옵션과 초보자: 거래 방법

중지된 컨테이너를 일일이 삭제 하는 건 귀찮은 일입니다. docker rm -v $(docker ps -a -q -f status=exited) 명령어를 입력하면 중지된 컨테이너 ID를 가져와서 한번에 삭제합니다.

초보자 및 전문가를 위한 기계 학습

Amazon Redshift ML을 사용하면 단일 SQL CREATE MODEL 명령으로 모델을 훈련할 수 있습니다. CREATE MODEL 명령은 Amazon Redshift에서 익숙한 SQL 구문으로 모델 기반 예측을 생성하는 데 사용하는 모델을 생성합니다.

Amazon Redshift 기계 학습은 기계 학습, 도구, 언어, 알고리즘 및 API에 대한 전문 지식이 없는 경우 특히 유용합니다. Amazon Redshift 기계 학습을 사용하면 외부 기계 학습 서비스와 통합하는 데 필요한 획일적이고 과중한 업무를 수행할 필요가 옵션과 초보자 없습니다. Amazon Redshift를 사용하면 데이터 형식 지정 및 이동, 권한 제어 관리, 사용자 정의 통합, 워크플로 및 스크립트 구축에 소요되는 시간을 절약할 수 있습니다. 인기 있는 기계 학습 알고리즘을 쉽게 사용하고 훈련에서 예측까지 자주 반복해야 하는 훈련 요구 사항을 단순화할 수 있습니다. Amazon Redshift는 자동으로 최상의 알고리즘을 검색하고 문제에 가장 적합한 모델을 조정합니다. Amazon Redshift 외부로 데이터를 이동하거나 다른 서비스와 인터페이스하고 비용을 지불할 필요 없이 Amazon Redshift 클러스터 내에서 예측할 수 있습니다.

Amazon Redshift 기계 학습은 기계 학습을 사용하는 데이터 분석가와 데이터 사이언티스트를 지원합니다. 또한 이를 통해 기계 학습 전문가는 지식을 사용하여 CREATE MODEL 문이 지정한 옵션과 초보자 측면만 사용하도록 안내할 수 있습니다. 이렇게 하면 CREATE MODEL이 최상의 후보를 찾는 데 필요한 시간을 단축하거나 모델의 정확도를 높이거나 둘 다 가능합니다.

CREATE MODEL 문은 훈련 작업에 파라미터를 지정하는 방법에 유연성을 제공합니다. 이러한 유연성을 통해 기계 학습 초보자 또는 전문가 모두 선호하는 프로프로세서, 알고리즘, 문제 유형 및 하이퍼파라미터를 선택할 수 있습니다. 예를 들어 고객 이탈에 관심이 있는 사용자는 CREATE MODEL 문에서 문제 유형이 고객 이탈에 잘 작동하는 이진 분류라고 지정할 수 있습니다. 그런 다음 CREATE MODEL 문은 최상의 모델 검색을 이진 분류 모델로 좁힙니다. 사용자가 문제 유형을 선택하더라도 CREATE MODEL 문이 사용할 수 있는 옵션은 여전히 많습니다. 예를 들어 CREATE MODEL은 최상의 사전 처리 변환을 검색 및 적용하고 최상의 하이퍼파라미터 설정을 검색합니다.

Amazon Redshift 기계 학습이 Amazon SageMaker Autopilot을 사용하여 최적의 모델을 자동으로 찾아 훈련을 더 쉽게 만듭니다. 백그라운드에서 Amazon SageMaker Autopilot은 제공된 데이터를 기반으로 최고의 기계 학습 모델을 자동으로 훈련하고 조정합니다. 그런 다음 Amazon SageMaker Neo가 훈련 모델을 컴파일하고 Redshift 클러스터에서 예측에 사용할 수 있도록 합니다. 훈련된 모델을 사용하여 기계 학습 추론 쿼리를 실행할 때 쿼리는 Amazon Redshift의 대규모 병렬 처리 기능을 사용할 수 있습니다. 동시에 쿼리는 기계 학습 기반 예측을 사용할 수 있습니다.

기계 학습 초보자로서 프로프로세서, 알고리즘 및 하이퍼파라미터와 옵션과 초보자 같은 기계 학습의 다양한 측면에 대한 일반 지식이 있는 경우 지정한 측면에만 CREATE MODEL 문을 사용합니다. 그런 다음 CREATE MODEL이 최상의 후보를 찾는 데 필요한 시간을 줄이거나 모델의 정확도를 향상시킬 수 있습니다. 문제 유형이나 목표와 같은 추가 도메인 지식을 도입하여 예측의 비즈니스 가치를 높일 수도 있습니다. 예를 들어 고객 이탈 시나리오에서 "고객이 활동하고 있지 않음"이라는 결과가 드물다면 F1 목표가 정확도 목표보다 선호되는 경우가 많습니다. 높은 정확도 모델은 항상 "고객이 활동하고 있음"이라고 예측할 수 있기 때문에 정확도는 높지만 비즈니스 가치는 거의 없습니다. F1 목표에 대한 자세한 내용은 Amazon SageMaker API Reference의 AutoMLJobObjective 섹션을 참조하세요.

CREATE MODEL 문의 기본 옵션에 대한 자세한 내용은 단순 CREATE MODEL 섹션을 참조하세요.

기계 학습 고급 실무자는 특정(일부) 기능에 대한 문제 유형과 전처리기를 지정할 수 있습니다. 그런 다음 CREATE MODEL은 지정된 측면에 대한 제안을 따릅니다. 동시에 CREATE MODEL은 여전히 나머지 기능과 최고의 하이퍼파라미터에 대한 최고의 프로프로세서를 검색합니다. 훈련 파이프라인의 하나 이상의 측면을 제한하는 방법에 대한 자세한 내용은 사용자 안내에 따라 CREATE MODEL 섹션을 참조하세요.

기계 학습 전문가는 훈련 및 하이퍼파라미터 튜닝을 완벽하게 제어할 수 있습니다. 그러면 CREATE MODEL 문은 사용자가 모든 선택을 하기 때문에 최적의 프로프로세서, 알고리즘 및 하이퍼파라미터를 검색하려고 하지 않습니다. AUTO OFF와 함께 CREATE MODEL을 사용하는 방법에 대한 자세한 내용은 AUTO OFF로 CREATE XGBoost 모델 섹션을 참조하세요.

데이터 엔지니어는 로컬 추론을 위해 Amazon SageMaker에서 Amazon Redshift로 사전 훈련된 XGBoost 모델을 가져올 수 있습니다. 기존 보유 모델 사용(BYOM)으로 Amazon Redshift에서 로컬로 데이터베이스 내 추론을 위해 Amazon SageMaker와 함께 Amazon Redshift 외부에서 훈련된 모델을 사용할 수 있습니다. Amazon Redshift 기계 학습은 로컬 또는 원격 추론에서 BYOM 사용을 지원합니다.

로컬 또는 원격 추론에 CREATE MODEL 문을 사용하는 방법에 대한 자세한 내용은 기존 보유 모델 사용(BYOM) - 로컬 추론 섹션을 참조하세요.

초보를 위한 도커 안내서 - 설치하고 컨테이너 실행하기 SERIES 2/3

이 글은 초보를 위한 도커 안내서 - 설치부터 배포까지 2번째 글입니다. 이번엔 도커 설치부터 컨테이너를 실행하고 컨테이너를 둘러보는 방법에 대해 설명합니다. 도커에 대해 1도 모르는 분들을 위해 아주 가볍게 자주 쓰는 명령어만 다루었기 때문에 모든 명령어가 궁금하신 분은 여기를 참고해주세요.

초보를 위한 도커 안내서 - 도커란 무엇인가? SERIES 1/3
초보를 위한 도커 안내서 - 설치하고 컨테이너 실행하기 ✓ SERIES 2/3
초보를 위한 도커 안내서 - 이미지 만들고 배포하기 SERIES 3/3

도커 설치하기

도커는 리눅스 컨테이너 기술이므로 macOS나 windows에 설치할 경우 가상머신에 설치가 됩니다. 리눅스 컨테이너 말고 윈도우즈 컨테이너라는 것도 존재하지만 여기서는 다루지 않습니다.

Linux

리눅스에 도커를 설치하는 방법은 자동 설치 스크립트를 이용하는 것이 가장 쉽습니다. 다음 명령어를 입력하면 root 권한을 요구하고 잠시 기다리면 설치가 완료됩니다. 음.. 참 쉽죠?

sudo 없이 사용하기

docker는 기본적으로 root권한이 필요합니다. root가 아닌 사용자가 sudo없이 사용하려면 해당 사용자를 docker 그룹에 추가합니다.

사용자가 로그인 중이라면 다시 로그인 후 권한이 적용됩니다.

주의사항

도커를 실행하기 위한 kernel 버전은 옵션과 초보자 3.10.x 이상입니다. ubuntu 14.04 이상을 사용하면 큰 문제가 없고 kernel의 버전이 낮을 경우 제대로 동작을 안하거나 문제가 생길 수 있습니다. 가급적 최신버전으로 업데이트 해주세요.
ubuntu나 centos가 아닌 경우는 다른 방법이 필요합니다. 다른 리눅스를 쓰시는 분은 대부분 고오오급 개발자 분이시니 따로 설명하지 않아도 될 것 같아 링크로 대신하겠습니다. 절대 귀찮아서가 아님

Docker for Mac / Docker for Windows

도커를 맥이나 윈도우즈에 설치하려면 Docker for mac 또는 Docker for windows를 설치하면 됩니다. 파일을 다운받고 설치하고 재부팅하면 대부분 문제없이 완료됩니다. 소소한 옵션들이 있는데 특별히 건드릴 부분은 없으나 한번 살펴보고 적절하게 설정하시면 됩니다. (windows는 공유 드라이브를 선택해주세요)

Docker for Mac

마치 네이티브스럽게 설치된 것 같지만 도커는 리눅스 컨테이너이므로 실제로는 가상머신에 설치가 되었습니다. 사용자는 가상머신을 사용한다는 느낌이 전혀 안드는데 그런부분을 굉장히 신경써서 설계하였습니다. 예를 들면, 포트를 연결하기 위해 도커 컨테이너의 특정 포트를 가상머신에 연결하고 다시 mac이나 windows의 포트와 연결해야 합니다. 디렉토리를 연결한다면 디렉토리를 가상머신과 공유하고 그 디렉토리를 다시 컨테이너와 연결해야 합니다. 이런 한단계 추가적으로 거쳐야하는 부분을 자연스럽게 처리해줍니다.

docker for mac은 xhyve라는 macOS에서 제공하는 가상환경을 이용하고 docker for windows는 Hyper-V기능을 이용합니다. 따라서 OS가 최신버전이 아니면 동작하지 않을 수 있습니다.

가상머신에 설치하기

이런저런 이유로 Docker for … 를 사용하지 못하는 경우 Docker machine을 이용할 수 있는데 처음 도커를 공부하는 경우에는 옵션과 초보자 Virtual Box나 VMware같은 가상머신에 리눅스를 설치하고 리눅스에 접속하여 도커를 사용하는 방법을 권장합니다. 처음부터 Docker machine을 사용하면 환경이 약간 혼란스러울 수 있습니다.

설치확인하기

설치가 완료되었다면 정상적으로 설치되었는지 도커 명령어를 입력해 확인해 봅니다.

Client와 Server 정보가 정상적으로 출력되었다면 설치가 완료된 것 입니다.

Server 정보가 안나오고 Error response from daemon: Bad response from Docker engine 이라는 메시지가 출력되는 경우는 보통 docker daemon이 정상적으로 실행되지 않았거나 sudo 를 입력하지 않은 경우입니다.

혹시, 특이한 부분을 찾으셨나요? 버전정보가 클라이언트와 서버로 나뉘어져 있습니다. 도커는 하나의 실행파일이지만 실제로 클라이언트와 서버역할을 각각 할 수 있습니다. 도커 커맨드를 입력하면 도커 클라이언트가 도커 서버로 명령을 전송하고 결과를 받아 옵션과 초보자 터미널에 출력해 줍니다.

docker client-host

기본값이 도커 서버의 소켓을 바라보고 있기 때문에 사용자는 의식하지 않고 마치 바로 명령을 내리는 것 같은 느낌을 받습니다. 이러한 설계가 mac이나 windows의 터미널에서 명령어를 입력했을때 가상 서버에 설치된 도커가 동작하는 이유입니다.

컨테이너 실행하기

이제! 드디어! 컨테이너를 실행해 보려고 합니다. 손이 근질근질하고 컨테이너의 강려크함을 보여드리고 싶기 때문에 옵션과 초보자 여러개의 프로그램을 마구잡이로 손쉽게 띄워보겠습니다.

도커를 실행하는 명령어는 다음과 같습니다.

다음은 자주 사용하는 옵션들입니다.

옵션	설명
-d	detached mode 흔히 말하는 백그라운드 모드
-p	호스트와 컨테이너의 포트를 연결 (포워딩)
-v	호스트와 컨테이너의 디렉토리를 연결 (마운트)
-e	컨테이너 내에서 사용할 환경변수 설정
–name	컨테이너 이름 설정
–rm	프로세스 종료시 컨테이너 자동 제거
-it	-i와 -t를 동시에 사용한 것으로 터미널 입력을 위한 옵션
–link	컨테이너 연결 [컨테이너명:별칭]

엄청나게 직관적인 옵션으로 몇번 실행해보면 자연스럽게 익숙해집니다.

ubuntu 16.04 container

시작은 가볍게 ubuntu 16.04 컨테이너를 생성하고 컨테이너 내부에 들어가 봅니다.

run 명령어를 사용하면 사용할 이미지가 저장되어 있는지 확인하고 없다면 다운로드( pull )를 한 후 컨테이너를 생성( create )하고 시작( start ) 합니다.

위 예제는 ubuntu:16.04 이미지를 다운받은 적이 없기 때문에 이미지를 다운로드 한 후 컨테이너가 실행되었습니다. 컨테이너는 정상적으로 실행됐지만 뭘 하라고 명령어를 전달하지 않았기 때문에 컨테이너는 생성되자마자 종료됩니다. 컨테이너는 프로세스이기 때문에 실행중인 프로세스가 없으면 컨테이너는 종료됩니다.

이번에는 /bin/bash 명령어를 입력해서 ubuntu:16.04 컨테이너를 실행해 보겠습니다.

컨테이너 내부에 들어가기 위해 bash 쉘을 실행하고 키보드 입력을 위해 -it 옵션을 줍니다. 추가적으로 프로세스가 종료되면 컨테이너가 자동으로 삭제되도록 --rm 옵션도 추가하였습니다.

이번에는 바로 전에 이미지를 다운 받았기 때문에 이미지를 다운로드 하는 화면 없이 바로 실행되었습니다. cat /etc/issue 와 ls 를 실행해보면 ubuntu 리눅스인걸 알 수 있습니다. 뭔가 가벼운 가상머신 같나요?

exit 로 bash 쉘을 종료하면 컨테이너도 같이 종료됩니다.

도커를 이용하여 가장 기본적인 컨테이너를 순식간에 만들어 보았습니다.

redis container

2번째 컨테이너는 redis 입니다. redis는 메모리기반의 다양한 기능을 가진 스토리지입니다. 6379 포트로 통신하며 telnet 명령어로 테스트해 볼 수 있습니다. redis 컨테이너는 detached mode(백그라운드 모드)로 실행하기 위해 -d 옵션을 추가하고 -p 옵션을 추가하여 컨테이너의 포트를 호스트의 포트로 연결해보겠습니다.

-d 옵션이 없다면 프로세스가 foreground로 실행되어 아무키도 입력할 수 옵션과 초보자 없게 됩니다. 컨테이너를 종료하려면 ctrl + c 를 입력해 주세요.

-d 옵션을 주었기 때문에 컨테이너를 실행하자마자 컨테이너의 ID(5dff91d2…)를 보여주고 바로 쉘로 돌아왔습니다. 컨테이너는 종료된 것이 아니라 백그라운드 모드로 동작하고 있고 컨테이너 ID를 이용하여 컨테이너를 제어할 수 있습니다. -p 옵션을 이용하여 호스트의 1234포트 를 컨테이너의 6379포트 로 연결하였고 localhost의 1234포트로 접속하면 하면 redis를 사용할 수 있습니다.

테스트 결과 redis에 접속하여 새로운 키를 저장하고 불러오는데 성공했습니다. 실행이 간단한건 물론이고 호스트의 포트만 다르게 하면 하나의 서버에 여러개의 redis 서버를 띄우는 것도 매우 간단합니다.

MySQL 5.7 container

3번째 실행할 컨테이너는 MySQL 서버 입니다. 가장 흔하게 사용하는 데이터베이스인데 옵션과 초보자 이번에는 -e 옵션을 이용하여 환경변수를 설정하고 --name 옵션을 이용하여 컨테이너에 읽기 어려운 ID 대신 쉬운 이름을 부여할 예정입니다.

--name 옵션을 생략하면 도커가 자동으로 이름을 지어 줍니다. 이름은 유명한 과학자나 해커의 이름과 수식어를 조합하여 랜덤으로 생성합니다. (ex - boring_wozniak) 우리나라 과학자 장영실도 등록되어 있습니다.

MySQL Docker hub 옵션과 초보자 페이지에 접속하면 간단한 사용법과 환경변수에 대한 설명이 있습니다. 여러가지 설정값이 있는데 패스워드 없이 root계정을 만들기 위해 MYSQL_ALLOW_EMPTY_PASSWORD 환경변수를 설정합니다. 그리고 컨테이너의 이름은 mysql 로 할당하고 백그라운드 모드로 띄우기 위해 -d 옵션을 줍니다. 포트는 3306포트 를 호스트에서 그대로 사용하겠습니다.

와우, 순식간에 MySQL서버가 실행되었습니다. 이번 테스트는 호스트 OS에 MySQL 클라이언트가 설치되어 있어야 합니다. 추후에 실행중인 MySQL 도커 컨테이너에 접속하여 클라이언트를 실행해 보도록 하겠습니다.

처음 접속 시도시 에러가 난 화면은 MySQL 서버가 최초로 실행되면서 준비작업을 하기 때문에 발생하는 에러입니다. 컨테이너를 실행하면 백그라운드에서 MySQL 서버를 띄우는 시간이 필요하기 때문에 잠시 후에 다시 시도 했을 때 정상적으로 접속된 걸 확인할 수 있습니다.

WordPress container

이번에는 블로그 보다 웹용으로 더 흔히 쓰이는 엔진으로 유명한 워드프레스를 실행합니다. 워드프레스는 데이터베이스가 필요하기 때문에 조금 복잡한 형태를 띄지만 크게 어렵지 않습니다. 바로 전에 생성했던 MySQL 컨테이너에 워드프레스 데이터베이스를 만들고 WordPress 컨테이너를 실행할 때 --link 옵션을 이용하여 MySQL 컨테이너를 연결하겠습니다.

--link 옵션은 환경변수와 IP정보를 공유하는데 링크한 컨테이너의 IP정보를 /etc/hosts 에 자동으로 입력하므로 워드프레스 컨테이너가 MySQL 데이터베이스의 정보를 알 수 있게 됩니다.

먼저, 워드프레스용 데이터베이스를 생성하고 워드프레스 컨테이너를 실행합니다. 호스트의 8080포트 를 컨테이너의 80포트 로 연결하고 MySQL 컨테이너와 연결한 후 각종 데이터베이스 설정 정보를 환경변수로 입력합니다.

컨테이너가 제대로 실행되었는지 웹 브라우저로 확인해봅니다.

wordpress setup

워드프레스가 실행되었습니다! 단지 이미지를 다운받고 적절한 환경변수를 입력하여 컨테이너를 실행했을 뿐입니다. 워드프레스 컨테이너 내부는 apache2와 php가 설치되어 있지만 추상화되어 있어 실행과정에선 드러나지 않습니다.

이번 예제는 테스트용으로만 사용해야 합니다. 운영 환경에서 사용하려면 추가적인 셋팅이 필요합니다. 이부분은 밑에서 다시 다룹니다.

--link 옵션은 deprecated 되어 곧 사용할 수 없습니다. 대신 Docker network 기능을 이용해야 하지만 쉬운 이해를 돕기 위해 사용하였습니다. 참고만 하고 실제 사용은 ㄴㄴ

이제, 원하는 서비스가 있다면 이미지를 찾거나 직접 만들고, 어디서나 손쉽게 서비스를 실행할 수 있습니다.

tensorflow

마지막으로 이렇게 활용할 수 있다라는 예제로 tensorflow를 실행보도록 하겠습니다. tensorflow는 손쉽게 머신러닝을 할 수 있는 툴입니다. tensorflow는 python으로 만들어져 python과 관련 패키지를 옵션과 초보자 설치해야 합니다. 이번에 설치하는 이미지는 python과 함께 numpy, scipy, pandas, jupyter, scikit-learn, gensim, BeautifulSoup4, Tensorflow가 설치되어 있습니다. 뭔가 복잡해 보이지만 도커라면 손쉽게 실행해 볼 수 있습니다.

설치된 파일이 많아 다운로드 하는데 시간이 좀 걸립니다. 컨테이너가 실행되면 웹 브라우저에서 jupyter에 접속하여 머신러닝을 시작해 봅시다!

Hello, Tensorflow!

와우! 성공적으로 tensorflow 테스트를 마쳤습니다. 이제 조금 있으면 A.I를 만들 수 있을 것 같습니다.(?!)

여기까지 ubuntu, MySQL, redis, Wordpress, tensorflow를 실행해 보았습니다. 가상머신을 이용해서 동일한 작업을 했다면 컴퓨터가 엄청나게 버벅이기 시작했겠지만 컨테이너 기반의 도커를 이용하여 매우 가볍게 실행하고 있습니다. 내부 구조나 설치과정은 자세히 모르지만, 간단한 도커 명령어로 여러개의 서비스를 순식간에 실행하고 사용할 수 있다니 정말 짱짱맨입니다.

도커 기본 명령어

앞에서 도커의 run 명령어를 이용하여 여러개의 컨테이너를 실행했습니다. 이제 컨테이너의 상태를 살펴보고 어떤 이미지가 설치되어 있는지 확인하는 명령어를 알아봅니다.

컨테이너 목록 확인하기 (ps)

컨테이너 목록을 확인하는 명령어는 다음과 같습니다.

일단 기본옵션과 -a, --all 옵션만 살펴봅니다.

ps 명령어는 실행중인 컨테이너 목록을 보여줍니다. detached mode로 실행중인 컨테이너들이 보입니다. 어떤 이미지를 기반으로 만들었는지 어떤 포트와 연결이 되어있는지 등 간단한 내용을 보여줍니다.

이번에는 -a 옵션을 추가로 실행해보겠습니다.

맨 처음 실행했다가 종료된 컨테이너(Exited (0))가 추가로 보입니다. 컨테이너는 종료되어도 삭제되지 않고 남아있습니다. 종료된 건 다시 시작할 수 있고 컨테이너의 읽기/쓰기 레이어는 그대로 존재합니다. 명시적으로 삭제를 하면 깔끔하게 컨테이너가 제거됩니다.

컨테이너 중지하기 (stop)

실행중인 컨테이너를 중지하는 명령어는 다음과 같습니다.

옵션은 특별한게 없고 실행중인 컨테이너를 하나 또는 여러개 (띄어쓰기로 구분) 중지할 수 있습니다.

앞에서 실행한 tensorflow 컨테이너는 더이상 필요가 없으니 중지해 보겠습니다. 중지하려면 컨테이너의 ID 또는 이름을 입력하면 됩니다. tensorflow 컨테이너의 ID를 ps 명령을 통해 확인하고 중지해 봅니다.

도커 ID의 전체 길이는 64자리 입니다. 하지만 명령어의 인자로 전달할 때는 전부 입력하지 않아도 됩니다. 예를 들어 ID가 abcdefgh. 라면 abcd 만 입력해도 됩니다. 앞부분이 겹치지 않는다면 1-2자만 입력해도 됩니다.

잠시 기다리면 tensorflow 컨테이너가 종료됩니다. ps -a 명령어를 입력하여 종료되었는지 확인합니다.

컨테이너 제거하기 (rm)

종료된 컨테이너를 완전히 제거하는 명령어는 다음과 같습니다.

종료 명령어도 옵션은 특별한게 없습니다. 종료된 컨테이너를 하나 또는 여러개 삭제할 수 있습니다. 종료된 ubuntu 컨테이너와 tensorflow 컨테이너를 삭제해보겠습니다.

컨테이너가 말끔히 삭제되었습니다. 호스트 OS는 아무런 흔적도 남아있지 않고 컨테이너만 격리된 상태로 실행되었다가 삭제되었습니다. 시스템이 꼬일 걱정이 없습니다.

중지된 컨테이너를 일일이 삭제 하는 건 귀찮은 일입니다. docker rm -v $(docker ps -a -q -f status=exited) 명령어를 입력하면 중지된 컨테이너 ID를 가져와서 한번에 삭제합니다.

이미지 목록 확인하기 (images)

도커가 다운로드한 이미지 목록을 보는 명령어는 다음과 같습니다.

간단하게 도커 이미지 목록을 확인해보겠습니다.

이미지 주소와 태그, ID, 생성시점, 용량이 보입니다. 이미지가 너무 많이 쌓이면 용량을 차지하기 때문에 사용하지 않는 이미지는 지우는 것이 좋습니다.

이미지 다운로드하기 (pull)

이미지를 다운로드하는 명령어는 다음과 같습니다.

ubuntu:14.04 를 다운받아보겠습니다.

run 명령어를 입력하면 이미지가 없을 때 자동으로 다운받으니 pull 명령어를 언제 쓰는지 궁금할 수 있는데 pull 은 최신버전으로 다시 다운 받습니다. 같은 태그지만 이미지가 업데이트 된 경우는 pull 명령어를 통해 새로 다운받을 수 있습니다.

이미지 삭제하기 (rmi)

이미지를 삭제하는 방법은 다음과 같습니다.

images 명령어를 통해 얻은 이미지 목록에서 이미지 ID를 입력하면 삭제가 됩니다. 단, 컨테이너가 실행중인 이미지는 삭제되지 않습니다. 컨테이너는 이미지들의 레이어를 기반으로 실행중이므로 당연히 삭제할 수 없습니다.

tensorflow는 더 이상 사용하지 않으니 이미지를 제거해보겠습니다.

이미지가 삭제되었습니다. 이미지는 여러개의 레이어로 구성되어 있기 때문에 모든 레이어가 삭제된 것을 알 수 있습니다.

컨테이너 둘러보기

도커에 대한 아주아주아주 기본적인 명령어를 살펴보았습니다. 사실 저 명령어들과 이번에 살펴볼 log , exec 명령어를 익히면 도커에서 사용하는 명령어는 거의 다 익혔다고 할 수 있습니다. 다른 명령어는 필요에 따라 하나하나 살펴보면 됩니다.

컨테이너 로그 보기 (logs)

컨테이너가 정상적으로 동작하는지 확인하는 좋은 방법은 로그를 확인하는 것 입니다. 로그를 확인하는 방법은 다음과 같습니다.

기본 옵션과, -f , --tail 옵션을 살펴봅니다.

기존에 생성해 놓은 워드프레스 컨테이너 로그를 확인해 보겠습니다.

컨테이너에서 실행한 로그가 쭈욱 보입니다. 아무 옵션을 주지 않았을 때는 전체 로그를 무식하게 전부 다 출력합니다. 너무 많으니 --tail 옵션으로 마지막 10줄만 출력해 보겠습니다.

마지막 10줄만 보니 좀 나아 보입니다. 이제 실시간으로 로그가 생성되는 걸 확인해보겠습니다. -f 옵션으로 실행합니다.

로그를 켜 놓은 상태에서 워드프레스 페이지를 새로고침하면 브라우저 접속 로그가 실시간으로 보입니다. 가장 흔하게 사용하는 옵션이고 로그 보기를 중지하려면 ctrl + c 를 입력하면 됩니다.

로그에 대해 좀 더 자세히

프로그램마다 로그 파일은 제각각 생길텐데 어떻게 저 로그가 나올까 라는 의문이 생깁니다. 도커는 로그파일을 자동으로 알아채는게 아니라 표준 스트림_{Standard streams} 중 stdout , stderr 를 수집합니다. 따라서 컨테이너에서 실행되는 프로그램의 로그 설정을 파일이 아닌 표준출력으로 바꾸어야 합니다. 단지 출력 방식만 바꾸는 것으로 모든 컨테이너는 로그에 대해 같은 방식으로 관리할 수 있게 됩니다.

또하나 중요한 점은 컨테이너의 로그파일은 json 방식으로 어딘가에 저장이 됩니다. 로그가 많으면 은근히 파일이 차지하는 용량이 커지므로 주의해야합니다. 도커는 다양한 플러그인을 지원하여 json이 아닌 특정 로그 서비스에 스트림을 전달할 수 있습니다. 어느 정도 앱의 규모가 커지면 기본적인 방식 대신 로그 서비스를 이용하는 걸 고려해야 합니다.

컨테이너 명령어 실행하기 (exec)

컨테이너를 관리하다 보면 실행중인 컨테이너에 들어가보거나 컨테이너의 파일을 실행하고 싶을 때가 있습니다. 컨테이너에 SSH 를 설치하면 되지 않을까? 라고 생각할 수 있지만 SSH는 권장하지 않습니다. 하지 말라고 하면 꼭 하는 분들이 있던데 제발.. 예전에는 nsenter라는 프로그램을 이용하였는데 docker에 exec 라는 명령어로 흡수되었습니다.

컨테이너 명령어를 실행하는 방법은 다음과 같습니다.

run 명령어와 유사해 보입니다. 차이는 run 은 새로 컨테이너를 만들어서 실행하고 exec 는 실행중인 컨테이너에 명령어를 내리는 정도입니다.

일단, 가볍게 실행중인 MySQL 컨테이너에 접속해보겠습니다.

키보드 입력이 필요하니 run 명령어와 마찬가지로 -it 옵션을 주었고 bash 쉘로 접속하여 마치 가상머신에 들어온 것 같은 느낌이 듭니다. 접속한 이후에는 어떤 작업도 할 수 있고 컨테이너를 마음껏 건드릴 수 있습니다.

쉘로 완전한 권한을 얻는 방법말고 바로 mysql 명령어를 실행 할 수도 있습니다.

이제, 호스트 OS에 mysql을 설치하지 않아도 mysql 클라이언트를 사용할 수 있습니다. 굳이 복잡한 작업이 필요 없는 경우는 -it 옵션없이 단순하게 명령을 실행하고 종료할 수도 있습니다.

컨테이너 업데이트

이제 지금까지 배운 모든걸 정리해서 컨테이너를 새로운 버전으로 업데이트 하는 과정을 살펴보겠습니다.

도커 컨테이너 업데이트

도커에서 컨테이너를 업데이트 하려면 새 버전의 이미지를 다운( pull )받고 기존 컨테이너를 삭제( stop , rm ) 한 후 새 이미지를 기반으로 새 컨테이너를 실행( run )하면 됩니다. 배포와 관련된 자세한 사항은 다음글에서 이야기하고 여기선 그냥 그렇구나 하고 이해합시다.

컨테이너를 삭제한다는 건 컨테이너에서 생성된 파일이 사라진다는 뜻입니다. 데이터베이스라면 그동안 쌓였던 데이터가 모두 사라진다는 것이고 웹 어플리케이션이라면 그동안 사용자가 업로드한 이미지가 모두 사라진다는 것입니다. ㄷㄷ

이런 상황 도커 도입했다가 퇴사 을 방지하기 위해 컨테이너 삭제시 유지해야하는 데이터는 반드시 컨테이너 내부가 아닌 외부 스토리지에 저장해야 합니다. 가장 좋은 방법은 AWS S3같은 클라우드 서비스를 이용하는 것이고 그렇지 않으면 데이터 볼륨_{Data volumes}을 컨테이너에 추가해서 사용해야 합니다. 데이터 볼륨을 사용하면 해당 디렉토리는 컨테이너와 별도로 저장되고 컨테이너를 삭제해도 데이터가 지워지지 않습니다.

데이터 볼륨을 사용하는 방법은 몇가지가 있는데 여기서는 호스트의 디렉토리를 마운트해서 사용하는 방법에 대해 알아봅니다. run 명령어에서 소개한 옵션중에 -v 옵션을 드디어 사용해 보겠습니다. MySQL이라면 /var/lib/mysql 디렉토리에 모든 데이터베이스 정보가 담기므로 호스트의 특정 디렉토리를 연결해주면 됩니다.

위 샘플은 호스트의 /my/own/datadir 디렉토리를 컨테이너의 /var/lib/mysql 디렉토리로 마운트 하였습니다. 이제 데이터베이스 파일은 호스트의 /my/own/datadir 디렉토리에 저장되고 컨테이너를 삭제해도 데이터는 사라지지 않습니다. 최신버전의 MySQL 이미지를 옵션과 초보자 옵션과 초보자 다운받고 다시 컨테이너를 실행할 때 동일한 디렉토리를 마운트 한다면 그대로 데이터를 사용할 수 있습니다. 만세!

Docker Compose

지금까지 도커를 커맨드라인에서 명령어로 작업했습니다. 지금은 간단한 작업만 했기 때문에 명령이 길지 않지만 컨테이너 조합이 많아지고 여러가지 설정이 추가되면 명령어가 금방 복잡해집니다.

도커는 복잡한 설정을 쉽게 관리하기 위해 YAML방식의 설정파일을 이용한 Docker Compose라는 툴을 제공합니다. 깊게 파고들면 은근 기능이 많고 복잡한데 이번에는 아주 가볍게 다루고 지나가도록 하겠습니다.

Docker for Mac 또는 Docker for Windows를 설치했다면 자동으로 설치됩니다. 리눅스의 경우 다음 명령어를 입력하여 설치합니다. 그냥 설치파일 하나 다운받으면 됩니다. Golang 짱

wordpress 만들기

기존에 명령어로 만들었던 wordpress를 compose를 이용해 만들어 보겠습니다.

먼저 빈 디렉토리를 하나 만들고 docker-compose.yml 파일을 만들어 설정을 입력합니다.

몇몇 생소해보이는 설정이 눈에 보이지만, 일단 실행해 봅니다.

와우, 아주 손쉽게 워드프레스가 만들어 졌습니다. 단지 명령어를 설정파일로 바꾼거에 불과하지만 가독성과 편리성은 훨씬 향상되었습니다.

Docker Compose의 다른 기능과 생소한 설정내용은 숙제로 남겨드립니다. 원래 개발공부라는게 왠만큼 했다고 생각하면 또 다른게 나오고 끊임없이 공부해야 하는 분야입니다. 화이팅! 도커에 대해 이해를 했다면 Docker Compose 또한 쉽게 사용할 수 있을 것입니다.

여기까지 도커에 대해 기본적인 내용부터 컨테이너를 실행하고 살펴보는 방법까지 알아보았습니다. 도커가 어떤건지, 컨테이너가 뭔지, 이미지가 뭔지 감이 좀 오시나요? 이제 남이 만든 이미지를 사용하는 것이 아니라 직접 이미지를 만들고 컨테이너를 여러 서버로 배포하는 방법을 알아봐야하는데… 다음글에서 알아보도록 하겠습니다.

전문가 옵션을 사용하는 방법

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2022년에 ExpertOption 거래를 시작하는 방법: 초보자를 위한 단계별 가이드

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초보 탈출 준비 완료, 고품격 운전을 완성하는 옵션은?

이제는 선택보다 필수가 되어버린 자동차운전면허증은 취득하기보다 실제 도로를 주행하는 일에서 더욱 어려운 일이 많습니다. 그러나 갓 면허를 딴 사람이든 십 년 이상 숙련된 사람이든, 도로 위에서 운전대를 잡아도 된다는 사실은 변함이 없는데요. 하지만 초보 운전자라는 오명을 깨끗하게 씻어버릴 탈출구가 우리에겐 아직 남아있습니다. 쌍용자동차와 함께 알아보는 초보 운전 탈출을 위한 자동차 옵션! 3AVM부터 반자율주행, 또 운전자에게 도움이 되는 인테리어 요소까지 알아보고 고품격 드라이빙 라이프를 즐겨보는 시간을 즐겨보세요 , 렛츠 고~!

“주차 정복? 3D AVM과 함께라면 든든해!”

제 옵션과 초보자 3자의 시각으로 내가 주차하는 현황을 봐준다면, 주차할 때 참 마음이 놓일텐데요. 비단 마음이 놓인다는 것을 떠나 실질적으로 도움이 되는, 쌍용자동차의 3D AVM(어라운드 뷰 모니터링 시스템)을 소개 드립니다. 이는 차량 외부에 탑재된 4개의 카메라로 차량 주변 상황을 3D 형태로 모니터에 표시해주는 첨단 주차 보조 시스템인데요. 운전자의 편리대로 사각지대를 훤히 볼 수 있어 원하는 방향의 시야를 밝히는데 용이 합니다.

■ 쌍용자동차 렉스턴 스포츠의 3AVM

보고 싶은 방향을 선택하여 화면을 분할해 이용할 수 있다는 점은, 초보 운전자 뿐만 아니라 모든 드라이버에게 매력적인 기능일 것입니다. 옵션에 따라 모의 방향까지 설정이 가능한 쌍용자동차의 3D AVM 시스템은 보다 안전한 운전 환경을 위해 현재의 기술력을 갖추게 되었는데요. 이 같은 기능을 십분 활용하여 어려운 주차 환경에서도 편리하고 안전하게, 세심한 조작이 가능합니다.

“똑똑한 나에게 어울리는, 스마트드라이빙”

최근 이슈가 되고 있는 ‘자율주행’ 기능에 대한 연구로 운전이라는 말의 의미가 사라질 수도 있다는 전망인데요. 아직은 먼 이야기지만 그렇게 된다면 말 그대로 ‘손 하나 까닥 않는’ 드라이빙 라이프도 더 이상 상상이 아닐 것입니다. 이미 자동차마다 ‘반자율주행’ 시스템의 도입으로 간단한 조작은 자동차의 *ECU(자동차의 상태를 컴퓨터로 제어하는 전자제어장치)가 관장하도록 변화 했다는 사실은 일부 드라이버에게 참으로 반가운 소식이 아닐 수 없습니다.

쌍용자동차의 ‘스마트 드라이빙 패키지’ 옵션은 전방추돌경보(FCWS)와 긴급제동보조(AEBS), 차선이탈경보(LDWS), 차선유지보조(LKAS), 스마트하이빔(HBA) 까지 우수한 사양을 입증하는데요. 3D AVM과 더불어 운전중 전문가가 함께 한다는 느낌을 받을 정도로 실질적인 도움을 준다 평가받습니다. 이는 또한 운전이 서툰 사람 및 노약자들에게 상당한 도움을 주어, 사회적으로 기능하는 면 또한 매력적입니다. 스마트 드라이빙 패키지와 더불어 더욱 즐거운 초보 운전 기간을 즐겨보시길 추천드립니다.

“감성 업그레이드, 내맘대로 클러스터”

시시각각 변하는 도로 사정에 맞춰 임기응변을 발휘한다는 일은 말로 표현하기엔 너무나 어려운 일입니다. 그러나 드라이버란 초보를 떠나 감성 또한 중요하게 여겨야 함이 인지상정. 이러한 부분을 개선하여 가시성을 높인 클러스터가 각광받고 있습니다.

이 또한 나의 구미에 맞게 변경할 수 있다는 사실은 감각적인 부분을 충족함과 동시에, 가시성을 높이는 부분에서도 필요한 사양인데요. 안전과 감성을 함께 도모할 수 있는 방법을 고안해 실현시킨 클러스터로, 우리 초보 운전자 분들도 안전한 드라이빙 되시길 기원합니다.

쌍용자동차와 함께 알아보는 초보 탈출법! 도움이 되셨나요? 점점 발전하는 자동차 시스템과 함께 부족한 운전 실력도 키우고, 머지않아 지나게 될 초보 운전자 기간도 즐거이 보내시길 바랍니다. 다가오는 봄날을 대비하여, 숨겨뒀던 나의 장롱 면허를 봉인 해제할 수 있는 가장 똑똑한 방법을 소개해 드렸는데요. 누구와 함께 하든지, 또 어디를 가든 항상 안전이 함께 하길 바라며 여러분의 꽃길을 쌍용자동차가 응원합니다.

쌩초보재테크

2022. 6. 16. 최근 주식시장 상황이 최악으로 내달리면서 투자자들은 물론이고 경제 관련 모든 사람들의 시선이 미연준 FOMC의 발언에 더욱 주목하고 있습니다. FOMC 회의는 1월, 3월, 4월, 6월, 7월, 9월, 11월, 12월 이렇게 일년에 8번 열립니다. 즉, 8번의 정례회의가 있는거죠. 이 회의때는 1박2일 난상토론이 이루어지고, 회의 후 한국시간 새벽3시경에 회의결과를 발표합니다. 이 회의의 회의록은 3주뒤에 공개되구요. 따라서, 이번 6월 FOMC 회의를 보면 미국시간으로 14일~15일이고, 한국시간 16일 새벽3시 회의결과를 알수 있으며, 3주 뒤인 7월 6일 회의록을 공개하게됩니다. 또한, 각 분기의 마지막 달인 3,6,9,12월에는 연준 의장의 기자회견이 있기 때문에, 연준의 기조를 알아보기 위해선 ..

2022. 5. 29. 우리나라의 옵션만기일은 매월 두번째 목요일입니다. 무조건 둘째주 목요일이 아니구요. 혹시나 옵션이나 선물이 무엇인지 궁금하시다면 아래글을 읽어보시길 추천드립니다. 2022.05.29 - [쌩초보재테크/공부좀합시다] - [주린이탈출]선물, 옵션이란? 만기일과 네마녀의날은 언제? [주린이탈출]선물, 옵션이란? 만기일과 네마녀의날은 언제? 잊을만하면 찾아오는 옵션만기일. 옵션상품에 투자하는 투자자 뿐만아니라 일반 주주들에게도 긴장되는 날입니다. 대대로 만기일 전후로해서 주가 변동성이 매우 크기때문입니다. 그렇다 tikklemoa.tistory.com 우리나라의 2022년 옵션만기일은 아래와 같습니다. 또한, 선물만기일은 매 분기마다 한번, 3,6,9,12월의 두번째 목요일에 돌아옵니다. 우리나라의 2022년 ..

2022. 5. 29. 잊을만하면 찾아오는 옵션만기일. 옵션상품에 투자하는 투자자 뿐만아니라 일반 주주들에게도 긴장되는 날입니다. 대대로 만기일 전후로해서 주가 변동성이 매우 크기때문입니다. 그렇다면 옵션만기일이 대체 무엇이길래 시장을 흔드는걸까요? 선물과 옵션의 개념 우선 기본적인 옵션과 선물 개념에 대해 간단하게 알아보고 가야겠네요. 선물과 옵션은 거래소에서 거래되는 대표적인 파생상품입니다. 이 파생상품은 원자재, 통화, 주식 등을 기초자산으로 하여 만들어진 상품으로, 기초자산의 가치가 변동함에 따라 가격이 결정되는 금융상품입니다. 선물이란? 먼저 선물이란 미리 정한 미래의 특정 시점에 매수자와 매도자가 미리 합의한 가격으로 특정 자산을 사거나 팔기로 약정한 계약을 말합니다. 예를 들어 A라는 사람이 올해 3월 10일에 삼..

2022. 5. 26. 최근들어 국내시장 뿐만 아니라 미국장 등 세계 많은 시장이 급락하고 있습니다. 원인이야 무수하죠.. 우크라이나 전쟁이슈, 인플레이션과 이를 뛰어넘는 스태그플레이션 위험성 도래, 식량난과 원자재난. 원/달러 환율은 계속 올라가고 있고.. 시장에 좋은소식이 거의 없는 요즘입니다. 주가가 정신나간놈처럼 내려가는데 무작정 손절하기는 아깝고 이럴때 기다리는건 시장의 긍정적인 뉴스, 또는 기술적반등이죠. 최근 뉴스들을 종합해서 보면 시장의 흐름을 돌릴만한 큰 긍정적인 뉴스는 딱히 에상하기 어렵고.. 그렇다면 기술적반등에 털고 나오는게 그나마 손해를 줄일수 있는 최선의 방법같습니다. 여기서 기대하는 기술적반등이 데드캣바운스라는 것입니다. 데드캣바운스란? 데드캣바운스는 요즘과 같은 장기 하락, 폭락 시장에서 자산가..

2021. 6. 28. 장악형 캔들이란? 장악형 캔들은 두개의 캔들을 비교했을 때 나타나는 형태로 하락추세거나 상승추세시에 앞의캔들을 뒤의 캔들이 감싸는 형태입니다. 이 장악형캔들은 추세의 전환을 알려주는 캔들 패턴 중 하나입니다. 장악형은 서로 상반된 색깔의 몸체로 구성되어 있으며, 뒤에 나타나는 캔들이 반전신호로 작용합니다. 전일의 몸체 크기와 바로 다음날의 몸체 크기의 차이가 크면 클수록 반전되는 에너지가 강함을 나타냅니다. 이 패턴은 당일의 주가흐름이 전일의 주가흐름을 완전히 압도하면서 새로운 추세로 반전시켰다는 것을 의미합니다. 이 장악형 캔들은 '상승장악형'과 '하락장악형', 두가지로 나눌 수 있습니다. 상승장악형 캔들이란? 상승장악형 캔들은 전날 음봉을 다음날 양봉이 감싸는 모습의 캔들 패턴입니다. 즉, 전일 매도..

2021. 6. 22. ○ 아모센스(357580) ○ 공모가 : 12,400 원 ○ 상장수량 : 11,200,076 주 ○ 공모수량 : 2,779,858 주 ○ 상장일 유통 가능 물량 : 3,640,500 주 (32.5%) ○ 경쟁률 : 기관(수요예측) 117 : 1 / 일반(청약) 27 : 1 2021년 6월 25일 금요일, 아모센스(357580)가 코스닥에 상장합니다. 아모센스는 차세대 전장 및 사물인터넷(IoT) 전문 기업으로, 무선충전 차폐시트, 무선충전 안테나, 자동차 전장 모듈 등 소재와 모듈 부문으로 구성된 소재부품을 전문으로 개발, 판매하는 기업입니다. 아모센스는 세계 최초로 무선충전 차폐 시트를 개발하였으며, 무선주파수(RF) 설계 기술을 포함한 소재 분야부터 차세대 전장 및 IoT까지 다양한 사업을 영위하..

2021. 6. 16. ○ 이노뎁(303530) ○ 공모가 : 18,000 원 ○ 상장수량 : 6,950,135 주 ○ 공모수량 : 1,050,000 주 ○ 상장일 유통 가능 물량 : 4,017,587 주 (57.81%) ○ 경쟁률 : 기관(수요예측) 1,574 : 1 / 일반(청약) 692 : 1 2021년 6월 18일 금요일, 이노뎁(303530)가 코스닥에 상장합니다. 이노뎁은 2008년 설립된 회사로, 폐쇄회로TV(CCTV) 등을 이용한 지능형 영상 분석 기술을 보유하고 있으며 자체 AI 딥러닝(심층학습) 기술을 통해 실시간·다채널 지능형 영상 분석 솔루션과 도시 데이터 플랫폼 서비스도 제공하고 있습니다. 이노뎁은 국내 최초의 VMS(Video Management Solution) 전문기업으로, 외산 중심의 초기 국내 ..

2021. 6. 13. ○ 라온테크(232680) ○ 공모가 : 18,000 원 ○ 상장수량 : 4,886,005 주 ○ 공모수량 : 500,000 주 ○ 상장일 유통 가능 물량 : 2,678,444 주 (54.82%) ○ 경쟁률 : 기관(수요예측) 1526 : 1 / 일반(청약) 779 : 1 2021년 6월 17일 목요일, 라온테크(232680)가 코스닥에 상장합니다. 라온테크는 반도체 및 FPD용 로봇시스템과 일반산업용 로봇 자동화 시스템 제조업을 주요 사업으로 영위하고 있습니다. 라온테크는 산업용 로봇 회사로 반도체 제조에 들어가는 반도체 로봇과 진공로봇, 웨이퍼를 이송/반송시키는 EFEM, OLED,LCD에 들어가는 플랫 패널 디스플레이(FPD)분야의 이송과 핸들링 로봇, 제약.바이오.식품 패키징에 들어가는 공장 자동..

옵션과 초보자