도커에 대한 대략적인 이해가 되었으니 이제 사용해보자.
이번 글에서는 사용을 위한 첫 시작. 설치를 해볼 예정이다.
나는 AWS EC2 AMI 중 하나인 딥러닝 ubuntu위에 설치했다. 당장에는 GPU를 사용할 일은 없지만
도커를 설치하고 kaggle gpu 이미지를 설치해서 간단한 머신러닝이 돌아가는지 확인해볼 예정이다.
Ubuntu 요구 사항 확인
도커 엔진을 사용하기 위해선 아래 하나의 우분투 중 64bit 버전이 필요하다.
- Ubuntu Focal 20.04 (LTS)
- Ubuntu Eoan 19.10
- Ubuntu Bionic 18.04 (LTS)
- Ubuntu Xenial 16.04 (LTS)
또한, x86_64(혹은 amd64), armhf, arm64 아키텍처에서 동작한다.
구버전 도커 지우기
우선 도커를 설치하기전에 오래된 버전의 도커를 삭제 하자.
sudo apt-get remove docker docker-engine docker.io containerd runc
도커가 삭제되는 것이고, 도커에 관련된 데이터(이미지, 컨테이너, 볼륨 등)는 보존된다.
저장소 설정하기
도커를 설치하는 데에는 세 가지 방법이 있다.
- 도커 저장소를 설정하고 해당 저장소에서 설치한다. 가장 권장되는 방법이다.
- DEB 패키지를 다운로드해서 수동으로 설치하고, 업그레이드 또한 수동으로 관리한다. 인터넷에 접속할 수 없는 환경에 유용하다.
- 테스트 및 개발 환경에서 자동화된 편의 스크립트를 사용하여 도커를 설치한다.
내 환경을 일반적이므로 가장 권장되는 방법인 도커 저장소 설정 및 해당 저장소에서 설치를 진행해 볼 예정이다.
우선, apt를 업데이트하고, https를 통해 저장소를 사용할 수 있도록 일부 패키지를 설치해준다.
sudo apt-get update
sudo apt-get install \
apt-transport-https \
ca-certificates \
curl \
gnupg-agent \
software-properties-common
이후, 도커 공식 GPG키를 추가해준다.
curl -fsSL https://download.docker.com/linux/ubuntu/gpg | sudo apt-key add -
$ sudo apt-key fingerprint 0EBFCD88
위 fingerprint를 찾았을 때 다음과 같이 확인되면 정상적으로 키가 설정된 것이다.
마지막으로, 커맨드를 쳐서 저장소를 설정한다.
sudo add-apt-repository \
"deb [arch=amd64] https://download.docker.com/linux/ubuntu \
$(lsb_release -cs) \
stable"
주의! armhf나 arm64의 경우 arch=amd64 부분을 arch=armhf나 arch=arm64로 바꾸어주어야 한다.
Docker Engine 설치하기
이제 도커를 설치할 준비가 완료되었다. 설치를 해보자.
apt를 업데이트하고, 최신 버전의 도커 엔진을 받는다.
sudo apt-get update
sudo apt-get install docker-ce docker-ce-cli containerd.io
잘 설치가 되어 있는지 확인하기 위해 기본으로 설치되어있는 hello-world 이미지를 실행해보자
sudo docker run hello-world
성공적으로 설치가 되었단다!
Reference
'DevOps > Docker' 카테고리의 다른 글
Docker (4) - 3줄로 간단히 머신러닝/딥러닝 환경 구축하기(docker kaggle image 설치/활용하기) (1) | 2020.07.20 |
---|---|
Docker (3) - 기본 명령어 Cheat sheet(설치/삭제/실행 등) (0) | 2020.07.20 |
Docker (1) - 입문자를 위한 Docker란 무엇인가? (0) | 2020.07.20 |
댓글