Docker 완벽 가이드: 설치부터 활용, 가상머신과의 차이까지
이번 시간에는 Docker가 무엇인지, 왜 사용하는지에 대해 알아보겠습니다.
복잡하게 느껴질 수 있지만, 기본 개념만 이해하면 누구나 쉽게 활용할 수 있습니다.
Docker(도커)는 프로그램을 간편하게 포장하여 어디서나 쉽게 실행할 수 있도록 도와주는 도구입니다.
쉽게 말하면, 내 컴퓨터에서 잘 돌아가는 프로그램을 다른 컴퓨터에서도 똑같이 돌아가게 하는 ‘상자’를 만들어 주는 것입니다.
이 상자를 컨테이너라고 부르며, 컨테이너 안에는 프로그램 실행에 필요한 파일, 설정, 환경(운영체제 일부) 같은 것들이 모두 포함되어 있습니다.
Docker를 사용하면 이런 점이 좋습니다.
- 내 컴퓨터, 다른 컴퓨터, 서버, 클라우드 어디서나 똑같이 실행할 수 있습니다.
- 설치나 설정을 다시 할 필요 없이 한 번에 이동할 수 있습니다.
- 빠르고 가볍게 실행되기 때문에 컴퓨터가 덜 느려집니다.
가상머신(VM)과 어떤 차이가 있을까요?
- 가상머신은 컴퓨터 전체를 하나 더 만드는 방식이라 무겁고 느립니다.
- Docker는 필요한 것만 골라서 포장하기 때문에 가볍고 빠릅니다.
Docker는 이런 곳에 사용됩니다.
- 개발할 때 프로그램을 테스트할 때
- 서버에 프로그램을 빠르게 올릴 때
- 여러 개의 프로그램을 나눠서 관리할 때 (마이크로서비스)
그럼 기존의 vmware와 뭐가 다를까요?
| 구분 | Docker | VMware / VirtualBox (가상머신) | 가상환경 (예: Python venv) |
|---|---|---|---|
| 방식 | 운영체제 위에 필요한 프로그램만 포장 | 운영체제 전체를 통째로 가상화 | 특정 프로그램(파이썬 등) 실행 환경만 가상화 |
| 속도 | 빠름 (가볍고 필요한 부분만 실행) | 느림 (운영체제 부팅부터 시작) | 매우 빠름 (작은 프로그램 환경만 따로) |
| 무게 | 가벼움 | 무거움 | 아주 가벼움 |
| 용도 | 앱 통째로 포장, 배포, 서버 운영 | 다른 운영체제 테스트, 개발 환경 분리 | 개별 프로그램 실행 환경 관리 |
| 운영체제 필요 여부 | 호스트 OS 공유 | 게스트 OS 별도 설치 필요 | 호스트 OS 위에 간단히 구성 |
| 대표 프로그램 | Docker | VMware, VirtualBox | Python venv, Node.js nvm |
Docker(도커)와 가상머신(VM)의 차이를 한눈에 쉽게 정리해 드립니다.
| 구분 | 가상머신 (VM) | 도커 (컨테이너) |
|---|---|---|
| 기본 개념 | 운영체제(OS)까지 통째로 복제하여 실행 | 앱 실행에 필요한 부분만 가볍게 격리 |
| 무게 | 무거움 (수 GB ~ 수십 GB) | 가벼움 (수백 MB 수준) |
| 속도 | 느림 (운영체제 부팅 필요) | 빠름 (바로 실행 가능) |
| 사용 목적 | 여러 운영체제 실행 및 서버처럼 운영 | 앱을 깔끔하게 실행하고 관리 |
요약
- 가상머신은 “컴퓨터 하나를 통째로 복사”하는 방식입니다.
- 도커는 “앱만 딱 가볍게 포장해서 실행”하는 방식입니다.
도커로 할 수 있는 일
| 할 수 있는 일 | 설명 |
|---|---|
| 앱 실행 | 복잡한 설치 없이 명령어 하나로 바로 실행 (예: n8n, MySQL, WordPress) |
| 여러 앱 띄우기 | 여러 개 앱을 각각 격리하여 동시에 실행 가능 |
| 서버 구축 | 웹 서버, 데이터베이스 서버 등을 빠르게 만들고 운영 |
| 개발 환경 통일 | 팀원 모두가 동일한 환경에서 개발 가능 (환경 차이로 인한 에러 방지) |
| 자동 배포 (CI/CD) | 코드 수정 시 자동으로 빌드 및 서버 반영 가능 |
| 테스트 환경 만들기 | 실제 서버와 동일한 환경을 로컬 PC에 빠르게 구성 |
| 데이터 백업/복구 | 컨테이너 상태를 이미지로 저장하여 복원 가능 |
상황별 추천
| 상황 | 가상머신 (VM) | 도커 (Docker) |
|---|---|---|
| 운영체제가 다른 경우 (예: 윈도우에서 리눅스 실행) | ✅ 적합 | ❌ 부적합 |
| 여러 버전의 OS 테스트 | ✅ 적합 | ❌ 부적합 |
| 앱만 깔끔하게 분리하고 싶은 경우 | ❌ 부적합 | ✅ 적합 |
| 빠르게 환경 세팅하고 싶은 경우 | ❌ 부적합 | ✅ 적합 |
| 무거운 시스템 전체를 테스트할 경우 | ✅ 적합 | ❌ 부적합 |
| 가볍고 빠르게 앱을 배포하고 싶은 경우 | ❌ 부적합 | ✅ 적합 |
| 높은 보안이 필요한 경우 (운영체제 완전 분리) | ✅ 적합 | ❌ 부적합 |
추가 설명
- 도커는 운영체제(OS)는 공유하고, 필요한 앱만 따로 가볍게 띄웁니다.
- 가상머신은 운영체제 자체를 새로 설치해서 완전히 분리합니다.
도커와 컨테이너 개념 정리
- 도커(Docker) : 컨테이너를 만들고 관리하는 “도구”입니다.
- 컨테이너(Container) : 도커가 만든, 앱과 필요한 파일을 담은 독립된 실행 박스입니다.
- 도커는 공장, 컨테이너는 공장에서 찍어낸 박스라고 생각하시면 이해가 쉽습니다.
Docker(도커)와 Miniconda(미니콘다)는 개발 환경을 관리하는 도구지만, 목적과 방식이 다릅니다. 아래 표에서 차이점을 쉽게 비교해보세요.
| 구분 | 도커 (Docker) | 미니콘다 (Miniconda) |
|---|---|---|
| 기본 개념 | 애플리케이션과 실행 환경을 컨테이너로 패키징하여 일관된 실행 보장 | 파이썬 및 과학 컴퓨팅 패키지 설치·관리를 위한 경량 패키지 관리자 |
| 가상화 수준 | 운영체제 수준 가상화 (컨테이너) | 파이썬 환경 수준 가상화 (가상환경) |
| 주요 사용 목적 | 앱 배포, 서버 운영, 마이크로서비스 구현, CI/CD 파이프라인 구축 | 데이터 분석, 머신러닝 개발, 패키지 관리 |
| 운영체제 의존성 | 호스트 OS 커널 공유, 다양한 환경 일관성 제공 | OS에 따라 설치 및 동작 차이 가능성 있음 |
| 환경 재현성 | 컨테이너 이미지로 완전한 환경 재현 가능 | environment.yml로 패키지 환경 재현 가능 (OS 차이 문제 발생 가능) |
| 설치 및 실행 속도 | 이미지 생성은 느리지만 이후 빠른 실행 가능 | 환경 생성 및 패키지 설치가 빠름 |
| 학습 난이도 | 초기에 도커 명령어 학습 필요 | 파이썬 사용자에게 익숙하고 쉬움 |
| 보안 및 격리 | 강력한 시스템 수준 격리 제공 | 가상환경 간 격리는 가능하지만 시스템 수준 격리는 아님 |
| 파일 시스템 접근 | 컨테이너 내부와 외부 파일 시스템 분리 (마운트로 공유) | 로컬 파일 시스템과 동일하게 접근 |
| 대표 사용 사례 | 웹 서버 배포, 데이터베이스 서버 구축, 대규모 서비스 운영 | 데이터 분석, 머신러닝 모델 개발, 패키지 버전 관리 |
요약
- 도커는 앱과 환경을 통째로 포장하여 어디서든 똑같이 실행할 수 있게 합니다.
- 미니콘다는 파이썬 중심 프로젝트에서 필요한 패키지를 관리하고, 개발 환경을 쉽게 세팅할 수 있습니다.
선택 가이드
- 도커를 사용해야 할 때 : 다양한 운영 환경에서 앱을 배포하고자 할 때, 서버를 빠르게 구축하고자 할 때, 강력한 보안 격리가 필요할 때
- 미니콘다를 사용해야 할 때 : 데이터 분석이나 머신러닝 프로젝트를 시작할 때, 파이썬 패키지 설치 및 버전 관리를 쉽게 하고 싶을 때
Docker(도커)에 대해 꼭 알아야 할 기본 개념을 정리했습니다.
1. Docker 기본 구조
| 구성요소 | 설명 |
|---|---|
| Docker Engine | 도커를 실행시키는 프로그램 (서버/데몬) |
| Docker Image | 컨테이너를 만들기 위한 설계도 (앱 + 환경 포함) |
| Docker Container | 실제 실행 중인 독립된 애플리케이션 인스턴스 |
| Dockerfile | 이미지를 만들기 위한 명령어 모음 파일 |
| Docker Hub | 이미지를 저장하고 공유하는 클라우드 저장소 |
2. Docker가 특별한 이유
- 어디서나 똑같이 실행할 수 있습니다. (이식성)
- 가상머신보다 훨씬 가볍고 빠르게 실행됩니다. (경량성)
- 이미지 버전 관리가 가능합니다. (버전 관리)
- 서비스를 쉽게 확장할 수 있습니다. (확장성)
- 배포를 자동화할 수 있습니다. (자동화)
3. Docker 대표 활용 분야
| 분야 | 활용 예시 |
|---|---|
| 웹 개발 | 백엔드 서버, 프론트엔드 앱 배포 |
| 데이터베이스 | MySQL, MongoDB, Redis 서버 운영 |
| 머신러닝/AI | TensorFlow, PyTorch 환경 설정 및 배포 |
| DevOps | CI/CD 파이프라인 구축 및 테스트 자동화 |
| 클라우드 네이티브 | Kubernetes를 통한 대규모 서비스 운영 |
4. Docker의 한계
- 컨테이너 탈출(보안 이슈) 가능성 존재
- GUI 앱 실행은 복잡할 수 있습니다.
- 운영체제에 따라 컨테이너 호환성 제한이 있습니다.
- 네트워크, 스토리지 설정이 복잡할 수 있습니다.
5. 필수 기본 명령어
| 명령어 | 설명 |
|---|---|
| docker pull [이미지명] | 이미지를 Docker Hub에서 다운로드합니다. |
| docker run [옵션] [이미지명] | 이미지로 컨테이너를 실행합니다. |
| docker ps | 현재 실행 중인 컨테이너 목록을 확인합니다. |
| docker ps -a | 모든(종료된 포함) 컨테이너 목록을 확인합니다. |
| docker stop [컨테이너ID] | 실행 중인 컨테이너를 중지합니다. |
| docker start [컨테이너ID] | 중지된 컨테이너를 다시 실행합니다. |
| docker rm [컨테이너ID] | 컨테이너를 삭제합니다. |
| docker rmi [이미지ID] | 도커 이미지를 삭제합니다. |
| docker build -t [이미지명] . | Dockerfile을 기반으로 이미지를 생성합니다. |
| docker exec -it [컨테이너ID] /bin/bash | 실행 중인 컨테이너에 터미널로 접속합니다. |
6. 요약
- 도커는 “앱과 필요한 모든 환경을 하나로 포장해서, 어디서든 가볍게 빠르게 실행”할 수 있게 해주는 기술입니다.
- 개발, 테스트, 서버 운영, 대규모 서비스 배포까지 광범위하게 사용됩니다.
- 기본 명령어만 익혀도 충분히 실전 활용이 가능합니다.
Docker는 개발, 테스트, 배포를 훨씬 쉽고 빠르게 만들어주는 필수 도구입니다.
복잡한 환경 설정 없이 앱을 어디서든 똑같이 실행할 수 있어 효율성을 크게 높일 수 있습니다. 또한 가상머신보다 가볍고 빠른 점이 큰 장점입니다.
초보자도 기본 개념과 명령어만 익히면 충분히 활용할 수 있으니, 작은 프로젝트부터 도커를 직접 사용해 보시길 추천드립니다.
다음 시간은 실제 설치하는 방법을 알아보겠습니다.