이번 포스팅에서는 이전에 elasticsearch, kibana, logstash를 별도로 실행하여 PostgreSQL DB를 모니터링했던 것을 Docker을 통해서 구현해본다. 로컬 환경에서 elk를 구성했던 포스트는 아래 링크에서 확인할 수 있다. '🐥 Web/❔ Back-end | etc.' 카테고리의 글 목록 호락호락하지 않은 개발자가 되어보자 dnai-deny.tistory.com Docker을 사용해서 배포하면 명령어 하나로 쉽게 다른 사람의 개발환경, 버전, 설정을 복사해서 시스템을 구축할 수 있으므로, 다소 준비단계가 복잡한 ELK stack을 보다 간편하게 사용하기 위해 공부해서 구현해보기로 결정하였다. 사전 작업이 꼼꼼하게 들어가야하지만 제대로 알아두면 다음에도 할 수 있을테니까...👀..

※ 44bits 블로그에서 작성한 글을 보고 나름의 정리를 더해봤습니다. 좋은 글 감사드립니다! 원문은 링크. 도커(Docker) 입문편: 컨테이너 기초부터 서버 배포까지 도커(Docker)는 2013년 등장한 컨테이너 기반 가상화 도구입니다. 도커를 사용하면 컨테이너를 쉽게 관리할 수 있으며, 이미지를 만들어 외부 서버에 배포하는 것도 가능합니다. 이 글은 도커를 시 www.44bits.io 도커는 컨테이너 기반의 오픈소스 가상화 플랫폼이다. 라고 한 줄 설명을 들어도 나는 잘 이해가 안됐다. 지금까지 내가 이해하기로는, 일종의 가상환경이라고 생각했다. 직접 가상환경을 깔고, 필요한 프로그램을 설치하고, 종속성 문제를 해결하는 모든 일련의 과정을 한 큐에 끝내버리는 아주 깔끔한 가상화 플랫폼인 것이다...

1. jupyter/datascience-notebook image 기반 CMD로 실행 CMD로 생성하는 과정 도커 이미지 pull $ docker pull jupyter/datascience-notebook image 컨테이너 run $ docker run \ -d \ -it \ -p 8000:8888 \ -e GRANT_SUDO=yes --name jupyter 컨테이너 접속 $ docker exec -it jupyter bash 비밀번호 생성 / ipython > from notebook.auth import passwd > passwd() # 비밀번호 입력 # 비밀번호 확인 # 암호화 비밀번호 출력 (복사해둘 것) jupyter notebook 비밀번호 설정 / sudo vim ~/.jupyter..