DevOps Bootcamp · 강의

사용자 지정 Docker 이미지 생성

간단한 애플리케이션을 위한 첫 사용자 지정 Docker 이미지를 만들고 올바르게 태그하고 버전을 지정합니다.

사용자 지정 Docker 이미지 생성은(는) CoddyKit의 무료 DevOps Bootcamp 강의입니다. 이것은 4개 중 2번째 강의입니다. 아래에서 전체 강의를 무료로 읽을 수 있으며, 내장 코드 에디터와 24/7 AI 튜터와 함께 브라우저에서 직접 실습할 수 있습니다. 이 강의는 DevOps Bootcamp 학습 경로의 일부이며, 진행 상황이 웹과 CoddyKit 앱에 동기화됩니다. DevOps Bootcamp 강의에는 총 4개의 강의가 포함되어 있습니다.

첫 Docker 이미지 빌드하기

맞춤 이미지를 빌드해야 하는 이유는 무엇일까요? 맞춤 이미지를 사용하면 특정 애플리케이션과 종속 요소, 설정을 하나의 이식 가능한 단위로 패키징할 수 있습니다. 이는 일관성과 간편한 배포에 핵심적입니다.

Dockerfile이라는 파일을 사용해 이 이미지를 빌드하는 방법을 정의합니다.

간단한 웹 앱

아주 간단한 Python Flask 웹 앱을 컨테이너화해 보겠습니다. 웹 주소에 접속하면 "Hello from Docker!"를 반환하는 앱입니다.

어떤 디렉터리에 다음 파일이 있다고 가정해 보겠습니다.

app.py: Python 애플리케이션 코드
requirements.txt: Python 종속 요소 목록
Dockerfile: 이미지 빌드 지침

플라스크 애플리케이션 코드

이것은 기본적인 Python 플라스크 앱입니다. 5000번 포트에서 수신 대기하고 "Hello from Docker!"로 응답합니다.

Flask를 설치한 후 이 앱을 로컬에서 실행하면 작동하는 모습을 확인할 수 있습니다!

from flask import Flask

app = Flask(__name__)

@app.route('/')
def hello():
    return 'Hello from Docker!'

if __name__ == '__main__':
    app.run(debug=True, host='0.0.0.0')

종속 항목 지정

앱에는 Flask 라이브러리가 필요합니다. 이 라이브러리를 requirements.txt에 나열합니다. 이 file은 도커(및 Python의 패키지 관리자 pip)에 설치할 항목을 알려 줍니다.

이렇게 하면 앱을 실행하는 데 필요한 모든 라이브러리가 image에 포함됩니다.

Flask==2.3.2

Dockerfile의 구성

Dockerfile은 image를 빌드하기 위한 지침이 담긴 텍스트 file입니다. 각 지침은 하나의 레이어를 만듭니다. 다음 지침을 사용합니다.

FROM: 기반 image를 지정합니다(예: Python).
WORKDIR: container 내부의 작업 디렉터리를 설정합니다.
COPY: 로컬 컴퓨터의 files를 image로 복사합니다.
RUN: 명령을 실행합니다(예: 종속 항목 설치).
EXPOSE: container가 수신 대기하는 포트를 도커에 알립니다.
CMD: container가 시작될 때 실행할 기본 명령을 정의합니다.

Dockerfile 작성

다음은 플라스크 앱에 사용할 완성된 Dockerfile입니다. 이 file을 app.py 및 requirements.txt와 같은 디렉터리에 두십시오.

# Use an official Python runtime as a parent image
FROM python:3.9-slim-buster

# Set the working directory in the container
WORKDIR /app

# Copy the current directory contents into the container at /app
COPY requirements.txt .
COPY app.py .

# Install any needed packages specified in requirements.txt
RUN pip install --no-cache-dir -r requirements.txt

# Make port 5000 available to the world outside this container
EXPOSE 5000

# Run app.py when the container launches
CMD ["python", "app.py"]

`docker build` 명령

이제 image를 빌드해 보겠습니다! Dockerfile과 앱 files가 있는 디렉터리에서 터미널을 여십시오.

-t 플래그는 image에 이름(my-flask-app)과 버전(1.0)을 태그로 지정합니다. .은 현재 디렉터리를 빌드 컨텍스트로 사용하라고 도커에 지시합니다.

docker build -t my-flask-app:1.0 .

새 image 확인

빌드가 완료되면 로컬 도커 images를 모두 나열하여 새 image가 존재하는지 확인할 수 있습니다.

출력에서 1.0 태그가 붙은 my-flask-app을 찾으십시오.

docker images

앱 container 실행

이제 앱이 작동하는 모습을 확인해 보겠습니다! docker run을 사용하여 image에서 container를 만들고 시작하십시오.

-p 5000:5000은 호스트 컴퓨터의 5000번 포트를 container 내부의 5000번 포트에 연결합니다. -d는 분리 모드(백그라운드)로 실행합니다.

docker run -d -p 5000:5000 my-flask-app:1.0

브라우저에서 http://localhost:5000을 방문하면 "Hello from Docker!"를 확인할 수 있습니다.

image 태그 지정 모범 사례

태그는 서로 다른 버전의 image를 관리하는 데 매우 중요합니다. 일반적으로 의미 체계 버전 관리(예: 1.0.0, 2.1.5)를 사용하고 latest 태그도 지정합니다.

docker tag를 사용하면 하나의 image에 여러 태그를 추가할 수 있습니다.

docker tag my-flask-app:1.0 my-flask-app:latest

이렇게 하면 서로 다른 이름으로 같은 image를 참조할 수 있어 배포 시 유연하게 활용할 수 있습니다.

빠른 확인

다음 Dockerfile과 빌드 명령을 살펴보십시오.

# Dockerfile content
FROM alpine:latest
WORKDIR /app
COPY . .
CMD ["echo", "Hello"]

docker build -t my-app:v1 .

docker build -t my-app:v1 . 명령에 대해 다음 중 TRUE인 설명은 무엇입니까?

복습: 사용자 지정 image

잘하셨습니다! 다음 내용을 배웠습니다.

간단한 애플리케이션을 container화하도록 준비하기
주요 지침(FROM, WORKDIR, COPY, RUN, EXPOSE, CMD)을 사용하여 기본 Dockerfile 작성하기
docker build -t를 사용하여 사용자 지정 도커 image 빌드하기
docker images로 image 확인하기
docker run -p를 사용하여 사용자 지정 image에서 container 실행하기
image 태그 지정과 버전 관리의 중요성 이해하기

다음에는 도커 image가 레이어로 구성되는 방식과 크기 및 빌드 시간을 최적화하는 기법을 자세히 살펴보겠습니다!

자주 묻는 질문

“사용자 지정 Docker 이미지 생성” 강의는 무료인가요?

네 — “사용자 지정 Docker 이미지 생성” 전체 내용을 이 웹사이트에서 무료로 읽을 수 있습니다. 인터랙티브하게 실습하려면(내장 코드 에디터와 24/7 AI 튜터), CoddyKit PRO로 업그레이드하면 DevOps Bootcamp 강의 전체를 잠금 해제할 수 있습니다. DevOps Bootcamp 강의에는 총 4개의 강의가 포함되어 있습니다.

“사용자 지정 Docker 이미지 생성”에서 뭘 배우나요?

간단한 애플리케이션을 위한 첫 사용자 지정 Docker 이미지를 만들고 올바르게 태그하고 버전을 지정합니다. 브라우저에서 직접 실행하는 실습 코드로 DevOps Bootcamp을(를) 배우며, 24/7 AI 튜터가 강의를 진행하면서 질문에 답변해줍니다.

DevOps Bootcamp을(를) 시작하는 데 경험이 필요한가요?

사전 경험은 필요하지 않습니다. CoddyKit의 DevOps Bootcamp은(는) 초급자부터 고급 학습자까지를 위해 구성되어 있으므로, 여기서 시작하거나 처음부터 시작할 수 있으며 자신의 속도대로 진행할 수 있습니다. 이것은 4개 중 2번째 강의입니다.

“사용자 지정 Docker 이미지 생성” 강의는 얼마나 걸리나요?

대부분의 CoddyKit 강의는 약 5~10분이 소요됩니다. 각 강의는 간결하고 인터랙티브하여 꾸준한 진행이 가능하며, 웹과 앱에서 중단한 부분부터 바로 시작할 수 있습니다.

이 DevOps Bootcamp 강의에서 코드를 작성하고 실행할 수 있나요?

네. 모든 DevOps Bootcamp 강의에는 내장 코드 에디터가 포함되어 있으므로, 브라우저에서 바로 실제 코드를 작성하고 실행한 후 즉시 AI 피드백을 받을 수 있습니다 — 로컬 설정이 필요 없습니다.

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