막강한 AI ChatGPT와 자동화 끝판왕 n8n의 만남, 시놀로지 도커 로컬 설치 및 같이 쓰면 좋은 프로그램

한 번 설정하면 손이 거의 안 간다: n8n + ChatGPT 자동화의 현실

 

시놀로지 NAS 위에 도커를 깔고 n8n을 띄운 다음, ChatGPT API를 물리면 반복 업무가 스르르 사라집니다. 파일 백업, 문서 요약, 이미지 변환, SNS 예약 업로드, 블로그 초안 생성… 예전엔 각각 툴을 켜고 껐던 일을 이제는 한 번 설정으로 자동 실행할 수 있죠. 이 글은 “집이나 사무실의 시놀로지 NAS”에서 “도커 + n8n + ChatGPT” 조합을 완전 로컬로 구축하는 법과, 함께 쓰면 생산성이 폭증하는 추천 소프트웨어까지 한 번에 정리합니다.

클라우드보다 빠르고 저렴하다: 로컬 NAS에서 돌리는 이유

 

  • 비용 최적화: n8n 클라우드 요금과 별개로, 이미 보유한 NAS 자원을 최대한 활용할 수 있습니다.

  • 속도와 응답성: 사내망에서 도는 워크플로는 API 지연이 적고, 대용량 파일 처리도 훨씬 빠릅니다.

  • 데이터 주권: 고객 데이터, 이미지, 로그가 NAS 안에 보관돼 기업 보안 정책 준수와 감사 대응에 유리합니다.

  • 유연한 확장: 컨테이너 스택으로 n8n, DB, 프록시, 모니터링을 모듈처럼 붙였다 뗐다 할 수 있습니다.

사전 준비: 시놀로지에서 도커(또는 Container Manager) 활성화

  • DSM 로그인 → 패키지 센터 → “Container Manager” 또는 “Docker” 설치

  • 공유 폴더 준비: /volume1/containers/n8n, /volume1/containers/postgres, /volume1/containers/traefik 등 구성

  • 포트 계획: 5678(n8n), 5432(PostgreSQL), 9000(Portainer), 8080/8443(프록시) 등 충돌 없이 설계

도커 컴포즈로 깔끔하게: n8n + PostgreSQL 기본 스택

n8n은 내부 SQLite로도 동작하지만, 신뢰성과 성능을 위해 PostgreSQL을 권장합니다. 아래는 최소 예시입니다.

version: "3.8"
services:
  postgres:
    image: postgres:15
    restart: unless-stopped
    environment:
      POSTGRES_USER: n8n
      POSTGRES_PASSWORD: strong_password_here
      POSTGRES_DB: n8n
    volumes:
      - /volume1/containers/postgres/data:/var/lib/postgresql/data
    ports:
      - "5432:5432"

  n8n:
    image: n8nio/n8n:latest
    restart: unless-stopped
    ports:
      - "5678:5678"
    environment:
      - DB_TYPE=postgresdb
      - DB_POSTGRESDB_HOST=postgres
      - DB_POSTGRESDB_PORT=5432
      - DB_POSTGRESDB_DATABASE=n8n
      - DB_POSTGRESDB_USER=n8n
      - DB_POSTGRESDB_PASSWORD=strong_password_here
      - N8N_HOST=n8n.local
      - N8N_PORT=5678
      - N8N_PROTOCOL=http
      - GENERIC_TIMEZONE=Asia/Seoul
      - NODE_FUNCTION_ALLOW_EXTERNAL=axios,moment
      - EXECUTIONS_DATA_SAVE_ON_SUCCESS=none
      - EXECUTIONS_DATA_SAVE_ON_ERROR=all
    depends_on:
      - postgres
    volumes:
      - /volume1/containers/n8n/.n8n:/home/node/.n8n
  • 배포: docker compose -f /volume1/containers/docker-compose.yml up -d

  • 접속: http://NAS_IP:5678 → 초기 계정 생성 → 워크플로 시작

HTTPS와 도메인: Traefik 또는 Nginx Proxy Manager

로컬 환경에서도 도메인과 TLS가 있으면 외부 연동과 보안이 쉬워집니다.

Traefik 간단 예시

version: "3.8"
services:
  traefik:
    image: traefik:v3.0
    command:
      - "--api.dashboard=true"
      - "--providers.docker=true"
      - "--entrypoints.web.address=:80"
      - "--entrypoints.websecure.address=:443"
      - "--certificatesresolvers.le.acme.httpchallenge=true"
      - "--certificatesresolvers.le.acme.httpchallenge.entrypoint=web"
      - "--certificatesresolvers.le.acme.email=you@example.com"
      - "--certificatesresolvers.le.acme.storage=/letsencrypt/acme.json"
    ports:
      - "80:80"
      - "443:443"
    volumes:
      - /var/run/docker.sock:/var/run/docker.sock:ro
      - /volume1/containers/traefik/letsencrypt:/letsencrypt

  n8n:
    image: n8nio/n8n:latest
    labels:
      - "traefik.enable=true"
      - "traefik.http.routers.n8n.rule=Host(`automation.example.com`)"
      - "traefik.http.routers.n8n.entrypoints=websecure"
      - "traefik.http.routers.n8n.tls.certresolver=le"
    environment:
      - N8N_HOST=automation.example.com
      - N8N_PROTOCOL=https
  • 내부망만 쓸 때는 자체 인증서 또는 시놀로지의 리버스 프록시(제어판 → 로그인 포털 → 리버스 프록시)를 활용해도 좋습니다.

ChatGPT 연결: OpenAI API 키 세팅 포인트

n8n에서 OpenAI 노드 또는 HTTP Request 노드를 활용해 ChatGPT를 부릅니다.

환경 변수 보관

  • 시놀로지 “제어판 → 작업 스케줄러” 혹은 .env 파일에 OPENAI_API_KEY 저장

  • n8n 서비스에 - OPENAI_API_KEY=sk-... 추가(컴포즈 환경변수)

간단 워크플로 로직

  1. 트리거: Webhook 또는 Cron

  2. 입력: RSS/메일/S3/구글드라이브에서 텍스트 수집

  3. 처리: ChatGPT 요약/분류/번역/요청서 초안 생성

  4. 출력: 구글시트/노션/워드프레스 API 게시/슬랙 알림

핵심 베스트 프랙티스: 실패율 낮추는 설정

  • 실행 보존 정책: 성공 로그는 최소화(EXECUTIONS_DATA_SAVE_ON_SUCCESS=none), 실패는 상세 저장

  • 큐잉: 대량 작업은 queue mode(Redis 필요)로 전환해 안정성 확보

  • 백업: /home/node/.n8n와 Postgres 볼륨은 시놀로지 하이퍼 백업으로 스케줄 백업

  • 버전 고정: n8nio/n8n:1.x.y처럼 태그 고정 후 점진 업그레이드

보안 체크리스트

  • 기본 계정 강력 비밀번호, 2FA 적용

  • 외부 노출 최소화: 프록시 뒤에 두고 IP 허용목록, Basic Auth 추가

  • Webhook 인증 토큰 사용, 시크릿은 환경 변수로만 주입

  • 민감 데이터는 별도 KMS 또는 시놀로지 시크릿 보관소로 관리

샘플 워크플로 1: 블로그 자동 초안 생성

  • Cron(매일 09:00) → RSS 수집 → 중복 기사 필터 → ChatGPT로 요약/헤드라인/H태그 구조 생성 → 워드프레스 API로 드래프트 등록 → 슬랙 알림

  • 팁: 카테고리·태그 매핑을 구글시트에서 읽어들여 자동 분류

샘플 워크플로 2: 이미지 일괄 변환 + 캡션 생성

  • 폴더 트리거(웹훅 또는 FS Watch) → 업로드된 JPG/PNG → ImageMagick 컨테이너로 WebP 변환 → ChatGPT로 ALT 문구 생성 → NAS 폴더 정리 및 파일명 규칙화

같이 쓰면 좋은 프로그램: 생산성 2배 올리는 조합

Portainer

  • 도커 스택 시각 관리, 재배포·로그 확인이 쉬워집니다. 초보자도 클릭 몇 번으로 컨테이너 상태 파악이 가능합니다.

Watchtower

  • 야간에 조용히 이미지 업데이트를 받아 자동 재시작. 단, 운영 중 큰 변경은 태그 고정과 점검 윈도우를 권장합니다.

Nginx Proxy Manager

  • 초간단 리버스 프록시, 무료 TLS 발급, 도메인 라우팅을 클릭으로 설정.

Redis

  • n8n 큐 모드, 캐싱, 속도 향상에 필수. 대량 워크플로에서 실패율 감소와 처리율 향상을 체감합니다.

PostgreSQL + pgAdmin

  • 확장성 있는 n8n 저장소. pgAdmin으로 백업/쿼리/성능 점검을 편하게 합니다.

Grafana + Prometheus

  • n8n 실행 건수, 실패율, 처리 시간, API 응답 속도를 대시보드로 가시화. 병목을 눈으로 잡습니다.

Meilisearch 또는 OpenSearch

  • 사내 문서·블로그 초안·고객 FAQ를 인덱싱한 뒤, ChatGPT 전처리/후처리와 엮으면 “사내 RAG 검색 자동화”가 현실화됩니다.

Dufs 또는 FileBrowser

  • 브라우저에서 NAS 파일 탐색·공유를 간단히. 수집→처리→배포 파이프라인의 마지막 구간을 깔끔하게 마무리합니다.

웹훅과 스케줄: 자동화의 두 축

  • 스케줄(Cron): 매일 오전 보고서, 매주 데이터 정리, 매월 결산 자동화

  • 웹훅: 양식 제출, 결제 이벤트, 깃 푸시 등 외부 사건을 즉시 트리거

비용 최적화 팁

  • 모델 선택: 간단 요약/분류엔 작은 모델, 생성형 글쓰기엔 고성능 모델을 구분 사용

  • 배치 처리: 10건씩 묶어 호출 횟수 절감

  • 캐시 전략: 동일 프롬프트 결과는 Redis 캐시에 보관해 재사용

문서 표준화와 감사 대응

  • 워크플로 명명 규칙: team-purpose-trigger-output

  • 변경 이력: n8n 버전업, 노드 변경, 환경 변수 수정은 모두 체인지로그에 기록

  • 재현성: 샘플 입력/출력, 실패 케이스 스냅샷 유지로 장애 분석 시간을 단축

문제 해결 가이드

  • 컨테이너가 바로 종료: 볼륨 권한, 환경 변수 오타, DB 연결 확인

  • OpenAI 요청 실패: API 키 권한, 방화벽, 프록시 설정, 토큰 제한 확인

  • 느린 실행: 큐 모드 도입, 워크플로 분할, 동시성 제한 조정

확장 아이디어: 로컬 RAG와 하이브리드 아키텍처

  • NAS에 문서 인덱싱 → 임베딩 저장 → n8n에서 검색 결과를 ChatGPT 프롬프트에 주입 → 사내 지식 베이스 자동 답변

  • 외부 SaaS는 웹훅과 OAuth로 연동, 핵심 데이터는 NAS로 리턴해 아카이브

결론: 작게 시작해 크게 굴린다

n8n과 ChatGPT를 시놀로지 도커에 얹으면, “손이 많이 가던 업무”가 “한 번 설정하면 흘러가는 시스템”으로 바뀝니다. 처음엔 블로그 초안 생성이나 이미지 변환 같은 단일 워크플로로 시작하세요. 안정화되면 큐 모드와 모니터링을 붙이고, 프록시·도메인·TLS까지 갖춰 외부 연동을 안전하게 확장하면 됩니다. 결국 중요한 건 “내 조직과 콘텐츠 흐름에 맞는 자동화 구조”를 만드는 일, 그리고 작은 성공을 반복해 신뢰를 쌓는 일입니다.

FAQ – 자주묻는 질문

Q1. NAS 사양이 낮아도 가능한가요?

A. 텍스트 중심 워크플로는 CPU 점유가 낮아 비교적 수월합니다. 다만 대량 이미지/영상 처리나 검색 인덱싱은 메모리와 저장 속도가 중요하니 작업량에 맞게 단계적으로 확장하세요.

Q2. SQLite 대신 꼭 PostgreSQL을 써야 하나요?

A. 소규모 테스트는 SQLite로도 충분하지만, 운영 환경과 다중 사용자 편집, 버전 업그레이드 안정성을 생각하면 PostgreSQL을 권장합니다.

Q3. 외부에서 접속하려면 꼭 도메인이 필요한가요?

A. 내부망만 쓰면 불필요하지만, 외부 웹훅·모바일 승인·SaaS 연동을 고려하면 도메인과 TLS가 편의성과 보안을 모두 올려줍니다. 시놀로지 리버스 프록시나 Nginx Proxy Manager를 추천합니다.

Q4. ChatGPT 비용이 걱정돼요. 어떻게 줄일 수 있죠?

A. 경량 모델 혼용, 배치 처리, 캐시 재사용, 프롬프트 길이 최적화로 크게 절감됩니다. 요약/분류는 작은 모델, 창작/전환은 고성능 모델로 분리하세요.

Q5. 업데이트는 자동으로 해도 안전한가요?

A. Watchtower로 자동 업데이트가 가능하지만, 운영 스택은 태그 고정 후 테스트→배포 순서를 권장합니다. 무중단을 원하면 롤링 업데이트나 블루그린 전략을 고려하세요.

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