레거시에서 클라우드 서버리스로 - 1부

참고: 이 기사는 원래 2023년 11월 4일에 여기에 게시되었습니다. 더 많은 독자에게 다가가기 위해 여기에 다시 게시되었습니다.

현대화, 서버리스 플랫폼, 통합 DevOps 방식에 중점을 두고 레거시 앱을 온프레미스에서 클라우드로 마이그레이션하는 과정을 안내하는 시리즈의 첫 번째 기사에 오신 것을 환영합니다.

이 기사에서는 앱 컨테이너화에 중점을 둘 것입니다. 그러나 처음부터 앱을 구축하는 경우에는 전혀 문제가 없습니다(사실 훨씬 더 좋습니다). 이 예에서는 이 DigitalOcean 가이드를 사용하여 Python(Flask) 및 MongoDB를 데이터베이스로 사용하는 간단한 TODO 앱을 빌드합니다. 좀 더 보기 좋게 만들기 위해 몇 가지 사용자 정의를 했지만 중요한 점은 NoSQL 문서 기반 데이터베이스를 사용하는 것을 구축하는 것입니다. 이는 향후 작업에 필요하기 때문입니다.

직접 빌드하지 않은 경우 GitHub에서 앱 저장소를 복제할 수 있습니다.

앱을 구축했다면 시작해 보세요!

도커파일

다음은 컨테이너화할 애플리케이션 디렉터리의 구조와 Dockerfile의 구조입니다.

.
├── app.py
├── LICENSE
├── README.md
├── requirements.txt
├── static
│   └── style.css
└── templates
    └── index.html

app.py 파일은 Flask 앱 코드가 포함된 기본 애플리케이션 파일입니다. 요구사항.txt 파일에는 애플리케이션에 필요한 Python 종속성 목록이 포함되어 있습니다. static/ 디렉토리에는 CSS, JavaScript 및 이미지와 같은 정적 파일이 포함되어 있습니다. template/ 디렉토리에는 Flask 앱에서 사용하는 HTML 템플릿이 포함되어 있습니다.

# Use a minimal base image
FROM python:3.9.7-slim-buster AS base

# Create a non-root user
RUN useradd -m -s /bin/bash flaskuser
USER flaskuser

# Set the working directory
WORKDIR /app

# Copy the requirements file and install dependencies
COPY requirements.txt .
RUN pip install --no-cache-dir -r requirements.txt

# Add the directory containing the flask command to the PATH
ENV PATH="/home/flaskuser/.local/bin:${PATH}"

# Use a multi-stage build to minimize the size of the image
FROM base AS final

# Copy the app code
COPY app.py .
COPY templates templates/
COPY static static/

# Set environment variables
ENV FLASK_APP=app.py
ENV FLASK_ENV=production

# Expose the port
EXPOSE 5000

# Run the app
CMD ["flask", "run", "--host=0.0.0.0"]

다음은 Dockerfile에 대한 안내 및 분석입니다.

1. Dockerfile은 사용할 기본 이미지를 지정하는 FROM 명령으로 시작됩니다. 이 경우에는 Python 3.9.7과 일부 필수 라이브러리가 포함된 최소 기본 이미지인 python:3.9.7-slim-buster입니다.

2. 다음 명령에서는 RUN 및 useradd 명령을 사용하여 Flaskuser라는 루트가 아닌 사용자를 생성합니다. 이는 루트 사용자로 컨테이너를 실행하지 않는 것이 보안 모범 사례입니다.

3. WORKDIR 명령은 작업 디렉터리를 애플리케이션 코드가 복사되는 /app으로 설정합니다.

4. COPY 명령은 요구사항.txt 파일을 컨테이너의 /app 디렉토리에 복사합니다.

5. RUN 명령어는 pip를 사용하여 요구사항.txt에 나열된 종속성을 설치합니다. --no-cache-dir 옵션은 다운로드한 패키지를 캐싱하지 않고 이미지 크기를 작게 유지하는 데 사용됩니다.

6. ENV 명령은 플라스크 명령이 포함된 디렉터리를 PATH 환경 변수에 추가합니다. 이는 나중에 Flask 명령을 실행하는 데 필요합니다.

7. FROM 명령어는 앞서 정의한 기본 이미지를 사용하여 새로운 빌드 단계를 시작합니다. 최종 이미지의 크기를 최소화하는 데 도움이 되는 다단계 빌드입니다.

8. COPY 명령은 애플리케이션 코드(app.py), 템플릿(templates/) 및 정적 파일(static/)을 컨테이너의 /app 디렉터리에 복사합니다.

9. ENV 명령은 FLASK_APP 및 FLASK_ENV 환경 변수를 설정합니다. FLASK_APP는 기본 애플리케이션 파일의 이름을 지정하고, FLASK_ENV는 환경을 프로덕션으로 설정합니다.

10. EXPOSE 명령은 Flask에서 사용하는 기본 포트인 포트 5000을 노출합니다.

11. CMD 명령어는 컨테이너가 시작될 때 실행할 명령을 지정합니다. 이 경우 --host=0.0.0.0 옵션과 함께 플라스크 실행 명령을 실행하여 모든 네트워크 인터페이스에 바인딩합니다.

이 Dockerfile을 사용하면 애플리케이션을 컨테이너화하고 실행할 수 있습니다. 그러나 우리 앱이 실행되는 동안 생성되거나 생성된 데이터를 저장하려면 데이터베이스가 필요하다는 점을 기억하는 것이 중요합니다. 물론 MongoDB 데이터베이스 이미지를 별도로 가져와서 독립적으로 실행할 수도 있습니다. 그런 다음 앱이 데이터베이스에 데이터를 성공적으로 저장할 수 있도록 양쪽을 조정하여 두 컨테이너 간의 통신을 설정합니다. 이 접근 방식은 효과가 있지만 시간이 많이 걸리고 약간 지루할 수 있습니다. 프로세스를 간소화하기 위해 대신 Docker Compose를 사용하겠습니다. Docker Compose에서는 모든 것이 YAML 파일에 선언되어 있으며 docker-compose up 명령을 사용하면 다양한 서비스를 원활하게 시작하고 운영할 수 있어 시간과 노력이 절약됩니다.

Docker Compose로 데이터베이스 통합 간소화

다음은 프로세스를 간소화하는 데 사용할 기본 Docker Compose YAML 파일입니다.

version: '3.9'

services:
  db:
    image: mongo:4.4.14
    ports:
      - "27017:27017"
    volumes:
      - mongo-data:/data/db

  web:
    build: .
    container_name: "myflaskapp"
    ports:
      - "5000:5000"
    environment:
      - MONGO_URI=mongodb://db:27017
    depends_on:
      - db

volumes:
  mongo-data:

이 Docker Compose YAML 파일은 MongoDB 데이터베이스(db)와 웹 애플리케이션(web)이라는 두 가지 서비스를 설정하도록 구성되어 있습니다. 분석 내용은 다음과 같습니다.

• 버전: 사용 중인 Docker Compose 파일 형식의 버전을 지정합니다(이 경우 3.9).

• 서비스:

  • 데이터베이스(db):

    • Uses the MongoDB version 4.4.14 image.
    • Maps the host port 27017 to the container port 27017.
    • Utilizes a volume named mongo-data to persistently store MongoDB data.

  • Web Application (web):

    • Builds the Docker image from the current directory (.).
    • Sets the container name as "myflaskapp."
    • Maps the host port 5000 to the container port 5000.
    • Defines an environment variable MONGO_URI with the value mongodb://db:27017, establishing a connection to the MongoDB service.
    • Specifies a dependency on the db service, ensuring that the database is started before the web service.

• Volumes:

  • Defines a volume named mongo-data for persisting MongoDB data.

In summary, this Docker Compose file orchestrates the deployment of a MongoDB database and a Flask web application, ensuring they can communicate and function together seamlessly.

Now navigate to the directory with the Docker Compose file and run docker-compose up to start MongoDB and a Flask web app. Access the app at http://localhost:5000 to ensure everything works as expected.

To stop, use docker-compose down.

All good? Next up: migrating the workflow to Kubernetes in the next article.

위 내용은 레거시에서 클라우드 서버리스로 - 1부의 상세 내용입니다. 자세한 내용은 PHP 중국어 웹사이트의 기타 관련 기사를 참조하세요!