Docker 설치

우선 도커를 설치 해주자. 먼저 yum upgrade를 해주고 다음의 코드를 통해 docker를 설치 해준다.

$ sudo yum -y upgrade
$ sudo yum -y install docker

설치 확인

설치가 완료 되었으면 다음의 코드를 통해 설치를 확인 해보자. 다음과 같은 형식의 메시지가 나온사면 설치가 된것.

$ docker -v

Docker version 19.03.6-ce, build 369ce74

Docker 시작

이제 Docker service를 시작 하자.

sudo service docker start

사용자 추가

docker에 사용자를 추가 하자. 다음의 코드에서 {username} 부분에 넣어 주면 된다.

sudo usermod -aG docker {username}

이렇게 Docker를 설치 하고 사용자를 추가 해주어서, 최소한의 환경을 구축 시켜두었다. 더 자세히 Docker를 알기 위해선 위 링크를 참고 하자.

Pull rocker/shiny-verse

Docker for shiny server에 나온것처럼 다음의 코드를 통해 Shiny docker container를 그대로 가져 오면 된다.

$ docker pull rocker/shiny-verse

Shiny server 확인

잘 가져왔는지 확인을 해보자. 다음의 코드를 치고, 자기의 아이피:3838을 웹에 넣어 주면 된다. 그래서 위와 같은 화면이 나오면 성공. 혹시라도 나오지 않는 경우에 첫번째로 확인 해야 할것은, 3838포트를 열어 두었는지 확인하자.

$ docker run --rm -p 3838:3838 rocker/shiny-verse 

global.R

if (!require(shiny)) {install.packages("shiny"); library(shiny)}

source("./ui.R", local = TRUE)  
source("./server.R", local = TRUE)  


shinyApp(ui, server)

ui.R

# k-means only works with numerical variables,
# so don't give the user the option to select
# a categorical variable
vars <- setdiff(names(iris), "Species")

ui <- pageWithSidebar(
  headerPanel('Shiny Docker Test'),
  sidebarPanel(
    selectInput('xcol', 'X Variable', vars),
    selectInput('ycol', 'Y Variable', vars, selected = vars[[2]]),
    numericInput('clusters', 'Cluster count', 3, min = 1, max = 9)
  ),
  mainPanel(
    plotOutput('plot1')
  )
)

server.R

server <- function(input, output, session) {
  
  # Combine the selected variables into a new data frame
  selectedData <- reactive({
    iris[, c(input$xcol, input$ycol)]
  })
  
  clusters <- reactive({
    kmeans(selectedData(), input$clusters)
  })
  
  output$plot1 <- renderPlot({
    palette(c("#E41A1C", "#377EB8", "#4DAF4A", "#984EA3",
              "#FF7F00", "#FFFF33", "#A65628", "#F781BF", "#999999"))
    
    par(mar = c(5.1, 4.1, 0, 1))
    plot(selectedData(),
         col = clusters()$cluster,
         pch = 20, cex = 3)
    points(clusters()$centers, pch = 4, cex = 4, lwd = 4)
  })
  
}

function(input, output, session) {
  
  # Combine the selected variables into a new data frame
  selectedData <- reactive({
    iris[, c(input$xcol, input$ycol)]
  })
  
  clusters <- reactive({
    kmeans(selectedData(), input$clusters)
  })
  
  output$plot1 <- renderPlot({
    palette(c("#E41A1C", "#377EB8", "#4DAF4A", "#984EA3",
              "#FF7F00", "#FFFF33", "#A65628", "#F781BF", "#999999"))
    
    par(mar = c(5.1, 4.1, 0, 1))
    plot(selectedData(),
         col = clusters()$cluster,
         pch = 20, cex = 3)
    points(clusters()$centers, pch = 4, cex = 4, lwd = 4)
  })
  
}

dockerfile 작성

이제 vim편집기로 dockerfile에 들어 왔으니 shiny 실행을 위한 코드를 준비하자.

• FROM rocker/shiny-verse:latest
  • FROM 명령어를 통해 만들어져 있는 컨테이너의 기본 이미지를 가져오는 역할은 한다.
• RUN apt-get update && apt-get install -y
  • RUN은 리눅스에서 커멘드를 실행하라 라는 의미를 담고 있으며, shiny서버에서 기본적으로 작성 되는 코드를 적어 두었다.
• COPY . /
  • COPY를 해주어 도커 이미지에다 샤이니 서버에 필요한 것들을 복사 해주는 역할은 한다.
• WORKDIR /
• EXPOSE 3838
  • 3838포트를 도커 이미지를 실행 시키려 한다.
• CMD R -e 'shiny::runApp("global.R", port = 3838, host = "0.0.0.0")'
  • 마지막으로 이 코드는 Docker에서 global.R을 실행 시켜 shiny를 만들어 주는 역할은 한다.

Dockerfile에 들어가는 최종 코드는 다음과 같다.

FROM rocker/shiny-verse:latest

RUN apt-get update && apt-get install -y

COPY . /

WORKDIR /

EXPOSE 3838

CMD R -e 'shiny::runApp("global.R", port = 3838, host = "0.0.0.0")'

Image 생성

그럼 이제 앱을 실행 해보자. 우선 Dockerfile이 있는 경로로 가주어야 한다. docker build -t {image name} {dockerfile path}을 통해 이미지를 생성 한다.

• {image name}: docker의 이미지 이름을 의미 한다. 이곳에서는 shiny_flow라고 지어 두었다.
• {dockerfile path}: 도커파일의 경로. 이미 dockerfile이 있는 경로에 들어와 있으니 ’.’으로 해둔다.

$ docker build -t shiny_flow .

Image 실행

docker 이미지를 생성 했으면 이를 실행 해보자. docker run -p 3838:3838 {image name}이 기본 형식이며 {image name}은 직전에 만들어두었던 image name이다.

$ docker run -p 3838:3838 shiny_flow