[TIL, 일일 회고] 2025.01.19 - Docker로 Database 컨테이너화: Stateless와 Stateful의 충돌

개요

도커(Docker)와 데이터베이스(DB)는 서로 다른 철학을 가진 기술입니다.

 

도커는 "불변성"과 "일회성"을 강조하며, 컨테이너를 언제든 생성하고 파괴할 수 있는 유연한 환경을 지향합니다. 반면 데이터베이스는 "영속성"과 "일관성"을 최우선으로 하며, 데이터의 안전한 보관과 신뢰성 있는 처리를 중요시합니다.

 

이러한 근본적인 철학의 차이는 "데이터베이스를 도커로 운영해도 될까?" 라는 고민으로 부터 시작하여 본 글을 작성하게 되었습니다.

 

본 글에서는 각 기술의 특성을 살펴보고, 상황별로 적절한 선택이 무엇인지 알아보겠습니다.

 

도커(Docker)의 철학과 특성

도커의 핵심 철학은 "불변성(Immutability)"과 "일회성(Disposability)"에 있습니다.

1. 컨테이너의 불변성

• 컨테이너는 언제든 제거하고 다시 생성할 수 있어야 함
• 동일한 이미지로 생성된 컨테이너는 항상 같은 상태여야 함
• 환경 설정이나 코드가 변경되면 새로운 이미지를 만들어 배포

2. 컨테이너의 일회성

• 컨테이너는 언제든 제거되고 다시 생성될 수 있음
• 상태를 컨테이너 내부에 저장하지 않음
• 쉽게 스케일 업/다운이 가능해야 함

데이터베이스의 철학과 특성

데이터베이스는 "데이터의 영속성(Persistence)"과 "일관성(Consistency)"을 중요시합니다.

1. 데이터의 영속성

• 시스템이 종료되더라도 데이터는 보존되어야 함
• 데이터의 안전한 저장과 백업이 필수
• 데이터 손실은 절대 발생해서는 안 됨

 

2. 데이터의 일관성

• 트랜잭션의 ACID 속성 보장
• 데이터 무결성 유지

 

Docker와 데이터베이스의 공존, 올바른 선택은❓

도커는 '상태가 없는(stateless)' 애플리케이션을 위해 설계되었습니다. 컨테이너는 언제든지 중단되고, 삭제되고, 새로 생성될 수 있어야 합니다.

 

데이터베이스는 본질적으로 '상태가 있는(stateful)' 시스템으로, 모든 데이터는 안전하게 보존되어야 하며 시스템이 재시작되더라도 이전 상태가 완벽하게 복원되어야 합니다.

 

이러한 문제로 "본질적" 으로는 Docker로 데이터베이스를 띄우는 것은 맞지가 않습니다.

 

그럼에도 개발 환경이나 소규모 프로젝트에서는 Docker로 데이터베이스를 운영하는 것이 여러 장점을 가질 수 있습니다.

 

개발 환경에서는 데이터의 영속성이 크게 중요하지 않고, 오히려 환경 구성의 편리함과 재현성이 더 중요하기 때문입니다.

 

개발자들은 docker-compose up 한 번으로 동일한 개발 환경을 구성할 수 있고, 프로젝트별로 다른 버전의 데이터베이스를 쉽게 관리할 수 있습니다.

 

소규모 프로젝트의 경우에도, 적절한 볼륨 설정과 백업 전략만 갖추어진다면 Docker로 데이터베이스를 운영하는 것이 인프라 관리의 간소화라는 측면에서 유효한 선택이 될 수 있습니다.

 

하지만 이 경우에도 데이터의 중요도와 서비스의 규모가 커질수록, 클라우드 관리형 데이터베이스 서비스나 전용 서버 운영을 고려하는 것이 더 안전한 선택이 될 것입니다.

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정리하자면, 데이터베이스를 도커로 운영하는 것은 상황에 따라 다르게 접근해야 합니다.

 

1. 개발 환경

 

개발 환경에서는 도커로 데이터베이스를 운영하는 것이 매우 좋은 선택입니다.

• 환경 구성의 편리함
• 팀원 간 동일한 개발 환경 보장
• 다양한 버전 테스트 용이
• 빠른 환경 구축과 정리

2. 소규모 프로젝트

 

소규모 프로젝트에서는 적절한 설정을 전제로 사용 가능합니다.

• 반드시 볼륨 설정으로 데이터 영속성 확보
• 정기적인 백업 프로세스 구축
• 장애 복구 계획 수립

3. 프로덕션 환경

 

중요한 프로덕션 환경에서는 다음과 같은 대안을 고려하는 것이 좋습니다.

• 클라우드 관리형 DB 서비스 (AWS RDS, GCP Cloud SQL 등)
• 전용 데이터베이스 서버 운영

 

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결국 도커와 데이터베이스의 철학적 차이(휘발성 vs 영속성)를 이해하고, 프로젝트의 특성과 요구사항에 맞는 적절한 선택을 하는 것이 가장 중요합니다.