Part2. Dockerizing

마이크로 서비스 실습을 위해 시리즈로 Posting할 예정입니다.

freeCodeCamp의 Learn Kubernetes in Under 3 Hours: A Detailed Guide to Orchestrating Containers 블로그 글을 토대로 작성하였습니다.

제 코드는 Github에서 확인하실 수 있습니다.

Container & Docker

1. 개념

Container란?

전체 런타임 환경에서 애플리케이션과 종속 항목을 패키지화하고 격리할 수 있도록 하는 기술

Docker란?

Container 기반의 오픈소스 가상화 플랫폼

• 구성요소
  • Docker Engine
  • Docker Image
  • Docker Container
  • Docker Client

2. 설치

Mac

• Docker Community Edition for Mac
• 설치파일로 Install

Ubuntu

• Get Docker CE for Ubuntu
• 설치 순서
  1. apt update
  2. 필요한 패키지를 먼저 설치
     sudo apt install -y apt-transport-https ca-certificates software-properties-common curl
  3. Docker public키를 다운(유효한 설치파일인지 확인하기 위해)
     curl -fsSL https://download.docker.com/linux/ubuntu/gpg | sudo apt-key add -
  4. apt-repository 설정
     sudo add-apt-repository "deb [arch=amd64] https://download.docker.com/linux/ubuntu $(lsb_release -cs) stable"
  5. apt update
  6. Docker CE 버전 설치
     sudo apt install -y docker-ce
  7. 확인
     docker
docker version

3. 실습에 필요한 명령어

Docker 명령어가 예전과 좀 달라진 부분이 있음
명령어가 너무 많아져서 복잡하기 때문에 명령어를 그룹화하여 제공함
docker pull alpine
docker run alpine ls -l

• 이미지

  • 내려받기
    docker image pull alpine
  • 리스트 조회
    docker image ls
  • 빌드하기
    docker image build -t wooyoung/hello-world
  • repository에 올리기(기본적으로 Docker Hub에 올라가고, private한 repository는 전체경로를 입력해야함)
    docker image push wooyoung/hello-worlrd
  • 지우기
    docker image rm <image ID>
  • 모두 지우기
    docker image prune -a

• 컨테이너

  • 생성
    docker container run -d -p 8080:8080 --name say-hello hello-world:1
  • 시작
    docker container start <container ID>
  • 종료
    docker container stop <container ID>
  • 실행
    docker container exec -it <container ID> sh
  • 복사
    docker container cp index.html mynginx2:/usr/share/nginx/html/index.html
  • 로그
    docker container logs <container ID>
  • 지우기
    docker container rm <container ID>

• 응용

  • Docker 이미지 리스트에서 ID값만 조회 후 xargs로 파라미터 전달하여 모든 이미지 지우기 docker image ls -q | xargs docker image rm
  • Docker 컨테이너 전체 리스트에서 ID값만 조히 후 리눅스 환경변수로 전달하여 모든 컨테이너 정지하기
    docker container stop $(docker container ls -aq)

Dockerizing App

Docker Registry에 로그인

docker login -u=<DOCKER_USER_ID> -p=<PASSWORD>

• 기본적으로 Docker Hub에 로그인 됨
  (private한 registry를 사용하려면 마지막에 서버 호스트 정보 입력해야 함)
• Docker Agent 메뉴를 통해 로그인해도 됨

Python Application

0. 사전작업

$ pip freeze > requirements.txt

1. Dockerfile 정의

Django Application Dockerfile

# Dockerfile
FROM python:3.6-slim

ENV CELERY_BROKER_URL redis://redis:6379/0
ENV CELERY_RESULT_BACKEND redis://redis:6379/0
ENV C_FORCE_ROOT true

ENV PROJECT_ROOT /app
WORKDIR $PROJECT_ROOT

COPY requirements.txt requirements.txt
RUN pip install -r requirements.txt
COPY . .

EXPOSE 8000
ENTRYPOINT ["python", "manage.py"]
CMD ["runserver", "0.0.0.0:8000"]

Celery Dockerfile

# Celery.Dockerfile
FROM python:3.6.4

ENV CELERY_BROKER_URL redis://redis:6379/0
ENV CELERY_RESULT_BACKEND redis://redis:6379/0
ENV C_FORCE_ROOT true

COPY . /app
WORKDIR /app

RUN pip install -r requirements.txt && \
    python -m textblob.download_corpora

ENTRYPOINT celery -A django_app worker --loglevel=info

2. Docker Compose

docker-compose 명령어를 활용하여 동시에 Django, Celery, Redis 서비스 building & running

version: '3'

  services:
    django:
      build:
        context: .
        dockerfile: Dockerfile
      restart: always
      ports:
        - "8000:8000"
      depends_on:
        - redis
    worker:
      build:
        context: .
        dockerfile: Celery.Dockerfile
      depends_on:
        - redis
    redis:
      image: redis

Spring Boot Application

1. Dockerfile 정의

FROM openjdk:8-jdk-alpine
# Django Application url 환경변수로 정의
ENV SA_LOGIC_API_URL http://localhost:8000
ADD target/sentiment-analysis-web-0.0.1-SNAPSHOT.jar /
EXPOSE 8080
CMD ["java", "-jar", "sentiment-analysis-web-0.0.1-SNAPSHOT.jar", "--sa.logic.api.url=${SA_LOGIC_API_URL}"]

2. Building & Pushing the container

# Building
$ docker build -f Dockerfile -t <DOCKER_USER_ID>/sentiment-analysis-web .

# 이미지 확인
$ docker image ls

# Pushing
$ docker push <DOCKER_USER_ID>/sentiment-analysis-web

3. Running the container

$ docker run -d -p 8080:8080 <DOCKER_USER_ID>/sentiment-analysis-web

React Application

0. 사전 작업

아래 명령어를 실행하면 리액트 어플리케이션에 필요한 static 파일들을 모두 모아서 build 폴더에 넣어준다.

npm run build

# npm run build 후 프로젝트 폴더 구조
└─── react_app
    └─── build
    └─── node_modules
    └─── package.json
    └─── public
    └─── src
    └─── yarn.lock

1. Dockerfile 정의

FROM nginx
COPY build /usr/share/nginx/html

2. Building & Pushing the container

# Building
docker build -f Dockerfile -t <DOCKER_USER_ID>/sentiment-analysis-frontend .

# 이미지 확인
docker image ls

# Pushing
docker push <DOCKER_USER_ID>/sentiment-analysis-frontend

🙉   docker build 할 때 마지막에 꼭 . 을 찍어줘야 함!!

3. Running the container

docker run -d -p 80:80 <DOCKER_USER_ID>/sentiment-analysis-frontend

참고자료

Play with Docker classroom
도커와 쿠버네티스, 두 마리 토끼를 잡자!
Learn Kubernetes in Under 3 Hours: A Detailed Guide to Orchestrating Containers