What are Containers? - accidentlywoo/legacyVue GitHub Wiki

What are Containers?

어플리케이션 코드 -ㅡ -의존성(존속성) -ㅡ -커널 -ㅡ -하드웨어 --> 배포까지 수개월 걸림, 낮은 자원 점유율(활용율), 이식성이 없음

어플리케이션은 베어메탈(Bare - metal)서버에서 구동되었음. 그러기 위해서는 아래와 같은 셋업 과정이 필요했음

문제점 : 위와 같은 기나긴 일련의 셋업이 완료된 일후에도 필요한 지속적인 의존성 유지/ 관리 및 모든것에 대한 싱크를 맞추기가 어려움 - > 해결책으로, VMware가 하이퍼바이저 개념을 도입

-ㅡㅡㅡ -가상머신 -어플리케이션 코드 -ㅡ -의존성(종속성) -ㅡ -커널 -ㅡㅡㅡ -하드웨어 + 하이퍼바이저 --> 배포까지 -수일(수분)이 걸림, 향상된 자원 점유율(활용율), 사용 하이퍼바이저 의존적 이식성

VMware 진영에서, 하드웨어를 하이퍼바이징 하기 위한 방법을 고안함

이를 위해서, "하드웨어 하이퍼바이저"라는 계층이 개발되고, 하드웨어 윗단에 위치한 모든 계층들을 자유롭게 만들어 주었음

-가상머신 -앱코드/앱코드 -ㅡ -의존성(종속성) -ㅡ -커널 -ㅡㅡㅡ

하나의 가상머산에 여러개의 서로다른 버전으로 운영되는 동일한 어플리케이션의 설치/구동이 불가능함 ->의존성 에러가 속출하고, 여러가지 충돌 상황이 발생함

이 문제에 대하여, 여러개의 가상머신을 생성하는 것으로 이 문제를 해경하려고 했었음

-가상머신/가상머신 -앱코드/앱코드 -ㅡ -의존성(종속성)/의존성(종속성) -ㅡ -커널/커널 -ㅡㅡㅡㅡㅡㅡㅡ

하드웨어 + 하이퍼바이저 --> 1. 배포까지 -수일(수분) 걸림, 사용 하이퍼바이저 의존적 이식성, 낮은 격리성;OS에 의존적임 --> 2. 배포까지 -수일(수분) 걸림, 사용 하이퍼바이저 의존적 이식성 복제된 OS

무수히 많은 가상 머신을 생성한 후, 동일한 어플리케이션의 서로 다른 버전 또는 단순히 복제된 동일 버전을 설치/구동 하였음

의존성의 문제를 해결하지 못해서, 불가피하게 수 많은 가상머신을 만들어낼 수 밖에 없었다는 것이 문제

컨테이너 단위의 다른 수준의 추상화 방식

즉, 위 두 가지 계층을 어떤 종류든지간에 어플리케이션과 어플리케이션에 필요한 의존성으로 부터 분리한 것

매우 이식성이 좋고, 매우 효율적인 장점을 가짐

어플리케이션은 어디에서든, 동일하게 동작함

패키지화된 어플리케이션은 개발 싸이클의 속도를 빠르게 회전시킴

마이크로서비스를 가능하게 해 주기 위한 방법을 제공

Dockerfile(도커파일): 도커 이미지 생성에 필요

FROM ubuntu:15.04
COPY . /app
RUN make /app
CMD python /app/app.py

토커파일은 텍스트 기반 문서로, 도커 이미지를 자동으로 빌드하기 위한 명령들을 기술함 R/W -> Read Write[Thin R/W layer] - 실제 사용자에게 보여지는 컨테이너 계층 기반 이미지 계층 (R/O) R/O -> Read Only

도커 컨테이너와 이미지의 관계

ubuntu라는 생성된 이미지는 건드릴 수 없는 Read Only 계층임. 인스턴스를 찍어내기 위한 템플릿이라고 생각해 보면 당연한 내용.

이미지라는 템플릿으로 부터 여러개의 동일한 컨테이너라고 불리는 인스턴스를 찍어낼 수 있음. -> 인스턴스가 되었지 때문에, Read Write가능한 계층임.