190710 TIL class 활용, Docker

Jul 10, 2019 » 1막, TIL (Today I Learned)

class 활용

다른 페이지에 있는 이미지를 옮겨올 일이 있었는데, css를 하나하나 맞춰보고 있었다. 근데 알고보니 class명만 따오면 간단하게 문제 해결…

고민: 맥북 에어(4기가 램)로 언제까지 개발할 수 있을까? 서버 켜놓으면 뻑난다... 이것저것 프로그램도 꺼보고 최적화해서 써보긴 할테지만, 살짝 슬프다. 그리고 나의 에어가 버거워하는 게 손으로 느껴져서 (넘나 뜨거워엇!!!) 마음이 아프다. 조만간 장렬히 전사하지 않을까...

Docker part1 - part3

Docker get started 를 같이 스터디하면서 따라해보기로 했다.
아래는 정리한 내용..

190710 도커

Get Started, Part 1: Orientation and setup

도커란 (https://www.youtube.com/watch?v=tPjpcsgxgWc)

ppt하기 위해 폰트깔고, ppt깔고, 포토샵도 깔아야하듯이 서버 운영할때도 언어, 웹서버, db, 자동배포툴 같이 여러가지 버전 신경 맞춰서 깔아줘야함. 만약 서버를 옮기거나 추가할 때 그 곳에도 다 똑같이 설치해줘야함. 이때 만약 예전~~~~에 구축된 환경이라면 곤란. 혹은 같은 서버에 다른 서비스를 돌리는 경우, 서비스마다 프로그램 버젼이 달라 까다로울 수 있음 (ex. 기존 사이트 Java 7 -> 새로운 서비스는 Java 8)
도커는 각 요소들이 설치된 모습을 이미지란 형태로 박제해서 저장. 각 제품마다 공식적으로 제공되는 이미지도 있고, 임의로 사용자가 만들수도 있음
github처럼 이 이미지들은 DockerHub이란 곳에 업로드, 공유 가능
이미지로 저장된 항목들이 함께 연결되서 동작하도록 설정된 상태를 정리해놓은 명력어 텍스트나 문서형태로도 저장 가능
설치하는 과정을 어디서든 어떤 컴퓨터에서 자동으로 재현할 수 있도록 녹화해두는 느낌
도커가 이것들을 바로 컴퓨터에 설치하는 것이 아니라, 각각을 ‘컨테이너’라고 불리는 독립된 가상 공간을 만들어서 복원
그렇기 때문에 서로 다른 버젼도 한 컴퓨터에서 잘 돌아갈 수 있음
가상 컴퓨팅과 다른점
- 가상 컴퓨팅은 한 물리적 컴퓨터안에 각각 OS를 가동하는 가상 컴퓨터들이 물리적 자원을 분할해서 쓰기 때문에 성능에 한계가 생김
- 도커는 OS단까지 내려가는 게 아니라 실행환경만 독립적으로 돌리기 때문에 가상 컴퓨팅보다 빠름 (실제 설치한 것과 거의 비슷)
결론: Containerization을 사용하연 CI/CD가 편리하다.
- 어플리케이션은 시스템 의존성이 없다
- 언제든지 업데이트 가능하고
- 자원 밀도(?) 최적화
CI/CD?
- CI = 개발자를 위한 자동화 프로세스인 지속적인 통합(Continuous Integration)
- CD = 지속적인 서비스 제공 (Continuous Delivery) 및/또는 지속적인 배포 (Continuous Deployment)
- CI/CD는 애플리케이션 개발 단계를 자동화하여 애플리케이션을 보다 짧은 주기로 고객에게 제공하는 방법입니다. CI/CD의 기본 개념은 지속적인 통합, 지속적인 서비스 제공, 지속적인 배포입니다. CI/CD는 새로운 코드 통합으로 인해 개발 및 운영팀에 발생하는 문제(일명 “통합 지옥(integration hell)“)를 해결하기 위한 솔루션입니다.
- https://www.redhat.com/ko/topics/devops/what-is-ci-cd
예전 Demon Tools랑 비슷한건감?

Get Started, Part 2: Containers

Dockerfile, requirements.txt, app.py

pip install -r requirements.txt 안되서… sudo easy_install pip 함
아래 에러 떠서

ERROR: Could not install packages due to an EnvironmentError: [Errno 13] Permission denied: '/Library/Python/2.7/site-packages/Click-7.0.dist-info'
Consider using the `--user` option or check the permissions.

pip install -r requirements.txt —user함..

아래 워닝 떴는뎁… 일단 냅둠

WARNING: The script flask is installed in '/Users/alpineviolet/Library/Python/2.7/bin' which is not on PATH.
  Consider adding this directory to PATH or, if you prefer to suppress this warning, use --no-warn-script-location.

hello-world랑 friendlyhello 차이가 뭐지?
실습 성공!
http://0.0.0.0:80 하면 아래처럼 뜸.. 왜뜸?
뭔말인지 모르겠음,,,,

This port remapping of 4000:80 demonstrates the difference between EXPOSE within the Dockerfile and what the publish value is set to when running docker run -p. In later steps, map port 4000 on the host to port 80 in the container and use http://localhost.

docker run -d -p 4000:80 friendlyhello

background 모드?
tagging

생겼닭!
push 할때 deny 오류 생김..

denied: requested access to the resource is denied
- user name을 도커 name이랑 똑같이 안해서 그런거였음ㅎ…
  
  성-공

basic Docker commands

docker build -t friendlyhello .  # Create image using this directory's Dockerfile
docker run -p 4000:80 friendlyhello  # Run "friendlyhello" mapping port 4000 to 80
docker run -d -p 4000:80 friendlyhello         # Same thing, but in detached mode
docker container ls                                # List all running containers
docker container ls -a             # List all containers, even those not running
docker container stop <hash>           # Gracefully stop the specified container
docker container kill <hash>         # Force shutdown of the specified container
docker container rm <hash>        # Remove specified container from this machine
docker container rm $(docker container ls -a -q)         # Remove all containers
docker image ls -a                             # List all images on this machine
docker image rm <image id>            # Remove specified image from this machine
docker image rm $(docker image ls -a -q)   # Remove all images from this machine
docker login             # Log in this CLI session using your Docker credentials
docker tag <image> username/repository:tag  # Tag <image> for upload to registry
docker push username/repository:tag            # Upload tagged image to registry
docker run username/repository:tag                   # Run image from a registry

Get Started, Part 3: Services

docker-compose.yml
- yml = YAML = “YAML Ain’t Markup Language” = 마크업 언어가 아니다앗!!! 이 확장자명이라니..
- Be sure you have pushed the image you created in Part 2 to a registry, and update this .yml
  - …? 어떻게 update하는 지 알려줘…
  - 된건가 안된건가..
  - This docker-compose.yml file tells Docker to do the following:
    - Pull the image we uploaded in step 2 from the registry.
    - Run 5 instances of that image as a service called web, limiting each one to use, at most, 10% of a single core of CPU time (this could also be e.g. “1.5” to mean 1 and half core for each), and 50MB of RAM.
    - Immediately restart containers if one fails.
    - Map port 4000 on the host to web’s port 80.
    - Instruct web’s containers to share port 80 via a load-balanced network called webnet. (Internally, the containers themselves publish to web’s port 80 at an ephemeral port.)
    - Define the webnet network with the default settings (which is a load-balanced overlay network).
  - 1. 5개 아닌데?
    2. 저 중에 선택되는 거 기준이 뭔지?

Jul-11-2019 00-58-51

scale app? => It simply means making the application serve more users. (quora)
- 아, 걍 replica 늘려보라는 뜻?

class 활용

Docker part1 - part3

190710 도커

Get Started, Part 1: Orientation and setup

Get Started, Part 2: Containers

Get Started, Part 3: Services