영상 핵심 정리 — 가장 쉽게 배우는 도커

이 영상은 Week 8의 마지막으로, Docker와 Docker Compose를 활용해 제조 AI 어시스턴트의 전체 스택을 단일 파일로 관리하는 방법을 설명한다. LLM 서버·벡터DB·API·UI를 한 번에 실행하는 실전 구성을 다룬다.

1. 제조 AI 스택 Docker Compose

version: '3.9'
services:

  ollama:
    image: ollama/ollama
    ports: ['11434:11434']
    volumes:
      - ollama_data:/root/.ollama

  chromadb:
    image: chromadb/chroma:latest
    ports: ['8000:8000']
    volumes:
      - chroma_data:/chroma/chroma

  api:
    build: ./api
    ports: ['8001:8001']
    environment:
      - OLLAMA_BASE_URL=http://ollama:11434
      - CHROMA_HOST=chromadb
      - CHROMA_PORT=8000
    depends_on:
      chromadb:
        condition: service_healthy
      ollama:
        condition: service_started

  ui:
    build: ./ui
    ports: ['8501:8501']
    environment:
      - API_URL=http://api:8001
    depends_on:
      - api

volumes:
  ollama_data:
  chroma_data:

2. 핵심 Docker 명령어

docker compose up -d
docker compose logs -f api
docker compose up -d --build api
docker compose down
docker compose down -v

3. MVP → 프로덕션 로드맵

[MVP]  Docker Compose 로컬 실행
  ↓
[v1.0] GCP Cloud Run 배포 + GitHub Actions CI/CD
  ↓
[v1.1] 사용자 인증 (OAuth 2.0) + 감사 로그
  ↓
[v2.0] Kubernetes + Prometheus/Grafana 모니터링
  ↓
[v2.1] 모델 드리프트 감지 + 자동 재학습 파이프라인

함정 주의: depends_on만으로는 서비스가 '준비됐는지'를 보장하지 않는다. Compose는 컨테이너가 '시작됐는지'만 확인한다. ChromaDB가 컨테이너는 시작했지만 내부 초기화가 덜 됐을 때 API가 연결을 시도하면 에러가 난다. healthcheck를 각 서비스에 정의하고 condition: service_healthy로 의존성을 걸어야 안전하다.

다음 task와의 연결

다음 project '주간 프로젝트: 제조 AI 어시스턴트 MVP'에서는 Week 8 전체 내용을 통합해 실제 제조 AI 어시스턴트를 구현한다. Docker Compose로 전체 스택을 실행하고, 설비 알람 진단·매뉴얼 RAG 검색·실시간 센서 대시보드가 작동하는 MVP 완성이 목표다.