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Samsung Android 기기에서 Linux 사용하기

세 줄 요약

  1. 삼성 안드로이드 제품에 Linux를 설치하고 사용할 수 있음.
  2. 그런데 비공식 노가다가 조금 필요함.
  3. anaconda + jupyter lab (Google Drive 연동, GitHub 연동) 까지 성공함.

삼성이 자사의 Android 기기에서 Linux를 사용할 수 있는 환경을 제공합니다. Dex환경을 이용한 것이기 때문에 아래에 설명드릴 기술은 삼성 안드로이드(폰, 태블릿)에서만 작동되며, 그것도 비교적 최신 모델에 한해 기능이 제공됩니다.
VScode와 IntelliJ가 탑재되어 있는 것을 보면 어디서든 개발을 하고자 하는 이들을 노린 것으로 보입니다.
Linux on Dex가 그 이름으로, 상세한 정보는 공식 홈페이지와 Gaiar Baimuratov의 포스팅을 통해 확인하기 바랍니다.
본 글에서는 필자의 설치 과정을 공유합니다.
참고로 저는 리눅스를 잘 모릅니다. 웹에 있는 여러 경험자들의 안내를 받아 진행하다가 막히면 이것 저것 시도해보는 수준이라, 보다 복잡한 문제에 대해서는 전문가께서 의견주시면 감사하겠습니다.

  • 공식 홈페이지에는 없는 오류와 Gaiar의 포스팅과는 다른 상황이 있어 다소의 구글링을 필요로 했습니다.
  • Linux Image 압축 해제 후의 용량이 11 GB를 넘으니 감안하도록 합시다.

Linux on Dex

1. 지원 기기

본인의 기기가 지원 대상인지 확인합니다.
필자는 태블릿(Galaxy Tab S4)에 설치했습니다.


  • Tab S6에는 설치가 안된다는 제보가 있습니다


2. Linux on Dex App 설치

  • 2019년 8월 30일 현재 Google Play에서 Linux on Dex 앱을 찾을 수 없습니다
    별도의 링크를 이용하여 apk 파일을 다운받고 설치합니다. (Download Link)

3. Linux Image File 다운로드 및 압축해제

삼성에서 Ubuntu 16.04 Xenial 기반 Image를 제공합니다.

  • 2019년 8월 30일 현재 공식 링크에서 다운로드 오류가 발생합니다
  • Android에서는 다운로드 중 조용히 종료되고,
  • Windows에서는 다운로드 중 취소됨 메시지와 함께 다운로드가 중단됩니다.

Windows10, Chrome 이용 다운로드시 정상적으로 다운로드가 된다는 제보가 있었습니다(Apparatus_Zero님).
저는 동일 환경에서 위와 같은 에러가 발생하였기에 둘 다 병기합니다.

3.1. Download

필자는 다른 리눅스 환경(윈도 노트북의 WSL)에서 wget 명령어를 이용해 다운받았습니다.
용량이 약 4 GB 정도 됩니다.

윈도에서도 wget을 사용할 수 있다고 합니다 (Apparatus_Zero님). Link

$ wget https://webview.linuxondex.com/016/xenial-gnome-with-IJ-GI016.zip

Image Download

3.2. Transfer to Tablet PC

그리고 Tablet으로의 전송을 위해 Google Drive에 업로드했습니다.
이 글을 보시는 여러분은 제 구글드라이브에서 다운받으셔도 좋습니다. (Link)

3.3. Image Mount

다운받은 이미지의 압축을 해제한 후, Linux on Dex app을 실행하고 압축을 해제한 image를 불러옵니다.
아래 화면에서 왼쪽 아래 반쯤 가린, 주황색 + 모양 버튼을 누르고 이미지 파일을 선택합니다.
아직 Image를 올리지 않았으므로 오른쪽은 비어있을 것이지만, 이미지를 마운트하면 아래 사진과 같이 바뀝니다.

Image Mount

4. 실행

위 사진에서 오른쪽에 있는 주황색 RUN을 클릭하면 GUI mode가 기본값으로 실행됩니다.
Terminal mode를 원하시는 분은 아래에 조그맣게 있는 Terminal mode를 클릭하시면 됩니다.
기본 sudo password는 secret입니다.
GUI 모드로 실행하시면, 아래와 같은 화면을 보실 수 있습니다.

Image Mount

Chrome대신 Chromium이 설치되어 있으며, 기본 웹브라우저는 Firefox입니다.
VS Code와 Intelli J가 기본으로 설치되어 있음을 볼 수 있습니다.

Dev tools

Text mode를 선택하면 GUI가 없는 터미널로 실행할 수도 있습니다.
아래 그림은 midnight commander를 설치하여 실행한 모습입니다.

text mode

5. Linux 업데이트

공식 홈페이지에 따르면, 터미널을 실행하거나 텍스트 모드로 로그인 한 후, 리눅스 이미지를 아래와 같은 명령어를 사용하여 업데이트하라고 합니다.

  • 그런데 마지막 줄에서 에러가 납니다.
$ sudo -S wget -O - https://www.linuxondex.com/lodapt/keyFile | sudo apt-key add -

$ sudo su
# sudo -S printf "deb http://www.linuxondex.com/lodapt/ /\n" >> /etc/apt/sources.list

# exit

$ sudo -S apt update
$ sudo -S apt install linux-on-dex lod-daemon
//If you have a message about changing the Configuration file, please enter 'Y'.

linux-on-dex의 lod-daemon에 문제가 있는 것으로 판단되어 아래와 같이 sudo apt-get upgrade 명령을 실행했으나, Permission Error 메시지와 함께 더 이상 진행이 되지 않습니다. 시스템에 치명적인 오류는 아닌 것 같고 단순히 업데이트가 되지 않은 듯 합니다만 권한 관련한 문제가 뭔가 있구나 하는 생각이 듭니다.

6. Linux 업데이트 - 다시.

업데이트가 안된다는 건 너무나도 치명적이라 어떻게 하나 고민을 했는데, 의외로 쉽게 해결했습니다. 아래 그림에서 왼쪽 상단, 쇼핑백처럼 생긴 Synaptic Package Manager를 실행하고 업데이트 항목을 지정 (전 단순히 Mark All Upgrades를 클릭했습니다), 오른쪽에 있는 Apply를 누르자 아무런 문제 없이 잘 진행됩니다.

Synaptic Package Manager

7. Anaconda 설치

본 Linux Image (Ubuntu 16.04 LTS)에는 기본적으로 python 2.7과 python 3.5가 설치되어 있습니다.
이를 이용해서 개발을 하고자 하시는 분들은 그냥 사용을 하셔도 되지만, 위에서 발생한 Permission Error로 인해 이걸 개발용으로 사용할 수 있을까 의구심이 생긴 터라 Anaconda를 설치해보기로 했습니다.
실제로 Anaconda 홈페이지에서 Anaconda와 Miniconda의 최신 버전을 다운받아 설치하면, 오류를 내며 설치가 되지 않습니다. 따라서 Gaiar님의 안내를 따라 Archiconda를 설치하였으며, 결과적으로 간단한 코드를 테스트 한 결과 성공적으로 작동합니다.

  • 다만, 이 글에도 그대로 실행하면 오류가 나는 부분들이 있었습니다.
  • 아래 글에서는 이 부분들을 수정하여 실행한 결과를 함께 기록하였습니다.
  • 상세 설명은 원 글에 있는 글을 참고해 주시기 바랍니다.

7.1. apt package manager 수정

Linux on Dex의 aptitude manager에 문제가 있는 듯 합니다.
이를 수정하는 부분입니다. 아래 명령어들을 복사하여 진행하세요.

$ sudo apt-get update  
$ sudo apt-get upgrade  
$ sudo purge-old-kernels  
$ sudo apt auto remove  
$ sudo apt autoclean

7.2. Dependency 설치

Python에게 필요한 libc libary와 다른 의존성 패키지를 설치한다고 합니다.
원 글에서는 libc6-2.27 버전과 zlib1g-1.2.11 버전을 사용했는데, 제 Tab S4에서는 버전이 맞지 않는다는 오류가 났습니다. 다행히 오류 메시지에 어떤 버전을 써보라고 나와있어서, 버전을 바꾸어 실행했더니 잘 설치되었습니다. 또한 처음 설치하는 libc6_2.27.deb은 configuration 문제로 보이는 오류 메시지가 나와서, 다른 식으로 실행하여 해결했습니다.

$ wget http://launchpadlibrarian.net/365857916/libc6_2.27-3ubuntu1_arm64.deb -O libc6_2.27.deb  
$ wget http://launchpadlibrarian.net/365857921/libc-bin_2.27-3ubuntu1_arm64.deb -O libc-bin_2.27.deb  
   
$ sudo dpkg --auto-deconfigure -i libc6_2.27.deb  
$ sudo dpkg -i libc-bin_2.27.deb  
  
$ wget http://launchpadlibrarian.net/365856924/locales_2.27-3ubuntu1_all.deb -O locales_2.27.deb  
$ sudo dpkg -i locales_2.27.deb  
  
$ wget https://mirror.yandex.ru/ubuntu-ports/pool/main/z/zlib/zlib1g-dbg_1.2.8.dfsg-2ubuntu4.1_arm64.deb -O zlib1g-dbg_1.2.8.deb  
$ wget https://mirror.yandex.ru/ubuntu-ports/pool/main/z/zlib/zlib1g-dev_1.2.8.dfsg-2ubuntu4.1_arm64.deb -O zlib1g-dev_1.2.8.deb  
  
$ sudo dpkg -i zlib1g-dbg_1.2.8.deb  
$ sudo dpkg -i zlib1g-dev_1.2.8.deb

7.3. conda user 계정 생성

Linux on Dex의 기본 사용자 이름은 dextop입니다. 그런데 여기에 Permission management문제가 있어서, condauser라는 새로운 계정을 만들고 이 계정으로 Archiconda를 설치하고자 합니다.
sudo 계정의 기본 비밀번호는 앞서 말씀드린 대로 secret입니다.

$ sudo adduser condauser  
$ sudo usermod -aG sudo condauser

7.4. 권한 부여

vim 등으로 \etc\group을 다음과 같이 수정합니다. 단, 순서나 모든 계정명을 아래와 똑같이 고칠 필요는 없습니다. 두 곳에 모두 condauser가 있다는 것이 중요합니다.

inet:x:3003:root, condauser, dextop
net_raw:x:3004:root, dextop, condauser

이제 사용자 이름을 변경합니다.

$ su - condauser

7.5. Archiconda 설치

무심코 최신버전을 찾는 분들이 있을텐데, 그러면 안된다고 합니다.
0.2.3 버전에서 삭제된 archiarm channel이 필요하기 때문에 0.2.2 버전을 설치해야 한다고 합니다.

$ wget https://github.com/Archiconda/build-tools/releases/download/0.2.2/Archiconda3-0.2.2-Linux-aarch64.sh  
$ chmod +x Archiconda3-0.2.2-Linux-aarch64.sh  
$ ./Archiconda3-0.2.2-Linux-aarch64.sh

그리고, conda를 업데이트합니다.

$ conda update -n base --all

conda update

마지막으로, Jupyter Notebook등 패키지 설치를 위해 gaiar 채널을 추가합니다.
원글에는 명령어에 오타가 한 글자 있습니다.

conda config --add channels gaiar
conda install -c gaiar jupyter

7.6. 다른 패키지 설치

이제 conda 명령어를 이용해 다른 패키지를 설치할 수 있습니다.

$ conda install seaborn -y

8. 사용 Test

Jupyter Notebook을 띄워봅니다.
잘 뜹니다.

$ jupyter notebook

jupyter notebook

개인적으로 Github 연동, Google Drive 연동 기능을 잘 활용하고 있는 Jupyter Lab도 설치하고 실행해 봅니다.

$ conda install -c conda-forge jupyterlab

그리고 Github, Google Drive extension 설치 및 환경 설정을 완료한 모습입니다.
Google Drive에 잘 연결된 것을 보실 수 있습니다.

jupyter lab

실행도 잘 됩니다.
간단한 pandas 예제 코드를 제 GitHub 계정에서 다운받아 실행한 모습입니다. pandas example

9. 활용성

그래서, 어디에 쓰면 좋을지? 는 사실 아직도 고민스러운 부분입니다.
외부에 가볍게 들고 나가서 코딩을 하기에 Tab S4 + Apple 블루투스 키보드 무게는 제 노트북의 무게와 유사합니다.
CPU의 성능이 좋은 것도 아니고, GPU는 존재하지 않습니다. 하드웨어의 이점은 없습니다.
태블릿밖에 없는 긴급한 상황에서 깃헙에 있는 코드를 간단히 수정하는 정도. 라고 생각이 드는데, 계속 고민해야겠습니다.

  • Colab과의 비교 (Markdown 작성 기준)

    • Google Colab과 LoD를 상대로 markdown문서 작성 테스트를 수행한 결과, LoD가 훨씬 낫습니다.
      특히 LaTeX 수식이 있는 문서의 경우 LaTeX코드를 문서로 바꾸는 렌더링, 또는 컴파일 과정이 필요한데, Colab은 문서 작성 창이 좌우로 분할되어 우측에 실시간 렌더링을 하느라 많이 버벅이는 반면 LoD에서 실행한 jupyter lab은 그런거 없이 아주 쾌적하네요. 약간 의외였습니다.
    • 실행에 큰 부담이 없는, EDA 수준의 작업이라면 충분히 경쟁력이 있다고 생각됩니다.
    • 적절한 블루투스 키보드가 있을 때 말입니다.
    • 단, 이 때 외부와 파일을 공유해야 하므로 LoD_Share 디렉토리에 접근이 필요한데, 기본 사용자 계정인 dextop을 condauser로 바꿔야 하므로 약간의 추가 작업이 필요합니다.

    1. dextop에서 condauser로 사용자 전환  
$ su - condauser  
  
2. LoD_Share 디렉토리에 condauser 접근 권한 부여  
$ cd /home/dextop/Desktop/  
$ sudo chmod +r LoD_Share  
$ sudo chmod +w LoD_Share  
$ cd LoD_Share  
  
3. 작업할 파일들 여기로 복사 (LoD 외부에서 파일매니저, 구글드라이브 다운로드 등 뭐든 가능)    
$ cp 원래_디렉토리/작업_파일들 .
  
4. jupyter notebook/lab 실행  
$ jupyter lab

    작업을 마무리하고 LoD_Share 폴더를 Dex에서 보면 이렇게 보입니다.
    방금 작업을 마친 LoD_test.ipynb가 잘 있습니다. 필요에 따라 메일로 보내거나, 공유하거나, 어디 올리시면 됩니다.

    fin