Python 웹 배포 | Heroku, AWS, Docker 배포 완벽 정리

들어가며

”개발은 끝, 이제 배포”

배포는 애플리케이션을 실제 사용자에게 제공하는 과정입니다.

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1. 배포 준비

requirements.txt

서버에 올릴 때는 개발 PC에 깔린 패키지 목록을 영수증처럼 고정해 두는 것이 안전합니다. pip freeze로 버전까지 적어 두면, 나중에 같은 조합을 다시 설치하기 쉽습니다.

# 패키지 목록 생성
pip freeze > requirements.txt

Flask==2.3.0
gunicorn==20.1.0
python-dotenv==1.0.0

환경 변수 (.env)

# .env
SECRET_KEY=your-secret-key
DATABASE_URL=postgresql://user:pass@localhost/db
DEBUG=False

# app.py
from dotenv import load_dotenv
import os

load_dotenv()

app.config['SECRET_KEY'] = os.getenv('SECRET_KEY')
app.config['DEBUG'] = os.getenv('DEBUG', 'False') == 'True'

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2. Gunicorn 설정

Gunicorn으로 실행

# 설치
pip install gunicorn

# 실행
gunicorn app:app

# 워커 설정
gunicorn -w 4 -b 0.0.0.0:8000 app:app

gunicorn.conf.py

bind = "0.0.0.0:8000"
workers = 4
worker_class = "sync"
timeout = 30
keepalive = 2

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3. Docker 배포

Dockerfile

FROM python:3.11-slim

WORKDIR /app

COPY requirements.txt .
RUN pip install --no-cache-dir -r requirements.txt

COPY . .

EXPOSE 8000

CMD ["gunicorn", "-w", "4", "-b", "0.0.0.0:8000", "app:app"]

docker-compose.yml

version: '3.8'

services:
  web:
    build: .
    ports:
      - "8000:8000"
    environment:
      - DATABASE_URL=postgresql://user:pass@db:5432/mydb
    depends_on:
      - db
  
  db:
    image: postgres:15
    environment:
      - POSTGRES_USER=user
      - POSTGRES_PASSWORD=pass
      - POSTGRES_DB=mydb
    volumes:
      - postgres_data:/var/lib/postgresql/data

volumes:
  postgres_data:

# 실행
docker-compose up -d

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4. Heroku 배포

Procfile

web: gunicorn app:app

runtime.txt

python-3.11.0

배포 명령어

# Heroku CLI 설치 후
heroku login
heroku create myapp

# 환경 변수 설정
heroku config:set SECRET_KEY=your-secret-key

# 배포
git push heroku main

# 로그 확인
heroku logs --tail

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5. AWS 배포 (EC2)

EC2 설정

# 서버 접속
ssh -i key.pem ubuntu@ec2-instance

# Python 설치
sudo apt update
sudo apt install python3-pip python3-venv

# 프로젝트 클론
git clone https://github.com/user/myapp.git
cd myapp

# 가상환경
python3 -m venv venv
source venv/bin/activate
pip install -r requirements.txt

# Gunicorn 실행
gunicorn -w 4 -b 0.0.0.0:8000 app:app

Nginx 설정

# /etc/nginx/sites-available/myapp
server {
    listen 80;
    server_name example.com;
    
    location / {
        proxy_pass http://127.0.0.1:8000;
        proxy_set_header Host $host;
        proxy_set_header X-Real-IP $remote_addr;
    }
}

# Nginx 활성화
sudo ln -s /etc/nginx/sites-available/myapp /etc/nginx/sites-enabled/
sudo nginx -t
sudo systemctl restart nginx

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6. 프로덕션 배포 전에 확인할 항목

서버에 올리는 순간 앱은 디버그 모드가 꺼진 채 외부와 연결됩니다. 비밀 키·DB URL은 환경 변수로만 두고, Django라면 ALLOWED_HOSTS와 collectstatic·migrate까지 한 번에 점검하는 습관이 필요합니다. HTTPS는 인증서(예: Let’s Encrypt)나 프록시 뒤에서 종료하는 방식으로 맞춥니다.

# ✅ 환경 변수
# SECRET_KEY, DATABASE_URL 등

# ✅ DEBUG = False
app.config['DEBUG'] = False

# ✅ ALLOWED_HOSTS (Django)
ALLOWED_HOSTS = ['yourdomain.com']

# ✅ 정적 파일
python manage.py collectstatic

# ✅ 데이터베이스 마이그레이션
python manage.py migrate

# ✅ HTTPS 설정
# Let's Encrypt, Cloudflare

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실전 심화 보강

실전 예제: Gunicorn + systemd 유닛 (프로덕션 최소 패턴)

애플리케이션은 myapp.wsgi:app이라고 가정합니다. 소켓 활성화 대신 여기서는 127.0.0.1:8000 바인드 예시를 둡니다.

/etc/systemd/system/myapp.service:

[Unit]
Description=My Gunicorn App
After=network.target

[Service]
User=www-data
Group=www-data
WorkingDirectory=/var/www/myapp
Environment="PATH=/var/www/myapp/venv/bin"
EnvironmentFile=/etc/myapp.env
ExecStart=/var/www/myapp/venv/bin/gunicorn -w 4 -b 127.0.0.1:8000 myapp.wsgi:app
Restart=always

[Install]
WantedBy=multi-user.target

배포 후 sudo systemctl daemon-reload && sudo systemctl enable --now myapp으로 기동합니다.

자주 하는 실수

• DEBUG=True로 운영에 올려 시크릿·트레이스백이 노출되는 경우.
• 가상환경 경로를 하드코딩해 배포 스크립트가 깨지는 경우.
• 헬스체크 없이 로드밸런서만 믿고 프로세스가 죽은 줄 모르는 경우.

주의사항

• 시크릿은 환경 변수·비밀 저장소에 두고 Git에 넣지 마세요.
• ALLOWED_HOSTS·CORS·CSRF는 프로덕션 프로파일에서 재검증합니다.

실무에서는 이렇게

• 리버스 프록시(Nginx/Caddy) 앞에 두고 TLS 종료를 맡깁니다.
• 로그는 journald + 중앙 집중(CloudWatch, ELK)으로 보냅니다.
• 컨테이너라면 읽기 전용 루트fs + non-root 유저를 기본으로 합니다.

비교 및 대안

방식	장점
PaaS(Heroku 등)	운영 단순
VM + systemd	제어·비용 트레이드오프
Kubernetes	대규모·멀티 서비스

추가 리소스

• Gunicorn 설정
• Django 배포 체크리스트
• Flask 배포 가이드

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정리

핵심 요약

1. Gunicorn: WSGI 서버
2. Docker: 환경 일관성
3. Heroku: 간단한 배포
4. AWS: 유연하고 저렴
5. Nginx: 리버스 프록시

다음 단계

• Pandas 데이터 분석
• 웹 스크래핑

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