도커를 Mac 또는 Window에 설치하고 난 뒤에 정상적으로 설치되었는지 명령어를 통해 확인하자.
docker version
output:
Client:
Version: 1.12.6
API version: 1.24
Go version: go1.6.4
Git commit: 78d1802
Built: Wed Jan 11 00:23:16 2017
OS/Arch: darwin/amd64
Server:
Version: 1.12.6
API version: 1.24
Go version: go1.6.4
Git commit: 78d1802
Built: Wed Jan 11 00:23:16 2017
OS/Arch: linux/amd64
버전 정보가 클라이언트와 서버로 나뉘어져 있따는 것을 확인할 수 있다. 도커는 하나의 실행파일이지만, 실제로 클라이언트와 서버 역할을 각각 할 수 있다. 도커 커맨드를 입력하면 도커 클라이언트가 도커 서버로 명령을 전송하고, 결과를 받아 터미널에 출력해주는 구조이다.
기본 값이 도커 서버의 소켓을 바라보고 있기 때문에 사용자는 의식하지 않고 마치 바로 명령을 내리는 것 같은 느낌을 받는다. 이러한 설계가 mac이나 windows의 터미널에서 명령을 입력했을 때 가상 서버에 설치된 도커가 동작하는 이유이다.
“컨테이너 실행하기”
도커 컨테이너에 여러개의 프로그램을 손쉽게 띄워보는 예제이다.
도커를 실행하는 명령어는 다음과 같다.
docker run [OPTIONS] IMAGE[:TAG|@DIGEST] [COMMAND] [ARG...]
다음은 자주 사용하는 옵션이다.
1) ubuntu 16.04 container
docker run ubuntu:16.04
run명령어를 사용하면 사용할 이미지가 저장되어 있는지 확인하고 없다면 다운로드(pull)를 한 후 컨테이너를 생성(create)하고 시작(start) 합니다.
ubuntu:16.04 이미지를 다운받은 적이 없다면 이미지를 다운로드 한 후 컨테이너가 실행된다. 컨테이너는 정상적으로 실행되었찌만 뭘 하라는 명령어를 전달하지 않기 때문에 생성되자마자 종료된다.
컨테이너는 프로세스이기 때문에 실행중인 프로세스가 없으면 컨테이너는 종료된다.
이번에는 /bin/bash 명령어를 입력해서 ubuntu:16.04 컨테이너를 실행해보자.
docker run --rm -it ubuntu:16.04 /bin/bash
# in container
$ cat /etc/issue
Ubuntu 16.04.1 LTS \n \l
$ ls
bin dev home lib64 mnt proc run srv tmp var
boot etc lib media opt root sbin sys usr
컨테이너 내부에 들어가기 위해 bash 쉘을 실행하고 키보드 입력을 위해 -it 옵션을 줍니다. 추가적으로 프로세스가 종료되면 컨테이너가 자동으로 삭제되도록 --rm 옵션도 추가하였다.
이번에는 바로 전에 이미지를 다운 받았기 때문에 이미지를 다운로드 하는 화면 없이 바로 실행되었다. cat /etc/issue와 ls를 실행해보면 ubuntu 리눅스인걸 알 수 있다. 뭔가 가벼운 가상머신 같은 느낌이다.
exit로 bash 쉘을 종료하면 컨테이너도 같이 종료된다.
도커를 이용하여 가장 기본적인 컨테이너를 순식간에 만들어보았다.
2) MySQL 5.7 container
두번째 실행할 컨테이너는 MySQL 서버이다. 가장 흔하게 사용하는 데이터베이스로 -e 옵션을 이용하여 환경변수를 설정하고 --name 옵션을 이용하여 컨테이너에 읽기 어려운 ID 대신 쉬운 이름을 부여할 예정이다.
MySQL Docker hub 페이지에 접속하면 간단한 사용법과 환경변수에 대한 설명이 있다. 여러가지 설정값이 있는데 패스워드 없이 root계정을 만들기 위해 MYSQL_ALLOW_EMPTY_PASSWORD 환경변수를 설정한다. 그리고 컨테이너의 이름은 mysql로 할당하고 백그라운드 모드로 띄우기 위해 -d 옵션을 준다. 포트는 3306포트를 호스트에서 그대로 사용하려고 한다.
docker run -d -p 3306:3306 \
-e MYSQL_ALLOW_EMPTY_PASSWORD=true \
--name mysql \
mysql:5.7
# MySQL test
$ mysql -h127.0.0.1 -uroot
mysql> show databases;
+--------------------+
| Database |
+--------------------+
| information_schema |
| mysql |
| performance_schema |
| sys |
+--------------------+
4 rows in set (0.00 sec)
mysql> quit
순식간에 MySQL 서버가 실행되었다. 이번 테스트는 호스트 OS에 MySQL 클라이언트가 설치되어야 한다.
3) tensorflow
tensorflow는 손쉽게 머신러닝을 할 수 있는 툴이다. tensorflow는 python으로 만들어져 python과 관련 패키지를 설치해야한다. 이번에 설치하는 이미지는 python과 함께 numpy, scipy, pandas, jupyter, scikit-learn, gensim, BeautifulSoup4, Tensorflow가 설치되어 있다. 뭔가 복잡해 보이지만 도커라면 손쉽게 실행해 볼 수 있다.
docker run -d -p 8888:8888 -p 6006:6006 teamlab/pydata-tensorflow:0.1
설치된 파일이 많아 다운로드 하는데 시간이 좀 걸린다. 컨테이너가 실행되면 웹 브라우저에서 jupyter에 접속하여 머신러닝을 시작해 보자!
여기까지 ubuntu, MySQL, tensorflow를 실행해보았다. 가상머신을 이용해 동일한 작업을 한다면 컴퓨터가 엄청 버벅이겠지만 컨테이너 기반의 도커를 이용하여 매우 가볍게 실행하고 있다.
다음으로는 내가 만든 애플리케이션을 이미지로 만들고 서버에 배포하는 포스트를 할 것이다.