[배포] AWS EC2 재가동 및 도커 배포 (4)

이 가이드는 중지되었던 AWS 인스턴스를 다시 켜는 단계부터 도커 이미지 빌드까지의 실전 명령어를 담고 있습니다.

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1. 로컬 환경 준비 및 서버 접속

먼저 내 컴퓨터(Windows) 터미널에서 AWS 서버로 접속을 시도합니다.

1.1 키 페어 권한 설정 (최초 1회 필수)

윈도우에서 .pem 키의 권한이 너무 열려 있으면 접속이 거부됩니다. 파일이 있는 폴더(C:\Pyg\Memo)에서 아래 명령어를 수행합니다.

icacls "meat-a-eye-key.pem" /inheritance:r
icacls "meat-a-eye-key.pem" /grant:r "%username%":"(R)"

1.2 SSH 접속 실행

AWS 콘솔에서 인스턴스를 [시작]한 후, 할당된 고정 IP로 접속합니다.

ssh -i "meat-a-eye-key.pem" ubuntu@내_고정_IP

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2. 서버 네트워크 및 도커 환경 구축

서버 접속 후, 외부 사이트 접속이 안 되는 DNS 문제를 해결하고 도커를 설치합니다.

2.1 DNS 주소 찾기 에러 해결

download.docker.org 등 특정 도메인을 찾지 못할 때 구글 DNS를 강제 지정합니다.

echo "nameserver 8.8.8.8" | sudo tee /etc/resolv.conf > /dev/null

2.2 도커(Docker) 설치 (플랜 B 방식)

공식 저장소 이슈를 피해 우분투 공식 패키지로 설치를 진행했습니다.

sudo apt update
sudo apt install -y docker.io

# 도커 서비스 활성화
sudo systemctl start docker
sudo systemctl enable docker

# 사용자 권한 부여 (실행 후 exit로 나갔다 다시 접속해야 적용됨)
sudo usermod -aG docker $USER
exit

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3. 프로젝트 소스 코드 및 설정 파일 준비

서버에 우리 프로젝트 코드를 가져오고 도커용 레시피를 만듭니다.

3.1 깃허브 코드 클론

git clone https://github.com/Meat-A-Eye-Ops/Meat-A-Eye-Service.git
cd Meat-A-Eye-Service

3.2 .dockerignore 파일 생성

빌드 시 제외할 목록을 작성합니다.

cat > .dockerignore <<EOF
__pycache__/
*.pyc
venv/
.git/
.env
Meat_A_Eye-frontend/
EOF

3.3 Dockerfile 생성

백엔드와 AI 모델 폴더를 모두 포함하는 빌드 레시피를 작성합니다.

cat > Dockerfile <<EOF
FROM python:3.11-slim

RUN apt-get update && apt-get install -y \\
    libgl1-mesa-glx \\
    libglib2.0-0 \\
    && rm -rf /var/lib/apt/lists/*

WORKDIR /app

# 의존성 설치 (CPU용 PyTorch 우선)
COPY Meat_A_Eye-backend/requirements.txt .
RUN pip install --no-cache-dir torch torchvision --index-url https://download.pytorch.org/whl/cpu
RUN pip install --no-cache-dir -r requirements.txt

# 소스 복사 및 경로 설정
COPY Meat_A_Eye-backend/ ./Meat_A_Eye-backend/
COPY Meat_A_Eye-aimodels/ ./Meat_A_Eye-aimodels/
ENV PYTHONPATH=/app/Meat_A_Eye-backend:/app/Meat_A_Eye-aimodels

WORKDIR /app/Meat_A_Eye-backend
EXPOSE 8000

CMD ["uvicorn", "main:app", "--host", "0.0.0.0", "--port", "8000"]
EOF

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4. 도커 이미지 빌드 실행

모든 준비가 끝났으므로 이미지를 생성합니다.

# meat-a-eye-api 라는 이름으로 빌드 (마지막 점 필수)
docker build -t meat-a-eye-api .

빌드 확인 명령어

docker images