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edu(EC2)가 워크스테이션 tailnet의 Ollama를 쓰도록 프록시를 둔다. Ollama는 DNS-rebinding 방어로 Host를 검증해 tailnet 이름 요청을 403으로 막는데, 이 프록시가 Host를 localhost로 재작성해 통과시킨다. backend는 JAVA_TOOL_OPTIONS(-Dllm.base-url)로 프록시를 가리킨다.
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6.1 KiB
YAML
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YAML
# 운영 배포용 컴포즈 — EC2에서 이 파일 하나로 전체 스택이 뜹니다.
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# 사용법: cd deploy && cp .env.example .env (비밀번호 수정) && docker compose -f docker-compose.prod.yml up -d --build
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# 학습 포인트: 개발(로컬)과 운영의 차이 —
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# - DB 포트를 외부에 안 엽니다(컨테이너끼리 내부 네트워크로만 통신)
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# - 비밀번호는 .env 파일로 주입 (코드/이미지에 안 넣음)
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# - 재부팅해도 자동 시작(restart: unless-stopped)
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# 학습 포인트 — 로그도 자원이다(디스크). Docker 기본값은 로그를 "무제한"으로 쌓아서,
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# 작은 EC2 디스크가 몇 달이면 꽉 차고 그 순간 스택 전체가 조용히 멈춘다("아무도 모르는 다운").
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# 아래 앵커(&logging)로 각 서비스에 "파일당 10MB, 3개까지만" 회전 정책을 공통 적용한다.
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# YAML 앵커(&이름)와 병합(<<: *이름)은 "같은 설정을 한 번 쓰고 여러 곳에 붙이는" 문법이다.
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x-logging: &logging
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driver: json-file
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options:
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max-size: "10m"
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max-file: "3"
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services:
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postgres:
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image: postgres:17-alpine
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container_name: mirim-postgres
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logging: *logging
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environment:
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POSTGRES_DB: mirim
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POSTGRES_USER: mirim
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POSTGRES_PASSWORD: ${DB_PASSWORD:?deploy/.env에 DB_PASSWORD를 설정하세요}
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volumes:
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- pgdata:/var/lib/postgresql/data
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restart: unless-stopped
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healthcheck:
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test: ["CMD-SHELL", "pg_isready -U mirim"]
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interval: 10s
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timeout: 5s
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retries: 5
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backend:
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build: ../backend
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container_name: mirim-backend
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logging: *logging
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environment:
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DB_HOST: postgres # 학습 포인트: 컨테이너끼리는 서비스 이름이 곧 주소예요
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DB_PORT: 5432
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DB_NAME: mirim
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DB_USER: mirim
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DB_PASSWORD: ${DB_PASSWORD}
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COOKIE_SECURE: "true" # 운영은 HTTPS(Caddy)이므로 세션 쿠키를 HTTPS 전용으로
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LOG_LEVEL: INFO # 운영 로그는 INFO
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# 텔레그램 알림 (값은 .env에 — 비어 있으면 알림만 꺼지고 앱은 정상)
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TELEGRAM_BOT_TOKEN: ${TELEGRAM_BOT_TOKEN:-}
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TELEGRAM_CHAT_ID: ${TELEGRAM_CHAT_ID:-}
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# 멘토 최초 비밀번호 (첫 부팅 시드용). 비우면 랜덤 생성돼 로그에 1회 출력된다.
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MENTOR_INITIAL_PASSWORD: ${MENTOR_INITIAL_PASSWORD:-}
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# 멘토 피드백 AI 초안 — 아래 ollama-proxy 경유로 워크스테이션(tailnet)의 Ollama를 쓴다.
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# 학습 포인트: @Value("${llm.base-url:}")는 환경변수 relaxed binding이 약해, LLM_BASE_URL을
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# 줘도 안 읽히는 경우가 있다. JVM 시스템 프로퍼티(-D)로 주면 확실하다.
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# 이 값이 없으면 초안 기능만 조용히 꺼지고 앱은 정상 동작한다.
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JAVA_TOOL_OPTIONS: "-Dllm.base-url=http://ollama-proxy:11434"
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depends_on:
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postgres:
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condition: service_healthy
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ollama-proxy:
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condition: service_started
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restart: unless-stopped
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# 로컬 LLM 프록시 — 멘토 피드백 AI 초안이 워크스테이션(tailnet)의 Ollama를 쓰게 한다.
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# 왜 프록시가 필요한가: Ollama는 DNS-rebinding 방어로 요청 Host 헤더를 검증해서,
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# tailnet 이름(awesomedev.taildc21b5.ts.net)으로 오는 요청을 403으로 막는다.
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# 이 프록시가 Host를 localhost로 재작성해 통과시킨다(Caddyfile 참조).
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# 워크스테이션 쪽은 `tailscale serve`로 Ollama를 tailnet 전용 노출한다(Ollama는 127.0.0.1 유지).
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ollama-proxy:
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image: caddy:2-alpine
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container_name: ollama-proxy
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logging: *logging
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extra_hosts:
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- "awesomedev.taildc21b5.ts.net:100.67.10.124" # 워크스테이션 tailnet IP
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volumes:
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- ./ollama-proxy/Caddyfile:/etc/caddy/Caddyfile:ro
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restart: unless-stopped
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# 프론트 빌드 결과물을 공유 볼륨(webroot)에 복사해 주고 종료하는 일회성 컨테이너
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frontend-build:
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build: ../frontend
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container_name: mirim-frontend-build
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volumes:
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- webroot:/out
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restart: "no"
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caddy:
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image: caddy:2-alpine
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container_name: mirim-caddy
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logging: *logging
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ports:
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- "80:80"
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- "443:443"
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volumes:
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- ./Caddyfile:/etc/caddy/Caddyfile:ro
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- webroot:/srv:ro
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- caddy-data:/data # HTTPS 인증서 보관 (재시작해도 유지)
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depends_on:
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- backend
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- frontend-build
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restart: unless-stopped
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# Gitea — 가벼운 사내 Git 서버. 학생들이 clone/commit/push를 연습하는 곳.
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# 학습 포인트: GitHub 같은 서비스를 우리 서버 안에 직접 띄운 것. 웹 UI는 :3000.
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gitea:
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image: gitea/gitea:1.23
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container_name: mirim-gitea
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logging: *logging
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environment:
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GITEA__server__ROOT_URL: http://${GIT_HOST:-edu.awesomedevapp.com}:3000/
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GITEA__server__SSH_PORT: "222"
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GITEA__service__DISABLE_REGISTRATION: "false" # 학생 스스로 가입 가능
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GITEA__security__INSTALL_LOCK: "true" # 웹 설치 마법사 건너뛰기(설정은 env로 완료)
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GITEA__actions__ENABLED: "true" # CI — Gitea Actions(push 시 자동 테스트) 켜기
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ports:
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- "3000:3000" # 웹 UI + HTTP clone/push
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- "222:22" # SSH clone/push (선택)
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volumes:
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- gitea-data:/data
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restart: unless-stopped
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# CI 러너 — push마다 .gitea/workflows/ci.yml을 실행한다(Gitea Actions).
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# 학습 포인트: 러너는 "일감을 받아 job 컨테이너를 띄우는 일꾼"이라 Docker 소켓을 마운트한다.
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# 최초 등록은 /opt/mirim-runner에 .runner 파일로 저장되므로(호스트에 준비됨),
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# 컨테이너를 다시 만들어도 재등록 없이 이어진다. 설정은 /opt/mirim-runner/config.yaml.
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runner:
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image: gitea/act_runner:0.2.11
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container_name: mirim-runner
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logging: *logging
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depends_on:
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- gitea
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volumes:
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- /var/run/docker.sock:/var/run/docker.sock
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- /opt/mirim-runner:/data
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working_dir: /data
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environment:
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GITEA_INSTANCE_URL: http://gitea:3000
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CONFIG_FILE: /data/config.yaml
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restart: unless-stopped
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volumes:
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pgdata:
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webroot:
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caddy-data:
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gitea-data:
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