🔹 Docker란?
1. Docker의 정의
Docker는 애플리케이션을 컨테이너(Container)라는 가벼운 가상 환경에서 실행할 수 있도록 하는 오픈소스 플랫폼입니다. 이를 통해 개발 환경과 운영 환경 간의 차이를 줄이고, 빠른 배포와 확장이 가능하게 만듭니다.
✅ Docker의 주요 특징:
- 운영 체제(OS) 의존성을 최소화하여 일관된 환경 제공
- 컨테이너 단위로 애플리케이션을 실행하여 가볍고 효율적
- 빠른 배포 및 확장 가능
- 마이크로서비스 및 클라우드 환경에서 최적화
📌 Docker는 소프트웨어 개발, 테스트, 배포를 간소화하여 DevOps 및 CI/CD 환경에서 필수적인 기술입니다.
🔹 Docker의 주요 개념
1. 컨테이너(Container)
✅ 애플리케이션과 그 실행에 필요한 모든 환경을 포함하는 독립적인 실행 단위
✔️ 예: Nginx 컨테이너, MySQL 컨테이너, Node.js 컨테이너
2. 이미지(Image)
✅ 컨테이너를 실행하기 위한 템플릿(파일 시스템, 실행 명령 포함)
✔️ 예: Ubuntu 기반의 Python 실행 환경 이미지
3. Dockerfile
✅ 이미지를 생성하기 위한 설정 파일
✔️ 예: FROM python:3.9을 포함한 Python 환경 설정
4. Docker Hub
✅ Docker 이미지를 공유할 수 있는 클라우드 기반 저장소
✔️ 예: docker pull nginx를 사용하여 공식 Nginx 이미지 다운로드
5. Docker Compose
✅ 여러 개의 컨테이너를 하나의 설정 파일로 관리하는 도구
✔️ 예: 웹 서버(Nginx)와 데이터베이스(MySQL)를 함께 실행
📌 Docker는 애플리케이션을 효율적으로 배포하고 관리하는 데 최적화된 기술입니다.
🔹 Docker의 동작 방식
- 개발자가 Dockerfile을 작성하여 컨테이너 이미지를 생성
- Docker Hub에서 필요한 이미지를 다운로드(Pull)하거나 직접 빌드(Build)
- Docker Engine이 컨테이너를 실행하여 애플리케이션을 운영
- 필요에 따라 컨테이너를 확장 또는 제거하여 유연하게 관리
✔️ Python 기반 Docker 컨테이너 실행 예제:
# Python 환경을 포함한 Dockerfile
FROM python:3.9
WORKDIR /app
COPY . /app
RUN pip install -r requirements.txt
CMD ["python", "app.py"]📌 이 Dockerfile을 사용하면 Python 환경에서 애플리케이션을 실행할 수 있습니다.
🔹 Docker vs 가상 머신(VM) 비교
| 특징 | Docker 컨테이너 | 가상 머신(Virtual Machine) |
|---|---|---|
| 실행 속도 | 빠름 (초 단위 실행) | 느림 (분 단위 실행) |
| 리소스 사용량 | 가벼움 (커널 공유) | 무거움 (전체 OS 실행) |
| 배포 속도 | 빠름 (즉시 배포 가능) | 느림 (VM 부팅 필요) |
| 격리 수준 | 낮음 (호스트 OS 공유) | 높음 (각 VM 독립 실행) |
| 사용 예시 | 마이크로서비스, CI/CD | 클라우드 서버, 보안 환경 |
📌 Docker는 가벼운 환경을 제공하여 빠르고 효율적인 애플리케이션 배포가 가능합니다.
🔹 Docker가 사용되는 분야
| 분야 | 활용 예시 |
|---|---|
| 웹 애플리케이션 | Nginx + Flask/Django 컨테이너 배포 |
| 마이크로서비스 | API 서버, 백엔드 서비스 분리 및 관리 |
| CI/CD | Jenkins, GitLab CI/CD 파이프라인에서 Docker 활용 |
| 클라우드 환경 | AWS ECS, Kubernetes 기반 컨테이너 오케스트레이션 |
| 데이터 분석 | Jupyter Notebook 컨테이너 실행 |
📌 Docker는 다양한 산업과 개발 환경에서 필수적인 기술로 자리 잡고 있습니다.
📌 결론
✅ Docker는 컨테이너 기술을 활용하여 애플리케이션을 일관된 환경에서 실행할 수 있도록 합니다.
✅ 가상 머신보다 가볍고 빠르며, 마이크로서비스 및 DevOps 환경에서 최적화됩니다.
✅ Docker Compose, Kubernetes와 함께 사용하면 더욱 강력한 운영이 가능합니다.
✅ 클라우드 컴퓨팅, 웹 개발, 데이터 분석 등 다양한 분야에서 활용되고 있습니다.
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