"Docker 기초 — 컨테이너의 모든 것"

## Docker란?

Docker는 **컨테이너** 기술을 기반으로 애플리케이션을 격리된 환경에서 실행하는 플랫폼이다.

### 가상머신 vs 컨테이너

| 항목 | 가상머신 (VM) | 컨테이너 |
|------|-------------|---------|
| 부팅 시간 | 분 단위 | 초 단위 |
| 리소스 | OS 전체 포함 (수 GB) | 앱 + 라이브러리만 (MB) |
| 격리 수준 | 하드웨어 수준 | 프로세스 수준 |
| 이식성 | 낮음 | 매우 높음 |

핵심 차이: VM은 OS 전체를 가상화하지만, 컨테이너는 **호스트 OS 커널을 공유**하면서 프로세스만 격리한다.

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## 핵심 개념

### 이미지 (Image)
컨테이너 실행에 필요한 **불변 스냅샷**. 코드, 런타임, 라이브러리, 환경변수를 포함.

```
Docker Hub (레지스트리)
    ↓ pull
이미지 (Image)
    ↓ run
컨테이너 (Container) — 실행 중인 이미지
```

### Dockerfile
이미지를 빌드하는 **레시피** 파일.

```dockerfile
# 베이스 이미지
FROM python:3.11-slim

# 작업 디렉토리 설정
WORKDIR /app

# 의존성 먼저 복사 (레이어 캐시 활용)
COPY requirements.txt .
RUN pip install --no-cache-dir -r requirements.txt

# 소스 복사
COPY . .

# 포트 노출
EXPOSE 8000

# 실행 명령
CMD ["python", "main.py"]
```

**레이어 캐시 팁**: `COPY requirements.txt` → `RUN pip install` 순서로 작성하면, 소스 변경 시에도 의존성 설치 레이어를 캐시에서 재사용한다.

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## 필수 명령어

```bash
# 이미지 빌드
docker build -t myapp:latest .

# 컨테이너 실행
docker run -d -p 8000:8000 --name myapp myapp:latest
# -d : 백그라운드(detach)
# -p 호스트:컨테이너 포트 매핑

# 실행 중인 컨테이너 목록
docker ps

# 로그 확인
docker logs myapp -f

# 컨테이너 내부 접속
docker exec -it myapp /bin/bash

# 컨테이너 중지 & 삭제
docker stop myapp && docker rm myapp

# 이미지 목록 & 삭제
docker images
docker rmi myapp:latest
```

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## 볼륨 (Volume)

컨테이너는 종료 시 데이터가 사라진다. **볼륨**으로 호스트와 데이터를 공유·영속화.

```bash
# 호스트 디렉토리 마운트
docker run -v $(pwd)/data:/app/data myapp

# named volume (Docker가 관리)
docker run -v mydata:/app/data myapp
```

---

## 환경변수

```bash
docker run -e DATABASE_URL=postgresql://... myapp

# .env 파일 사용
docker run --env-file .env myapp
```

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## 실습: Hello World부터 웹 앱까지

```bash
# 1. nginx 이미지 실행
docker run -d -p 8080:80 nginx
# → http://localhost:8080 접속

# 2. Python 스크립트 일회성 실행
docker run --rm python:3.11-slim python -c "print('Hello Docker')"

# 3. 인터랙티브 Ubuntu 쉘
docker run -it --rm ubuntu bash
```

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## .dockerignore

`.gitignore`처럼 빌드 컨텍스트에서 제외할 파일 목록.

```
.git
__pycache__
*.pyc
.env
node_modules
```

## 정리

- **이미지** = 불변 템플릿, **컨테이너** = 이미지의 실행 인스턴스
- `Dockerfile` → `docker build` → 이미지 → `docker run` → 컨테이너
- 레이어 캐시를 활용하면 빌드 속도가 크게 향상됨
- 볼륨으로 데이터 영속화, 환경변수로 설정 분리

"Docker 기초 — 컨테이너의 모든 것"

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