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제조사 영진닷컴
원산지 국내산
브랜드 영진닷컴
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    Docker 도커 실전 가이드

    9788931465273.jpg

    도서명:Docker 도커 실전 가이드
    저자/출판사:사쿠라이,요이치로,무라사키,다이스케/영진닷컴
    쪽수:352쪽
    출판일:2021-06-07
    ISBN:9788931465273

    목차
    Chapter 1 Docker의 기본
    1-1 시작하기
    1-1-1 이 책의 목적
    1-1-2 들어가기에 앞서
    1-2 Docker란
    1-2-1 컨테이너형 가상화
    1-2-2 Docker 이미지
    1-2-3 Docker를 개발 운영 개선의 솔루션으로 고려하기
    1-2-4 Docker Compose
    1-3 Docker 설치
    1-3-1 Linux(Ubuntu)인 경우
    1-3-2 Windows인 경우
    1-3-3 macOS인 경우
    1-4 Docker 커맨드와 명령
    1-4-1 Docker CLI 커맨드
    1-4-2 Dockerfile 명령
    1-4-3 Docker Compose 커맨드

    Chapter 2 실전용 Docker 이미지 구축하기
    2-1 PHP 실행 환경 구축하기
    2-1-1 Laravel 환경
    2-1-2 최초의 프로젝트 틀 만들기
    2-1-3 프로젝트 틀을 사용한 실행 환경 이미지 만들기
    2-1-4 효율적인 build를 위한 설정하기
    2-1-5 로컬 개발 환경
    2-1-6 인증 도입하기
    2-2 Node.js 실행 환경 구축하기
    2-2-1 Node.js 환경
    2-2-2 최초의 프로젝트 틀 만들기
    2-2-3 프로젝트 틀을 사용한 실행 환경 이미지 만들기
    2-2-4 효율적인 build를 위한 설정하기
    2-2-5 로컬 개발 환경
    2-2-6 Node실행 환경 init 옵션
    2-3 Ruby 실행 환경 구축하기
    2-3-1 Sinatra란
    2-3-2 사전 준비
    2-3-3 Docker Compose 프로젝트 만들기
    2-3-4 베이스 이미지의 동작 확인하기
    2-3-5 호스트 환경 디렉터리의 접속 설정하기
    2-3-6 Sinatra 설치하기
    2-3-7 Web 서버 실행하기

    Chapter 3 개발 작업에 적합한 Docker 환경 구축하기
    3-1 Ruby on Rails 실행 환경 구축하기
    3-1-1 Ruby on Rails란
    3-1-2 사전 준비
    3-1-3 Docker Compose 프로젝트 만들기
    3-1-4 Node.js 환경 추가하기
    3-1-5 Node.js 패키지 사용할 수 있도록 하기
    3-2 Rails 애플리케이션 만들기
    3-2-1 Rails 커맨드로 파일 세트 만들기
    3-2-2 Web 서버 실행하여 동작 확인하기
    3-3 개발에 필요한 구성 추가하기
    3-3-1 컨테이너 시작할 때 클린업하기
    3-3-2 개발용 툴 설정 수정하기
    3-3-3 Spring을 사용하기 위한 구성 추가하기
    3-3-4 Webpacker를 사용하기 위한 구성 추가하기
    3-3-5 데이터 베이스 실행하기(PostgreSQL)
    3-3-6 데이터 베이스 실행하기(MySQL)

    Chapter 4 제 3자가 배포한 Docker 이용하기
    4-1 JupyterLab 환경 만들기
    4-1-1 JupyterLab이란
    4-1-2 사전 준비
    4-1-3 Jupyter Docker Stacks에 대해서
    4-1-4 JupyterLab의 컨테이너 구성하기
    4-1-5 컨테이너 환경 유저의 정보 설정하기
    4-1-6 인증 정보 고정하기
    4-2 PyTorch 사용하기
    4-2-1 PyTorch란
    4-2-2 빌드된 이미지 사용하기
    4-2-3 베이스 이미지 확인하기
    4-2-4 PyTorch를 설치한 이미지 빌드하기
    4-2-5 PyTorch 사용 여부 확인하기
    4-2-6 PyTorch 코드 실행하기
    4-3 컨테이너 환경에서 GPU(CUDA) 사용하기
    4-3-1 CUDA란
    4-3-2 NVIDIA Docker 사용하기
    4-3-3 GPU를 이용한 학습 처리 실행하기
    4-4 Visdom으로 데이터 시각화하기
    4-4-1 Visdom이란
    4-4-2 Visdom 서버가 동작하는 컨테이너 만들기
    4-4-3 Visdom 서버의 동작 확인하기
    4-4-4 학습 처리 상태 실시간으로 표시하기
    4-4-5 기본 설정으로 Visdom 사용하기

    Chapter 5 Docker 기능 구사하기
    5-1 Docker 이미지
    5-1-1 이미지와 레이어
    5-1-2 레이어 조사하기
    5-1-3 이미지 크기 최적화하기
    5-1-4 멀티 스테이지 빌드 사용하기
    5-1-5 Alpine 이미지 사용하기
    5-1-6 BuildKit 사용하기
    5-2 엔트리 포인트 구사하기
    5-2-1 ENTRYPOINT와 CMD의 차이점
    5-2-2 docker-entrypoint.sh 준비하기
    5-2-3 ENTRYPOINT 초****
    5-2-4 커맨드 내용 편집하기
    5-2-5 사전처리 실행하기
    5-3 볼륨과 네트워크
    5-3-1 Docker Desktop for Mac에서 볼륨 공유하기
    5-3-2 설치 시에 생성되는 네트워크
    5-3-3 독립적인 네트워크 사용하기
    5-3-4 사설 IP 대역의 충돌 회피하기
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