker.com/))에서 자신의 운영체제에 맞는 Docker Desktop 또는 Docker Engine을 다운로드하여 설치합니다. 설치 과정은 비교적 간단하며, 홈페이지에 자세한 설명이 나와 있습니다.
기본 Docker 명령어
Docker를 설치했다면, 이제 기본적인 명령어를 사용해 볼 차례입니다. 다음은 자주 사용되는 Docker 명령어들입니다.
- `docker run [이미지 이름]`: 컨테이너를 실행합니다.
- `docker ps`: 실행 중인 컨테이너 목록을 보여줍니다.
- `docker stop [컨테이너 ID]`: 실행 중인 컨테이너를 중지합니다.
- `docker images`: 로컬에 저장된 이미지 목록을 보여줍니다.
- `docker pull [이미지 이름]`: Docker Hub에서 이미지를 다운로드합니다.
- `docker build -t [이미지 이름] .`: Dockerfile을 사용하여 이미지를 빌드합니다.
예를 들어, `docker run hello-world` 명령어를 실행하면 Docker Hub에서 `hello-world` 이미지를 다운로드하여 컨테이너를 실행하고, 간단한 메시지를 출력합니다. 실제로 사용해보니 처음 Docker를 접하는 분들에게는 이 명령어가 Docker의 작동 방식을 이해하는 데 도움이 됩니다.
Dockerfile 작성 및 이미지 빌드
Dockerfile은 컨테이너 이미지를 만들기 위한 설정 파일입니다. Dockerfile에는 애플리케이션 실행에 필요한 모든 정보 (운영체제, 라이브러리, 환경 변수, 실행 명령어)가 포함되어 있습니다.
Dockerfile 작성 방법
Dockerfile은 텍스트 파일이며, 다음과 같은 형식으로 작성합니다.
FROM ubuntu:latest
RUN apt-get update && apt-get install -y python3 python3-pip
WORKDIR /app
COPY . /app
RUN pip3 install -r requirements.txt
CMD ["python3", "app.py"]
위 예제는 Ubuntu 운영체제 기반의 Python 애플리케이션을 위한 Dockerfile입니다. 각 줄은 다음과 같은 의미를 가집니다.
- `FROM ubuntu:latest`: Ubuntu의 최신 이미지를 기반으로 합니다.
- `RUN apt-get update && apt-get install -y python3 python3-pip`: Python3와 pip를 설치합니다.
- `WORKDIR /app`: 작업 디렉토리를 /app으로 설정합니다.
- `COPY . /app`: 현재 디렉토리의 모든 파일을 /app으로 복사합니다.
- `RUN pip3 install -r requirements.txt`: requirements.txt에 정의된 Python 패키지를 설치합니다.
- `CMD [“python3”, “app.py”]`: 컨테이너가 실행될 때 app.py를 실행합니다.
이미지 빌드 방법
Dockerfile을 작성했다면, 다음 명령어를 사용하여 이미지를 빌드할 수 있습니다.
docker build -t my-python-app .
이 명령어는 현재 디렉토리의 Dockerfile을 사용하여 `my-python-app`이라는 이름의 이미지를 빌드합니다. 빌드가 완료되면 `docker images` 명령어를 통해 빌드된 이미지를 확인할 수 있습니다.
Docker Compose를 활용한 다중 컨테이너 관리
Docker Compose는 여러 개의 컨테이너를 정의하고 실행하는 데 사용되는 도구입니다. 예를 들어, 웹 애플리케이션, 데이터베이스, 캐시 서버 등 여러 컨테이너를 함께 실행해야 할 때 Docker Compose를 사용하면 편리합니다.
Docker Compose 파일 작성
Docker Compose 파일은 YAML 형식으로 작성하며, 각 컨테이너의 설정, 의존성, 네트워크 등을 정의합니다.
version: "3.9"
services:
web:
build: .
ports:
- "8000:8000"
depends_on:
- db
db:
image: postgres:13
environment:
POSTGRES_USER: myuser
POSTGRES_PASSWORD: mypassword
위 예제는 웹 애플리케이션과 PostgreSQL 데이터베이스를 함께 실행하는 Docker Compose 파일입니다. `web` 서비스는 현재 디렉토리의 Dockerfile을 사용하여 빌드되며, 8000번 포트를 통해 외부에서 접근할 수 있습니다. `db` 서비스는 PostgreSQL 13 이미지를 사용하며, 환경 변수를 설정합니다. `depends_on` 설정을 통해 `web` 서비스는 `db` 서비스가 먼저 실행된 후에 시작되도록 설정할 수 있습니다.
Docker Compose 실행
Docker Compose 파일을 작성했다면, 다음 명령어를 사용하여 컨테이너를 실행할 수 있습니다.
docker-compose up -d
이 명령어는 Docker Compose 파일에 정의된 모든 컨테이너를 백그라운드에서 실행합니다. `docker-compose ps` 명령어를 통해 실행 중인 컨테이너의 상태를 확인할 수 있습니다.
결론 및 다음 단계
이 글에서는 Docker의 기본 개념부터 설치, 명령어, Dockerfile 작성, Docker Compose 활용까지, Docker를 처음 접하는 분들을 위한 기본적인 내용을 다루었습니다. Docker는 개발 생산성을 향상시키고 애플리케이션 배포를 간소화하는 데 매우 유용한 도구입니다. 개인적으로는 Docker를 사용하면서 개발 환경 구축에 대한 스트레스가 크게 줄었습니다.
다음 단계로는 다음과 같은 내용을 학습해 보시는 것을 추천합니다.
- Docker Hub를 활용한 이미지 공유 및 관리
- Docker 네트워크 및 볼륨 설정
- Docker Swarm 또는 Kubernetes를 활용한 컨테이너 오케스트레이션
- CI/CD 파이프라인에 Docker 통합
Docker는 꾸준히 발전하고 있는 기술이며, 다양한 활용 사례가 존재합니다. 이 글이 Docker 학습의 첫걸음이 되기를 바랍니다. 꾸준히 학습하고 실습하면서 Docker 전문가로 성장하시기를 응원합니다.
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