Docker 기초 (0) - Introduction

컨테이너 도구를 기초부터 정리하는 Docker 기초 시리즈의 0편입니다. 시리즈 소개와 진행 순서를 다루며, 사전 지식 점검이 1편, 본문은 2편부터 시작합니다.

무엇을 다루나

Docker 하나를 도구로서 끝까지 다룹니다. 설치와 container lifecycle부터 run 옵션, Dockerfile의 layer와 cache, volume과 network, Docker Compose 기반 운영, 그리고 ML 학습과 서빙 이미지 작성까지가 범위입니다.

머신러닝 실전 워크플로 10편이 “컨테이너가 왜 필요한가”를 다뤘다면, 이 시리즈는 그 도구인 Docker 자체의 구조와 사용법을 다룹니다.

누구를 위한 시리즈인가

• docker run과 docker build를 따라 쳐봤지만 옵션과 cache 동작을 이해하지 못한 채 쓰는 사람
• volume 없이 DB container를 지웠다가 데이터를 날려본 사람
• 학습 코드와 서빙 API를 이미지로 만들어 서버에 배포해야 하는 사람

터미널 기본 조작과 Python 개발 환경(가상환경, requirements.txt)을 전제로 합니다.

어떻게 진행하는가

여덟 편으로 진행하며, 순서는 아래와 같습니다.

편	주제
(1)	Prerequisites: 프로세스, 커널, 파일 시스템, 네트워크
(2)	What is Docker: container, image, registry
(3)	Installation and First Run: 설치와 첫 image 빌드
(4)	Working with Containers: run 옵션, logs, exec
(5)	Docker Compose Basics: 명령어와 YAML
(6)	Dockerfile: layer, cache, multi-stage build
(7)	Volumes, Bind Mounts, and Networks: 데이터와 통신
(8)	Docker Compose and Operations: 디스크 관리와 함정
(9)	ML Training and Serving Images: 학습과 서빙 이미지 설계

1편이 사전 지식 점검, 2편부터 5편이 기초, 6편과 7편이 이미지를 직접 만들 때 필요한 핵심, 8편이 운영, 9편이 ML 응용입니다.

실습 환경

• macOS Apple Silicon, Docker Desktop 기준. Docker Engine 27.x, Docker Compose v2
• Linux 서버에서 명령이 다른 곳은 본문에 표시합니다
• 9편에서 반려동물 품종 분류기 7편의 FastAPI 서빙 앱을 이미지로 만듭니다

같은 도구를 실제 프로젝트에 붙인 기록은 NYC 택시 프로젝트 2편과 AWS 해부 5편에 있습니다.