1 데이터 과학 자체 도커 이미지 생성

docker pull을 통해 rocker/rstudio 이미지를 받게 되면 데이터 과학 작업을 시작할 수 있는 좋은 밑바탕이 마련된다. 하지만, 팩키지도 설치해야 되고 경우에 따라서는 윈도우의 Rtools와 같은 도구를 설치해서 작업을 해야되는 경우가 많다. 이와 같은 상황을 두가지로 나눠 설명을 해보면, 하나는 팩키지와 같은 R 내부 (데이터가 포함된) 팩키지를 설치하는 경우와 운영체제 배쉬와 같은 쉘을 통해 다양한 소프트웨어를 설치하는 과정으로 나누게 된다.

두가지 경우 모두 도커 컨테이너에 설치된 것이라 이를 다시 활용하기 위해서는 docker commit 명령어를 통해 나중에 재활용할 수 있는 이미지를 생성켜 놓는다.

도커 의존성 설치

2 RStudio 내부 R 팩키지 설치

install.packages 명령어를 사용해서 데스크톱 RStudio 세션에서 작업했던 것과 동일한 방식으로 웹브라우져로 RStudio에서 R 팩키지를 설치할 수 있다. hadleyverse 도커 컨테이너를 실행해서 앞선 학습처럼 RStudio를 실행한다. 그리고 나서 gapminder 팩키지를 설치하고 라이브러리를 적재하고 포함된 데이터를 살짝 살펴본다.

# 팩키지 설치
# install.packages('gapminder')

# gapminder 라이브러리 적재
library(gapminder)

# 데이터 살펴보기
head(gapminder)
## # A tibble: 6 x 6
##   country     continent  year lifeExp      pop gdpPercap
##   <fct>       <fct>     <int>   <dbl>    <int>     <dbl>
## 1 Afghanistan Asia       1952    28.8  8425333      779.
## 2 Afghanistan Asia       1957    30.3  9240934      821.
## 3 Afghanistan Asia       1962    32.0 10267083      853.
## 4 Afghanistan Asia       1967    34.0 11537966      836.
## 5 Afghanistan Asia       1972    36.1 13079460      740.
## 6 Afghanistan Asia       1977    38.4 14880372      786.

아주 훌륭하다! 이제 gapminder 팩키지를 설치했기 때문에 팩키지에 포함된 모든 데이터를 갖고 작업할 수 있게 되었다. 그런데, 여기서 잠깐. 컨테이너를 빠져나가면 어떻게 될까? 컨테이너가 삭제된다. 따라서 도커 이미지에 gapminder 팩키지가 설치된 버전을 저장하지 않았기 때문에, 컨테이너를 다시 올리게 되면, 다시 gapminder 팩키지를 설치해야 되는 상황이 발생된다.

이런 문제를 회피하기 위해서, docker commit 명령어를 사용해서 이미지를 저장한다. 이런 경우 다음번 도커 컨테이너를 실행시키면 gapminder 팩키지가 포함된 이미지 인스턴스가 실행된다. 이렇게 작업을 실행하고자 하면, 도커 컨테이너를 닫기 전에 또다른 터미널 윈도우를 열고 추가 작업을 진행한다.

특정 이미지 버젼을 저장하려면, 해당 컨테이너에 딸려있는 특정 해쉬값을 찾아야 된다. 새로 연 터미널 윈도우에 다음 명령어를 타이핑하게 되면 이런 정보를 확인하게 된다. docker ps 명령어를 통해 실행되고 있는 모든 도커 컨테이너를 볼 수 있게 된다:

$ docker ps

출력결과는 다음에 나온 것처럼 보이게 된다. 특정 컨테이너에 딸린 특정 해쉬값이 첫번째 칼럼에 알파벳과 숫자가 섞인 텍스트로 나타나게 된다.

f9ca71428352        rocker/hadleyverse   "/init"             6 seconds ago       Up 5 seconds        1410/tcp, 0.0.0.0:8787->8787/tcp   sick_bhabha

이제, 작업한 이미지를 저장하려면, 새로 연 터미널 윈도우에 다음과 같이 타이핑한다:

$ docker commit -m "hadleyverse + gapminder" f9ca71428352 hadleyverse_gapminder

도커 이미지를 저장하는데 이미지에 변경한 사항을 기술하는데 메시지를 추가해서 커밋한다. 커밋 메시지를 넘기는 방법은 -m 플래그 다음에 인용부호를 메시지에 감싸서 전달한다. 컨테이너에 대한 특정 해쉬값도 전달한다. (본 사례로 f9ca71428352) 마지막으로 신규 이미지에 대한 새로운 명칭을 부여한다. 새로 생성한 이미지에 hadleyverse_gapminder 라는 명칭을 부여했다.

docker images 명령어를 입력하면 로컬 컴퓨터에 도커 이미지가 두개 생성된 것이 확인된다.

$ docker images 

REPOSITORY              TAG                 IMAGE ID            CREATED             SIZE
hadleyverse_gapminder   latest              1cf34acb0d60        30 minutes ago      2.84 GB
rocker/hadleyverse      latest              7cba8b06f25e        9 days ago          2.838 GB

작업한 결과가 예상한대로 돌아가는지 확인하려면 각 이미지에서 도커 컨테이너를 실행해서 확인한다. gapminder 팩키지가 hadleyverse_gapminder 이미지에만 설치되고, rocker/hadleyverse 이미지에는 설치가 되지 않은 것이 확인되면 모든 작업은 성공적으로 완료된 것이다.

3 R 시스템에 외부 의존성을 설치하는 경우

GSL, GDAL, JAGS 등 다양한 외부 시스템에 R 팩키지가 의존성을 갖는 경우가 있다. rocker/hadleyverse 컨테이너에 이런 외부 시스템을 설치하려면, 도커 명령라인 인터페이스(새창으로 터미널을 연다)로 들어가서 다음 명령어를 타이핑한다:

$ docker ps # 외부 의존성 툴을 설치할 콘테이너 ID를 찾아냄
$ docker exec -it <container-id> bash # 해당 콘테이너 ID를 넣고 배쉬쉘을 실행
$ apt-get install libgsl0-dev # 툴을 설치, 이번 경우에 GSL 설치

apt-get install libgsl0-dev 명령어를 실행할 때 오류 메시지가 뜨는 경우 apt-get update 명령어를 먼저 실행시킨다.

외부 의존성을 설치한 변경내역을 저장하려면 또다른 터미널창으로 가서 docker commit 명령어를 사용해서 변경내역을 저장시킨다. 예를 들어,

$ docker commit -m "hadleyverse + gapminder + GSL" <container id>  hadleyverse_gapminder_gsl

이제, docker exec 명령어를 타이핑한 터미널 창으로 가서 exit를 입력하고 도커 컨테이너를 닫는다.

다음 수업: 수업 04 도커허브(Dockerhub)으로 진행하거나 학습목차로 되돌아 간다.