Docker

0. 개발환경Python 3.12Docker Desktop 4.30 1. 문제의 발생 프로젝트 중 파이썬으로 개발된 AI 기능을 배포해야할 일이 생겼습니다. 항상 유지해야하는 서비스가 아닌 특정 시점에 Batch로 돌아가면되는 기능이라 EC2서버보다 lambda를 이용한 배포를 선택했습니다.(지금 생각해보니 spot instance로 특정시점에 자동으로 생성했다가 사용하고 지우는 사이클을 짜는게 비용이 더 저렴했을 수도..?) Python으로 학습된 모델 파일의 사이즈는 650MB로 람다에서 허용하고 있는 패키지 파일의 크기를 훌적 넘었습니다.  구글링을 해본 결과 2가지 해결방법이 있었습니다.1. 큰 파일은 S3에 올리고, 런타임에 S3에서 다운로드 해서 사용.2. Docker 컨테이너로 감싸서 ECR..

원래 갖고 있던 EC2에서 React로 만든 웹을 docker로 호스팅하고 있었다. 근데 새로운 웹을 하나 더 만들고 서브도메인으로 호스팅하고 싶었다. 앞에 Nginx 웹서버에서 들어오는 도메인에 맞춰서 포트를 나눠주면 잘 되지 않을까..?라고 생각했는데 2가지 문제에 부딪혔다. 사실 하나의 문제라고도 볼 수 있는데, 지금 쓰는 서버가 프리티어로 t2.micro라는 점이다. 첫번째로는 CPU가 못버텼다. build한 파일만 올려서 호스팅했으면 좀 달랐으려나 라는 생각이 있긴한데, 사이드 프로젝트에 build만 자동화해서 올리게 붙이기는 오버였고, npm install이나 start, build 과정이 너무 오래걸렸다. 두번째로는 처음에 EBS 용량을 8GB로 작게 설정해뒀더니 용량이 초과하는 이슈도 있었..