“내 컴퓨터에서는 잘 되는데요”라는 말을 들어보셨나요?
개발 환경과 운영 환경의 차이가 만드는 이 문제를 Docker가 근본적으로 해결합니다.
가상머신(VM)과 컨테이너의 차이
이전에는 가상머신(VM)으로 환경을 격리했습니다.
VM은 운영체제 전체를 가상화하기 때문에 수 GB의 공간이 필요하고 부팅만 수 분이 걸립니다.
반면 Docker 컨테이너는 운영체제 커널을 공유하고 필요한 부분만 패키징합니다.
결과적으로 MB 단위의 경량 이미지, 초 단위의 시작 시간이 가능합니다.
Docker의 핵심 개념
- 이미지(Image): 컨테이너의 설계도. 변경 불가한 스냅샷
- 컨테이너(Container): 이미지를 실행한 인스턴스. 실제 프로세스
- Dockerfile: 이미지를 만드는 명령어 모음
- Docker Hub: 이미지를 공유하는 저장소 (GitHub와 같은 개념)
- 볼륨(Volume): 컨테이너 외부에 데이터를 영구 저장하는 방법
기본 Dockerfile 예시 (Python FastAPI)
FROM python:3.12-slim
WORKDIR /app
COPY requirements.txt .
RUN pip install -r requirements.txt
COPY . .
CMD ["uvicorn", "main:app", "--host", "0.0.0.0", "--port", "8000"]
이 파일 하나로 어디서든 동일한 환경을 재현할 수 있습니다.
자주 쓰는 Docker 명령어
docker build -t myapp .— 이미지 빌드docker run -p 8000:8000 myapp— 컨테이너 실행docker ps— 실행 중인 컨테이너 목록docker logs [컨테이너ID]— 로그 확인docker exec -it [컨테이너ID] bash— 컨테이너 내부 접속
개발 현장에서 Docker가 필수인 이유
- 배포 표준화: 개발, 스테이징, 운영 환경 일치
- MSA(마이크로서비스): 서비스별 독립 배포 가능
- 신규 개발자 온보딩:
docker compose up한 줄로 전체 환경 구성 - CI/CD 연동: GitHub Actions, Jenkins에서 Docker 이미지 기반으로 테스트
Docker를 모르는 개발자는 이제 드뭅니다.
지금 당장 Docker Desktop을 설치하고, 직접 만든 앱을 컨테이너로 실행해보세요.
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