홈앤서비스 SK BROADBAND

다양한 개발 환경에서의 Docker 사용을 위한 Web 애플리케이션 개발 환경 구축 노하우 이 책은 가상화 기술 중 하나인 Docker 사용에 대한 해설서이며, 이미지 빌드에 중점을 두었습니다. 여러 언어와 프레임워크를 대상으로 Docker 이미지를 빌드하거나 Docker 컨테이너 상에서 동작 확인, 개발 작업을 진행하기 위한 과정을 튜토리얼 형식으로 소개합니다. Docker를 이용하여 Web 애플리케이션 개발 환경 구축 노하우와 환경 구축 후, 어떻게 효율적으로 개발하는지 배워봅니다. Web 애플리케이션과 머신러닝 영역에서 사용되는 PHP의 Laravel, Node.js의 Nuxt.js, Ruby의 Sinatra로 개발 환경을 구축해 봅니다. 기본적인 Docker 사용법뿐만 아니라 다양한 환경 구축과 함께 Docker 이미지 활용법, Docker 이미지 경량화 등 실무에서 필요한 내용까지 담고 있습니다.

Chapter 1 Docker의 기본
1-1 시작하기
1-1-1 이 책의 목적
1-1-2 들어가기에 앞서
1-2 Docker란
1-2-1 컨테이너형 가상화
1-2-2 Docker 이미지
1-2-3 Docker를 개발 운영 개선의 솔루션으로 고려하기
1-2-4 Docker Compose
1-3 Docker 설치
1-3-1 Linux(Ubuntu)인 경우
1-3-2 Windows인 경우
1-3-3 macOS인 경우
1-4 Docker 커맨드와 명령
1-4-1 Docker CLI 커맨드
1-4-2 Dockerfile 명령
1-4-3 Docker Compose 커맨드

Chapter 2 실전용 Docker 이미지 구축하기
2-1 PHP 실행 환경 구축하기
2-1-1 Laravel 환경
2-1-2 최초의 프로젝트 틀 만들기
2-1-3 프로젝트 틀을 사용한 실행 환경 이미지 만들기
2-1-4 효율적인 build를 위한 설정하기
2-1-5 로컬 개발 환경
2-1-6 인증 도입하기
2-2 Node.js 실행 환경 구축하기
2-2-1 Node.js 환경
2-2-2 최초의 프로젝트 틀 만들기
2-2-3 프로젝트 틀을 사용한 실행 환경 이미지 만들기
2-2-4 효율적인 build를 위한 설정하기
2-2-5 로컬 개발 환경
2-2-6 Node실행 환경 init 옵션
2-3 Ruby 실행 환경 구축하기
2-3-1 Sinatra란
2-3-2 사전 준비
2-3-3 Docker Compose 프로젝트 만들기
2-3-4 베이스 이미지의 동작 확인하기
2-3-5 호스트 환경 디렉터리의 접속 설정하기
2-3-6 Sinatra 설치하기
2-3-7 Web 서버 실행하기

Chapter 3 개발 작업에 적합한 Docker 환경 구축하기
3-1 Ruby on Rails 실행 환경 구축하기
3-1-1 Ruby on Rails란
3-1-2 사전 준비
3-1-3 Docker Compose 프로젝트 만들기
3-1-4 Node.js 환경 추가하기
3-1-5 Node.js 패키지 사용할 수 있도록 하기
3-2 Rails 애플리케이션 만들기
3-2-1 Rails 커맨드로 파일 세트 만들기
3-2-2 Web 서버 실행하여 동작 확인하기
3-3 개발에 필요한 구성 추가하기
3-3-1 컨테이너 시작할 때 클린업하기
3-3-2 개발용 툴 설정 수정하기
3-3-3 Spring을 사용하기 위한 구성 추가하기
3-3-4 Webpacker를 사용하기 위한 구성 추가하기
3-3-5 데이터 베이스 실행하기(PostgreSQL)
3-3-6 데이터 베이스 실행하기(MySQL)

Chapter 4 제 3자가 배포한 Docker 이용하기
4-1 JupyterLab 환경 만들기
4-1-1 JupyterLab이란
4-1-2 사전 준비
4-1-3 Jupyter Docker Stacks에 대해서
4-1-4 JupyterLab의 컨테이너 구성하기
4-1-5 컨테이너 환경 유저의 정보 설정하기
4-1-6 인증 정보 고정하기
4-2 PyTorch 사용하기
4-2-1 PyTorch란
4-2-2 빌드된 이미지 사용하기
4-2-3 베이스 이미지 확인하기
4-2-4 PyTorch를 설치한 이미지 빌드하기
4-2-5 PyTorch 사용 여부 확인하기
4-2-6 PyTorch 코드 실행하기
4-3 컨테이너 환경에서 GPU(CUDA) 사용하기
4-3-1 CUDA란
4-3-2 NVIDIA Docker 사용하기
4-3-3 GPU를 이용한 학습 처리 실행하기
4-4 Visdom으로 데이터 시각화하기
4-4-1 Visdom이란
4-4-2 Visdom 서버가 동작하는 컨테이너 만들기
4-4-3 Visdom 서버의 동작 확인하기
4-4-4 학습 처리 상태 실시간으로 표시하기
4-4-5 기본 설정으로 Visdom 사용하기

Chapter 5 Docker 기능 구사하기
5-1 Docker 이미지
5-1-1 이미지와 레이어
5-1-2 레이어 조사하기
5-1-3 이미지 크기 최적화하기
5-1-4 멀티 스테이지 빌드 사용하기
5-1-5 Alpine 이미지 사용하기
5-1-6 BuildKit 사용하기
5-2 엔트리 포인트 구사하기
5-2-1 ENTRYPOINT와 CMD의 차이점
5-2-2 docker-entrypoint.sh 준비하기
5-2-3 ENTRYPOINT 초안
5-2-4 커맨드 내용 편집하기
5-2-5 사전처리 실행하기
5-3 볼륨과 네트워크
5-3-1 Docker Desktop for Mac에서 볼륨 공유하기
5-3-2 설치 시에 생성되는 네트워크
5-3-3 독립적인 네트워크 사용하기
5-3-4 사설 IP 대역의 충돌 회피하기