[R]Docker와 함께하는 R

## Docker와 함께하는 R

### <https://mrchypark.github.io/docker-with-r>

#### [[pdf버전]](https://github.com/mrchypark/docker-with-r/blob/master/docs/docker-with-r.pdf) [[문의하기]](http://pf.kakao.com/_RXANd) [[의견 및 오류 신고]](https://github.com/mrchypark/docker-with-r/issues/new)
#### [스타누르기](https://github.com/mrchypark/docker-with-r)는 컨텐츠 제작자를 춤추게 합니다.

### 박찬엽

### 2017년 11월 28일
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## 목차

1. 발표자 소개

2. 도커 소개
    - 가상화란
    - 컨테이너란
    - 기초 용어 소개

3. Kitematic으로 시작하기
    - Kitematic
    - 이미지 검색
    - 컨테이너 생성
    - 서버 사용하기
    - 볼륨 설정

4. Terminal에서 사용하기

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.center[
  ### .pen-p[질문 / 상담 / 잡담 대환영!]
]

.pull-left[
  .pull-right[
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    ![](https://avatars2.githubusercontent.com/u/6179259?v=4&s=460)
  ]
]
.pull-right[
### 박찬엽    
- 서울도시가스 선행연구팀 연구원
  * 챗봇 엔진 개발 및 서버 구축
- 패스트 캠퍼스 데이터 분석 R 강의
  * [데이터 분석을 위한 중급 R 프로그래밍](http://www.fastcampus.co.kr/data_camp_dabrp/)
- R 네이버 뉴스 크롤러 [N2H4](https://github.com/forkonlp/N2H4) 관리자
  * [ForkonLP](https://forkonlp.github.io/) 프로젝트
  
  
- .yellow[**KAKAO**]@[알코홀릭](http://pf.kakao.com/_RXANd) R 질문방
- .blue[**FACEBOOK**]@[mrchypark](https://www.facebook.com/mrchypark)
- .gray[**GITHUB**]@[mrchypark](https://github.com/mrchypark)
]

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## 우선 공부할 수 있는 자료들

- [초보자를 위한 도커 안내서](https://subicura.com/2017/01/19/docker-guide-for-beginners-1.html)
- [도커 한글 문서/영상 자료집](http://documents.docker.co.kr/)

## 다운로드

### 잘 모르신다면 windows home일 것이므로 toolbox 설치 진행
- windows home > [docker toolbox][toolbox]
- windows pro > [docker for windows][dockerforwindow]

### unix 계열
- mac > [docker for mac][dockerformac]
- linux > [docker][dockerlinux]

[toolbox]: https://docs.docker.com/toolbox/toolbox_install_windows/
[dockerforwindow]: https://docs.docker.com/docker-for-windows/install/#download-docker-for-windows
[dockerformac]: https://docs.docker.com/docker-for-mac/install/#download-docker-for-mac
[dockerlinux]: https://docs.docker.com/engine/installation/

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[![](https://appirio.com/wp-content/uploads/2014/01/docker-logo-300x248.png)](https://www.docker.com/)

## .pen-p[는 사랑입니다.]

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## 도커란

### .blue[컨테이너] 기반의 오픈소스 .yellow[가상화] 플랫폼

![](https://subicura.com/assets/article_images/2017-01-19-docker-guide-for-beginners-1/docker-works.png)

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## .yellow[가상화]란

소프트웨어로 물리 컴퓨터를 흉내내어 가상의 컴퓨터가 있는 것으로 자원을 나눠 활용하는 것.

.pull-center[.set[![](http://postfiles5.naver.net/MjAxNzAyMTNfMjgz/MDAxNDg2OTYyNTA3MDU2.AjNwwme-d0C3LZz1dnclX-nFdQ0iZuhzgao92hwN1E0g.ARkEa0yikiPalX1mKfsHI_DleSLTFn-tWGGEljnTdEUg.JPEG.jtway/%EA%B0%80%EC%83%81%ED%99%94%EB%A1%9C_%EB%B3%80%ED%99%94.JPG?type=w2)]]

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![](https://upload.wikimedia.org/wikipedia/commons/d/d5/Virtualbox_logo.png)
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![](https://i1.wp.com/kylebubp.com/wp-content/uploads/2012/05/vmware_fusion.jpg)
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![](https://www.parallels.com/fileadmin/images/general/logo-knockout-on-red-400x400.png)

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## .pen-p[모두 가상화 도구들] 
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## vm과 docker의 차이

.pull-center[.set[
![](https://subicura.com/assets/article_images/2017-01-19-docker-guide-for-beginners-1/vm-vs-docker.png)
]]

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## 그럼 .blue[컨테이너]란

격리된 공간에서 환경을 구축하여 프로세스가 동작하는 기술

.pull-center[.set[
![](https://subicura.com/assets/article_images/2017-01-19-docker-guide-for-beginners-1/docker-container.png)
]]

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## 정말 컨테이너는 어떤 의미 였을까

- 짐이 최초로 컨테이너에 들어가는 순간부터 나오는 마지막까지 중간 운송 인프라에 의해 운송 비용이 매우 저렴해짐
]

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## 도커 컨테이너에 의해서

- 컨테이너의 재현성 보장
- 개발환경과 배포환경이 일치되어 배포 비용이 매우 저렴해짐

![](https://docs.docker.com/engine/article-img/architecture.svg)

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## image

.pull-center[.set[
![](http://apachebooster.com/kb/wp-content/uploads/2017/09/docker-architecture.png)
]]

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## 효율적인 이미지 레이어

![](https://subicura.com/assets/article_images/2017-01-19-docker-guide-for-beginners-1/image-layer.png)

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## 용어

- 클라이언트 : 호스트에 명령을 내리는 인터페이스. 보통 terminal에서 명령어 기반으로 진행
- 호스트(서버) : 데몬 기반으로 실제 컨테이너가 실행되고 이미지가 관리되는 공간
- 이미지 : 컨테이너 실행에 필요한 파일과 설정값을 가진 모움으로 build하여 완성하고 변경하지 못함.
- 레지스트리 : 이미지를 공유하기 위한 공간으로 외부 요청에 대응하여 이미지를 저장, 전달, 업데이트 등을 진행.
- [데몬][daemon] : 백그라운드에서 실행되어 지정된 작업을 하는 프로그램(프로세스)

[daemon]: https://ko.wikipedia.org/wiki/%EB%8D%B0%EB%AA%AC_(%EC%BB%B4%ED%93%A8%ED%8C%85)
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## Kitematic 소개

![](https://github.com/mrchypark/docker-with-r/blob/master/docs/img/kitematic.png?raw=true)

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실행화면 - virtualbox로 실행됨
![](https://github.com/mrchypark/docker-with-r/blob/master/docs/img/kitematic02.png?raw=true)
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실행 홈
![](https://github.com/mrchypark/docker-with-r/blob/master/docs/img/kitematic03.png?raw=true)
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이미지 검색 - rocker/tidyverse
![](https://github.com/mrchypark/docker-with-r/blob/master/docs/img/kitematic04.png?raw=true)
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create 선택
![](https://github.com/mrchypark/docker-with-r/blob/master/docs/img/kitematic05.png?raw=true)
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이미지 다운로드 중
![](https://github.com/mrchypark/docker-with-r/blob/master/docs/img/kitematic07.png?raw=true)
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class: inverse
실행됨
![](https://github.com/mrchypark/docker-with-r/blob/master/docs/img/kitematic08.png?raw=true)
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class: inverse
setting 화면
![](https://github.com/mrchypark/docker-with-r/blob/master/docs/img/kitematic09.png?raw=true)
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class: inverse
Volumes 설정
![](https://github.com/mrchypark/docker-with-r/blob/master/docs/img/kitematic10.png?raw=true)
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class: inverse
Change 클릭 후 프로젝트 폴더 선택
![](https://github.com/mrchypark/docker-with-r/blob/master/docs/img/kitematic11.png?raw=true)
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class: inverse
local folder 설정 확인
![](https://github.com/mrchypark/docker-with-r/blob/master/docs/img/kitematic12.png?raw=true)
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class: inverse
home 화면으로 돌아가 접속 주소 확인
![](https://github.com/mrchypark/docker-with-r/blob/master/docs/img/kitematic13.png?raw=true)
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class: inverse
브라우저에서 실행확인 - rstudio/rstudio
![](https://github.com/mrchypark/docker-with-r/blob/master/docs/img/rsserver.png?raw=true)
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class: inverse
로그인 완료!
![](https://github.com/mrchypark/docker-with-r/blob/master/docs/img/rsserver02.png?raw=true)
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class: inverse
kitematic 폴더 확인
![](https://github.com/mrchypark/docker-with-r/blob/master/docs/img/rsfolder.png?raw=true)
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class: inverse
그럼 tenserflow는?
![](https://github.com/mrchypark/docker-with-r/blob/master/docs/img/kitematic14.png?raw=true)
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class: inverse
다운로드
![](https://github.com/mrchypark/docker-with-r/blob/master/docs/img/kitematic15.png?raw=true)
---
class: inverse
web preview
![](https://github.com/mrchypark/docker-with-r/blob/master/docs/img/kitematic16.png?raw=true)
---
class: inverse
token 복사
![](https://github.com/mrchypark/docker-with-r/blob/master/docs/img/kitematic19.png?raw=true)
---
class: inverse
login
![](https://github.com/mrchypark/docker-with-r/blob/master/docs/img/kitematic20.png?raw=true)
---
class: inverse
welcome to jupyter
![](https://github.com/mrchypark/docker-with-r/blob/master/docs/img/kitematic21.png?raw=true)
---
class: inverse
hellow tensorflow
![](https://github.com/mrchypark/docker-with-r/blob/master/docs/img/kitematic22.png?raw=true)

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## [konlp][konlp]의 자바 세팅이 힘들다면??

### [mrchypark/konlp][konlpdocker] 를 검색해 보세요!

[konlp]: https://github.com/haven-jeon/KoNLP
[konlpdocker]: https://hub.docker.com/r/mrchypark/konlp/

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## 공식 이미지 제공

유명 회사에서 자신들의 제품을 쉽게 사용할 수 있게 공식적이고 항상 최신버전을 유지하는 이미지를 제공

- rocker : rstudio 팀의 rstudio & tidyverse 등 패키지가 미리 세팅되어 있는 이미지 제공
- tensorflow : 개발 버전 포함 py3, gpu 버전 등 nvidia-docker와 함께 지속적으로 제공
- 각 데이터 베이스 이미지 대부분 지원(심지어 [oracle][oracle]도!)
- 필요하면 만들면 됨(Dockerfile - linux를 좀 알면...)

[oracle]: https://github.com/oracle/docker-images

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## rocker의 이미지를 사용할 때 좋은 점

- 사용하는 사람들 모두 환경이 완전히 일치함
    - encoding 이슈 등 통일된 해결책을 유지할 수 있음
    - 문제 상황에 대해 재현을 보장할 수 있음
        1. commit 해서 이미지를 공유
        1. 이미지 버전과 코드를 공유

- 항상 안정화된 최신 버전을 사용할 수 있음.
    - latest 태그는 항상 최신 버전을 확인함.
    - 이미지에서 문제를 해결하면 이미지를 사용하는 사람들 모두 다시 문제를 겪지 않아도 됨
    
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![](http://mblogthumb2.phinf.naver.net/20150128_89/kimsdky_1422426953109P25hE_JPEG/KakaoTalk_20141021_160816600.jpg?type=w2)
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## 이제 터미널에서 사용해보자

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docker-cli 클릭
![](https://github.com/mrchypark/docker-with-r/blob/master/docs/img/cli.png?raw=true)
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class: inverse
terminal 환경
![](https://github.com/mrchypark/docker-with-r/blob/master/docs/img/terminal.png?raw=true)
---
class: inverse
docker ps 명령 확인
![](https://github.com/mrchypark/docker-with-r/blob/master/docs/img/dockerps.png?raw=true)

---
class: inverse
## 버전 확인

```{}
docker version
```

![](https://github.com/mrchypark/docker-with-r/blob/master/docs/img/version.png?raw=true)

---
class: inverse

## client와 host

![](https://subicura.com/assets/article_images/2017-01-19-docker-guide-for-beginners-2/docker-host.png)

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## 컨테이너를 실행해 보자

```{}
docker run hello-world
```

---
class: inverse
##  helloworld

![](https://github.com/mrchypark/docker-with-r/blob/master/docs/img/helloworld.png?raw=true)

---
## 실행 명령 구조

```{}
docker run [OPTIONS] IMAGE[:TAG|@DIGEST] [COMMAND] [ARG...]
```

### 주요 옵션

<table>
 <thead>
  <tr>
   <th style="text-align:center;"> 옵션 </th>
   <th style="text-align:left;"> 설명 </th>
  </tr>
 </thead>
<tbody>
  <tr>
   <td style="text-align:center;"> -d </td>
   <td style="text-align:left;"> detached mode 흔히 말하는 백그라운드 모드 </td>
  </tr>
  <tr>
   <td style="text-align:center;"> -p </td>
   <td style="text-align:left;"> 호스트와 컨테이너의 포트를 연결 (포워딩) </td>
  </tr>
  <tr>
   <td style="text-align:center;"> -v </td>
   <td style="text-align:left;"> 호스트와 컨테이너의 디렉토리를 연결 (마운트) </td>
  </tr>
  <tr>
   <td style="text-align:center;"> --name </td>
   <td style="text-align:left;"> 컨테이너 이름 설정 </td>
  </tr>
  <tr>
   <td style="text-align:center;"> -rm </td>
   <td style="text-align:left;"> 프로세스 종료시 컨테이너 자동 제거 </td>
  </tr>
  <tr>
   <td style="text-align:center;"> -ti </td>
   <td style="text-align:left;"> -i와 -t를 동시에 사용한 것으로 터미널 입력을 위한 옵션 </td>
  </tr>
</tbody>
</table>

---
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## 아 됐고!

![](http://file2.instiz.net/data/file2/2015/10/15/6/6/7/66754086a69077c7ff4c79e9251de896.jpg)

---
class: inverse

## ubuntu:16.04 실행하고 사용해 보기

```{}
docker run -it --name myfirstubuntu ubuntu:16.04 bash
```

![](https://github.com/mrchypark/docker-with-r/blob/master/docs/img/ubuntu.png?raw=true)

---

## 우분투 서버를 윈도우에서!

---

docker toolbox는 사실 버주얼박스로 돌리는 가짜 도커임

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## 혜택을 못봄
.pull-center[.set[
![](https://subicura.com/assets/article_images/2017-01-19-docker-guide-for-beginners-1/vm-vs-docker.png)
]]

---
class: center, middle, title-slide, inverse

## 리눅스 쓰세요 두번 쓰세요

---
class: center, middle, title-slide, inverse

# 끝!
### <https://mrchypark.github.io/docker-with-r>