Docker는 컨테이너 기반 가상화 기술을 제공하는 플랫폼으로, 애플리케이션과 그 실행 환경을 컨테이너(Container)라는 독립된 단위로 패키징하여 실행할 수 있게 합니다. 이를 통해 일관된 개발 환경, 배포 자동화, 효율적인 리소스 사용 등이 가능합니다.
Dockerfile
을 사용하여 직접 제작 가능docker run
명령으로 생성하고 실행 가능✅ 경량성 → 가상머신(VM)보다 적은 리소스를 사용
✅ 빠른 배포 → 컨테이너를 몇 초 만에 실행 가능
✅ 일관된 환경 → 개발/테스트/운영 환경 차이를 제거
✅ 이식성 → 어떤 OS에서도 동일한 환경으로 실행
✅ 확장성 → 여러 개의 컨테이너를 쉽게 관리 가능
아래 Dockerfile
을 사용하여 간단한 Python 웹 서버 이미지를 만들어보겠습니다.
# 베이스 이미지 선택 (Python 3.9 사용)
FROM python:3.9
# 작업 디렉토리 설정
WORKDIR /app
# 필요한 파일 복사
COPY app.py .
# Flask 설치
RUN pip install flask
# 컨테이너가 실행될 때 실행할 명령어
CMD ["python", "app.py"]
app.py (웹 서버 코드)
from flask import Flask
app = Flask(__name__)
@app.route('/')
def home():
return "Hello, Docker!"
if __name__ == "__main__":
app.run(host='0.0.0.0', port=5000)
docker build -t my-python-app .
docker run -d -p 5000:5000 my-python-app
http://localhost:5000
접속 → “Hello, Docker!” 메시지 출력명령어 | 설명 |
---|---|
docker ps | 실행 중인 컨테이너 목록 조회 |
docker images | 로컬에 저장된 이미지 목록 조회 |
docker pull [이미지] | Docker Hub에서 이미지 다운로드 |
docker build -t [이미지명] . | 현재 디렉토리의 Dockerfile 을 기반으로 이미지 빌드 |
docker run -d -p 8080:80 [이미지명] | 컨테이너 실행 (백그라운드 모드) |
docker stop [컨테이너ID] | 컨테이너 중지 |
docker rm [컨테이너ID] | 컨테이너 삭제 |
docker rmi [이미지명] | 이미지 삭제 |
🔹 개발 환경 통합 → 팀원 간 동일한 개발 환경 유지
🔹 CI/CD 파이프라인 → 배포 자동화 및 운영환경 일관성 유지
🔹 마이크로서비스 아키텍처(MSA) → 여러 개의 독립적인 서비스 관리
🔹 클라우드 환경 최적화 → AWS, GCP, Azure 등의 컨테이너 서비스와 연동
오늘은 AI 생태계에 혁신적인 변화를 가져올 것으로 예상되는 MCP(Model Context Protocol)에 대해 상세히 알아보겠습니다. 2024년…
1. TPM이란? TPM(Trusted Platform Module)은 국제 표준 기반의 보안 하드웨어 칩으로, 컴퓨터나 디지털 장비 내에서…
시즌2, 기대했는데... 실망도 두 배!두뇌싸움을 기대했는데, 전략도 없는 자기들만의 감정에 따른 편가르기, 정치싸움이 되어 버린…
BPF(Berkeley Packet Filter) 도어는 해커가 관리자 몰래 뒷문을 새로 만든 것입니다.해커가 명령을 내려 특정 데이터들을 뒷문을…
1. IPC의 개념과 목적 1.1 IPC란 무엇인가? IPC (Inter-Process Communication)는 운영체제 내의 서로 독립적인 프로세스…