Docker와 컨테이너: 개발 환경 혁신의 시작

사내에서 공부하고 사용하고 있긴 하지만,
정확한 개념도 되짚어볼 겸 정리 만두에도 남겨두고 싶었다.
처음엔 어렵게만 느껴졌는데,
이제 "이게 없었을 땐 어떻게 개발 환경을 다 맞췄나?" 라는 생각이 든다.

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1. Docker와 컨테이너

1.1 Docker란?

Go언어로 작성된 리눅스 컨테이너 기반 오픈소스 가상화 플랫폼
→ 특정한 서비스를 패키징하고 배포하는데 유용한 오픈소스 프로그램

• 애플리케이션을 이미지(Image)로 패키징하고, 실행 가능한 컨테이너(Container)로 띄우는 플랫폼

• OS 수준에서 격리된 환경을 제공해, 개발 환경과 운영 환경이 달라도 동일하게 동작

• 가상 머신(VM)보다 훨씬 가볍고 빠르게 실행

• 활용 예시

  1. 개발 환경 격리: 프로젝트마다 Python, Node, DB 버전 달라도 동일한 환경에서 실행 가능
  2. CI/CD 파이프라인: 테스트, 빌드, 배포 단계에서 컨테이너 활용
  3. 마이크로서비스 아키텍처: 서비스별 컨테이너를 독립적으로 배포
  4. 로컬 DB 테스트: Postgres, MySQL 컨테이너로 로컬 개발 환경 구성

윈도우에서도 도커 사용이 가능할까?

1. 컨테이너는 리눅스 커널 기능(Linux namespaces, cgroups 등)을 사용해서 격리된 환경을 만듦
2. Windows 커널은 이런 기능을 지원하지 않음
   → 따라서 Windows에서 Docker를 쓰려면 Linux 커널이 필요함
   → 보통 WSL2(Windows Subsystem for Linux 2) 가상화 기술을 사용함

1.2 컨테이너(Container)

이미지로부터 생성된 실행 단위

• 애플리케이션, 라이브러리, 설정 파일 등을 모두 포함
• 호스트 OS와 커널을 공유하므로 VM보다 메모리와 CPU 효율이 좋음
• 독립적인 프로세스 공간과 파일 시스템을 가지며, 다른 컨테이너와 격리됨

컨테이너가 생겨나게 된 역사

1. 전통적 배포 (Traditional Deployment)

• 한 대의 컴퓨터(서버)에 하나의 OS)를 설치하고 여러 프로그램 실행
• 예: PC에 Windows 설치 → 게임, 워드프로세서, 은행 보안 프로그램 설치
• 문제점:
  1. 보안 프로그램, 필수 프로그램 증가 → 리소스 사용량 증가, 속도 저하
  2. OS 단위로 격리되지 않아 프로그램 간 충돌 가능
  3. 확장/배포 유연성 부족

2. 가상화 배포 (Virtualized Deployment)

• 하나의 서버(OS) 위에 여러 가상 컴퓨터(VM)를 생성
• 하이퍼바이저(Hypervisor)가 OS와 VM 사이 중간 계층 역할
  • VM마다 OS 설치 가능 → 프로그램 독립 실행
• 장점:
  1. 프로그램 충돌 격리 가능
  2. 운영체제 단위로 환경 분리
• 단점:
  1. VM마다 OS 포함 → 리소스 사용량 많음
  2. VM 기동 시간 느림

3. 컨테이너 배포 (Container Deployment)

• 하이퍼바이저 → Container Runtime으로 대체
• VM → Container로 대체
• 컨테이너는 OS를 매번 설치할 필요 없이 커널을 공유하면서 프로그램 격리
• 장점:
  1. 가볍고 빠름 → OS 전체를 포함하지 않음
  2. 리소스 효율적 → 더 많은 애플리케이션 실행 가능
  3. 배포/확장 용이 → 이미지 기반, 빠른 시작
  4. 격리된 환경 제공 → 프로그램 간 충돌 최소화

Container Runtime: 컨테이너를 실제로 실행하고 관리하는 소프트웨어

배포 방식	OS 포함 여부	격리 수준	리소스 효율	기동 속도	특징
전통적 배포	OS 1개	낮음	낮음	빠름	모든 프로그램이 같은 OS에서 실행
가상화 배포 (VM)	VM마다 OS 포함	높음	낮음	느림	프로그램 간 충돌 방지, OS 단위 격리
컨테이너 배포	OS 공유, 커널만	높음	높음	매우 빠름	프로그램 단위 격리, 경량, 배포/확장 용이

즉, 컨테이너는 기존 전통적 배포와 가상화 배포의 한계를 극복하고,
프로그램 단위 격리와 가벼운 리소스 사용,
빠른 배포를 가능하게 해 현대 마이크로서비스 환경에 최적화된 배포 방식을 제공함

1.3 이미지(Image)

컨테이너를 만들기 위한 설계도

• 어플리케이션 실행에 필요한 코드, 라이브러리, 환경 설정, OS 레이어 등 모두 포함

이미지 특징

1. 계층(Layer) 구조

   • Docker 이미지는 여러 레이어(layer)로 구성됨
   • 각 명령어(RUN, COPY, ADD)가 하나의 레이어를 생성
   • 레이어 단위로 캐싱 가능 → 빌드 속도 향상

2. 불변성(Immutability)

   • Read-only
   • 이미지 자체는 변경되지 않음
   • 컨테이너에서 파일 수정은 컨테이너 레이어에서만 적용

3. 버전 관리 가능(Tagging)

   • myapp:1.0, python:3.11-slim처럼 태그를 붙여 버전 관리 가능
   • 동일한 이미지 이름이라도 태그로 구분

4. 배포 및 공유 가능

   • Docker Hub, 사설 레지스트리에 업로드 가능
   • 다른 개발자, 서버에서 동일한 이미지를 내려받아 실행 가능

1.4 Docker File

도커 이미지를 만드는 파일
== 이미지에 담을 Bash 명령어를 모두 나열한 파일

# 1. 베이스 이미지
FROM python:3.11-slim

# 2. 메타데이터 (이미지 제작자, 버전 등)
LABEL maintainer="yourname@example.com"
LABEL version="1.0"
LABEL description="My Python App Docker Image"

# 3. 환경 변수 설정
ENV APP_ENV=production
ENV PYTHONDONTWRITEBYTECODE=1
ENV PYTHONUNBUFFERED=1

# 4. 작업 디렉토리 설정 (컨테이너 내부)
WORKDIR /app

# 5. 의존성 설치
#    requirements.txt를 복사하고 pip로 설치
COPY requirements.txt .
RUN pip install --no-cache-dir -r requirements.txt

# 6. 애플리케이션 소스 코드 복사
COPY . .

# 7. 포트 노출
EXPOSE 8000

# 8. 볼륨 설정 (데이터 영속성)
VOLUME ["/app/data"]

# 9. 사용자 설정 (root 대신 안전한 사용자 실행)
RUN useradd -m myuser
USER myuser

# 10. Entrypoint
#     컨테이너 실행 시 초기화 명령
ENTRYPOINT ["python"]

# 11. CMD
#     ENTRYPOINT에 전달될 기본 인자
CMD ["app.py"]

명령어	설명
FROM <이미지>	기반 이미지 지정. OS, 언어 런타임, 프레임워크 포함
LABEL	이미지 메타데이터 설정 (작성자, 버전, 설명 등)
ENV	환경 변수 설정. 컨테이너 내부에서 사용 가능
WORKDIR	작업 디렉토리 설정. 이후 명령(COPY, RUN 등)에 기본 경로로 사용
COPY	파일 또는 디렉토리 복사. COPY src dest
RUN	이미지 빌드 시 명령 실행. 패키지 설치, OS 업데이트 등
EXPOSE	컨테이너 외부에 노출할 포트 지정
VOLUME	컨테이너와 호스트 간 공유 디렉토리 또는 데이터 영속성 확보
USER	컨테이너 실행 사용자 지정. root가 아닌 일반 사용자로 실행 권장
ENTRYPOINT	컨테이너 시작 시 항상 실행될 명령어 지정
CMD	ENTRYPOINT에 전달될 기본 인자 또는 단독 명령어 지정

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2. Docker 기본 명령어

명령어 / Dockerfile	설명
docker --version	설치된 Docker 버전 확인
docker pull <이미지>	이미지 다운로드
docker images	로컬 이미지 확인
docker rmi <이미지>	이미지 삭제
docker build -t <이미지명> .	현재 디렉토리의 Dockerfile로 이미지 생성
docker tag <이미지> <레포지토리/태그>	이미지에 태그 지정, 레포지토리 업로드 전용
docker push <레포지토리/태그>	이미지 원격 레포지토리에 업로드
docker run <옵션> <이미지>	컨테이너 실행
docker ps	실행 중인 컨테이너 목록 확인
docker ps -a	모든 컨테이너 목록 확인
docker stop <컨테이너>	컨테이너 종료
docker start <컨테이너>	종료된 컨테이너 재시작
docker restart <컨테이너>	컨테이너 재시작
docker rm <컨테이너>	컨테이너 삭제
docker exec -it <컨테이너> bash	실행 중인 컨테이너 내부 접속
docker logs <컨테이너>	컨테이너 로그 확인
docker inspect <컨테이너>	컨테이너/이미지 상세 정보 확인
docker network ls	Docker 네트워크 목록 확인
docker volume ls	Docker 볼륨 목록 확인
docker volume create <볼륨명>	새로운 볼륨 생성
docker volume rm <볼륨명>	볼륨 삭제

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3. Docker Compose

여러 컨테이너를 하나의 설정 파일로 정의(컨테이너끼리 통신 포함)하고, 한 번에 실행할 수 있는 도구

• 개발 환경에서 웹 서버, DB, 캐시, 메시지 브로커 등 다수 컨테이너를 동시에 관리 가능
• 컨테이너 간 네트워크, 볼륨, 환경 변수 등 설정을 통합 관리

docker-compose.yml 예시 (실제 프로그램 구성)

version: "3.9"

services:
  web:
    build: ./web           # ./web 폴더의 Dockerfile로 이미지 빌드 (이미지 없이 직접 빌드)
    container_name: myapp_web
    ports:
      - "8000:8000"       # 호스트 8000 → 컨테이너 8000
    volumes:
      - ./web:/app        # 소스 코드 실시간 반영
    environment:
      - APP_ENV=development
    depends_on:
      - db
      - redis

  db:
    image: postgres:15
    container_name: myapp_db
    environment:
      POSTGRES_USER: myuser
      POSTGRES_PASSWORD: mypassword
      POSTGRES_DB: mydatabase
    ports:
      - "5432:5432"
    volumes:
      - db_data:/var/lib/postgresql/data  # 데이터 영속성

  redis:
    image: redis:7
    container_name: myapp_redis
    ports:
      - "6379:6379"

volumes:
  db_data:                   # Postgres 데이터 영속성 볼륨

설명

1. services

   • 각 컨테이너 단위를 정의
   • web, db, redis 각각의 컨테이너 설정 포함
   • 네트워크 안에서는 각 컨테이너가 서비스 이름을 호스트 이름처럼 사용 가능

2. build vs image

   • build: Dockerfile 기반으로 이미지를 직접 빌드 (web 서비스)
   • image: 이미 존재하는 이미지 사용 (db, redis)

3. volumes

   • 소스 코드나 DB 데이터를 호스트와 공유하거나 영속화
   • ./web:/app → 개발 중 코드 변경 즉시 컨테이너에 반영
   • db_data:/var/lib/postgresql/data → DB 데이터 영속성 유지

4. depends_on

   • 컨테이너 시작 순서를 지정
   • web은 db와 redis가 먼저 시작되어야 함

5. ports

   • 호스트 ↔ 컨테이너 포트 매핑
   • 개발 환경에서 브라우저 접속 및 외부 서비스 연결 가능

6. environment

   • 컨테이너 내부 환경 변수 설정
   • 데이터베이스 계정, 앱 환경 등 정의

실행 방법

docker-compose up -d     # 모든 컨테이너 백그라운드 실행
docker-compose logs -f   # 컨테이너 로그 실시간 확인
docker-compose down      # 컨테이너 종료 및 네트워크/볼륨 정리

• -d: 백그라운드 실행
• logs -f: 로그 실시간 스트리밍
• down은 컨테이너 종료 + 네트워크 제거, 볼륨은 유지