Docker

도커는 “애플리케이션을 컨테이너라는 단위로 싸서, 어디서든 똑같이 실행하게 해주는 플랫폼”
이다.

• 애플리케이션 개발, 배포 및 실행을 위한 개방형 플랫폼이다.

• 컨테이너라고 불리는 격리된 환경에서 애플리케이션을 패키징하고 실행할 수 있게 해준다.

• 도커는 컨테이너의 생성 → 실행 → 중지 → 삭제 같은 수명 주기를 관리하는 도구와 플랫폼을 제공한다.

• 컨테이너 안에는 애플리케이션과 그 애플리케이션이 동작하는 데 필요한 라이브러리, 설정 등을 같이 묶어둔다.

구조

구조를 크게 나누면 이렇게 세 덩어리로 볼 수 있다.

• Docker Client
• Docker Daemon (Docker Host)
• Registry (ex. Docker Hub)

1) Docker Client

• 우리가 터미널에서 치는 docker run, docker build 같은 명령들이 클라이언트이다.
• 클라이언트는 실제 일을 하는 게 아니라, Docker 데몬에게 API 요청을 보내는 역할만 한다.
• 클라이언트는 로컬에도 있을 수 있고, 원격 서버의 도커 데몬에 붙어서 명령을 보낼 수도 있다.

2) Docker Daemon (dockerd)

• 도커의 “엔진”에 해당한다.

• dockerd 프로세스가 Docker API 요청을 수신하고,

  • 이미지(Image)
  • 컨테이너(Container)
  • 네트워크(Network)
  • 볼륨(Volume)
    같은 도커 객체들을 실제로 관리한다.

• 컨테이너를 빌드, 실행, 중지, 삭제, 네트워크 연결 등 모든 실질적인 작업은 데몬이 한다.

3) Registry

• 도커 이미지를 저장해두는 이미지 저장소이다.

• 대표적인 예: Docker Hub

(일반적인 흐름은 개발자가 로컬에서 이미지를 빌드하고
Registry에 docker push로 올리고, 다른 서버(또는 클러스터)에서 docker pull 해서 가져다 쓰는 방식이다.)

정의 및 핵심 기술

도커/컨테이너의 장점은 보통 이런 키워드들로 정리한다.

• 일관성(Consistency)

  • 애플리케이션 + 라이브러리 + 런타임 환경을 이미지로 같이 묶어서 어디서 실행하든 동일한 환경을 보장한다.

• 격리(Isolation)

  • 각 컨테이너는 독립된 프로세스 공간, 파일 시스템, 네트워크 환경을 가진다.
  • 한 컨테이너가 망가져도 다른 컨테이너에 직접 영향이 적고,
    서로 다른 버전의 라이브러리도 충돌 없이 동시에 쓸 수 있다.

• 이식성(Portability)

  • 도커 엔진만 설치되어 있으면,
    • 노트북 (macOS, Windows WSL, Linux)
      - 서버, 클라우드 (AWS, GCP, Azure …)
      어디든지 같은 이미지를 그대로 가져다 실행할 수 있다.

• 효율성(Efficiency)

  • VM은 OS를 통째로 올리지만, 컨테이너는 호스트 커널을 공유한다.
  • 그래서 부팅도 빠르고, 메모리/디스크 사용량도 상대적으로 적다.

• 확장성(Scalability)

  • 동일 이미지를 기반으로 컨테이너 여러 개를 찍어내서 쉽게 스케일 아웃할 수 있다.
  • 쿠버네티스, Docker Swarm 같은 오케스트레이션 도구와 함께 쓰면 자동 확장도 가능하다.

• 버전 관리(Versioning)

  • 이미지에 태그(tag)를 붙여서 버전별로 관리할 수 있다.
    ex) myapp:1.0, myapp:1.1, myapp:latest
    특정 버전으로 빠르게 롤백하는 것도 가능하다.

주요 구성요소

• Dockerfile :

  • 베이스 이미지, 필요한 패키지 설치, 소스 복사, 포트, 실행 명령 등을 여기에 적는다.
  • docker build 명령으로 Dockerfile을 읽어서 실제 이미지가 만들어진다.

• Docker Compose :

  • 여러 개의 컨테이너를 하나의 서비스 묶음처럼 띄우고 싶을 때 사용하는 도구이다.
  • ex) 웹 애플리케이션 + DB + 캐시를 하나의 docker-compose.yaml로 정의해두고
    docker compose up 한 번에 전체 스택을 띄우는 방식이다.

• Docker Swarm :

  • 도커에서 제공하는 컨테이너 오케스트레이션 기능이다.
  • 여러 노드를 묶어서 하나의 클러스터처럼 관리하고, 서비스 스케일링, 롤링 업데이트 등을 제공한다.

• Docker network :

  • 컨테이너끼리 어떻게 통신할지 정의하는 네트워크 기능이다.
  • 기본적으로 bridge, host, none 등이 있고,
    직접 커스텀 브리지 네트워크를 만들어 동일 네트워크의 컨테이너끼리 통신하게 할 수 있다.

• Docker volume :

  • 컨테이너는 원래 휘발성이라 삭제하면 데이터도 같이 날아간다.
  • Volume을 쓰면 컨테이너 생명주기와 분리된 영속 저장 공간을 만들 수 있다.
    
    

기본적인 워크플로우

• 이미지 빌드(Build):
  • Dockerfile 을 기준으로 애플리케이션 이미지를 만든다.
  • docker build -t myapp:1.0 .
• 이미지 배송(Ship):
  • 만든 이미지를 Registry(Docker Hub 등)에 푸시해서 다른 곳에서도 쓰게 한다.
  • docker push myrepo/myapp:1.0
• 실행 (run):
  • 서버(또는 다른 환경)에서 이미지를 받아 컨테이너를 실행한다.
  • docker run -d --name myapp -p 80:80 myrepo/myapp:1.0

한 줄로 요약하면:

이미지 빌드 → 레지스트리에 푸시 → 어디서든 docker run 으로 실행

이미지 이해

• container vs virtual machine:

  • vm:
    • 하이퍼바이저 위에 게스트 OS 전체를 올려서 그 위에서 앱을 실행한다.
      - OS 부팅/업데이트까지 포함되므로 무겁고 느리다.
  • 컨테이너
    • 호스트 OS의 커널을 공유하면서, 프로세스를 격리해서 실행한다.
    • OS를 통째로 띄우지 않아서 가볍고 빠르다.
    • “프로세스를 컨테이너라는 박스 안에 넣어서 격리시킨 느낌”에 가깝다.

• 레이어 : 도커 이미지는 여러 개의 레이어(layer)로 구성된다.

• 기반 이미지 : Dockerfile 의 FROM에 사용하는 이미지이다.
  ex) ubuntu:22.04, alpine:3.18, node:20, python:3.11 등

• 부모 이미지 :내 이미지가 “위에 덧씌워진 대상 이미지” 정도로 보면 된다.
  ex) 대부분의 경우, FROM 으로 지정한 이미지가 곧 부모 이미지이다.

• 이미지 태그 : 태그는 이미지 버전을 구분하기 위한 라벨이다.

• 이미지 ID :

  • 실제로는 각각의 이미지가 해시 값(sha256) 으로 구분된다.
    - 태그는 사람 보기 편한 이름이고, 진짜 정체성은 이미지 ID이다.
  • docker images 명령으로 ID를 확인할 수 있다.

기본 명령어

• docker run : 컨테이너 실행 명령어
• docker build : 컨테이너 빌드 명령어
• docker prune -a : 전체 이미지 정리 명령어
• docker stop <컨테이너 이름> : 컨테이너 중지 명령어
• docker rm <컨테이너 이름> : 컨테이너 삭제 명령어
• docker images : 이미지 목록 보기
• docker exec -it <컨테이너 이름> <경로> : 컨테이너 안에 들어가기

저작권 문제를 방지하기 위해 실제 수업에서 사용한 이미지와 직접적인 내용은 포함하지 않았으며, 일부 내용을 보완하거나 수정하여 ChatGPT를 활용해 직접 작성하였습니다.
본 포스트의 내용은 수업에서 다룬 주요 목차를 정리한 수준입니다.