글쓰는 감자

Docker

"Go언어로 작성된 리눅스 컨테이너 기반으로 하는 오픈소스 가상화 플랫폼"

Linux Container

운영체제 수준의 가상화 기술로 리눅스 커널을 공유하면서 프로세스를 격리된 환경에서 실행하는 기술

특징

• 운영체제 수준의 가상화 기술(게스트 OS 관리가 필요 없음)
• 빠른 속도와 효율성(하드웨어 에뮬레이션이 없음)
• 높은 이식성(portability, 컨테이너 각각의 독자적인 실행환경)
• 상태를 가지지 않음(stateless, 다른 컨테이너에게 영향을 주지 않음)

종류

• System Container
  • 컨테이너 기술들을 사용해 운영체제 위에 하드웨어 가상화 없이 운영체제를 실행
  • 다수의 프로세스가 같은 환경을 공유하는 것이 목표
  • LXC, LXD
• Application Container
  • 컨테이너 기술을 활용해 하나의 애플리케이션을 실행하는 것이 목표
  • 단 하나의 프로세스만 실행한다
  • Docker

❗ 컨테이너라는 말이 정확하게 정의되어 있지는 않은 느낌! 다 각자 설명들이 미세하게 다름... 그냥 그림으로 나는 이해해야겠다! ❗

Docker Image

컨테이너를 실행할 수 있는 실행파일, 설정 값들을 가지고 있는 것

"Image를 Container에 담고 실행시키면 해당 프로세스가 동작"

Docker File

이미지 생성 출발점, 이미지를 구성하기 위한 명령어들을 작성하여 이미지를 구성할 수 있다.

❗ 즉, Docker File을 읽을 수 있으면 해당 이미지가 어떻게 구성되어 있는지 알 수 있음! ❗

Docker Hub & Docker Registry

허브에서는 이미지를 저장하고 관리해준다.

https://hub.docker.com/

❗ 사용해보니 GitHub와 유사, push, pull 명령어 사용!! ❗

Docker Archtecture

❗ 내가 더 유심하게 봐야하는 부분은 "HOST", 왜냐면 내가 배포를 해야하니까!! ❗

Concurrency

• 병행성, 병행적인 프로세스들의 집합으로 응용 프로그램을 구조화함으로써 구현됨
• fork()
• Overhead in Process Model : 여러 개의 프로세스를 사용하는 모델에서 각각의 프로세스는 독립적, 통신을 위해서는 커널을 통한 IPC(Inter Process Communication)가 필요 + PCB의 크기가 크다 ⇒ 프로세스의 생성과 context switching에 오랜 시간이 걸림

Thread

• CPU 스케줄링의 기본 단위
• 한 프로세스 안에서 제어의 흐름
• pc, registers, stack ( 프로세스보다 작아 오버헤드를 줄임 )
• 자신만의 레지스터 상태와 스택을 가짐
• 같은 프로세스 안에서 여러 스레드 생성 가능, 프로세스를 위한 코드와 주소 공간과 운영 자원을 공유 가능
• 스레드가 실행되는 환경 : task

Multithreading

• Single Processor : Concurrency 달성(병렬적인 것처럼 보임, 계산 속도를 증가)

• Multiple Processor : Concurrency 달성(동시에 여러 스레드 실행, core의 병렬성)

User-level vs Kernel-level

• User-level threads : 유저 레벨에서 라이브러리 호출을 통해 커널 위에서 유지됨
  • 스레드 관리가 유저 레벨에서 된다.
  • 커널 모드로 전환 불가능, 빠르고 간편
  • 애플리케이션에 특화된 스케줄링
  • Blocking problem : 하나의 스레드에서 I/O처리를 시작했을 때 다른 스레드에서 일 진행 못함, 멀티 프로세서의 concurrency유지 못함(커널이 스레드의 존재를 모름)
• Kernel-level threads : 운영체제 안, 커널 안의 함수를 사용
  • 커널에 의해 관리된다.
  • 유저레벨에 비해 느리다
  • Blocking problem 없음
  • 현대 OS들은 커널을 지원
• Multithreading Models(Mapping Model)
  • Thread libraries : 스레드를 생성하고 관리하기 위한 API, 유저 레벨과 커널 레벨의 역할이 서로 다름

• Thread Mapping and scheduling
  • user level에서의 스케줄은 thread library를 통해 kernel level과 매핑되어 수행
  • kernel level의 스케줄은 물리적 cpu와 kernel level 스레드들이 커널을 통해 매핑
  • 병렬 실행 : virtual processor(커널 레벨)에 있는 스레드의 병행성, 물리적 코어들에 있는 스레드의 병행성
  • 실제 병렬성(parallelism) : 하나의 스레드 : 하나의 코어의 1:1 관계(thread pinning)

Threading Issues

• fork() 이후에 exec()이 바로 호출되면, 모든 스레드를 복사할 필요가 없다.
• Signals(sw interrupt)
  • Synchronous signals : 시그널을 발생시킨 동작을 수행한 프로세스에 전달
  • Asynchronous signals : 동작 중인 프로세스 바깥에서 발생한 이벤트에 의해 발생
• Thread pools : 할 일을 기다리는 많은 스레드가 존재하는 풀 생성
  • 새 스레드를 생성하는 것보다 요청에 응답하는 게 조금 더 빨라짐
• Thread Local Storaged(TLS) : 각각의 스레드들이 자기 자신만의 데이터를 가지게끔

❗ Concurrency는 한번에 많은 것을 처리(SW) / Parallelism은 한 번에 많은 일을 처리(HW) ❗