docker 개념과 기본 사용

 

최근 docker를 쓸 일이 생겼다.

 

이전에는 anaconda로 충분히 쓰고있다고 생각했는데 팀원이 docker를 쓰면 훨씬 편하다고 하길래.. 써봤는데

 

신세계다! 역시 신문물은 괜히 고집부리지 말고 한번 경험해봐야 하는것 같다.

 

(당연히 단점도 있다고는 한다 ㅎㅎ)

 

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docker 의 사전적 의미 : 

부두(항만) 노동자

 

우리가 쓰는 docker는? : 

이 친구가 docker의 로고이다.

 

도커는 컨테이너 기술을 쉽게 사용할 수 있게 하는 오픈소스 프로젝트이다.

 

도커는 소프트웨어를 패키징하는데 '컨테이너' 라는 표준화된 유닛으로 패키징한다. 여기에는 라이브러리, 시스템도구 등 소프트웨어 실행에 필요한 모든 것들이 미리 포함되어있다.

 

좀더 직관적으로 설명해보자면..

 

예를들어 당신의 컴퓨터에서 pytorch를 사용해서 딥러닝 개발을 하고싶다고 하자 

 

local에서는 apt-get install 을 몇십번이고 해야 비로소 개발을 시작할 수 있을 것이다.

 

하지만 docker 를 사용한다면 이미 관련한 라이브러리가 모두 세팅되어있기 때문에 바로 개발을 시작할 수 있다.

 

실제 개발시에는 생각보다 환경세팅과 호환에 시간을 많이 뺏기게 되고 의미 없는것 같은 시간이 흐르는데에 화만 나기 일쑤인데, 이미 완벽히 구축된 생태계를 그대로 가져오는 방식은 많은 장점을 지니고있다.

 

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docker 작동방식 : 

 

위 사진은 컨테이너 의 특징을 나타낸 도식도이다. 컨테이너는 OS Kernel 자체를 가상화하여 리소스를 공유한다. Container는 한개의 커널을 가지게 된다.

 

 

이어서 이러한 컨테이너 사용 기술을 발전시킨 기술인 docker 는?

 

 

도커엔진이 응용프로그램별로 격리와 커널 공유를 수행해준다.

 

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docker 간단한 사용방법

사람마다 사용하는 용도는 다르겠지만 내가 사용한 방법은 다음과 같다.

 

 

 

1. 이미지 파일 pull

 

우선 컨테이너 실행에 필요한 파일들과 설정값들을 포함하고 있는 이미지를 가져와야 한다.

 

hub.docker.com

Docker Hub

위 사이트에서 원하는 이미지를 검색해보자. ex) pytorch1.7

 

그리고 pull 명령어로 이미지를 가져와보자.

 

ex)
docker pull person/pytorch1.7

 

 

 

2. run

 

컨테이너 생성과 동시에 컨테이너에 접속한다.

 

기본적으로는

 

docker run (repository) 가 되겠지만 여기에 많은 옵션들을 줄 수 있다.

 

내가 쓴 run 명령어는 다음과 같다.

 

docker run -it -v /home/myname/share:/root/share --shm-size=8GB --gpus '"device=0,1"' --restart=always --name my person/pytorch1.7

 

옵션에 대해 설명하자면

 

-it  :

i 옵션과 t 옵션을 같이 써준것으로 터미널 입력을 위한 옵션이다.

 

-v 와 그 뒤의 directory :

심볼릭 링크가 포함된 폴더를 도커의 공유폴더로 사용하고자 할때 이용한다. 나의 디렉토리:/docker내의 디렉토리가 되며 둘은 이 공간을 share 할 수 있게된다.

 

--shm-size :

이 옵션 없이 실행하게 되면 기본적으로 64MB의 공유메모리밖에 사용하지 않는다. 딥러닝 모델을 학습시킬 시 공유메모리가 필히 부족하게 된다. 환경을 지우지 않고 메모리를 늘리는 방법도 있지만 나에겐 서버에 대한 sudo 권한이 없어 이 옵션을 주고 다시 run해주었다.

 

--gpus :

gpu를 사용하기 위해 써주는 명령어 이다. 현재 device를 0번과 1번을 골랐는데 --gpus all 이라면 컴퓨터에 있는 gpu 모두를 사용할 수 있다.

 

--restart=always :

매번 docker를 run 해주기는 번거로우니 docker 를 실행시킬 때 마다 container를 항상 같이 띄워주는 번거로움을 덜어주는 명령어이다. exit code와 상관없이 항상 재시작된다.

 

--name :

docker 컨테이너의 이름이다.

 

그리고 마지막에 pull해 준 이미지명을 넣어준다.

 

나는 docker를 서버환경에서 training을 하기 위해서만 사용했기 때문에 GUI환경이 그다지 필요하지 않았지만 GUI를 사용하려면 Xwindow 의 세팅이 필요하다. 아래의 블로그분이 잘 정리해놓으신 것 같아 링크를 건다.

goodgodgd.github.io/ian-flow/archivers/docker-tutorial

Docker with GUI Tutorial (Sep. 2019 Update) « IanFlow

 

 

3. exit

 

도커환경에서 빠져나오려면 exit 명령어를 사용해주면 된다.

 

exit

 

 

 

4. exec

 

run 해준 컨테이너에 다시 접속하고자 할때 사용한다.

 

아래와 같이 사용하였다.

 

docker exec -it mymy bash

 

 

 

5. 마지막으로는 자주 사용했던 docker 명령어들이다.

 

docker images

현재 다운받아져 있는 docker image 들을 출력해준다.

 

docker start mymy(예시 이름)

docker stop mymy(예시 이름)

컨테이너를 실행 및 중지시켜준다. exec 로 실행되지 않을때는 선행적으로 start 가 되지않은것이다.

 

docker ps
docker ps -a

실행중인 컨테이너 목록을 출력한다.

종료된 컨테이너까지 모두 목록을 출력한다.

 

docker rm mymy(예시이름)

컨테이너를 삭제한다.

 

 

환경을 독립시켜 개발, 또는 test tool을 빨리 돌려보고자 할때 이만큼 간단한 툴이 또 있을까 싶다. 한번 써보시라

 

 

부족하지만 docker 포스팅을 이렇게 마치려고 한다.

 

추후에 이해가 더 깊어진다면 내용을 더 보충하려 한다.