도커(Docker)로 개발 서버 세팅하며 겪은 문제와 해결 과정

 

최근 도커를 활용하여 개발 서버를 세팅하는 작업을 진행했습니다. 기존에는 개발 서버(제 작업 컴퓨터)를 설정할 때 OS 단위로만 도커를 생성하고, 환경설정은 Dockerfile을 이용하기 어려운 부분이 있어 별도의 스크립트 파일을 실행하는 방식으로 진행했습니다.

이러한 방식은 가능하면 서버 환경과 동일하게 세팅하여 개발 환경에서도 서버 환경을 테스트하기 위함이었습니다. 하지만 이번 프로젝트는 개인 프로젝트이기 때문에, 도커의 기본 취지에 맞게 서비스 단위로 컨테이너를 생성하는 방식을 적용해 보았습니다.

문제 발생: DB 접속 오류

PHP + Nginx + MariaDB 서비스를 포함하는 docker-compose.yml 파일을 생성하여 실행한 후 웹 서비스 접속은 정상적으로 이루어졌지만, DB 접속에서 문제가 발생했습니다.

초기에 원인을 찾지 못해 한참 헤맸습니다. 처음에는 비밀번호 환경 변수 설정 문제라고 생각하여 여러 가지 테스트를 진행했지만, 결국 문제가 된 부분은 따로 있었습니다.

원인 분석

문제의 원인은 docker-compose.yml 파일에서 volumes 항목을 설정할 때 상대 경로를 사용하지 않은 것이었습니다. 이로 인해 MariaDB 실행 파일이 정상적으로 로컬에 설치되지 않았고, 결국 루트(root) 비밀번호 설정이 이루어지지 않은 것이었습니다.

이러한 문제를 해결하기 위해 volumes 항목을 올바르게 설정한 후 컨테이너를 다시 실행하니 정상적으로 DB 접속이 가능해졌습니다.

느낀 점

이번 문제를 해결하면서 크게 두 가지를 깨달았습니다.

1. 내가 잘 알지 못하는 부분을 AI에게 전적으로 맡기면 안 된다.
   AI를 활용하면 빠르게 설정 파일을 생성할 수 있지만, 그 내용을 충분히 이해하지 못한 상태에서 실행할 경우 예기치 않은 문제가 발생할 수 있습니다.
2. AI를 활용하더라도 검토와 테스트는 필수적이다.
   AI가 생성한 코드를 그대로 사용하기보다는, 생성된 코드의 로직을 충분히 이해하고 테스트를 거친 후 적용해야 한다는 점을 다시 한번 깨닫게 되었습니다.

특히, 상용 서비스에서 AI가 생성한 설정을 검토 없이 적용하면 심각한 문제가 발생할 가능성이 높습니다. 개발자는 AI가 제공하는 결과물을 충분히 분석하고, 직접 수정할 수 있는 역량을 갖추는 것이 중요하다고 생각합니다.

앞으로도 AI를 적극 활용하되, 모든 과정을 직접 검토하고 이해하는 습관을 가져야겠다고 다짐하는 계기가 된 하루였습니다.