도커 처음 시작하기(서비스)

전제조건

Docker 버전 1.13 이상을 설치하십시오.
도커 처음 시작하기part1(오리엔테이션 및 설정) 에서 방향을 읽으십시오 .
도커 처음 시작하기part2(컨테이너) 에서 컨테이너를 만드는 방법에 대해 알아보십시오 .
friendlyhello 이미지를 레지스트리 로 푸시 하여 게시했는지 확인하십시오. 우리는 여기에 그 공유 된 이미지를 사용합니다.
이미지가 배포 된 컨테이너로 작동하는지 확인하십시오. docker run -p 4000:80 username/repo:tag 이 명령을 실행 다음 방문 http://localhost:4000/.

소개

3 부에서는 응용 프로그램을 확장하고로드 균형 조정을 활성화합니다.
이렇게하려면, 우리는 분산 응용 프로그램의 계층 구조에서 한 단계 위로 이동해야 서비스 .

스택
서비스 (현재 위치)
컨테이너 ( 2 부 적용 )

services 란?

분산 응용 프로그램에서 응용 프로그램의 다른 부분을 “서비스”라고합니다.
예를 들어 비디오 공유 사이트를 상상하면 데이터베이스에 응용 프로그램 데이터를 저장하는 서비스,
사용자가 무언가를 업로드 한 후 백그라운드에서 비디오 트랜스 코딩을 위한 서비스, 프런트 엔드를위한 서비스 등이 포함됩니다.

서비스는 실제로 “프로덕션 컨테이너”입니다.
서비스는 하나의 이미지 만 실행하지만 이미지를 실행하는 방식을 체계화합니다.
사용할 포트 수, 실행해야하는 컨테이너의 복제본 수, 서비스에 필요한 용량이 있습니다.
곧. 서비스를 확장하면 해당 소프트웨어를 실행하는 컨테이너 인스턴스 수가 변경되어 프로세스의 서비스에 더 많은 컴퓨팅 리소스가 할당됩니다.

다행히도 Docker 플랫폼으로 서비스를 정의, 실행 및 확장하는 것은 매우 쉽습니다. 단지 docker-compose.yml 파일을 작성하는 것뿐입니다.

당신의 첫번째 docker-compose.yml

docker-compose.yml 파일은 도커 용기 생산에서 행동하는 방법을 정의하는 YAML 파일입니다.

당신이 2 부에서 레지스트리에 이미지 밀어넣어 만든을 username/repo:tag 이미지의 세부 사항을 대체하여 docker-compose.yml 파일로 저장하십시오.


version: "3"
services:
  web:
    # replace username/repo:tag with your name and image details
    image: sejoung/get-started:part2
    deploy:
      replicas: 5
      resources:
        limits:
          cpus: "0.1"
          memory: 50M
      restart_policy:
        condition: on-failure
    ports:
      - "4000:80"
    networks:
      - webnet
networks:
  webnet:

이 docker-compose.yml 파일은 Docker에게 다음을 수행하도록 지시합니다.

2 단계 에서 업로드 한 이미지를 레지스트리 에서 당겨 냅니다.
해당 이미지의 인스턴스 5 개를 호출 한 서비스로 실행합니다.
web 각 프로세스마다 최대 CPU 시간의 10 %를 사용하도록 제한합니다 (예를 들어 1.5는 1 그리고 절반의 core를 의미 할 수 있음)
그리고 메모리는 50MB 로 제한.
컨테이너가 실패하면 즉시 다시 시작하십시오.
호스트의 포트 4000을 web 포트 80 에 매핑하십시오 .
web 로드 밸런싱 네트워크를 통해 포트 80을 공유하도록 지시 webnet합니다.
(내부적으로 컨테이너 자체 web는 임시 포트에서 80 번 포트에 게시합니다.)
webnet기본 설정 (로드 균형 조정 된 오버레이 네트워크)으로 네트워크를 정의합니다.

당신의 새롭게 load-balanced app을 실행

docker stack deploy 명령을 사용하기 전에 먼저 다음을 실행합니다.

docker swarm init

C:\Users\ASUS>docker swarm init
Swarm initialized: current node (jhdqx8g4oy354du0w0zruox2d) is now a manager.

To add a worker to this swarm, run the following command:

    docker swarm join --token SWMTKN-1-6bh8cw13hw27w6mi4brpn9b75c6i9tb7xu7cxmg19gdlqikaz7-cm5437fthnhpl4ekp92taggfm 192.168.65.3:2377

To add a manager to this swarm, run 'docker swarm join-token manager' and follow the instructions.

1 2	참고 : 우리는 4 장 에서 그 명령의 의미를 이해합니다. docker swarm init 실행하지 않으면 "이 노드는 군집 관리자가 아닙니다."라는 오류가 표시됩니다.

이제 실행 해 봅시다. 앱에 이름을 지정해야합니다. 여기서는 다음과 같이 설정됩니다 getstartedlab.

docker stack deploy -c docker-compose.yml getstartedlab


C:\Users\ASUS>docker stack deploy -c docker-compose.yml getstartedlab
Creating network getstartedlab_webnet
Creating service getstartedlab_web

단일 서비스 스택은 배포 된 이미지의 컨테이너 인스턴스 5 개를 하나의 호스트에서 실행합니다.
조회 해보자.

애플리케이션에서 하나의 서비스에 대한 서비스 ID를 얻습니다.

docker service ls


C:\Users\ASUS>docker service ls
ID                  NAME                MODE                REPLICAS            IMAGE                       PORTS
4v3l89msqs5q        getstartedlab_web   replicated          5/5                 sejoung/get-started:part2   *:4000->80/tcp

web앱 이름이 앞에 붙은 출력을 찾으십시오.
이 예제에서와 같이 이름을 지정한 경우 이름은 getstartedlab_web입니다.
서비스 ID는 복제본 수, 이미지 이름 및 노출 된 포트와 함께 나열됩니다.

또는 실행 한 docker stack services 다음 스택 이름을 입력 할 수도 있습니다.
다음 예제 명령을 사용하면 getstartedlab스택 과 관련된 모든 서비스를 볼 수 있습니다 .

docker stack services getstartedlab

C:\Users\ASUS>docker stack services getstartedlab
ID                  NAME                MODE                REPLICAS            IMAGE                       PORTS
4v3l89msqs5q        getstartedlab_web   replicated          5/5                 sejoung/get-started:part2   *:4000->80/tcp

서비스에서 실행되는 단일 컨테이너를 태스크 라고합니다.
작업에는 replicas 정의 된 번호까지 숫자가 증가하는 고유 ID가 부여 됩니다 docker-compose.yml.
서비스 작업을 나열하십시오.

docker service ps getstartedlab_web

C:\Users\ASUS>docker service ps getstartedlab_web
ID                  NAME                  IMAGE                       NODE                    DESIRED STATE       CURRENT STATE           ERROR               PORTS
i5e11rbs5vsx        getstartedlab_web.1   sejoung/get-started:part2   linuxkit-00155d849805   Running             Running 3 minutes ago
qxkkd1tvv04a        getstartedlab_web.2   sejoung/get-started:part2   linuxkit-00155d849805   Running             Running 3 minutes ago
y82ouma09vkp        getstartedlab_web.3   sejoung/get-started:part2   linuxkit-00155d849805   Running             Running 3 minutes ago
mih5f81tkv37        getstartedlab_web.4   sejoung/get-started:part2   linuxkit-00155d849805   Running             Running 3 minutes ago
ze8zvepzzfwu        getstartedlab_web.5   sejoung/get-started:part2   linuxkit-00155d849805   Running             Running 3 minutes ago

또한 서비스에 의해 필터링되지 않지만 시스템의 모든 컨테이너를 나열하면 작업도 표시됩니다.

docker container ls -q


C:\Users\ASUS>docker container ls -q
8c5cbf9e90ec
d6be9f49b9b5
fe5bf146e643
b1128e43062c
a659caef8af4

curl -4 http://localhost:4000를 여러번 실행하거나
브라우저에서 http://localhost:4000 접속해 새로고침을 몇번 누릅니다.

어느 쪽이든 컨테이너 ID가 변경되어로드 밸런싱을 시연합니다.
각 요청마다 5 가지 작업 중 하나가 라운드 로빈 방식으로 응답하도록 선택됩니다.
컨테이너 ID는 이전 명령 ( docker container ls -q) 의 결과와 일치합니다 .

스택의 모든 작업을 보려면 docker stack ps 다음 예제와 같이 앱 이름을 실행하면 됩니다.

docker stack ps getstartedlab


C:\Users\ASUS>docker stack ps getstartedlab
ID                  NAME                  IMAGE                       NODE                    DESIRED STATE       CURRENT STATE           ERROR               PORTS
e0gkjae059wp        getstartedlab_web.1   sejoung/get-started:part2   linuxkit-00155d849806   Running             Running 2 minutes ago
z8y4larl3i4n        getstartedlab_web.2   sejoung/get-started:part2   linuxkit-00155d849806   Running             Running 2 minutes ago
9lfo61f811oy        getstartedlab_web.3   sejoung/get-started:part2   linuxkit-00155d849806   Running             Running 2 minutes ago
vim5d0qer25e        getstartedlab_web.4   sejoung/get-started:part2   linuxkit-00155d849806   Running             Running 2 minutes ago
iz4nckx24brq        getstartedlab_web.5   sejoung/get-started:part2   linuxkit-00155d849806   Running             Running 2 minutes ago

Scale the app

docker-compose.yml의 replicas값을 변경하고 변경 사항을 저장하고
docker stack deploy 명령을 다시 실행하여 앱의 크기를 조절할 수 있습니다 .


version: "3"
services:
  web:
    # replace username/repo:tag with your name and image details
    image: sejoung/get-started:part2
    deploy:
      replicas: 3
      resources:
        limits:
          cpus: "0.1"
          memory: 50M
      restart_policy:
        condition: on-failure
    ports:
      - "4000:80"
    networks:
      - webnet
networks:
  webnet:

3개로 조절함

docker stack deploy -c docker-compose.yml getstartedlab 실행

1 2	C:\Users\ASUS>docker stack deploy -c docker-compose.yml getstartedlab Updating service getstartedlab_web (id: 6mvrx34uhboi9ft8592ald5pg)

Docker는 전체 업데이트를 수행하므로 먼저 스택을 떼어 내거나 컨테이너를 제거 할 필요가 없습니다.

이제 재실행 docker container ls -q하여 배포 된 인스턴스가 재구성되었는지 확인하십시오.
복제본을 확장하면 더 많은 태스크가 생겨서 더 많은 컨테이너가 시작됩니다.

C:\Users\ASUS>docker container ls -q
1c24aa19ea07
44ec1a846e85
c5fe0fb3e6ba

app 과 swarm를 중지하는법

앱 중지 docker stack rm

docker stack rm getstartedlab

C:\Users\ASUS>docker stack rm getstartedlab
Removing service getstartedlab_web
Removing network getstartedlab_webnet

swarm 중지

docker swarm leave --force


C:\Users\ASUS>docker swarm leave --force
Node left the swarm.

Docker로 앱을 세우고 확장하는 것은 간단합니다.
프로덕션 환경에서 컨테이너를 실행하는 방법을 배우는 데 큰 걸음을 딛었습니다.
다음으로, Docker 시스템 클러스터에서이 애플리케이션을 보나 피드 뭉치로 실행하는 법을 배웁니다.

Recap and cheat sheet

다시 말해, 입력 docker run이 간단하면서도 프로덕션에서 컨테이너를 실제로 구현하면 서비스로 실행됩니다.
서비스는 Compose 파일의 컨테이너 동작을 코드화하며, 이 파일을 사용하여 앱을 확장, 제한 및 재배포 할 수 있습니다.
서비스 변경은 서비스를 시작한 동일한 명령을 사용하여 실행하면서 그대로 적용 할 수 있습니다 docker stack deploy.

이 단계에서 탐색 할 수있는 명령은 다음과 같습니다.


docker stack ls                                            # List stacks or apps
docker stack deploy -c <composefile> <appname>  # Run the specified Compose file
docker service ls                 # List running services associated with an app
docker service ps <service>                  # List tasks associated with an app
docker inspect <task or container>                   # Inspect task or container
docker container ls -q                                      # List container IDs
docker stack rm <appname>                             # Tear down an application
docker swarm leave --force      # Take down a single node swarm from the manager