tryinto_gmlt

13~14주차 테크블로그 포스팅

tryinto_gmlt — Thu, 4 Jun 2026 08:27:45 +0900

[Cloud] 13주차. Azure CLI와 ACR을 활용한 Docker 컨테이너 웹앱 배포

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[Cloud] 13주차. Azure CLI와 ACR을 활용한 Docker 컨테이너 웹앱 배포

⭐ 핵심 개념 정리AKS(Azure Kubernetes Service)AKS는 Azure에서 제공하는 관리형 Kubernetes 서비스다. Kubernetes를 직접 구성하고 운영하려면 상당한 전문 지식이 필요하지만, AKS를 사용하면 클러스터 관리의

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[Cloud] 14주차. Azure AI 서비스, Azure Language Service 실습

https://tryintogmlt.tistory.com/41

[Cloud] 14주차. Azure AI 서비스, Azure Language Service 실습

⭐ Azure AI 서비스의 종류Azure에서는 다양한 분야에 특화된 AI 서비스를 제공한다. 개발자와 조직이 AI 기술을 쉽게 도입하고 혁신적인 솔루션을 개발할 수 있도록 지속적으로 발전하는 AI 생태계

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[Cloud] 14주차. Azure AI 서비스, Azure Language Service 실습

tryinto_gmlt — Thu, 4 Jun 2026 07:22:41 +0900

⭐ Azure AI 서비스의 종류

Azure에서는 다양한 분야에 특화된 AI 서비스를 제공한다. 개발자와 조직이 AI 기술을 쉽게 도입하고 혁신적인 솔루션을 개발할 수 있도록 지속적으로 발전하는 AI 생태계를 제공한다.

Azure AI Foundry Service

OpenAI의 강력한 언어 모델에 접근할 수 있는 서비스

언어 모델 접근: GPT-4, GPT-3.5-Turbo 등 OpenAI 언어 모델 사용 가능
자연어 처리: 콘텐츠 생성, 요약, 코드 변환 등 다양한 작업 수행
멀티모달 기능: 이미지 해석 및 의미론적 검색 기능 제공

Azure AI Language

텍스트를 분석하고 자연어를 이해하는 서비스

감정 분석: 텍스트에서 긍정/부정/중립 감정 감지
키워드 추출: 텍스트에서 핵심 단어 자동 추출
언어 감지: 입력된 텍스트의 언어 자동 식별
질문 답변: 대화형 언어 이해 및 질문 답변 기능 제공

Azure AI Translator

텍스트와 음성을 실시간으로 번역하는 서비스

텍스트 번역: 100개 이상의 언어 및 방언 번역 지원
실시간 음성 번역: 음성을 실시간으로 다른 언어로 번역

Azure AI Speech

음성과 텍스트를 상호 변환하는 서비스

Speech-to-Text: 음성을 텍스트로 변환
Text-to-Speech: 텍스트를 음성으로 변환
실시간 음성 번역: 음성을 실시간으로 다른 언어로 번역
화자 인식: 말하는 사람이 누구인지 구별

Azure AI Vision

이미지와 비디오를 분석하는 서비스

* Custom Vision 기능은 customvision.ai 사이트에서 사용할 수 있으며, 만들기 옵션에는 모두, 예측, 학습이 있다.

이미지·비디오 분석: 이미지 및 비디오의 내용 자동 분석
객체 감지: 이미지 내 사물의 위치와 종류 감지
얼굴 인식: 이미지에서 사람의 얼굴 감지 및 분석
OCR(광학 문자 인식): 이미지 속 텍스트 추출
Custom Vision: 사용자가 직접 이미지 인식 모델 생성 가능

Azure AI Document Intelligence

문서에서 데이터를 자동으로 추출하고 처리하는 서비스

텍스트·구조 추출: 문서에서 텍스트 및 레이아웃 구조 자동 추출
양식 인식: 영수증, 계약서, 청구서 등 양식의 데이터 추출 자동화

Azure Bot Service

지능형 챗봇을 개발하고 배포할 수 있는 서비스

챗봇 개발·배포: 대화형 AI 챗봇 개발 및 배포 지원
멀티채널 통합: 웹, 모바일, Teams 등 다양한 채널에 봇 통합 가능

Azure AI Content Safety

콘텐츠의 유해성을 자동으로 감지하는 서비스

유해 콘텐츠 감지: 텍스트, 이미지, 비디오에서 부적절하거나 유해한 콘텐츠 감지
안전성 검사: 사용자 생성 콘텐츠 및 AI 생성 콘텐츠의 안전성 검사

Azure Machine Learning

머신러닝 모델의 개발부터 배포까지 전 과정을 지원하는 엔드투엔드 플랫폼

통합 환경: 모델 개발, 훈련, 배포, 관리를 위한 통합 환경 제공
컨테이너 연동: Docker 컨테이너 및 ACR과 연동하여 모델 패키징 및 배포 가능
Azure 서비스 통합: Azure Storage, Azure Container Registry 등과 통합 지원

Azure AI Search

AI 기술을 결합한 클라우드 검색 서비스

고급 검색: 자연어 처리와 결합된 의미 기반 검색 기능 제공
다양한 데이터 소스: 문서, 이미지 등 다양한 형식의 데이터에서 검색 가능

⭐ Azure Language Service를 이용한 FAQ 기반 챗봇 서비스 제작

전체 흐름

Azure AI 언어 리소스 생성
Azure에서 Language Service를 사용할 수 있도록 AI 언어 리소스를 생성한다.
Language Studio에서 프로젝트 생성
Azure Language Studio에 접속하여 질문 응답 기능을 위한 프로젝트를 만든다.
Knowledge base 구축
FAQ 데이터를 활용하여 질문과 답변으로 구성된 지식 베이스를 생성한다.
모델 학습 및 테스트
등록한 질문과 답변을 바탕으로 모델을 학습시키고, 사용자가 입력한 질문에 적절히 응답하는지 테스트한다.
모델 배포
테스트가 완료된 모델을 실제 애플리케이션에서 사용할 수 있도록 배포한다.
애플리케이션에 통합
고객 웹 사이트와 연결하여 사용자가 질문을 입력하면 Knowledge base 기반으로 답변을 제공하도록 구성한다.

학습시킬 데이터

서울 관광 자주 묻는 질문

1) Azure 마켓플레이스에서 언어 서비스를 검색하여 리소스를 생성한다.

2) 추가 기능 선택에서 사용자 지정 질문 답변을 선택한다.

3) 리소스 이름, 구독, 지역 등 기본 사항을 설정하고 리소스를 생성한다.

4) 생성된 리소스 개요 페이지에서 Language Studio 시작하기를 통해 이동한 후, 로그인한다.

5) Language Studio 사이트에서 방금 생성한 리소스를 선택한다.

6) Create new - Custom question answering을 선택해 새 프로젝트를 생성한다.

7) 언어 설정에서 한국어를 선택한다.

8) 프로젝트 이름과 디폴트 답변을 입력한 뒤 Next - Create project를 클릭해 프로젝트를 생성한다.

9) Add source - URLs에서 서울 관광 FAQ 페이지 링크를 추가하여 Knowledge base를 구축한다.

❕Failed to extract QnAs from the source❕
추출기가 입력된 URL에 정상적으로 접근하지 못하면 에러가 발생할 수 있다.
이 경우에는 FAQ 내용을 .txt 파일 또는 Excel 파일 형태로 정리하여
질문과 답변을 직접 수동으로 입력하는 것도 가능하다.

10) 입력된 데이터를 확인한다. 실험실 모양 버튼을 클릭하면 질문을 입력해 답변이 잘 나오는지 테스트할 수 있다.

11) Deploy를 완료한 후 Prediction URL을 확인한다.

12) VSCode에서 seoulfaq.py 파일을 생성하고 아래 코드를 작성한다. api_url에는 Prediction URL을, api_key에는 Sample request의 Ocp-Apim-Subscription-Key 값을 입력한다.

import streamlit as st
import requests

# Azure Language Studio에서 제공하는 Prediction URL과 API Key 입력
api_url = "<Prediction URL>"
api_key = "<Ocp-Apim-Subscription-Key 값>"

# API 요청에 필요한 인증 정보와 데이터 형식 설정
headers = {
    "Ocp-Apim-Subscription-Key": api_key,
    "Content-Type": "application/json"
}

# 사용자의 질문을 API로 보내고 답변을 받아오는 함수
def ask_question(question):
    payload = {
        "question": question
    }
    # API에 POST 방식으로 질문 전송
    response = requests.post(api_url, headers=headers, json=payload)

    # 요청이 성공하면 답변 반환, 실패하면 에러 메시지 반환
    if response.status_code == 200:
        return response.json()["answers"][0]["answer"]
    else:
        return "Error: Unable to get a response"

# Streamlit 화면 제목과 안내 문구 출력
st.title("SEOUL FAQ Question & Answer")
st.write("서울시 관광과 관련된 궁금한 사항을 물어보세요")

# 사용자 질문 입력창과 버튼 생성
question = st.text_input("Ask a question about SEOUL!")
button_click = st.button("Query")

# 버튼을 누르면 로딩 표시 후 답변 출력
if button_click:
    with st.spinner("Wait for it..."):
        answer = ask_question(question)
        st.write(f"Answer: {answer}")
        st.success("Done!")

터미널에서 아래 명령어로 실행한다.

streamlit run seoulfaq.py

13) 실행 후 출력되는 링크로 이동하면 서울 관광 FAQ 챗봇 결과를 확인할 수 있다.

[Cloud] 13주차. Azure CLI와 ACR을 활용한 Docker 컨테이너 웹앱 배포

tryinto_gmlt — Thu, 4 Jun 2026 06:39:32 +0900

⭐ 핵심 개념 정리

AKS(Azure Kubernetes Service)

AKS는 Azure에서 제공하는 관리형 Kubernetes 서비스다. Kubernetes를 직접 구성하고 운영하려면 상당한 전문 지식이 필요하지만, AKS를 사용하면 클러스터 관리의 복잡성과 운영 부담 대부분을 Azure가 대신 처리해준다.

아래와 같은 상황에 특히 적합하다.

고가용성, 확장성, 이식성이 필요한 컨테이너 애플리케이션을 배포·관리할 때
오픈 소스 도구를 활용하거나 기존 DevOps 도구와 통합해야 할 때
여러 지역에 걸쳐 애플리케이션을 배포해야 할 때

ACR(Azure Container Registry)

ACR은 오픈 소스 Docker Registry 2.0을 기반으로 하는 Azure의 관리형 프라이빗 Docker 레지스트리 서비스다. Docker Hub가 퍼블릭 이미지 저장소라면, ACR은 Azure에 호스팅된 프라이빗 저장소로 이해하면 된다.

ACR을 사용하면 모든 유형의 컨테이너 배포에 필요한 이미지를 빌드하고 저장하며 관리할 수 있다. AKS와 함께 사용하면 프라이빗 이미지를 안전하게 클러스터에 배포하는 구성을 만들 수 있다.

Azure CLI

Azure CLI(명령줄 인터페이스)는 Azure 리소스를 터미널에서 직접 관리할 수 있는 플랫폼 간 명령줄 도구다.

Azure Portal에 매번 접속하지 않고도 대부분의 관리 작업을 빠르고 정확하게 처리할 수 있다.

Windows(cmd.exe), Linux/macOS(Bash) 등 다양한 환경에서 사용 가능하다
반복 작업은 셸 스크립트로 자동화할 수 있다
로컬 설치 외에도 브라우저의 Azure Cloud Shell이나 Docker 컨테이너 내에서도 실행할 수 있다

Azure Web App for Containers

Azure Web App for Containers는 컨테이너화된 웹 애플리케이션을 쉽게 배포하고 실행할 수 있는 관리형 호스팅 플랫폼이다. Azure App Service의 일부로 제공되며, 인프라 관리 부담 없이 컨테이너 기반 앱을 운영할 수 있게 해준다.

아래와 같은 특징을 가지고 있다.

간편한 배포: Docker Hub 또는 ACR에서 컨테이너 이미지를 가져와 몇 초 안에 프로덕션 환경에 배포할 수 있다. OS 패치, 용량 프로비저닝, 로드 밸런싱은 플랫폼이 자동으로 처리한다.
CI/CD 통합: Docker Hub, ACR, GitHub와의 통합을 통해 소스 코드가 변경될 때마다 자동으로 앱을 업데이트하는 CI/CD 파이프라인을 구성할 수 있다. 배포 슬롯을 활용하면 가동 중단 없이 스테이징에서 프로덕션으로 전환하거나 이전 버전으로 롤백할 수 있다.
자동 스케일링: 애플리케이션 요구에 따라 수평·수직으로 자동 스케일링이 가능하다. 트래픽이 몰리는 피크 시간에는 자동으로 확장하고, 사용량이 적은 시간에는 비용을 최소화한다.
보안 및 규정 준수: Microsoft의 엔터프라이즈급 보안 기준을 따르며, ISO, SOC2, PCI 등 다양한 보안 표준을 충족한다.

⭐ Azure CLI 설치하기

1) 패키지 목록을 업데이트하고 업그레이드한다.

sudo apt update
sudo apt-get upgrade

2) Azure CLI를 설치한다. 방법 1은 스크립트 한 줄로 한 번에 설치하는 가장 간단한 방법이고, 방법 2는 각 단계를 직접 수행하는 방식이다. 둘 중 하나만 하면 된다.

방법 1 : 한 줄 명령어로 설치

curl -fsSL 'https://azurecliprod.blob.core.windows.net/$root/deb_install.sh' | sudo bash

방법 2 : 단계별 설치

# 필요한 패키지 설치
sudo apt-get update
sudo apt-get install apt-transport-https ca-certificates curl gnupg lsb-release

# Microsoft 서명 키 등록
sudo mkdir -p /etc/apt/keyrings
curl -sLS https://packages.microsoft.com/keys/microsoft.asc | \
  gpg --dearmor | sudo tee /etc/apt/keyrings/microsoft.gpg > /dev/null
sudo chmod go+r /etc/apt/keyrings/microsoft.gpg

# Azure CLI 저장소 추가
AZ_DIST=$(lsb_release -cs)
echo "Types: deb
URIs: https://packages.microsoft.com/repos/azure-cli/
Suites: ${AZ_DIST}
Components: main
Architectures: $(dpkg --print-architecture)
Signed-by: /etc/apt/keyrings/microsoft.gpg" | sudo tee /etc/apt/sources.list.d/azure-cli.sources

# Azure CLI 설치
sudo apt-get update
sudo apt-get install azure-cli

3) 설치가 완료되었는지 확인한다. 명령어 목록이나 도움말이 출력되면 정상이다.

az

4) Azure 계정으로 로그인한다. 명령어 실행 후 출력되는 링크에 접속해 코드를 입력하고 로그인한 뒤, 사용할 구독을 선택한다.

az login

5) 리소스 그룹 목록을 조회하여 로그인과 구독 설정이 정상인지 확인한다.

az group list

⭐ Docker 샘플 프로젝트 준비하기

1) Docker와 Git이 설치되어 있는지 확인한다.

docker --version
git --version

2) Azure 샘플 Django 프로젝트를 클론하고 프로젝트 폴더로 이동한다.

git clone https://github.com/Azure-Samples/docker-django-webapp-linux --config core.autocrlf=input
cd docker-django-webapp-linux

3) Dockerfile을 열어 내용을 확인한다.

vi Dockerfile

이 프로젝트의 베이스 이미지(tiangolo/uwsgi-nginx-flask:python3.6)가 너무 오래된 환경을 기반으로 하여, 내부에서 참조하는 Debian buster 저장소가 현재 일반 저장소에서 더 이상 정상 조회되지 않는 문제가 있다. 아래와 같이 Dockerfile 상단에 저장소 주소를 archive 서버로 교체하는 코드를 추가한다.

FROM tiangolo/uwsgi-nginx-flask:python3.6

RUN sed -i 's|deb.debian.org/debian|archive.debian.org/debian|g' /etc/apt/sources.list && \
    sed -i 's|security.debian.org/debian-security|archive.debian.org/debian-security|g' /etc/apt/sources.list && \
    sed -i '/buster-updates/d' /etc/apt/sources.list && \
    echo 'Acquire::Check-Valid-Until "false";' > /etc/apt/apt.conf.d/99no-check-valid-until

RUN mkdir /code
WORKDIR /code
ADD requirements.txt /code/
RUN pip install -r requirements.txt --no-cache-dir
ADD . /code/

# ssh
ENV SSH_PASSWD="root:Docker!"
RUN apt-get update \
    && apt-get install -y --no-install-recommends dialog \
    && apt-get update \
    && apt-get install -y --no-install-recommends openssh-server \
    && echo "$SSH_PASSWD" | chpasswd

COPY sshd_config /etc/ssh/
COPY init.sh /usr/local/bin/
RUN chmod u+x /usr/local/bin/init.sh
EXPOSE 8000 2222
ENTRYPOINT ["init.sh"]

수정 후 Esc → :wq로 저장한다.

4) Docker 이미지를 빌드하고 목록을 확인한다.

docker build --tag appsvc-tutorial-custom-image .
docker images

5) 컨테이너를 실행한다. Azure Portal에서 8000 포트의 인바운드·아웃바운드 보안 규칙을 추가한 뒤, 브라우저에서 가상머신IP:8000으로 접속하면 앱이 정상 실행되는 것을 확인할 수 있다.

docker run -it -p 8000:8000 appsvc-tutorial-custom-image

⭐ ACR에 이미지 푸시하기

실습에서 사용한 변수 값

아래 코드는 개인적으로 설정한 값을 기준으로 작성된 것이다.

직접 실습할 때는 아래 표를 참고해서 본인의 값으로 바꿔서 입력해야 한다.

항목	사용한 값	설명
리소스 그룹	AppDev	Azure 리소스를 묶어서 관리하는 그룹 이름
위치	japaneast	리소스를 생성할 Azure 데이터센터 위치
ACR 이름	tanacr123	컨테이너 이미지를 저장할 레지스트리 이름 (전 세계에서 중복 불가)
Docker 이미지 이름	appsvc-tutorial-custom-image	빌드한 Docker 이미지에 붙인 태그 이름
관리 ID 이름	myID	웹앱이 ACR에 접근할 때 사용할 관리 ID 이름
App Service 요금제	tan-webplan	웹앱이 사용할 App Service 요금제 이름
웹앱 이름	tan-web	생성할 Azure Web App 이름 (도메인 주소에 사용됨)

1) 리소스 그룹을 생성하고, ACR(컨테이너 레지스트리)을 만든다.

* ACR 이름은 전 세계에서 중복되면 안 된다.

az group create --name AppDev --location japaneast
az acr create --name tanacr123 --resource-group AppDev --sku Basic --admin-enabled true

2) ACR에 로그인하고, 로컬 이미지에 ACR 주소를 태그로 붙인 뒤 푸시한다. 로그인 비밀번호는 위 az acr create 결과에서 출력된 password 값을 복붙한다.

docker login tanacr123.azurecr.io --username tanacr123

docker tag appsvc-tutorial-custom-image tanacr123.azurecr.io/appsvc-tutorial-custom-image
docker push tanacr123.azurecr.io/appsvc-tutorial-custom-image:latest

⭐ Azure Web App 생성 및 배포하기

1) 관리 ID에 ACR에서 이미지를 가져올 수 있는 권한(AcrPull)을 부여한다.

principalId=$(az identity show --resource-group AppDev --name myID --query principalId --output tsv)
registryId=$(az acr show --resource-group AppDev --name tanacr123 --query id --output tsv)
az role assignment create --assignee $principalId --scope $registryId --role "AcrPull"

2) App Service 요금제와 웹앱을 생성한다.

az appservice plan create --name tan-webplan --resource-group AppDev --is-linux
az webapp create --resource-group AppDev --plan tan-webplan --name tan-web \
  --deployment-container-image-name tanacr123.azurecr.io/appsvc-tutorial-custom-image:latest

3) 웹앱을 구성한다. 포트 설정, 관리 ID 연결, CI/CD 활성화 순서로 진행한다.

# 포트 설정
az webapp config appsettings set --resource-group AppDev --name tan-web --settings WEBSITES_PORT=8000

# 관리 ID 연결
id=$(az identity show --resource-group AppDev --name myID --query id --output tsv)
az webapp identity assign --resource-group AppDev --name tan-web --identities $id

# ACR 관리 ID 인증 활성화
appConfig=$(az webapp config show --resource-group AppDev --name tan-web --query id --output tsv)
az resource update --ids $appConfig --set properties.acrUseManagedIdentityCreds=True

clientId=$(az identity show --resource-group AppDev --name myID --query clientId --output tsv)
az resource update --ids $appConfig --set properties.AcrUserManagedIdentityID=$clientId

# CI/CD 활성화
cicdUrl=$(az webapp deployment container config --enable-cd true \
  --name tan-web --resource-group AppDev --query CI_CD_URL --output tsv)

위 설정이 완료되면 ACR에 새 이미지를 푸시할 때마다 웹앱이 자동으로 최신 이미지를 가져와 배포된다. CI/CD를 설정하지 않으면 웹앱을 수동으로 재시작해야 이미지가 반영된다.

4) 모든 설정이 완료되면 Azure Portal에서 웹앱의 기본 도메인을 확인한다. Portal에서 App Service → App Service → 개요로 이동하면 기본 도메인이 표시된다. 해당 주소로 접속하면 배포한 Django 앱이 정상적으로 실행되는 것을 확인할 수 있다.

11~12주차 테크블로그 포스팅

tryinto_gmlt — Thu, 4 Jun 2026 03:38:05 +0900

[Cloud] 11주차-1. 컨테이너 기술과 Docker의 이해

https://tryintogmlt.tistory.com/34

[Cloud] 11주차-1. 컨테이너 기술과 Docker의 이해

⭐ Docker란?개발을 하다 보면 이런 상황을 겪게 된다. 내 컴퓨터에서는 잘 돌아가던 코드가 서버에 올리면 갑자기 오류가 난다. 원인을 보면 대부분 실행 환경 차이다. OS 환경이 다르거나, 설치된

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[Cloud] 11주차-2. Docker 설치 및 이미지 빌드 실습

https://tryintogmlt.tistory.com/35

[Cloud] 11주차-2. Docker 설치 및 이미지 빌드 실습

⭐ Docker 설치Azure에서 생성한 Ubuntu 22.04 VM에 SSH로 접속한 후, 터미널 환경에서 Docker 설치를 진행하였다.Docker 설치 과정은 Docker 공식 문서에서 제공하는 Ubuntu용 설치 명령어를 참고하여 순서대로

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[Cloud] 12주차-1. 쿠버네티스와 Minikube

https://tryintogmlt.tistory.com/36

[Cloud] 12주차-1. 쿠버네티스와 Minikube

⭐ 쿠버네티스(Kubernetes)란?쿠버네티스(Kubernetes)는 컨테이너화된 애플리케이션의 배포, 확장, 관리를 자동화하는 오픈소스 컨테이너 오케스트레이션 플랫폼이다. Docker와 같은 컨테이너 기술을

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[Cloud] 12주차-2. Minikube + kubectl 실습

https://tryintogmlt.tistory.com/37

[Cloud] 12주차-2. Minikube + kubectl 실습

⭐ 핵심 개념 정리YAML서비스 간에 데이터를 주고받을 때 사용하는 데이터 직렬화 포맷 중 하나다. JSON, XML과 동일한 역할을 하지만 사람이 읽기 더 쉬운 구조로 되어 있다. Kubernetes에서 리소스를

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[Cloud] 12주차-3. Kubernetes Deployment 실습

https://tryintogmlt.tistory.com/38

[Cloud] 12주차-3. Kubernetes Deployment 실습

⭐ 핵심 개념 정리DeploymentPod와 ReplicaSet에 대한 관리를 제공하는 단위다. 단순히 Pod를 실행하는 것을 넘어, 아래와 같은 기능을 포함한다.Self-healing : Pod가 삭제되거나 죽으면 자동으로 다시 생성

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[Cloud] 12주차-3. Kubernetes Deployment 실습

tryinto_gmlt — Thu, 4 Jun 2026 03:23:26 +0900

⭐ 핵심 개념 정리

Deployment

Pod와 ReplicaSet에 대한 관리를 제공하는 단위다. 단순히 Pod를 실행하는 것을 넘어, 아래와 같은 기능을 포함한다.

Self-healing : Pod가 삭제되거나 죽으면 자동으로 다시 생성한다
Scaling : replica 수를 조정해 Pod 개수를 동적으로 늘리거나 줄인다
Rollout : 서비스 중단 없이 새로운 버전으로 업데이트한다

Service

쿠버네티스에 배포한 Pod를 외부에서 접근하기 쉽게 추상화한 리소스다.

Pod는 생성될 때 IP를 할당받지만, 죽었다가 다시 살아나는 과정에서 IP가 재할당되기 때문에 고정된 IP로 접근할 수 없다
따라서 클러스터 외부 또는 내부에서 Pod에 접근할 때는 Pod IP가 아닌 Service를 통해 접근한다
Service는 고정된 IP를 가지며, 하나 또는 여러 개의 Pod와 매칭된다

⭐ Deployment YAML 파일 작성하기

1) Deployment를 정의할 YAML 파일을 작성한다.

vi deployment.yaml을 실행해 vi 편집기를 열고, i를 눌러 입력 모드로 들어간 뒤 아래 내용을 입력한다.

nginx 컨테이너를 실행하는 Pod를 3개 생성하도록 설정한 코드이다.

vi deployment.yaml

apiVersion: apps/v1
kind: Deployment
metadata:
  name: nginx-deployment
  labels:
    app: nginx
spec:
  replicas: 3
  selector:
    matchLabels:
      app: nginx
  template:
    metadata:
      labels:
        app: nginx
    spec:
      containers:
      - name: nginx
        image: nginx:1.14.2
        ports:
        - containerPort: 80

입력 후 Esc → :wq를 입력해 저장하고 종료한다.

2) 작성한 deployment.yaml 파일 내용이 제대로 저장되었는지 확인한다.

cat deployment.yaml

⭐ 클러스터 시작 및 Deployment 생성하기

1) Docker 드라이버를 사용하여 minikube 클러스터를 시작한다.

minikube start --driver=docker

2) deployment.yaml 파일을 클러스터에 적용하여 Deployment를 생성한다.

kubectl apply -f deployment.yaml

3) Pod 생성 상태를 확인한다. replicas: 3 설정이 반영되어 nginx Pod 3개가 생성되는 것을 확인할 수 있다.

kubectl get pod

⭐ Self-healing 확인하기

1) 실행 중인 Pod 중 하나를 삭제한다. Pod 이름은 kubectl get pod로 확인한 이름을 사용한다.

kubectl delete pod {삭제할 Pod 이름}

2) 삭제 직후 Pod 목록을 다시 확인한다.

Deployment가 삭제된 Pod를 자동으로 새로 생성해 총 3개의 Pod가 Running 상태로 유지되는 것을 확인할 수 있다.

kubectl get pod

Deployment는 지정된 replica 수를 항상 유지하기 위해 삭제된 Pod를 자동으로 다시 생성한다.
이것이 Self-healing이다.

⭐ Replica 수 조정하기 (Scale)

1) Replica 수를 10개로 확장한다.

kubectl scale deployment/nginx-deployment --replicas=10

2) Deployment와 Pod 상태를 확인한다. Deployment가 10/10 READY 상태가 되고, Pod 10개가 Running 상태로 확인된다.

kubectl get deployment
kubectl get pod

3) Replica 수를 1개로 축소한다.

kubectl scale deployment/nginx-deployment --replicas=1

4) Pod 상태를 확인한다. 불필요해진 Pod들이 Terminating 상태를 거친 뒤, 최종적으로 Pod 1개만 Running 상태로 남는다.

kubectl get pod

5) Pod 상태 변화를 실시간으로 확인한다. 종료 시 Ctrl + C를 누른다.

kubectl get pod -w

⭐ Deployment 삭제하기

1) nginx-deployment를 삭제하고, Pod가 정상적으로 종료되는지 실시간으로 확인한다.

Deployment를 삭제하면 해당 Deployment가 관리하던 Pod도 함께 종료된다.

kubectl delete deployment nginx-deployment
kubectl get pod -w

2) 모든 Pod가 종료되었는지 최종 확인한다.

kubectl get pod

[Cloud] 12주차-2. Minikube + kubectl 실습

tryinto_gmlt — Thu, 4 Jun 2026 02:19:44 +0900

⭐ 핵심 개념 정리

YAML

서비스 간에 데이터를 주고받을 때 사용하는 데이터 직렬화 포맷 중 하나다. JSON, XML과 동일한 역할을 하지만 사람이 읽기 더 쉬운 구조로 되어 있다. Kubernetes에서 리소스를 정의할 때 주로 사용한다.

⚠️ YAML은 들여쓰기에 Tab이 아닌 Space(공백)를 사용해야 한다.

Pod

쿠버네티스에서 배포 가능한 가장 작은 컴퓨팅 단위다. 컨테이너를 감싸는 단위로, Pod 단위로 스케줄링, 로드 밸런싱, 스케일링 등의 관리 작업이 이루어진다.

하나의 Pod는 한 개 또는 여러 개의 컨테이너로 구성된다
Pod 내부의 컨테이너들은 네트워크, 스토리지 등의 자원을 공유한다
어떤 애플리케이션을 배포하려면 최소 Pod 단위로 구성해야 한다

⭐ Minikube + kubectl 설치하기

0) Minikube를 원활하게 실행하려면 충분한 vCPU와 메모리가 필요하기 때문에, Azure VM의 크기를 적절하게 조정한다.

1) Minikube 실행 파일을 Ubuntu 서버에 다운로드한다.

curl -LO https://storage.googleapis.com/minikube/releases/v1.22.0/minikube-linux-amd64

2) 다운로드한 파일을 /usr/local/bin/minikube 위치에 설치한다.

이 경로에 설치하면 터미널 어디서든 minikube 명령어를 사용할 수 있다.

sudo install minikube-linux-amd64 /usr/local/bin/minikube

3) 설치가 정상적으로 완료되었는지 확인한다. 도움말이 출력되면 성공이다.

minikube help

4) Kubernetes 클러스터를 제어하는 CLI 도구인 kubectl을 다운로드한다.

curl -LO https://dl.k8s.io/release/v1.22.1/bin/linux/amd64/kubectl

5) 다운로드한 kubectl 파일을 실행 가능한 명령어로 설치한다.

sudo install -o root -g root -m0755 kubectl /usr/local/bin/kubectl

6) kubectl 클라이언트 버전을 확인한다.

kubectl version

⭐ 클러스터 시작 및 상태 확인하기

1) Docker 드라이버를 사용하여 Minikube Kubernetes 클러스터를 생성하고 실행한다.

minikube start --driver=docker

2) Minikube 구성 요소가 정상적으로 실행 중인지 확인한다. host, kubelet, apiserver가 Running, kubeconfig가 Configured 상태이면 정상이다.

minikube status

3) default namespace에 있는 Pod 목록을 확인한다. 아직 직접 만든 Pod가 없으면 No resources found가 나와도 정상이다.

kubectl get pod

4) Kubernetes 시스템 namespace에 있는 Pod들을 확인한다. coredns, etcd, kube-apiserver 등의 Pod가 보인다.

kubectl get pod -n kube-system

5) 클러스터 삭제 및 재생성 과정을 확인하기 위해 현재 생성된 Minikube 클러스터를 삭제한다.

minikube delete

⭐ Pod 생성 및 관리하기

1) Minikube 클러스터를 다시 생성하고 실행한다.

minikube start --driver=docker

2) counter Pod를 정의할 YAML 파일을 생성한다. vi가 열리면 i를 눌러 입력 모드로 들어간다.

vi pod.yaml

3) vi 편집기에서 아래 내용을 작성한 후, Esc → :wq를 입력해 저장하고 종료한다.

해당 YAML 파일은 BusyBox 컨테이너를 실행하여 1초마다 숫자와 현재 시간을 출력하는 Kubernetes Pod를 생성한다.

apiVersion: v1
kind: Pod
metadata:
  name: counter
spec:
  containers:
  - name: count
    image: busybox
    args:
    - /bin/sh
    - -c
    - 'i=0; while true; do echo "$i: $(date)"; i=$((i+1)); sleep 1; done'

4) 작성한 pod.yaml 파일 내용이 제대로 저장되었는지 확인한다.

cat pod.yaml

5) pod.yaml 파일을 Kubernetes 클러스터에 적용하여 counter Pod를 생성한다.

kubectl apply -f pod.yaml

6) Pod 생성 후 아래 명령어로 상태를 확인할 수 있다.

명령어	설명	참고
kubectl get pod	default namespace의 Pod 목록 확인	가장 기본적인 Pod 상태 확인 명령어
kubectl get pod counter	counter Pod 하나만 따로 조회	특정 Pod의 실행 상태 확인
kubectl describe pod counter	상세 상태, 컨테이너 정보, 이벤트 확인	Pod가 정상 실행되지 않을 때 원인 파악에 유용
kubectl logs counter	counter Pod의 출력 로그 확인	1초마다 숫자와 시간이 정상 출력되는지 확인
kubectl get pod -w	Pod 상태 변화를 실시간으로 확인	종료 시 Ctrl + C
kubectl get pod -A	전체 namespace의 Pod 목록 확인	모든 namespace의 Pod를 한 번에 확인
kubectl get -f pod.yaml	pod.yaml 파일에 정의된 리소스의 현재 상태 확인	kubectl get pod -f가 아니라 kubectl get -f pod.yaml 형태로 입력

7) counter Pod 안의 컨테이너에 셸로 접속한다.

kubectl exec -it counter -- /bin/sh

접속 후 빠져나오려면 exit를 입력한다.

8) pod.yaml 파일로 생성했던 counter Pod를 삭제하고, 정상적으로 삭제되었는지 확인한다.

삭제 후 No resources found in default namespace가 나오면 정상이다.

kubectl delete -f pod.yaml
kubectl get pod

[Cloud] 12주차-1. 쿠버네티스와 Minikube

tryinto_gmlt — Thu, 4 Jun 2026 02:01:53 +0900

⭐ 쿠버네티스(Kubernetes)란?

쿠버네티스(Kubernetes)는 컨테이너화된 애플리케이션의 배포, 확장, 관리를 자동화하는 오픈소스 컨테이너 오케스트레이션 플랫폼이다. Docker와 같은 컨테이너 기술을 사용하면 애플리케이션을 동일한 환경에서 실행할 수 있지만, 컨테이너 수가 많아질수록 이를 직접 배포하고 관리하기 어려워진다.

이때 쿠버네티스는 여러 서버(Node)에 걸쳐 컨테이너를 자동으로 배포하고, 실행 상태를 관리하며, 장애가 발생하면 복구하는 역할을 한다. 즉, 쿠버네티스는 여러 컨테이너를 안정적으로 운영하기 위한 관리 시스템이라고 볼 수 있다.

2014년 Google이 오픈소스로 공개했으며, 현재는 CNCF(Cloud Native Computing Foundation)에서 관리하고 있다.

주요 기능

1. 자동화된 컨테이너 관리

컨테이너의 배포, 스케일링, 롤아웃(업데이트), 롤백을 자동으로 처리

2. 서비스 디스커버리 & 로드 밸런싱

DNS 이름 또는 IP 주소를 통해 컨테이너에 접근 가능하도록 지원
트래픽을 여러 컨테이너에 고르게 분산

3. 스토리지 오케스트레이션

로컬 저장소나 클라우드 스토리지를 컨테이너에 자동으로 연결하여 사용

4. 자동 복구 (Self-healing)

컨테이너가 중단되면 자동으로 재시작
노드(서버)에 문제가 발생하면 해당 컨테이너를 다른 노드에서 다시 실행

5. 선언적 구성

원하는 상태를 YAML 파일에 정의하면, 쿠버네티스가 현재 상태를 지속적으로 확인하고 원하는 상태로 유지

쿠버네티스 아키텍처 구조

쿠버네티스 클러스터는 크게 마스터(Master)와 워커 노드(Worker Node)로 구성된다.

구분	구성 요소	역할
Kubernetes Master 전체 클러스터를 관리하는 컨트롤 플레인	API Server	모든 요청의 진입점. kubectl 명령어를 받아 처리
	Scheduler	새로운 Pod를 어느 노드에 배치할지 결정
	Controller-Manager	클러스터 상태를 지속적으로 감시하고 원하는 상태 유지
	etcd	클러스터의 모든 설정 및 상태 정보를 저장하는 분산 키-값 저장소
Worker Node 실제 애플리케이션이 실행되는 서버	Pod	컨테이너를 실행하는 가장 작은 단위. 하나의 Pod 안에 하나 이상의 컨테이너 포함 가능
	kubelet	마스터의 명령을 받아 해당 노드의 Pod 상태 관리
	Kube-proxy	네트워크 트래픽 라우팅 처리

⭐ 쿠버네티스의 주요 배포판

쿠버네티스는 다양한 환경과 목적에 맞게 여러 배포판이 존재한다. 크게 직접 설치형과 클라우드 관리형으로 나눌 수 있다.

1. 바닐라 쿠버네티스 (Vanilla Kubernetes)

CNCF에서 관리하는 공식 배포판
가장 순수한 형태로, 다른 모든 배포판의 기준이 됨

2. Red Hat OpenShift

기업용으로 설계된 엔터프라이즈급 배포판
CI/CD 파이프라인, Helm 차트 등 다양한 도구가 기본 내장
RHEL(Red Hat Enterprise Linux) 기반으로 운영

3. Rancher

온프레미스/클라우드 등 다양한 환경에서 멀티 클러스터 관리에 강점
RKE(Rancher Kubernetes Engine)를 통한 간편한 클러스터 구축 지원

4. Amazon EKS (Elastic Kubernetes Service)

AWS에서 제공하는 관리형 쿠버네티스 서비스
AWS 인프라와 긴밀하게 통합되어 있어 AWS 사용자에게 최적

5. Google GKE (Google Kubernetes Engine)

쿠버네티스를 만든 구글이 제공하는 관리형 서비스
쿠버네티스 최신 기능을 가장 빠르게 반영

6. Microsoft AKS (Azure Kubernetes Service)

Microsoft Azure에서 제공하는 관리형 쿠버네티스 서비스
Azure 클라우드 서비스와 통합되어 있어 Azure 사용자에게 최적

7. DigitalOcean Kubernetes

간단한 설정과 저렴한 비용으로 빠르게 쿠버네티스 환경 구축 가능

클라우드 제공업체의 관리형 서비스(EKS, GKE, AKS)는 해당 클라우드에 최적화되어 있고,
Rancher나 OpenShift 같은 배포판은 환경에 구애받지 않고 유연하게 사용할 수 있다.

⭐ 미니쿠베 (Minikube)

Minikube는 로컬 환경에서 쿠버네티스를 실습하기 위한 경량 배포판이다.
실제 운영 클러스터는 여러 서버(노드)가 필요하지만, Minikube는 단일 노드로 마스터와 워커를 하나에 구성해주기 때문에 개인 PC에서도 쿠버네티스를 경험해볼 수 있다.

주요 특징

단일 노드 클러스터: 마스터 + 노드가 하나의 VM 안에 구성됨
경량화: 개발, 테스트, 학습 목적에 최적화된 구현체
크로스 플랫폼: Linux, macOS, Windows 모두 지원
핵심 기능 지원: DNS, NodePort, ConfigMap, Secret, 대시보드, Ingress 등 실무에서 쓰는 주요 기능 대부분 사용 가능

실제 프로덕션 환경에서는 EKS, GKE, AKS 같은 클라우드 관리형 서비스를 사용하지만,
쿠버네티스를 처음 배우는 단계에서는 Minikube로 시작하는 것이 가장 일반적이다.

[Cloud] 11주차-2. Docker 설치 및 이미지 빌드 실습

tryinto_gmlt — Wed, 3 Jun 2026 23:16:23 +0900

⭐ Docker 설치

Azure에서 생성한 Ubuntu 22.04 VM에 SSH로 접속한 후, 터미널 환경에서 Docker 설치를 진행하였다.
Docker 설치 과정은 Docker 공식 문서에서 제공하는 Ubuntu용 설치 명령어를 참고하여 순서대로 수행하였다.

1) 패키지 목록을 최신 상태로 갱신하고, Docker 저장소에 안전하게 접근하기 위한 기본 패키지를 설치한다.

sudo apt update
sudo apt install ca-certificates curl

2) apt가 Docker 패키지의 무결성을 검증할 수 있도록, Docker 공식 서버에서 GPG 키를 내려받아 등록한다.

sudo install -m 0755 -d /etc/apt/keyrings
sudo curl -fsSL https://download.docker.com/linux/ubuntu/gpg -o /etc/apt/keyrings/docker.asc
sudo chmod a+r /etc/apt/keyrings/docker.asc

3) Docker 공식 저장소를 Ubuntu 패키지 소스 목록에 추가한다.

현재 Ubuntu 버전 코드명과 시스템 아키텍처를 자동으로 반영하도록 작성되어 있다.

sudo tee /etc/apt/sources.list.d/docker.sources <<EOF
Types: deb
URIs: https://download.docker.com/linux/ubuntu
Suites: $(. /etc/os-release && echo "${UBUNTU_CODENAME:-$VERSION_CODENAME}")
Components: stable
Architectures: $(dpkg --print-architecture)
Signed-By: /etc/apt/keyrings/docker.asc
EOF

4) 새로 추가한 Docker 저장소의 패키지 정보를 반영하기 위해 다시 업데이트하고, 필요한 플러그인을 설치한다.

sudo apt update
sudo apt install docker-ce docker-ce-cli containerd.io docker-buildx-plugin docker-compose-plugin

설치되는 패키지

docker-ce: Docker Engine 본체
docker-ce-cli: docker 명령어를 사용하기 위한 CLI
containerd.io: 컨테이너 런타임
docker-buildx-plugin: 멀티 플랫폼 이미지 빌드 도구
docker-compose-plugin: 여러 컨테이너를 한 번에 관리하는 Compose 도구

5) hello-world 이미지를 실행하여 Docker가 정상적으로 설치되었는지 확인한다.

sudo docker run hello-world

⭐ sudo 없이 Docker 사용하도록 권한 설정

설치 직후 docker ps를 입력하면 permission denied 오류가 발생한다.

Docker 데몬이 root 권한으로 실행되기 때문이다.

현재 사용자를 docker 그룹에 추가하면 매번 sudo를 붙이지 않아도 된다.

sudo groupadd docker           # docker 그룹 생성 (이미 존재하면 메시지가 뜨지만 무시)
sudo usermod -aG docker $USER  # 현재 사용자를 docker 그룹에 추가
newgrp docker                  # 현재 터미널 세션에 즉시 적용

이후 docker ps를 입력했을 때 오류 없이 목록이 출력된다.

⭐ 기본 명령어 실습

pull → run → exec → logs → stop → rm 순서로 컨테이너 생명주기를 실습한다.

이미지 받기 / 컨테이너 실행

# Ubuntu 18.04 이미지를 Docker Hub에서 내려받기
docker pull ubuntu:18.04

# demo1: bash 터미널에 바로 접속 (프롬프트가 root@컨테이너ID:/# 로 바뀌면 컨테이너 내부에 들어온 것)
docker run -it --name demo1 ubuntu:18.04 /bin/bash
exit  # 컨테이너에서 빠져나오기 (Ctrl+D도 가능)

# demo2: 백그라운드 모드로 실행
docker run -it -d --name demo2 ubuntu:18.04

❕ -it vs -d 옵션 ❕
-it: 컨테이너 실행과 동시에 터미널에 바로 접속한다. -i(interactive)와 -t(tty)의 조합이다.
-d: 백그라운드 모드. 터미널을 점유하지 않고 컨테이너가 계속 실행 상태를 유지한다.

컨테이너 목록 확인

docker ps     # 현재 실행 중인 컨테이너만 표시
docker ps -a  # 종료된 컨테이너까지 포함하여 전체 표시

실행 중인 컨테이너 접속 / 로그 확인

# 백그라운드로 실행 중인 demo2 컨테이너 내부로 접속
docker exec -it demo2 /bin/bash

# demo3: 1초마다 현재 시간을 출력하는 컨테이너 (로그 실습용)
docker run --name demo3 -d busybox sh -c "while true; do $(echo date); sleep 1; done"

docker logs demo3     # 현재까지 쌓인 로그 출력
docker logs demo3 -f  # 실시간으로 계속 출력 (-f: follow)

컨테이너 정지 / 삭제 / 이미지 삭제

docker rm: 컨테이너를 삭제한다. 실행 중이라면 먼저 stop이 필요하다.
docker rmi: 이미지를 삭제한다. 해당 이미지로 생성된 컨테이너가 남아 있으면 삭제되지 않는다.

docker stop demo2
docker stop demo3

docker rm demo1
docker rm demo2
docker rm demo3

docker images            # 로컬에 저장된 이미지 목록 확인
docker rmi ubuntu:18.04  # 이미지 삭제

⭐ Dockerfile로 이미지 빌드하기

Dockerfile을 작성하면 실행 환경을 코드로 정의할 수 있고, 누구든 동일한 이미지를 빌드할 수 있다.

1) 실습 폴더 및 Dockerfile을 생성한다.

mkdir docker-practice
cd docker-practice
touch Dockerfile
vi Dockerfile

2) Dockerfile을 작성한다.

vi에서 i를 눌러 입력 모드로 전환한 뒤 아래 내용을 작성하고, Esc → :wq로 저장 및 종료한다.

Dockerfile 주요 명령어

FROM: 베이스 이미지를 지정한다. 모든 Dockerfile은 FROM으로 시작한다.
RUN: 이미지 빌드 과정에서 실행할 쉘 명령어다. 패키지 설치 등에 사용된다.
CMD: 컨테이너가 실행될 때 기본으로 실행할 명령이다. docker run 시 덮어쓸 수 있다.

FROM ubuntu:18.04
RUN apt-get update
CMD ["echo", "Hello Docker"]

3) 이미지를 빌드하고 실행한다.

# 현재 디렉터리의 Dockerfile로 이미지 빌드 (마지막 .은 현재 위치를 빌드 컨텍스트로 사용)
docker build -t my-image:v1.0.0 .

docker images  # 빌드된 이미지 확인

# 이미지 실행 → "Hello Docker" 출력
docker run my-image:v1.0.0

4) docker ps -a로 전체 컨테이너 목록을 확인한 뒤, NAMES 컬럼에 표시된 이름으로 컨테이너를 삭제한다.

docker ps -a  # 실행 후 컨테이너 목록 확인

docker rm <컨테이너 이름>

[Cloud] 11주차-1. 컨테이너 기술과 Docker의 이해

tryinto_gmlt — Wed, 3 Jun 2026 23:05:54 +0900

⭐ Docker란?

개발을 하다 보면 이런 상황을 겪게 된다. 내 컴퓨터에서는 잘 돌아가던 코드가 서버에 올리면 갑자기 오류가 난다. 원인을 보면 대부분 실행 환경 차이다. OS 환경이 다르거나, 설치된 라이브러리 버전이 다르거나, Python 버전이 달라서 생기는 문제들이다.

Docker는 이 문제를 해결하기 위해 등장했다. 애플리케이션 코드뿐 아니라 실행에 필요한 라이브러리, 설정, 실행 환경 등을 하나의 패키지로 묶어 어디서든 동일하게 실행할 수 있게 해주는 오픈소스 컨테이너 플랫폼이다.

이 패키지 단위를 컨테이너(Container)라고 부른다.

⭐ 가상 머신(VM) vs 컨테이너

Docker 이전에는 실행 환경을 분리하기 위해 가상 머신(VM)을 사용했다. VM과 컨테이너는 모두 애플리케이션 실행 환경을 격리하지만, 동작 방식에는 차이가 있다.
VM은 애플리케이션마다 별도의 Guest OS를 포함하여 실행된다. 격리 수준은 높지만, OS를 여러 개 실행해야 하므로 메모리와 디스크 사용량이 크고 시작 속도가 느리다.
반면 컨테이너는 호스트 OS의 커널을 공유하고, 애플리케이션 실행에 필요한 라이브러리와 설정만 포함한다. 따라서 VM보다 가볍고 빠르며, 배포와 이동이 쉽다.

항목	가상 머신 (VM)	컨테이너
OS 구조	앱마다 Guest OS 포함	호스트 OS 커널 공유
자원 사용	많음	적음
실행 속도	느림	빠름
격리 수준	높음	상대적으로 낮음
이식성	보통	매우 높음

⭐ Docker 동작 흐름

Docker를 사용하는 흐름은 크게 세 단계다.

1. Dockerfile 작성

어떤 환경에서 앱을 실행할지를 텍스트 파일로 정의한다.

베이스 OS, 설치할 패키지, 실행 명령어 등을 적는다. 일종의 환경 설계도라고 생각하면 된다.

2. docker build → Docker Image 생성

Dockerfile을 기반으로 docker build 명령을 실행하면 Docker Image가 만들어진다.

Image는 컨테이너를 찍어낼 수 있는 틀(템플릿)이다. 한 번 만들어두면 몇 개의 컨테이너든 동일하게 찍어낼 수 있다.

3. docker run → Docker Container 실행

docker run 명령으로 Image를 실제로 실행하면 Container가 생성된다.

컨테이너는 Image가 메모리 위에서 살아 움직이는 상태다. 같은 Image에서 여러 컨테이너를 동시에 띄우는 것도 가능하다.

⭐ Docker Layer 구조

Docker Image는 단일 파일이 아니라, 여러 개의 Layer가 순서대로 쌓인 구조다.

Dockerfile의 명령어 한 줄이 실행될 때마다 새로운 Layer가 추가된다고 보면 된다.

예를 들어 ubuntu 베이스 이미지(Layer A, B, C) 위에 nginx를 설치하면 nginx Layer가 추가되고, 거기에 web app 소스를 올리면 또 하나의 Layer가 쌓인다. 컨테이너가 실제로 실행될 때는 맨 위에 R/W(읽기·쓰기) Layer가 하나 더 추가되어, 실행 중 발생하는 변경사항은 이 레이어에만 기록된다. 아래 Image Layer들은 항상 읽기 전용으로 유지된다.

Layer 구조가 주는 실질적인 이점

빌드 속도 향상: 변경되지 않은 Layer는 캐시를 그대로 재사용하기 때문에, 전체를 다시 빌드하지 않아도 된다.
저장 공간 절약: 여러 Image가 동일한 베이스 Layer를 공유하므로 중복 저장이 없다.
다운로드 효율: 이미 가지고 있는 Layer는 다시 받지 않아 pull 속도가 빠르다.

⭐ Docker Image 경로 (Registry)

빌드한 Image를 혼자만 쓰지 않고 다른 서버나 팀원과 공유하려면 Registry에 올려야 한다.

Registry는 Docker Image를 저장하고 배포하는 저장소로, Git과 GitHub의 관계와 비슷하다고 보면 된다.

Docker Hub: Docker에서 공식 운영하는 공개 Registry. 누구나 이미지를 올리고 내려받을 수 있다.
Private Registry: 조직 내부에서 운영하는 비공개 저장소. 보안이 필요한 이미지를 관리할 때 사용한다.

Image 이름 구조

Docker Image의 전체 경로는 아래 네 가지 요소로 구성된다.

구성 요소	역할	예시
Registry	이미지 저장소 주소	docker.io
Namespace	사용자 또는 조직명	library
Image name	이미지 이름	nginx
TAG	버전 정보	latest, 1.12.1

# Docker Hub 공식 이미지 (Registry/Namespace/이름:태그)
docker.io/library/nginx:latest
docker.io/library/nginx:1.12.1

# Private Registry 이미지
private_reg_Ksh/Temp-app:1.0
private_reg_Ksh/Temp-app:1.1

TAG는 버전을 구분하는 레이블이다. 지정하지 않으면 기본값으로 latest가 사용된다.

9~10주차 테크블로그 포스팅

tryinto_gmlt — Wed, 3 Jun 2026 06:39:04 +0900

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