Docker - python server기반 Dockerfile을 만들어보자

안녕하세요~

오늘은 Container 이미지를 만들 때 사용하는 Docker 에 대해서 알아보도록 하겠습니다~!

 

k8s 환경으로 이전하기 위해서는 Docker Image File이 필요한 경우가 상당히 많은데요,

오늘은 간단하게 Docker Image를 만들어보는 시간을 가져보도록 할게요~!

 

DockerFile?

그래서 DockerFile이 뭔데??

Docker Image

DockerFile은 우리가 Docker Image를 만들기 위한 절차라고 생각하면 쉬워요~!

그러면 Docker Image는?

쉽게 말하면,, Docker Container를 띄우기 위한 기반이라고 생각하면 좋습니다~!

조금 더 자세하게 이야기해보면

이미지는 Container 환경에서 구동하기 위한 라이브러리, 소스를 설치해서 파일로 만드는 것을 의미해요!

 

그리고, Image는 Layer들의 집합체라고도 표현하는데요..

Image는 각각의 Layer로 구성되어 있습니다

Image를 받아오거나 삭제할 때, 위와 같은 화면을 볼 수 있는데요,

각각의 Layer는 독립적으로 저장되며, sha256으로 암호화된 모습을 볼 수 있어요~!

그리고 Layer들은 읽기 전용 의 속성이기 때문에 절대로 수정하거나 건드릴 수 없습니다

 

Layer들은 어떻게 확인할 수 있나요.?

직접 만든 image의 Layer

위 Layer들은 python:3 를 기반으로 하는 Layer들을 참조했기 때문에, 나중에 python:3 의 Layer도 같이 보여드릴게요 ㅎㅎ

자세한 것은 만들고 나서 더 설명드릴게요 ㅎㅎ

 

그러면 이제 차근차근히 명렁어에 대해 알아볼까요?

 

DockerFile 작성

먼저 DockerFile을 작성하기 전에,

간단하게 Python Server를 만들어 봅시다~!

 

Flask를 기반으로 하는 간단한 서버를 만들어볼게요

from flask import Flask

app = Flask(__name__)


@app.route('/')
def main():
    return 'Hello From Flask'


if __name__ == '__main__':
    app.run(host='0.0.0.0', port=8080)

간단하게 8080 port로 서버를 하나 만들어봤어요~!

해당 서버는 로컬에서도 띄울 수 있는데요,

제대로 띄우고 요청하시면~!

실제 요청한 결과

위와 같이 응답이 오는 것을 볼 수 있습니다~!

 

그러면 위를 기반으로 하는 DockerFile을 작성해 볼게요~!

# python:3.9의 이미지로 부터
FROM python:3.9
# 제작자 및 author 기입
LABEL maintainer="huisam@naver.com"

# 해당 디렉토리에 있는 모든 하위항목들을 '/app/server`로 복사한다
COPY . /app/server

# image의 directory로 이동하고
WORKDIR /app/server

# 필요한 의존성 file들 설치
RUN pip3 install -r requirements.txt

# 환경 설정 세팅
RUN python setup.py install

# container가 구동되면 실행
ENTRYPOINT ["python", "Server.py"]

 

기본적인 명령어는 주석으로 써놓았습니다~!

중요한 포인트중의 하나는 바로 ENTRYPOINT 인데요!

 

ENTRYPOINT는 기본적으로 /bin/sh 을 참조해서 사용하기 때문에

FROM으로 부터 참조한 이미지에서 /bin/sh 가 없다면 사용할 수 없습니다 ㅠㅠ

 

그럼 이제 만들었으니 

빌드해서 한번 구동하는 것까지 해볼까요?

Dockerfile 빌드하고 실행하기

Dockerfile을 빌드하는 명령은 되게 간단합니다

docker build -t (image 이름) .

현재 디렉토리에 있는 Dockerfile을 기반으로 빌드를 하겠다는 명령어입니다~!

다른 디렉토리를 참조하고 싶다면 -f 옵션을 추가하시면 좋습니다~!

실제 구동해본 명령어

그러면 위와 같이 구동되는 것을 볼 수 있어요~!

만약, 로컬 image에 python:3.8 이미지가 없다면, pulling 해오는 모습도 볼 수 있습니다

 

그렇다면 위에서 만든 것을 Container로 한번 실행해볼까요?

docker run -d -p 2222:8080 --name python_server python_server

위에서 작성한 옵션들을 한번 볼게요~!

• -d : background로 container 실행
• -p : local환경에서의 2222번 port를 container 환경의 8080으로 포워딩
• --name : container의 이름
• 마지막은 image 이름

한번 실행해보면?

정상적으로 뜬 것을 확인했어요 ㅎㅎ

한번 요청이 잘 날라가는지 확인해볼까요?

실제 응답이 오는 모습

2222번 포트를 연결 시켰기 때문에, 정상적으로 응답이 오는 것을 볼 수 있어요 ㅎㅎ

해당 container에서도 로그를 잘 남겼는지 확인해볼까요?

docker logs <container 이름>

실제로 container에 대해서 로그가 남는 것을 확인해볼 수 있습니다~!

log가 남은 모습

만일 해당 컨테이너에 대한 실행 상태를 보고 싶다면,

docker ps

컨테이너를 종료하고 삭제하고 싶다면.?

docker rm -f <container 이름>

Layer 확인해보기

위에서 저희가 Layer를 살펴보는 시간이 있었죠 ㅎㅎ

그렇다면, python:3.8의 Layer와 저희가 만든 이미지의 Layer가 어떻게 구성되어있는지 볼까요?

 

python 3.8의 Layer

python_server의 Layer

실제로 밑에 3개 있는 Layer는 제외하고 동일한 것을 볼 수있죠?

 

위처럼 Layer는 정말 독립적으로 구조가 되어있기 때문에, 최대한의 메모리 효율을 볼 수 있어요 ㅎㅎ

container의 이미지마다 Layer가 각각 다르다면, image를 저장하는데만 엄청난 메모리 낭비를 볼 수 있는데,

개발하신 분께서 정말 효율적으로 만들어주신 것을 볼 수 있네요~!

마치며

지금까지는 되게 기본적인 설명만 있어요 ㅎㅎ

추가적으로 작성해야 될 부분이나, 모자른 점이 있다면 언제든 댓글 남겨주시면 감사하겠습니다~!

 

참고

도커 이미지 빌드 원리

초보를 위한 도커 이미지 만들기

dockerFile reference