1. Docker Image 만들기

Docker file을 이용해서 amazonlinux_dev라는 이름의 Image를 생성해줍니다.

docker build --tag=amazonlinux_dev .

Dockerfile

  
  FROM amazonlinux
  ENV LANG=en_US.UTF-8

  # Update yum and install packages
  RUN yum update -y && yum install -y zip gzip unzip which tar vim git tar wget openssl util-linux-user shadow-utils sudo

  # Install awscli2
  RUN curl "https://awscli.amazonaws.com/awscli-exe-linux-x86_64.zip" -o "awscliv2.zip" \
      && unzip awscliv2.zip \
      && ./aws/install

  # Install python3.8
  RUN amazon-linux-extras install -y python3.8

  # Install fish shell
  RUN cd /etc/yum.repos.d/ \
      && wget https://download.opensuse.org/repositories/shells:fish/CentOS_7/shells:fish.repo \
      && yum install -y fish \
      && chsh -s /usr/bin/fish

  # Set git
  RUN git config --global core.autocrlf input

  # Set fish
  SHELL ["/usr/bin/fish", "--command"]
  RUN curl https://raw.githubusercontent.com/oh-my-fish/oh-my-fish/master/bin/install > omf-install \
      && fish omf-install -y --noninteractive \
      && mkdir -p ~/.config/fish/functions/ \
      && touch ~/.config/fish/functions/fish_right_prompt.fish \
      && printf "function fish_right_prompt -d \"Write out the right prompt\"\n    date '+%%m-%%d %%H:%%M:%%S'\nend\n" > ~/.config/fish/functions/fish_right_prompt.fish \
      && source ~/.config/fish/conf.d/omf.fish

  # Install Node.js & npm & serverless
  RUN curl -fsSL https://rpm.nodesource.com/setup_lts.x | bash - \
      && yum install -y nodejs \
      && npm install -g serverless

  # Install pipenv
  WORKDIR /app/
  COPY Pipfile Pipfile.lock .env /app/
  RUN python3.8 -m pip install --no-cache-dir --upgrade pip pipenv \
      && pipenv install --deploy --ignore-pipfile --dev \
      && pipenv --clear

  COPY ./set_ssh_and_aws.sh ./set_ssh_and_aws.sh

amazonlinux를 기반으로 docker image 생성
yum을 통해 필요한 package들을 설치
awscli2 설치
amazon-linux-extras를 통해 제공되는 python3.8을 설치
CentOS_7를 위해 제공되는 방법으로 fish shell 설치(amazon linux 2는 centos7, amazon linux 1은 centos6 으로), oh-my-fish 설치
git autocrlf 설정
oh-my-fish 설치 및 설정
- shell의 라인 오른쪽에 시간을 표시하기 위해 fish function을 추가 생성
Node.js, npm, serverless 설치
pipenv 설치 및 /app/ 위치에 pipenv install
- Pipfile을 이용해 미리 생성된 Pipfile.lock을 사용
- Pipenv를 실행할 때 사용할 환경변수를 저장한 .env를 사용
ssh, aws 관련 파일을 복사하는 script를 복사

2. VSCode에서 실행할 docker-compose.yaml 만들기

생성한 amazonlinux_dev 이미지를 기반으로 docker-compose yaml을 작성합니다.

docker-compose.yaml

  
  version: "3.8"

  services:
    analyzer:
      image: amazonlinux_dev:latest
      entrypoint: ["/bin/sh", "-c"]
      command: ["/app/set_ssh_and_aws.sh && pipenv run python3.8 -m jupyter lab --ip=0.0.0.0 --port=8888 --allow-root --no-browser --NotebookApp.password='sha1:d99ebe6398a3:5fbfb3f2133200fad796640c88e5ff5c3d11d9d8'"]
      ports:
        - 8899:8888
      logging:
        driver: json-file  #journald
      restart: always
      volumes:
        - repos:/app/repos
        - C://Users//USER//.ssh:/app/ssh_local:ro
        - C://Users//USER//.aws:/app/aws_local:ro

  volumes:
    repos:
      name: repos
      driver: local
      driver_opts:
        type: none
        o: bind
        device: "C://Users//USER//Documents//mount_dir"

: script를 통해 SSH, AWS CLI 설정파일을 복사하고, pipenv를 통해 jupyter lab을 8899포트에서 열도록 하였습니다.

–NotebookApp.password는 Jupyter에서 sha1 algorithm으로 생성

  
  from notebook.auth import passwd
  passwd(algorithm="sha1")
  -> Enter password: amazon_dev ->
  return: 'sha1:d99ebe6398a3:5fbfb3f2133200fad796640c88e5ff5c3d11d9d8'

–ip 0.0.0.0
모든 IP에 대해 접근을 허용
volume.repos.driver_opts.device
마운트할 directory의 경로를 입력
~~secrets~~
~~: ssh_config, aws_config, aws_credential 정보를 secrets를 통해 container 내부로 전달~~

ssh, aws 관련 설정

ssh key는 local SSH agent를 통해 공유할 수 있습니다.
https://code.visualstudio.com/docs/remote/containers#_using-ssh-keys

.ssh/config파일은 별도로 생성해 주어야 해서 script를 작성하였습니다.

set_ssh_and_aws.sh

  
  #!/bin/bash

  sudo cp -R /app/ssh_local/. ~/.ssh/
  sudo cp -R /app/aws_local/. ~/.aws/

  sudo chmod 0700 ~/.ssh
  sudo chmod 0600 ~/.ssh/*
  sudo find ~/.ssh -name "*.pub" -exec chmod 0644 {} +

  sudo chmod 0700 ~/.aws
  sudo chmod 0600 ~/.aws/*

3. VSCode를 설정해줄 .devcontainer.json 만들기

VSCode를 container에 연결할 때 “Remote - Containers” Extension을 사용합니다.

Container를 연결하는 방법 중 두 가지를 소개하겠습니다.

>Remote-Containers: Open Folder in Container... 를 통해 .devcontainer.json파일이 있는 폴더를 선택합니다.: .devcontainer.json파일을 통해 VSCode를 설정하고 container를 만들어 실행시킬 수 있습니다. Document를 참조하여 extension들과 사용할 docker-compose파일, work folder, phthon path 등을 설정하였습니다.

  
 {
 	"name": "amazon_dev-container",
 	"dockerComposeFile": ["./docker-compose.yaml"],
 	"service": "analyzer",
 	"shutdownAction":"none",
 	"workspaceFolder": "/app/repos",
 	"settings":  {
 		"python.pythonPath": "/usr/local/bin/python"
 	},
 	"extensions": [
 		"ms-python.python",
 		"ms-python.vscode-pylance",
 		"ms-toolsai.jupyter",
 		"mhutchie.git-graph",
 		"eamodio.gitlens"
 	]
 }

>Remote-Containers: Attach to Running Container...를 통해 이미 실행 중인 container에 연결합니다.
이미 실행되고 있는 container가 있을 때 attatch하여 사용할 수 있습니다.

추가

개선하기
현재 로컬환경의 OS는 Windows이고 WSL2 backend로 Docker가 실행되고 있습니다. Docker container의 메모리 점유율이 높아지면 컴퓨터 사용이 불편해져서, WSL에서 사용할 수 있는 컴퓨터 자원을 제한하였습니다.
%UserProfile% directory에 있는 .wslconfig 파일의 내용을 수정해주면 되며, 설치된 모든 WSL2 버전의 Linux distributions에 적용됩니다.
- .wslconfig
  1 2 3 [wsl2] memory=6GB # Limits VM memory in WSL 2 to 6 GB processors=6 # Makes the WSL 2 VM use six virtual processors

Docker + VSCode Remote Container로 개발환경 설정하기

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