docker-30

운영 중인 컨테이너에서 장애가 나면 가장 먼저 드는 생각은 “일단 들어가서 확인해보자”입니다. 이때 많이 쓰는 명령이 docker exec와 docker cp입니다. 둘 다 강력하지만, 잘못 쓰면 서비스 상태를 더 꼬이게 만들 수 있습니다. 특히 운영 환경에서는 “빠르게 확인”만큼이나 “흔적을 남기고 안전하게 빠져나오기…

도커를 팀 단위로 운영하다 보면, 기술적으로 더 어려운 문제보다 먼저 발목을 잡는 것이 있습니다. 바로 “이 컨테이너가 정확히 어떤 버전인지”를 누구도 자신 있게 말하지 못하는 상황입니다. 개발자는 latest를 믿고 배포했는데 운영 서버에는 지난주 이미지가 떠 있고, 장애가 나서 롤백하려고 보니 어떤 태그가 안전한 버…

도커 이미지를 만들 때 가장 흔한 실수 중 하나는 “빌드는 잘 되는데 이미지가 너무 크다”는 상태를 방치하는 것입니다. 처음에는 몇 백 MB 차이가 별것 아닌 것처럼 보이지만, 서비스가 늘고 배포 빈도가 올라가면 이 차이가 빌드 시간, 전송 시간, 롤백 속도, 보안 스캔 시간까지 전부 악화시킵니다. 특히 CI/CD 파이…

하나의 compose.yaml로 개발부터 운영까지 모두 해결하려고 하면, 초반에는 편해 보여도 규모가 커질수록 문제가 터집니다. 개발에서는 코드 핫리로드, 디버거 포트, 테스트용 도구 컨테이너가 필요하지만 운영에서는 오히려 이런 요소가 공격면을 넓히고 장애를 유발합니다. 반대로 운영 기준만 엄격하게 적용하면 개발 속도가…

지금까지 compose로 여러 서비스를 한 번에 올리는 흐름을 만들었다면, 이제부터 반드시 마주치게 되는 현실 문제가 있습니다. 바로 기동 순서(race condition) 입니다. 예를 들어 app 컨테이너는 잘 올라왔는데 DB가 아직 초기화 중이라 연결에 실패하고, 그 한 번의 실패로 앱이 종료되는 상황이 대표적입니…

지난 강의에서 Python + Postgres 조합을 compose로 안정적으로 띄우는 방법을 다뤘다면, 오늘은 그 환경을 팀 단위로 오래 운영할 때 반드시 부딪히는 문제를 해결해보겠습니다. 바로 환경변수 관리입니다. 로컬에서는 되는데 팀원 환경에서는 깨지고, CI에서는 또 다르게 실패하는 이유의 절반 이상은 설정값 관…

12강, 13강에서 compose의 기본 구조와 Python + Redis 조합을 다뤘다면, 이제는 실무에서 훨씬 더 자주 쓰는 Python + Postgres 조합으로 넘어갈 타이밍입니다. 캐시는 유실되어도 복구 가능한 경우가 많지만, 데이터베이스는 서비스의 핵심 상태를 담고 있어서 설계와 운영 습관이 훨씬 중요합니다…

어제 12강에서 compose의 기본 구조를 익혔다면, 오늘은 한 단계 더 나아가서 Python 애플리케이션 + Redis를 실제로 묶어 실행하는 개발 환경을 만들어보겠습니다. 이 조합은 웹 서비스, 백그라운드 작업, 캐시 실습에서 가장 자주 등장하는 기본 패턴입니다. 핵심은 단순히 컨테이너를 띄우는 게 아니라, 팀원…

단일 컨테이너 실습에 익숙해지면 곧바로 부딪히는 문제가 있습니다. 실제 서비스는 보통 웹 애플리케이션, 데이터베이스, 캐시, 워커처럼 여러 프로세스가 함께 움직이기 때문입니다. 이때 docker run 명령을 여러 줄로 수동 관리하면, 순서가 꼬이거나 옵션이 환경마다 달라져서 재현성이 떨어집니다.

도커를 처음 다룰 때 컨테이너는 잘 뜨는데, 브라우저에서 접속이 안 되거나 서비스 간 통신이 막혀서 당황하는 경우가 많습니다. 대부분 원인은 애플리케이션 코드가 아니라 네트워크 이해 부족입니다. 특히 컨테이너 내부 포트(expose) 와 호스트로 공개되는 포트(publish) 를 같은 개념으로 보면 디버깅이 오래 걸립니…