MLOps의 필수 도구: 도커(Docker) 완벽 가이드

MLOps의 필수 도구: 도커(Docker) 완벽 가이드

‘내 노트북에서는 잘 되는데…’

ML 엔지니어라면 한 번쯤 겪어봤을 겁니다. 데이터 전처리, 모델 훈련, 실험까지 모두 완벽했는데, 막상 모델을 서버에 올리니 오류가 나거나 제대로 작동하지 않는 문제. 이른바 '환경 불일치(Environment Mismatch)'입니다. MLOps(Machine Learning Operations)가 해결하고자 하는 가장 큰 문제이기도 하죠.

이 복잡한 환경 문제를 마법처럼 해결해주는 기술이 바로 도커(Docker)입니다. 도커 (Docker) 는 모델 개발부터 배포, 운영까지 전 과정을 재현 가능하고 효율적으로 만들어주는 핵심적인 도구입니다. 이 글에서는 도커(Docker)가 무엇이고, 왜 MLOps에 필수적인지, 그리고 어떻게 활용하는지 A부터 Z까지 알려드리겠습니다.

 

도커(Docker)완벽 가이드

1. 도대체 왜 MLOps에 도커가 필요할까요?

머신러닝 모델은 코드 외에도 특정 버전의 라이브러리, 패키지, 심지어 운영 체제 설정까지 수많은 의존성을 가집니다. 개발 환경과 운영 환경의 미세한 차이도 모델의 성능 저하로 이어질 수 있습니다.  

 

이러한 문제를 해결하기 위해 컨테이너화(Containerization) 기술이 등장했습니다. 컨테이너는 애플리케이션과 그 실행에 필요한 모든 환경을 하나의 패키지로 묶어주는 기술입니다. 이렇게 만들어진 컨테이너는 마치 '한 번 만들면 어디서든 실행되는(Build Once, Run Anywhere)' 휴대용 실행 파일처럼 작동합니다.  

 

기존에 사용하던 가상화 기술과 비교하면 도커의 장점은 더욱 명확해집니다.

• 파이썬 가상 환경(venv, Conda): 파이썬 패키지 의존성만 격리해줍니다. 운영체제 수준의 종속성(예: CUDA 드라이버)까지는 해결해주지 못해 다른 컴퓨터에서는 환경 재현이 어려울 수 있습니다.  
• 가상 머신(VM): 독립된 운영체제(Guest OS)를 통째로 올립니다. 완벽한 격리를 제공하지만, 용량이 기가바이트(GB) 단위로 무겁고 부팅에 시간이 오래 걸려 비효율적입니다.  
• 도커 컨테이너: 호스트 OS의 커널을 공유하며 경량의 격리된 실행 환경을 제공합니다. 가상 환경보다 강력하고 VM보다 훨씬 가볍고 빠르게 작동하여 리소스 효율이 뛰어납니다.  

특성	도커 컨테이너	가상 머신(VM)	파이썬 가상 환경
가상화 수준	운영체제 수준 (커널 공유)	하드웨어 수준 (하이퍼바이저)	애플리케이션 종속성
운영체제	호스트 OS 커널 공유	전용 게스트 OS 실행	호스트 OS 종속
크기	가벼움 (MB)	무거움 (GB)	매우 가벼움 (KB~MB)
재현성	매우 높음 (이식성)	매우 높음 (완전 격리)	낮음 (호스트 환경 종속)

 

2. 도커, 이 친구의 정체는 무엇일까?

도커(Docker)는 이미지(Image)와 컨테이너(Container)라는 두 가지 핵심 개념으로 이루어져 있습니다. 이 둘의 관계를 알면 도커(Docker)를 완벽히 이해할 수 있습니다.

• 도커 이미지(Docker Image): 모델을 실행하는 데 필요한 모든 것(코드, 라이브러리, 설정 등)을 담고 있는 정적인 '청사진'입니다. 한 번 만들어진 이미지는 수정되지 않습니다.  
   
• 도커 컨테이너(Docker Container): 이 이미지를 기반으로 만들어진 동적인 '실행 환경'입니다. 이미지가 붕어빵 틀이라면, 컨테이너는 그 틀로 찍어낸 붕어빵이라고 생각하면 쉽습니다.  
   

3. MLOps 파이프라인, 도커가 어떻게 활약할까?

도커는 MLOps의 전 과정에서 핵심적인 역할을 수행합니다.

1) 모델 개발 및 실험 환경 구축

데이터 과학자들은 주피터 노트북(Jupyter Notebook) 같은 익숙한 환경에서 작업하길 원합니다. 도커는 필요한 모든 패키지(예: PyTorch, TensorFlow)가 설치된 이미지를 만들어, 팀원 모두가 동일한 개발 환경에서 작업할 수 있도록 돕습니다.  

 

2) 모델 훈련 (GPU 및 분산 훈련)

딥러닝 모델 훈련에는 GPU가 필수적입니다. 도커는 컨테이너 내부에서 GPU 리소스에 접근할 수 있도록 해줍니다. nvidia-container-toolkit을 설치하면 --gpus all 플래그를 통해 호스트의 GPU를 손쉽게 사용할 수 있습니다 . 대규모 모델의 분산 훈련 시에는 각 워커(worker)를 독립적인 컨테이너로 실행하여 효율적인 병렬 처리를 가능하게 합니다.  

 

3) 모델 서빙 및 배포

훈련이 끝난 모델은 보통 API 서버 형태로 만들어져 서비스됩니다. 도커(Docker)는 이 API 서버를 마이크로서비스 형태로 패키징하여 배포 및 관리를 용이하게 만듭니다. FastAPI, Flask 같은 모델 서빙 프레임워크로 API를 만들고,   

Dockerfile을 통해 이미지로 패키징한 뒤 docker run 명령어로 실행하면 됩니다 .

 

4) CI/CD 자동화 (feat. 젠킨스, 쿠버네티스)

MLOps의 꽃은 CI/CD(지속적 통합/지속적 배포)입니다. 도커는 이 파이프라인의 '표준화된 배포 단위' 역할을 합니다 .

• 젠킨스(Jenkins): 코드가 변경되면 이를 감지해 모델 훈련 및 테스트를 진행하고, 성공하면 Dockerfile을 이용해 도커 이미지를 자동으로 빌드합니다.  
• 쿠버네티스(Kubernetes): 빌드된 이미지를 받아 프로덕션 환경에 배포하고, 트래픽에 따라 컨테이너를 자동으로 확장(Auto-scaling)하거나 관리하는 역할을 수행합니다.  

이처럼 도커는 젠킨스가 이미지를 만들고, 쿠버네티스가 그 이미지를 배포하는 MLOps 워크플로우의 핵심 연결고리입니다.

 

4. Dockerfile, 이렇게 작성해야 효율적입니다!

Dockerfile은 도커(Docker) 이미지를 만드는 데 필요한 스크립트입니다.

몇 가지 팁을 활용하면 더 가볍고 빠르게 이미지를 만들 수 있습니다.

• 경량화 (이미지 크기 줄이기): 이미지 크기는 배포 속도와 클라우드 비용에 직접적인 영향을 줍니다.
  • 멀티-스테이지 빌드(Multi-stage builds): 빌드에 필요한 도구는 첫 번째 단계에서만 사용하고, 최종 이미지에는 실행에 필요한 핵심 파일만 복사합니다.  
  • 경량 베이스 이미지 사용: python:3.10-slim 또는 alpine 같이 불필요한 패키지가 제거된 이미지를 사용하세요.  
     
• 효율 (빌드 속도 높이기):
  • 레이어 캐시 활용: Dockerfile의 명령어가 변경될 때마다 새로운 레이어가 생성됩니다. 자주 변경되는 파일(예: 애플리케이션 코드)은 Dockerfile의 가장 아래쪽에 두어 빌드 캐시를 최대한 재사용하세요 .
• 보안 (안전하게 사용하기):
  • 신뢰할 수 있는 이미지 사용: 도커 허브(dockerHub)의 '공식 이미지(Official Image)'나 '검증된 게시자(Verified Publisher)' 이미지만 사용해야 합니다 .
  • 정기적인 재빌드: 이미지는 불변이므로, 정기적으로 재빌드하여 최신 보안 업데이트를 반영해야 합니다.  
  • 비-루트(Non-root) 사용자 실행: 컨테이너 내부 프로세스는 root가 아닌 일반 사용자로 실행하도록 설정하여 보안을 강화해야 합니다 .

결론: 도커, MLOps의 성공을 위한 첫걸음

도커(Docker)는 단순한 개발 도구를 넘어, MLOps의 필수적인 기반 기술입니다. '재현성', '이식성', '확장성'이라는 MLOps의 핵심 가치를 도커(Docker)를 통해 효과적으로 달성할 수 있습니다.  

 

만약 여러분의 팀이 '내 노트북에서는 잘 되는데...' 문제를 겪고 있다면,

지금 바로 도커(Docker)를 도입하여 모델의 개발부터 배포까지의 모든 과정을 자동화하고 표준화해보시기 바랍니다.

도커(Docker)를 효과적으로 활용하는 능력은 현대 ML 조직의 경쟁력을 좌우하는 중요한 요소가 될 것입니다.