예제 컨테이너를 실행하면서 알아보는 Docker 명령어들을 학습해 봅니다.
Docker Hub에 가면 상세 사용법이 나와 있다. https://hub.docker.com/_/mysq
sudo docker run --name some-mysql -e MYSQL_ROOT_PASSWORD=my-secret-pw -d mysql:tag
-e 환경 변수를 입력할때 옵션
환경 변수 값은 '(Singl Quotation)을 사용하여 넣어준다. 아니면 명령어로 인식하여 오류가 날 수 있다.
sudo docker exec -it some-mysql bash
printenv를 통해 환경 변수를 확인해 보자..
printenv # 환경변수 전체를 보여준다.
printenv env_name #env_name이라는 환경 변수를 찾는다.
echo $env_name #env_name이라는 환경 변수를 찾는다.
실습 도중 port를 잘못 기입하게 되었다. port binding 정보를 변경하려면 어떻게 해야 할까? 단순하게 포트 정보만 바꾸면 될 줄 알았는데 그런 기능은 없는것 같다. 이에 https://www.baeldung.com/linux/assign-port-docker-container 에서는 3가지 방법을 제시한다.
개인적 생각으로는 3.번의 경우 Docker 서비스를 중단 시켜야 하는 리스크가 있다고 본다.
DB 같이 영구적으로 관리되어야 할 자료를 Container로 관리하는게 맞을까? 저장해야 할 자료들은 Mount를 시켜 영속적으로 관리하되 환경 설정 정보들은 이미지로 관리되는게 맞는거 같다.
Jupyter Notebook 설정을 통해 마운트 설정방법을 알아보자.
https://hub.docker.com/r/jupyter/datascience-notebook
https://github.com/jupyter/docker-stacks
docker run -v <host 경로>:<Container 경로>:<권한>
<host 경로>에 이미 volume 이 있으면 <volume 명> 을 적으면 되며 이는 Volume 연결이 된다.
<host 경로>로 연결하는 것은 bindmount 가 된다.
mkdir jupyternotebook
chmod 777 ./jupyternotebook
cd jupyternotebook
docker run --rm -p 8888:8888 -e JUPYTER_ENABLE_LAB=yes -v "$PWD":/home/jovyan/work:rw jupyter/datascience-notebook
우선 빌드할 프로그램을 작성해 보자.
파이선으로 소켓을 이용해 입력한 데이터를 response해주는 프로그램이다.
# test_server.py
import socket
with socket.socket() as s:
s.bind(("0.0.0.0", 12345))
s.listen()
print("server is started")
conn, addr = s.accept()
# conn 클라이언트와 통신할 소켓
# addr 클라이언트의 정보가 들어있음
with conn:
print("Connected by", addr)
while True:
data = conn.recv(1024)
if not data: break
conn.sendall(data)
해당 프로그램을 테스트 해 보자…
# Terminal 1
python3 test_server.py
---
# Terminal 2
nc 127.0.0.1 12345
docker file 작성
FROM python:3.7 # python 3.7 Image를 사용 하여 작성
RUN mkdir /echo
COPY test_server.py /echo
CMD ["python", "/echo/test_server.py"]
RUN 명령은 빌드시 실행하는 명령
CMD 는 컨테이너 실행시 실행하는 명령
이때 COPY 명령에서 현재 경로의 test_server.py를 복사하는 것이므로 dockerfile과 동일한 위치에 있어야 한다.
sudo docker build -t ehco_test . # sudo docker build -t <image 명> <dockerfile위치>
-t 는 --tag 를 의미하며 저장소 이름, 이미지 이름 태그를 설정한다. <repository 명>/<image 명>:<tag 명>
sudo docker images
sudo docker run -t -p 12345:12345 --name et --rm echo_test
nc 127.0.0.1 12345
sudo docker login
sudo docker tag echo_test platonicojju/echo_test:v1 # docker tag <변경전 이미지명> <변경후 이미지명>
sudo docker images
sudo docker push platonicojju/echo_test:v1
Image를 push 하기 위해서 먼저 dockerhub에 login이 되어 있어야 한다.
기본적으로 이미지를 생성하면 :lastest가 따라 붙는다. docker tag 를 이용해서 Image 명 및 tag를 변경 할 수 있다.
registry 라는 이미지를 통해 내부 repository를 구성할 수 있다.
sudo docker run -d --name docker-registry -p 5000:5000 registry
실행 후 브라우저를 통해 http://127.0.0.1:5000/v2/ 접속이 가능한지 확인한다.
sudo docker tag platonicojju/echo_test:latest 127.0.0.1:5000/echo_test
sudo docker push 127.0.0.1:5000/echo_test
이미지를 private repository에 올려 본다.
http://127.0.0.1:5000/v2/_catalog을 통해 resitry를 확인 할 수 있다.