Research on Lightweighting Docker Images for Resource-Constrained Devices

클라우드 컴퓨팅 분야에서 널리 활용되고 있는 도커 기술은 인공지능 기술을 다양한 도메인과 디바이스에 적용하면서부터 그 활용도는 더 커졌다. 특히, 인공지능 서비스의 애플리케이션 배포 뿐만 아니라 하드웨어와 소프트웨어의 이질성을 극복하고 운용과 설정을 쉽게 하기 위해서 도커 기술은 다양한 디바이스에서도 사용해야 하는 필요성이 생겼다. 지금까지는 크게 고려하지 않았던 자원 제약적 디바이스에서 도커 기술을 사용하기 위해, 도커 이미지 경량화 연구가 필요하다. 본 연구에서는 도커 이미지를 만들 때 사용되는 다양한 베이스 이미지를 활용한 빌드 시간, 이미지 크기, 성능 등을 비교하고 분 석하여 python 기반 애플리케이션을 개발하는 상황에서 가장 적합한 베이스 이미지를 선출하고 도커 이미지를 경량화하기 위한 도커파일의 구성 방안을 제시하고자 한다.