[Docker]docker image 도커 #2

도커 설치

Windows, MacOS의 경우 Docker Desktop을 설치
Linux의 경우 Docker Engine을 설치한다.

이미지 Image

도커는 이미지와 컨테이너의 개념만 알면 일단 사용이 가능하다. 컨테이너의 기반이 되는 이미지가 필요한데, dockerhub에서 가져오거나 직접 만들 수 있다.
이미지의 이름은 name:tag의 방식을 가진다.(python:3.9, node:14)
tag는 보통 버전을 명시

dockerhub에서 가져오기

$ docker pull python:3.9

Dockerfile 작성

보통 자신의 개발환경에 맞게 세팅해야 하므로, 기존의 pre-built Image를 가져와서 커스터마이징 한다.
이를 위해서는 자신의 코드, 패키지 정보 등을 준비하고, Dockerfile이라는 이름의 파일을 생성한다(이름은 고정)

나의 경우에는 딥러닝 모델 서빙을 위한 백엔드 환경이 필요했다.
따라서 python:3.9위에 서버를 띄우기 위한 fastapi, database를 생성하기 위한 alembic 등의 패키지를 사용했다.
참고로 poetry는 패키지 관리툴이며, pip로 가상환경과 패키지를 관리하는 것과 비슷한 역할

Dockerfile FROM python:3.9 : python:3.9라는 이미지를 가져와서 그 위에서 시작한다.

WORKDIR /app : 컨테이너에서 /app이라는 디렉토리를 생성하고 기본 디렉토리로 지정 (내 로컬에 있는 ‘app’폴더와 다름)

RUN pip install poetry : RUN는 커맨드를 실행하는 것을 의미하며 이미지가 생성될때 실행되는 커맨드(밑에 CMD와 다름)

COPY pyproject.toml: COPY는 내 로컬에 있는 파일을 docker환경으로 이동한다는 뜻이다. (내 컴퓨터의 pyproject.toml파일 -> docker의 /app디렉토리에 복사한다. .는 현재 디렉토리를 의미하며, 위에서 WORKDIR /app를 지정했기 때문에 현재 디렉토리는 /app이 된다.

RUN poetry ~: 역시 커맨드를 실행하는 부분으로, pip install -r requirement.txt와 비슷하게 패키지를 설치 하는 커맨드이다.

COPY /app .: 패키지 설치를 마치고, 나머지 코드를 복사. (내 컴퓨터의 /app폴더 -> docker의 /app폴더로 이동)

EXPOSE 80: fastapi를 통해 서버를 띄울 것이기 때문에 port 80을 개방하겠다는 의미이며, 이 코드로 인해 port가 열리지는 않음(port 80을 열겠다는 documentation의 역할, port개방을 위해서는 나중에 다른 코드가 필요)

CMD ["python", "main.py"]: RUN과 다르게 CMD는 컨테이너가 생성되거나 재시작 될때 실행되는 커맨드이며, 한줄만 작성이 가능하다. 이상하게 띄어쓰기 단위로 끊어서 리스트에 담아줘야 한다. main.py는 서버를 실행하는 코드를 담고 있어서, “이미지"가 생성될 때는 실행될 필요가 없고 “컨테이너"가 시작될 때 실행되어야 하는 코드이다.

docker build

Dockerfile이 완성되었다면, docker build .를 통해 이미지를 생성 할 수 있다.
.는 현재 디렉토리에 있는 Dockerfile로 부터 이미지를 빌드하겠다는 의미.

이 때 이미지의 이름이 자동으로 생성되는데, 원하는 이름을 달기 위해 다음과 같이 작성 가능
(앞에 내 아이디를 작성하는 이유는 dockerhub에 올리기 위해서이다. 안 올릴거면 name:tag도 가능)

docker build -t <my_id>/<image-name>:<image-tag> .  
docker build -t dnjdsxor21/fastapi:v1 .

일반적으로 GCP, AWS에서 사용하는 플랫폼은 linux/amd64이지만, M1 맥북에서는 linux/arm64로 생성된다.
따라서 플랫폼을 맞춰주기 위해 이렇게 작성

docker build -t dnjdsxor21/fastapi:v1 --platform linux/amd64 .

오류없이 잘 생성 되었다면, docker images 커맨드를 통해 확인할 수 있다!
(저는 이거저거 하다가 이미지가 좀 많음)

image 삭제

사용하지 않는 이미지는 디스크 용량을 차지하므로 삭제

docker rmi dnjdsxor21/fastapi:1

docker registry

생성된 이미지를 dockerhub에 올리기

로그인 : 자세한 과정은 생략

docker login -u my-id

image 올리기

docker push dnjdsxor21/fastapi:v1

image 검사

image의 정보를 알고 싶을 때 사용

docker inspect <image-name>