CI/CD - Docker 쉽게 설명

 

Docker란?

**Docker는 "내가 만든 프로그램이 어디서든 똑같이 실행되게 해주는 마법 상자"**입니다.
이 상자 안에는 프로그램, 필요한 파일, 설정 등이 모두 들어 있습니다.
Docker를 사용하면 "내 컴퓨터에서는 잘 되는데..."라는 문제가 사라집니다.Docker는 애플리케이션이 실행되는 가상 환경(컨테이너)을 만들어주는 도구입니다. 컨테이너는 하나의 독립된 컴퓨터처럼 작동하며, 한 컴퓨터에서 여러 개의 컨테이너를 실행할 수 있습니다."어? 이거 가상머신(VM) 아니야?"라고 생각할 수 있지만, Docker와 VM은 엄연히 다릅니다.

1. Docker와 VM의 차이

1.1 VM(가상 머신)이란?

VM은 하드웨어 리소스를 분배하여 각기 다른 운영체제를 실행할 수 있는 가상 환경을 제공합니다. 예를 들어, 하나의 컴퓨터에서 Windows와 Linux를 동시에 실행할 수 있습니다.

1.2 Docker란?

Docker는 VM과 비슷하게 격리된 환경을 제공하지만, 운영체제(OS) 수준에서 가상화를 수행합니다. 즉, 호스트 OS의 커널을 공유하며, 컨테이너는 별도의 운영체제를 실행하지 않습니다.

1.3 주요 차이점

특징	Docker	VM
가상화 레벨	OS 수준 (커널 공유)	하드웨어 수준
부팅 속도	매우 빠름 (초 단위)	느림 (수십 초~분 단위)
리소스 사용량	가볍다 (컨테이너만 실행)	무겁다 (게스트 OS 포함)
운영체제 호환성	호스트 OS와 동일한 커널만 가능	다양한 OS 실행 가능

1.4 Docker의 장점

• 빠른 부팅: VM처럼 운영체제를 부팅할 필요 없이 바로 프로세스를 실행합니다.
• 적은 메모리 사용량: 컨테이너는 게스트 OS 없이 동작하므로 메모리를 적게 소모합니다.
• 일관된 환경 구성: 동일한 이미지를 사용해 어디서든 동일한 환경을 구성할 수 있습니다.

1.5 Docker의 단점

• 자원 격리 제한: VM만큼 강력한 자원 격리를 제공하지 못합니다.
• 운영체제 제한: 컨테이너는 호스트 OS 커널을 공유하므로, Windows에서 Linux 컨테이너를 실행할 수 없습니다.

2. Docker의 핵심 요소: Container와 Image

Docker를 이해하려면 **컨테이너(Container)**와 **이미지(Image)**라는 개념을 알아야 합니다.

2.1 Container란?

컨테이너는 애플리케이션과 그 종속 항목(라이브러리, 설정 파일 등)을 포함하는 독립된 실행 환경입니다.
컨테이너는 이미지를 기반으로 생성되며, 프로세스가 실행되는 동안 상태를 유지하지만, 컨테이너가 종료되면 상태가 사라집니다.

컨테이너의 특징

• 가볍다: VM보다 적은 리소스를 사용합니다.
• 빠르다: 몇 초 만에 시작할 수 있습니다.
• 독립적이다: 서로 다른 컨테이너는 서로 영향을 주지 않습니다.

2.2 Image란?

이미지는 컨테이너를 생성하기 위한 템플릿입니다. 애플리케이션 실행에 필요한 모든 파일(코드, 라이브러리, 설정 등)을 포함하며, 읽기 전용 상태로 유지됩니다.

이미지의 특징

• Immutable(불변성): 이미지는 상태를 가지지 않으며 변하지 않습니다.
• 재사용 가능: 하나의 이미지를 기반으로 여러 개의 컨테이너를 생성할 수 있습니다.
• 버전 관리 가능: 이미지에는 태그(tag)를 붙여 버전을 관리할 수 있습니다.
• Docker Hub 지원: 이미지는 Docker Hub를 통해 공유하고 다운로드할 수 있습니다.

이미지와 레이어

Docker 이미지는 여러 개의 읽기 전용 레이어로 구성됩니다. 예를 들어:

1. Ubuntu 이미지를 가져옵니다.
2. Python 패키지를 설치합니다.
3. 애플리케이션 코드를 추가합니다.

각 단계는 새로운 레이어로 추가되며, 최종적으로 하나의 이미지로 묶입니다. 이렇게 하면 중복된 파일을 저장하지 않아 저장 공간을 절약할 수 있습니다.

3. 쉽게 이해할 수 있는 예제 코드

간단한 웹 서버 만들기

준비물

• Python 설치 (코드 작성용)
• Docker 설치 (컨테이너 실행용)

Python 코드 작성

python
# 파일명: app.py
from flask import Flask

app = Flask(__name__)

@app.route("/")
def hello():
    return "안녕! 나는 Docker 컨테이너에서 실행되고 있어!"

if __name__ == "__main__":
    app.run(host="0.0.0.0", port=5000)

Dockerfile 작성

text
# Base Image 설정 (Python 3.9 사용)
FROM python:3.9-slim

# 작업 디렉토리 설정
WORKDIR /app

# 현재 디렉토리의 파일을 컨테이너에 복사
COPY . .

# 필요한 패키지 설치
RUN pip install flask

# 기본 명령어 설정
CMD ["python", "app.py"]

이미지 빌드 및 컨테이너 실행

1. 이미지를 빌드합니다:

   bash
   docker build -t my-flask-app .
   

2. 컨테이너를 실행합니다:

   bash
   docker run -d -p 5000:5000 my-flask-app
   

웹 브라우저에서 http://localhost:5000에 접속하면 "안녕! 나는 Docker 컨테이너에서 실행되고 있어!"라는 메시지가 보일 것입니다.

4. Docker 사용 사례

4.1 개발 환경 통일

개발자마다 다른 환경에서 코드를 실행하면 문제가 발생하기 쉽습니다. Docker 이미지를 사용하면 동일한 개발 환경을 모든 팀원이 사용할 수 있습니다.

4.2 배포 자동화

Docker 이미지를 빌드하고 이를 배포하면 어디서든 동일하게 동작하는 애플리케이션을 배포할 수 있습니다.

4.3 테스트 환경 구축

Docker를 사용하면 테스트 환경을 빠르게 구성하고 제거할 수 있습니다. 예를 들어, 특정 버전의 데이터베이스나 웹 서버를 테스트하려면 해당 이미지를 다운로드해 바로 사용할 수 있습니다.

5. Docker 운영 시 주로 발생하는 문제와 해결 방법

5.1 디스크 용량 부족 문제

증상:

Docker를 오래 사용하다 보면 이미지, 컨테이너, 네트워크 등의 캐시가 쌓여 디스크 용량을 차지하게 됩니다.

해결 방법:

bash
docker system prune -a --volumes

위 명령어로 사용하지 않는 모든 리소스를 정리합니다.

5.2 포트 충돌 문제

증상:

컨테이너가 사용하는 포트가 다른 애플리케이션과 충돌하여 실행되지 않습니다.

해결 방법:

다른 포트를 매핑하여 실행합니다:

bash
docker run -d -p 8080:5000 my-flask-app

5.3 네트워크 연결 문제

증상:

컨테이너 내부에서 외부 네트워크(인터넷)에 연결되지 않음.

해결 방법:

DNS 설정 추가:

json
{
    "dns": ["8.8.8.8", "8.8.4.4"]
}

위 내용을 /etc/docker/daemon.json에 추가하고 Docker 데몬을 재시작합니다:

bash
sudo systemctl restart docker

5.4 이미지 빌드 속도 느림

해결 방법:

1. 캐시 활용하기 (--no-cache 옵션 제거).
2. 멀티스테이지 빌드를 사용해 불필요한 파일 제거.
3. RUN 명령어 최소화:

   text
   RUN apt-get update && apt-get install -y \
       package1 package2 && \
       apt-get clean && rm -rf /var/lib/apt/lists/*
   

6. 정리

Docker는 특정 실행 환경을 신속하게 구성하고 배포하는 데 최적화된 도구입니다.
VM과 비교했을 때 더 가볍고 빠르며, 일관된 환경을 제공한다는 장점이 있지만, 자원 격리나 운영체제 제약 등의 한계도 존재합니다.Docker의 핵심은 **이미지(Image)**와 이를 기반으로 동작하는 **컨테이너(Container)**입니다:

• 이미지는 실행 환경과 애플리케이션을 패키징한 템플릿입니다.
• 컨테이너는 이미지를 기반으로 생성된 독립적인 프로세스입니다.