Immich를 Synology NAS(Docker Compose) 환경에 설치하면서 실제로 겪었던 주요 문제들과 해결 내용을 공유하고자 합니다.

비슷한 환경에서 설치하시는 분들께 참고가 될 수 있습니다.

1. host 네트워크 사용 시 DB 연결 실패 : postgre DB에 접속이 잘 안되어서 삽질한 결과입니다. 

• immich-server는 host 네트워크, DB는 bridge 네트워크라 직접 연결되지 않음
• DB 포트를 외부로 매핑 후 .env에서 127.0.0.1:15432로 연결하여 해결

2. Machine Learning 서버 연결 실패 : 이또한 머신러닝 컨테이너에 연결이 잘 안되어서 실제IP로 재 세팅하여 연결시켰습니다.

• host 네트워크 환경에서 컨테이너 이름으로 ML 서버 접근 불가
• ML 컨테이너 실제 IP를 확인해 IMMICH_MACHINE_LEARNING_URL=http://IP:3003 으로 설정

3. ML 컨테이너 DNS 오류 : docker-compose 에 추가 세팅을 통해서 해결했습니다.

• 모델 다운로드 시 name resolution 오류 발생
• docker-compose에 DNS(8.8.8.8 / 8.8.4.4) 추가 후 해결

4. OCR 모델 다운로드 실패 : 중국 주소라 컨테이너 내부에서 접속이 안되는 현상입니다. 다운로드가 잘 된다고 하면 패스.....

• modelscope.cn 접속 문제로 자동 다운로드 실패
• NAS에서 직접 다운로드 후 docker cp로 컨테이너에 수동 복사

5. schema drift / smart_search, face_search 테이블 누락 : 저같은경우 구버전 immich 에서 마이그레이션을 하는 과정에서 누락이 되었습니다. 신규 설치시에는 해당이 되지 않을 수 있습니다.

• 구버전 DB 업그레이드 과정에서 일부 테이블 생성 안 됨
• SQL 직접 실행으로 테이블 수동 생성 후 정상화

6. 루트 파티션 용량 부족 : 머신러닝 모델 사이즈가 꽤 크더라구요. 도커에 기본할당 용량을 초과하여 발생한 에러입니다. 

• 대형 모델 다운로드 시 No space left on device 발생
• /volume1 경로에 다운로드 후 사용 권장

결론적으로 Synology + host 네트워크 조합에서는 네트워크 설정과 ML 모델 다운로드 이슈를 먼저 점검하시면 설치 시간이 많이 줄어듭니다. 저처럼 삽질하실 분들께 도움이 되길 바랍니다. 보통은 AI와 소통하며 진행을 하실 것 같은데요, 미리 위 사항들을 주지시키면 크레딧 소모를 많이 절약하실 수 있을 것 같습니다.