Flask Dockerfile 최적화: DevOps 및 개발자를 위한 모범 사례

? 소개

DevOps의 세계에 오신 것을 환영합니다! ? 오늘 우리는 모든 DevOps 엔지니어에게 필수적인 기술인 Flask 애플리케이션용 Dockerfile 최적화에 대해 알아보겠습니다. 초보 DevOps 엔지니어는 기본 Dockerfile 구문을 익히는 데 집중하는 경우가 많지만 숙련된 엔지니어는 최적화, 즉 효율적이고 안전하며 프로덕션에 즉시 사용할 수 있는 Dockerfile을 만드는 데 진정한 전문 지식이 있다는 것을 알고 있습니다.

이 블로그에서는 간단한 Flask 애플리케이션을 구축하는 과정을 살펴보겠습니다. 먼저 기본 Dockerfile을 생성한 다음 이를 최적화된 버전으로 다듬고 두 버전을 비교하여 차이점을 이해하겠습니다. 초보자이거나 Dockerfile 기술을 향상하려는 사람 모두에게 이 가이드가 도움이 될 것입니다.

시작해 보세요! ?️

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? 사전 요구 사항

Flask 애플리케이션용 Dockerfile을 작성하고 최적화하기 전에 다음 전제 조건이 충족되었는지 확인하세요.

1. Flask의 기본 이해
   
   간단한 Flask 애플리케이션 작성에 익숙해지면 원활하게 따라하는 데 도움이 됩니다.

2. Docker 설치
   
   Docker가 시스템에 설치되어 실행되고 있는지 확인하세요. 도커 홈페이지에서 다운로드 받으실 수 있습니다.

3. Python 환경 설정
   
   Python 패키지 관리를 위한 pip와 함께 시스템에 Python 3.x가 설치되어 있습니다.

4. 코드 편집기
   
   Visual Studio Code, PyCharm, Sublime Text 등 원하는 코드 편집기를 사용하세요.

5. 플라스크 설치
   
   다음 명령을 사용하여 Python 환경에 Flask를 설치합니다.
   

   pip install flask

1. 샘플 플라스크 애플리케이션 튜토리얼을 진행하면서 간단한 Flask 애플리케이션을 준비하거나 생성할 준비를 하십시오.

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? 플라스크 애플리케이션 생성

먼저 간단한 Flask 애플리케이션을 만들고 컨테이너화를 준비하겠습니다. 다음 단계를 따르세요.

1. 프로젝트 디렉토리 생성
   
   basic-flask라는 디렉토리를 만들고 그 디렉토리로 이동하세요.

2. Flask 애플리케이션 만들기
   
   basic-flask 디렉터리 내에서 다음 콘텐츠로 app.py라는 파일을 만듭니다.
   

   from flask import Flask

   app = Flask(__name__)

   @app.route("/")
   def HelloWorld():
       return "Hello World"

   if __name__ == "__main__":
       app.run()

다음 명령을 사용하여 이 애플리케이션을 실행할 수 있습니다.

   python3 app.py

브라우저를 열고 http://localhost:5000으로 이동하세요. 웹 페이지에 Hello World가 표시되어야 합니다.

1. 종속성 나열 앱을 컨테이너화하려면 먼저 필수 Python 모듈을 지정해야 합니다. 다음을 실행하여 요구 사항.txt 파일을 만듭니다.

   pip install flask

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? Dockerfile 만들기

이제 기본 버전과 최적 버전이라는 두 가지 버전의 Dockerfile을 만들어 보겠습니다.

기본 Dockerfile

기본 Dockerfile은 간단하지만 효율성과 보안 최적화가 부족합니다.

   from flask import Flask

   app = Flask(__name__)

   @app.route("/")
   def HelloWorld():
       return "Hello World"

   if __name__ == "__main__":
       app.run()

이 Dockerfile은 작동하지만 캐싱, 크기 최적화 및 보안 관행에 개선의 여지가 있습니다.

최적화된 Dockerfile

최적화된 Dockerfile은 다단계 빌드를 따르고 효율성, 보안 및 모듈성에 대한 모범 사례를 통합합니다.

   python3 app.py

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? Dockerfile 빌드

이제 두 Dockerfile을 모두 만들었으므로 Docker 이미지를 빌드하고 크기 차이를 관찰할 차례입니다. 다음 단계를 따르세요.

기본 Dockerfile에서 이미지 빌드

1. 기본 Dockerfile의 내용이 Dockerfile이라는 파일에 저장되어 있는지 확인하세요.
2. 다음 명령을 사용하여 이미지를 빌드합니다.

   pip3 freeze > requirements.txt

최적화된 Dockerfile에서 이미지 빌드

1. 최적화된 Dockerfile의 내용을 Dockerfile이라는 별도의 파일에 저장하세요.
2. 다음 명령을 사용하여 이미지를 빌드합니다.

FROM python:3.9-slim

WORKDIR /app

COPY . /app

RUN pip install -r requirements.txt

CMD ["python3", "app.py"]

빌드된 이미지 비교

이미지가 빌드되면 다음을 사용하여 모든 Docker 이미지를 나열하세요.

# syntax=docker/dockerfile:1.4

# Stage 1: Build dependencies
FROM --platform=$BUILDPLATFORM python:3.10-alpine AS builder

WORKDIR /code

# Install build dependencies and cache pip files for efficiency
COPY requirements.txt /code
RUN --mount=type=cache,target=/root/.cache/pip \
    pip3 install --prefix=/install -r requirements.txt

COPY . /code

# Stage 2: Development environment setup
FROM python:3.10-alpine AS dev-envs

WORKDIR /code

# Copy application files and installed dependencies
COPY --from=builder /install /usr/local
COPY . /code

# Install additional tools for development (e.g., Git, Bash)
RUN apk update && apk add --no-cache git bash

# Create a non-root user for better security
RUN addgroup -S docker && \
    adduser -S --shell /bin/bash --ingroup docker vscode

# Set entrypoint and command for development purposes
ENTRYPOINT ["python3"]
CMD ["app.py"]

# Stage 3: Production-ready image
FROM python:3.10-alpine AS final

WORKDIR /app

# Copy only necessary application files and dependencies
COPY --from=builder /install /usr/local
COPY app.py /app

ENTRYPOINT ["python3"]
CMD ["app.py"]

이미지 크기에 상당한 차이가 있음을 알 수 있습니다.

• 기본 Dockerfile 이미지: 약 177MB
• 최적화된 Dockerfile 이미지: 약 59.2MB

최적화된 이미지가 더 작은 이유

• 경량 기본 이미지: 최적화된 Dockerfile은 python:3.9-slim보다 훨씬 작은 python:3.10-alpine을 사용합니다.
• 다단계 빌드: 불필요한 빌드 종속성을 최종 이미지에서 제외하여 최소화합니다.
• 효율적인 캐싱: pip 설치에 캐싱을 사용하면 중복 다운로드가 방지되고 이미지 레이어가 줄어듭니다.

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? 결론

Dockerfile 최적화는 효율적이고 안전하며 프로덕션에 즉시 사용 가능한 컨테이너를 만드는 것을 목표로 하는 DevOps 엔지니어에게 중요한 기술입니다. 이 블로그에서는 간단한 Flask 애플리케이션을 구축하고 기본 Dockerfile을 사용하여 이를 컨테이너화한 다음 최적화된 Dockerfile로 구체화하는 방법을 살펴보았습니다.

이미지 크기와 구조의 차이는 다단계 빌드, 경량 기본 이미지, 캐싱 메커니즘 사용과 같은 모범 사례의 영향을 보여줍니다. 기본 Dockerfile은 그 목적을 달성했지만 최적화된 버전은 더 간결하고 안전하며 성능이 뛰어난 컨테이너를 제공하여 컨테이너화에서 사려 깊은 디자인의 중요성을 강조했습니다.

DevOps 여정을 계속하면서 최적화를 통합하고, 보안을 고려하고, 오버헤드를 최소화하여 Dockerfile을 향상시키기 위해 항상 노력하십시오. 잘 최적화된 Dockerfile은 시간과 리소스를 절약할 뿐만 아니라 프로덕션 환경에서 보다 원활한 배포와 확장성을 보장합니다.

이제 여러분 차례입니다. 이러한 기술을 여러분의 프로젝트에 적용해보고 최적화가 만들어내는 차이를 확인해 보세요! ?

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위 내용은 Flask Dockerfile 최적화: DevOps 및 개발자를 위한 모범 사례의 상세 내용입니다. 자세한 내용은 PHP 중국어 웹사이트의 기타 관련 기사를 참조하세요!