docker65 728x90 IoT 네트워크 장치 자동 탐지 컨테이너 mDNS/SSDP구조적 한계 해결 Home Assistant를 Docker 컨테이너로 돌릴 때, 장치 자동 탐지(특히 Google Home Mini, Chromecast 계열, IoT 장치)가 잘 안 되는 이유는 대개 mDNS/Zeroconf/SSDP 같은 로컬 네트워크 탐지 패킷이 컨테이너 격리 때문에 제대로 보이지 않기 때문입니다. Home Assistant는 mDNS/Zeroconf와 SSDP 기반 탐지를 지원하고, Google Cast 장치는 Home Assistant와 같은 서브넷에 있어야 자동 발견이 가능하며, mDNS 패킷은 서브넷을 넘어서 라우팅되지 않는다고 문서에 명시돼 있습니다. 즉, 핵심은 “컨테이너 네트워크가 무엇이냐”보다 “Home Assistant 프로세스가 실제로 붙어 있는 네트워크가 LAN 장치와 같은 브로드.. 2026. 3. 21. macOS Colima에서 Docker 네트워크(브리지·NAT·정적IP 등) 실사용 개념 정리 — 왜 상황이 복잡한가?macOS는 리눅스처럼 Docker가 네이티브로 동작하지 않습니다. 대신 Colima(Lima)나 Docker Desktop이 VM을 띄우고 그 안에서 Docker가 돌아갑니다. 그 결과 네트워크가 최소 2계층(호스트 ↔ VM ↔ 컨테이너)으로 구성되어 IP/포트/헤더 관련 동작이 달라집니다.기본 모드: user-mode NAT — Colima는 기본적으로 VM 내부에서 NAT를 사용해 외부와 통신합니다. VM 내부에 docker0(예: 172.17.x.x)와 Lima NAT 네트워크(예: 192.168.5.0/24)가 존재합니다.브리지(bridged) 모드: VM을 호스트 LAN에 연결해 VM이 LAN IP를 받게 하는 모드입니다. 하지만 macOS에서는 특히 Wi-F.. 2026. 3. 8. 맥미니(Mac mini) 환경 Colima + Docker + Kubernetes 서버 구성 목적: macOS에서 Docker 데스크탑 없이 Colima로 컨테이너/쿠버네티스(k3s) 환경을 안정적으로 운영하고, 데이터(볼륨)를 안전하고 관리하기 쉬운 호스트 디렉토리 구조에 보관핵심 아이디어: Colima VM(리마/Lima 기반)에 호스트 디렉토리 마운트를 미리 지정하면, Docker bind mount나 Compose 볼륨을 통해 컨테이너가 호스트 파일을 읽고 쓸 수 있음. (Colima의 --mount / mounts 옵션 활용)사전 준비macOS (권장: Ventura/Monterey 이상; virtiofs 사용 시 macOS 13+ 권장)Homebrew 설치기본 도구:(Colima docs 및 명령어 참조).brew install colima docker docker-compose ku.. 2026. 3. 7. 컨테이너 이미지 변경 REFRESH·REINDEX 무중단 인덱스 재생성 Playbook DB 생성 시기와 운영체제(glibc/ICU)·PostgreSQL 바이너리(업그레이드/컨테이너 이미지 변경 등)이 달라졌을 때 발생할 수 있는 각 상황에 대한 영향·진단·우선순위별 대응(명령·스크립트·무중단 옵션 포함)과 운영·보안 관점의 체크리스트 예시입니다.어떤 변화가 위험을 만드는가?OS(glibc/locale/ICU) 업그레이드 또는 변경 — DB가 만들어진 시점의 libc/ICU와 실행 환경이 달라지면 collation(문자열 정렬 규칙) 버전 불일치 경고가 발생할 수 있으며, 문자열 인덱스의 정렬 순서가 달라져 인덱스 불일치/쿼리 결과 변화 가능성이 있습니다.PostgreSQL 바이너리 업그레이드(버전 변경) 또는 재빌드 — 빌드 시 사용된 libc/ICU와 운영체제의 차이로 경고가 나타날 수.. 2026. 1. 22. 다중모달 AI 모델 사용하기 — Docker Model Runner 중심 가이드 다중모달(multimodal) AI의 개념부터 Docker Model Runner(DMR)로 텍스트·이미지·오디오 입력을 처리하는 실전 방법, 내부 운영/보안 가이드, 점검 포인트까지 한 번에 볼 수 있습니다.개요 & 배경다중모달 AI는 하나의 모델이 텍스트·이미지·오디오 등 서로 다른 입력을 동시에 이해하고 결합해 답을 생성하는 기술입니다. 예를 들어 “이 사진에 뭐가 보여?”(이미지+텍스트), “이 오디오를 한 단어로 받아써”(오디오+텍스트) 같은 작업을 한 모델에서 수행합니다.Docker는 Model Runner로 로컬에서 이런 모델을 간단한 CLI와 OpenAI 호환 API로 실행/제공할 수 있게 했습니다. Gemma3, Moondream2, SmolVLM 등 이미지+텍스트 입력을 받는 모델 예시.. 2025. 11. 5. 이전 1 2 3 4 ··· 13 다음 728x90 728x90
