앞서, 도커허브에서 RStudio를 포함하고 있는 기본 이미지로 학습을 시작했다. 다음으로 컨테이너에 더 많은 것을 추가해서 넣고자 한다. 예를 들어, R 팩키지와 미리 심어진 데이터셋처럼 부팅하자마자 바로 사용할 준비가 되면 참 좋을 듯 하다. 이런 목적 때문에, 도커파일(Dockerfile)을 학습한다.
도커파일은 기본이미지에 추가로 팩키지나 데이터를 추가하는 방법을 담고 있는 명령어 집합이다. 도커파일은 일련의 계층(Layer)으로 맞춤형 이미지를 생성시킨다. Dockerfile이라고 불리는 파일에 다음을 첫머리에 추가한다:
FROM rocker/verse:latest상기 명령어가 도커에게 지시하는 것은 rocker/verse 기본이미지에서 시작하라는 것이다 – 사실 지금까지 사용한 기본 이미지이기도 하다. FROM 명령어는 도커파일(Dockerfile)에서 항상 첫머리에 나와야 한다; 파이를 오븐에 요리할 때 파이 가장 밑바닥에 깔리는 딱딱한 껍질에 해당된다.
다음으로, rocker/verse 기본 이미지에 또다른 계층을 추가한다. 예를 들어, gapminder 팩키지를 미리 설치해서 바로 부팅하자마자 사용하고자 한다:
#RUN R -e "install.packages('gapminder', repos = 'http://cran.us.r-project.org')"
RUN wget https://cran.r-project.org/src/contrib/gapminder_0.3.0.tar.gz
RUN R CMD INSTALL gapminder_0.3.0.tar.gz도커파일에 RUN 명령어는 쉘명령어를 실행시킨다. 위 명령어를 살펴보면 첫번째 행은 CRAN에서 gapminder 소스를 다운로드 받는다. 두번째 행은 gapminder 팩키지를 설치한다 (R을 실행시킨 후에 install.packages() 명령어를 실행하는 것과 거의 동일하지만, 가장 최근버전이 아니고 지정된 버젼, 이번 경우에는 0.3.0 버젼을 설치) 도커파일 편집내용을 저장하고 도커 터미널로 돌아간다; 다음 명령어를 사용해서 도커이미지를 생성시킨다:
docker build -t my-r-image .-t my-r-image 명령어를 수행하면 해당 명칭(이미지 명칭은 항상 모두 소문자임에 주목한다)을 갖는 이미지가 생성된다. .은 이미지를 생성하는데 필요한 모든 자원이 현재 디렉토리에 위치함을 지정한다. 다음 명령어를 통해 이미지가 제대로 생성되었는지 확인한다:
docker images목록에 my-r-image가 나타나야 된다. rocker/verse 기본 이미지를 실행한 것과 유사한 방식으로 새로 생성한 이미지를 실행시킨다:
docker run -dp 8787:8787 my-r-image그리고 나서, RStudio 터미널에서 gapminder를 다시 실행시킨다:
library('gapminder')
gapminder그리고 나면 gapminder가 이미 설치되어 있어 신규 도커 이미지로 바로 사용할 준비가 마친것을 확인할 수 있다.
콘테이너 제거
다음 명령어 하나로 실행되고 있는 모든 컨테이너를 멈추고 제거한다:
docker rm -f $(docker ps -a -q)
이제 거의 요리가 끝나간다! 마지막으로 필요한 것은 요리에 토핑을 추가하는 것이다. gapminder 같은 R 팩키지 뿐만 아니라, 도커이미지 내부에 데이터 같은 정적 파일도 필요하다. 도커파일(Dockerfile) 내부에 ADD 명령어를 사용해서 데이터도 넣어 바로 사용할 수 있다.
gapminder-FiveYearData.csv 라는 파일을 새로운 파일을 생성한다. 원하는 디렉토리에 저장한 파일을 위치시킨다; 그리고 나서 다음 행을 도커파일(Dockerfile) 맨아래 추가시킨다:
ADD data/gapminder-FiveYearData.csv /home/rstudio/도커 이미지를 다시 빌드해서 생성시킨다:
docker build -t my-r-image .그리고 나서 다시 재실행한다:
docker run --rm -p 8787:8787 my-r-image브라우저에서 RStudio를 실행시켜 다시 되돌아가면 data/gapminder-FiveYearData.csv 파일이 생성되어 있는 것을 확인할 수 있고, RStudio에서 파일이 보이게 된다. 이런 방식으로 파일을 도커 이미지의 일부로 잡아 넣을 수 있다. 따라서, 파일이 항상 정확하게 동일한 상태로 이미지의 일부로 언제나 이용가능하게 된다.
캐쉬 계층(Cached Layers)
이번 학습에서 도커 이미지를 생성하고 재생성할 때, 다음과 같은 행이 출력되는 것을 목도했을 것이다:
Step 2 : RUN wget https://cran.r-project.org/src/contrib/gapminder_0.2.0.tar.gz ---> Using cache ---> fa9be67b52d1 Step 3 : RUN R CMD INSTALL gapminder_0.2.0.tar.gz ---> Using cache ---> eeb8ef4dc0a8캐쉬된 명령어가 사용되는 것에 주목한다. 이미지를 빌드해서 생성할 때, 동일한 명령어가 이전에 실행되었는지 확인하려고 도커가 이전 이미지를 검사한다; 명령어 각 단계는 별도 계층으로 보관되고, 도커는 이전과 동일한 순서이고 변경되지 않았다면 해당 계층을 재사용할하는 똑똑한 기능을 갖추고 있다. 따라서, 설정단계 일부를 해결하자마자(특히, 속도가 나지 않는 부분이면) 도커파일 상단에 위치시키고 해당 줄 사이 혹은 상단에 어떤것도 놓지 말라. 특히 자주 변경되는 것을 위치시키지 않는 것이 좋다; 이런 방식으로 빌드 생성과정에 상당한 속도향상을 기대할 수 있다.
지금까지 작업한 도커파일을 하나로 요약하면 다음과 같다.
FROM rocker/verse:latest
#RUN R -e "install.packages('gapminder', repos = 'http://cran.us.r-project.org')"
RUN wget https://cran.r-project.org/src/contrib/gapminder_0.3.0.tar.gz
RUN R CMD INSTALL gapminder_0.3.0.tar.gz
ADD data/gapminder-FiveYearData.csv /home/rstudio/도커파일(Dockerfile)을 구성하는 방법을 학습해서 원하는 도커 이미지를 재생성할 수 있게 되었다. 학습한 도커파일을 구성하는 주요 명령어는 다음과 같다.
FROM 항상 도커파일(Dockerfile) 최상단에 위치해서 시작하는 기반 이미지를 명세한다.RUN 기반 이미지 위에서 실행되는 쉘명령어를 실행하는데 다운로드, 소프트웨어 설치에 유용하게 사용된다.ADD 도커이미지에 파일을 추가하는데 사용된다.docker build -t my-r-image . 명령어를 통해 이미지가 생성되는데 Dockerfile과 ADD 명령어로 추가시킬 파일이 동일한 디렉토리에 위치시켜야 하는 조건만 만족시키면 된다.
Dockerfile을 작성하시오: rocker/verse 기반 이미지 위에 gapminder 팩키지와 gsl 소프트웨어를 설치. 이미지에 어떤 것이 담겨있는지 기술하는 README 파일도 추가하시오.도커허브에서 rocker/verse 이미지에 대한 Dockerfile을 찾아보세요.
Dockerfile 파일에 담긴 내용과 3번째 학습에서 준비한 README을 어떻게 비교할 수 있을까요?Github 혹은 Bitbucket에 파일을 저장할 때 도커 허브는 자동으로 이미지를 빌드한다. 이미지를 직접 커밋하는 대신에 이와 같이 자동 빌드하는 것의 장점은 무엇이라 생각하나요? 이와 같는 방식의 부정적인 면은 무엇일까요?rocker/verse 이미지에 대한 빌드 세부 내역(Build Details)을 찾아보세요. 빌드 세부내역은 어떤 정보를 제공하고 있나요?다음 수업: 수업 06 분석결과 공유으로 진행하거나 학습목차로 되돌아 간다.