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FAQ
N8N QnA
Q. n8n 이걸로 어디까지 할 수 있나요?
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자동화의 핵심은 패턴이 있는 반복적인 업무들을 효과적으로 줄이는 데 의의가 있습니다. 즉, 내가 하고 있는 일들 중에 반복적이지만 정형화 된다면 이를 자동화 할 수 있습니다.
Q. make, Zapier 작업물들을 n8n으로 옮길 수 있나요? (마이그레이션)
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아쉽게도 두 플랫폼 간에는 마이그레이션 기능을 제공해주지 않습니다. 하지만 유사한 인터페이스(노드 형태)로 이루어져 있어서 make에서 만든 작업을 n8n에서 구현하는데 큰 어려움은 없습니다.
Q. n8n의 러닝커브는? 초보자에게 쉬운가요?
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예, 초보자도 쉽게 배울 수 있습니다. 대신에 API, 데이터구조, Credential(보안) 등 웹 프로그래밍에 대한 이해도가 있으면 훨씬 더 확장성있게 쓸 수 있습니다.
Q. n8n에서 파이썬 코드를 사용할 수 있나요?
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n8n은 실제로 파이썬을 실행하는게 아닌, 일부 패키지가 포함된 파이썬 포트인 Pyodide를 실행하는 구조입니다. 그래도 matplotlib, request, scipy 등 자주 쓰이는 파이썬 패키지들은 많이 포함하고 있습니다. 어떤 패키지가 있는지 궁금하다면 링크 참조(Packages built in Pyodide : https://pyodide.org/en/stable/usage/packages-in-pyodide.html#packages-in-pyodide )
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만약 다른 파이썬 패키지를 사용해야 한다면 AWS lambda, GCP function 으로 적용 가능합니다.
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Pyodide? : Pyodide는 파이썬을 웹 브라우저에서 실행할 수 있게 해주는 프로젝트입니다. WebAssembly를 사용해 파이썬 인터프리터를 브라우저에 내장하고, 이를 통해 파이썬 스크립트를 웹 페이지에서 직접 실행할 수 있습니다. 또한 Pyodide는 파이썬의 많은 패키지들(numpy, pandas, matplotlib 등)도 함께 제공하므로, 웹 애플리케이션에서 데이터 분석이나 머신러닝과 같은 파이썬 기반 작업을 수행할 수 있습니다.
Q. Zapier, Make 대비 했을때 장점이 무엇인가요? (왜 이걸 써야하나요)
가격
zapier, make, n8n의 월별 사용량에 따른 비용
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가격 부담이 가장 덜할 것으로 생각됩니다.
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자동화툴들은 공통적으로 각 노드(앱)의 실행별로 부과되는 구조입니다. 즉, 하나의 워크플로우에 10개의 노드가 있다면 10개의 노드가 개별적으로 비용이 발생합니다. 즉, 사용량이 많아지면 비용이 비례해질 수 밖에 없습니다. 다만, n8n은 셀프-호스팅으로 구축할 시 API비용을 제외하면 추가적인 비용 발생 없이 무제한 사용이 가능해집니다.
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호스팅을 비용을 제외한다고 했을 때, 헤비유저라고 해도 API 사용량 월에 5천원 이상은 발생하지 않을 것으로 예상합니다.(다른 툴은 월에 최저 플랜이 3만원/월 이상 발생. n8n은 1/6 수준)
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한글 뉴스기사 1개당 600~1000개 정도 토큰이 있다고 하면 뉴스기사 1000개 이상을 읽어와도 203원 정보 비용이 발생한다고 생각하시면 됩니다.
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모델을 mini가 아닌 gpt-4o 혹은 이미지나 음성 생성 시에는 비용이 많이 발생할 수 있습니다.
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개인적인 경험으로는 n8n은 개발자 친화적인 툴입니다. 인터페이스 상에서 간단하게는 다크모드를 지원한다거나, 다양한 단축키를 지원해서 좀 더 빠르게 워크플로우(시나리오)를 구축할 수 있습니다. 개발자 친화적이라고 해서 개발자만 쓴다는 것은 아니고 기본적으로 노코드툴이 비개발자를 위한 툴을 베이스로 하기 때문에 개발자들도 쓰기에 좋다는 의미입니다.
편의성 측면
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n8n에서 워크플로를 만드는 것이 일반적으로 Make보다 빠르며, 중간 정도의 복잡성 시나리오를 만드는 데는 하루 정도 걸립니니다.
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make가 제공하는 앱 갯수가 1만개가 넘는다고 홍보하지만, 실제로 자주 쓰는 앱들은 30개 정도 수준입니다. 또한 일부 앱들은 한국에서는 서비스를 제공하지 않아 n8n에서 제공하는 수준으로도 많은 자동화를 이루실 . 수있습니다.
Q. Selenium 같이 보고 있는 화면의 웹스크래핑도 가능한가?
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아쉽게도 불가능함.
자동화 QnA
Q. 자동화를 도입하면 비용이 얼마나 절감될 수 있을까요?
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자동화를 도입하면 반복적인 작업에 소요되는 인건비나 시간 비용을 절감할 수 있습니다. 특히 대량의 데이터 처리, 보고서 생성, 고객 대응 등에서 효율이 크게 증가하며, 인적 오류를 줄여 불필요한 재작업 비용도 감소할 수 있습니다.
Q. 자동화는 모든 업무에 적용할 수 있나요? 모든 작업이 자동화에 적합한가요, 아니면 특정 유형의 업무만 자동화하기 좋은가요?
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모든 업무에 자동화가 적합하지는 않습니다. 반복적이고 규칙적인 작업에 자동화가 효과적이지만, 창의적인 업무나 예외 처리가 빈번한 작업은 여전히 인간의 판단이 필요합니다. 자동화는 주로 데이터 처리, 관리, 보고서 생성, 고객 서비스 같은 분야에서 많이 사용됩니다.
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저는 완전한 노코드는 존재하지 않는다고 생각합니다. 노코드로 만들어놓은 워크플로우를 살펴보면 이미 수많은 코드로 이루어진 결과들입니다. 각 노드(앱)들을 중심으로 Input을 Function에 넣어 Output을 받는 것은 직접 타이핑을 하지 않을 뿐, 프로그래밍을 하는 것과 동일합니다.
Q. 자동화 도입 시 팀의 역할이나 업무 방식은 어떻게 변화하나요? 자동화가 일상적인 업무에 어떤 변화를 가져올까요? 사람의 역할은 줄어들까요, 아니면 더 중요한 업무에 집중할 수 있게 될까요?
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자동화가 도입되면 팀원들은 반복적이고 단순한 작업에서 벗어나 더 창의적이고 전략적인 업무에 집중할 수 있습니다. 팀의 역할은 자동화된 시스템을 모니터링하고, 개선 방안을 모색하며, 고부가가치 업무에 중점을 두게 됩니다.
Q. 자동화를 통해 생산성을 실제로 얼마나 향상시킬 수 있나요? 자동화가 도입되면 얼마나 빠르게, 그리고 효율적으로 작업을 완료할 수 있을까요?
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자동화를 통해 단순 반복 작업이 거의 실시간으로 처리되기 때문에, 생산성이 크게 향상됩니다. 하루가 걸리던 작업을 몇 분 내에 처리할 수 있게 되고, 작업 오류도 감소해 재작업 시간도 줄어듭니다.
Q. 자동화 도구를 사용하기 위해 기술적인 배경 지식이 꼭 필요한가요? 자동화 도구를 배우고 사용하는 데 있어서 비전문가도 쉽게 접근할 수 있나요?
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노코드(로우코드) 자동화툴들은 공통적으로 아래와 같은 특징들이 있습니다.
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직관적인 사용자 인터페이스로 쉽게 자동화를 구축할 수 있습니다.
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드래그 앤 드롭 방식으로 복잡한 워크플로우를 시각적으로 설계할 수 있어 편리합니다.
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다양한 앱과 서비스를 연동할 수 있는 풍부한 통합 옵션을 제공합니다.
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현대의 자동화 도구는 비전문가도 쉽게 사용할 수 있도록 설계된 경우가 많습니다. 특히 로우코드/노코드 도구를 활용하면 프로그래밍 지식 없이도 자동화를 설정하고 관리할 수 있습니다. n8n이나 Zapier 같은 도구가 대표적인 예입니다.
Q. 자동화 시스템은 얼마나 유연한가요? 변화하는 업무 환경이나 요구에 맞춰 자동화 시스템을 쉽게 수정하거나 업데이트할 수 있나요?
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자동화 시스템은 많은 경우 매우 유연하며, 필요에 따라 워크플로우를 변경하거나 확장할 수 있습니다. API 연동이나 조건부 처리 등 복잡한 로직을 설정할 수 있으며, 새로운 업무 흐름이 필요할 때마다 빠르게 대응할 수 있습니다.
Q. 자동화가 사람의 일자리에 미치는 영향은 무엇인가요? 자동화로 인해 일자리가 줄어들 우려가 있나요, 아니면 새로운 기회가 생길 가능성이 더 크다고 보나요?
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자동화가 반복적이고 단순한 업무를 대체할 수는 있지만, 그로 인해 새로운 기술을 배우거나 고부가가치 업무로 전환할 기회도 생깁니다. 자동화는 사람의 창의성과 결합될 때 더욱 시너지를 발휘할 수 있으며, 새로운 일자리를 창출할 가능성도 있습니다.
Q. 자동화된 시스템은 얼마나 신뢰할 수 있나요? 자동화가 사람이 하는 것보다 더 정확하고 일관되게 작업을 처리할 수 있을까요?
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자동화된 시스템은 사람이 수행하는 작업보다 오류가 적고 일관성이 높습니다. 특히 데이터 처리나 보고서 생성 같은 반복적인 작업에서 효율적이며, 사람이 간과할 수 있는 부분도 자동화 시스템은 놓치지 않고 처리합니다. 다만, 주기적인 유지보수와 모니터링이 필요합니다.
Q. 어떤 업무부터 자동화를 시작하는 것이 좋을까요? 자동화를 처음 도입할 때, 어떤 업무나 프로세스를 우선적으로 자동화하는 것이 효과적일까요?
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반복적이고 규칙적인 업무부터 자동화를 시작하는 것이 좋습니다. 예를 들어, 매일 반복적으로 작성하는 보고서나 대량의 데이터를 처리하는 작업 등은 자동화로 인해 큰 효과를 볼 수 있습니다.
Q. 자동화 시스템이 고장 나거나 실패할 경우 어떻게 대처하나요? 자동화 시스템이 오류를 일으키거나 중단될 경우, 이를 신속하게 복구하거나 대응하는 방법은 무엇인가요?
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자동화 시스템이 고장 날 경우, 로그와 모니터링 도구를 통해 문제를 빠르게 파악하고, 오류가 발생한 부분을 수정할 수 있습니다. 또한, 중요한 작업에는 백업 플랜을 마련해 시스템 장애가 발생했을 때 업무에 지장이 없도록 대비해야 합니다.
Q. 자동화 도입 시 보안 문제는 어떻게 해결하나요?
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자동화 도입 시에는 데이터 암호화, 인증 시스템, 접근 권한 관리 등을 통해 보안을 강화해야 합니다. 민감한 데이터를 다룰 경우, 각 프로세스의 접근 권한을 제한하고, 주기적인 보안 점검이 필요합니다.
Q. 어떤 도구나 플랫폼을 사용해서 자동화를 시작하는 것이 좋나요?
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n8n, Zapier, Make, Power Automate 등은 초보자도 쉽게 사용할 수 있는 자동화 도구입니다. 특정 도메인에 맞는 플랫폼을 선택하면 더 효과적입니다. 예를 들어, 데이터 관련 작업에는 n8n이나 Python 스크립트가 적합할 수 있습니다.
Q. 자동화를 도입한 후 얼마나 빠르게 ROI(Return on Investment)를 기대할 수 있나요?
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자동화 도입 후 ROI를 기대할 수 있는 시점은 산업과 업무에 따라 다르지만, 일반적으로 반복적인 작업을 자동화할 경우 몇 개월 안에 투자 대비 성과를 볼 수 있습니다. 자동화된 프로세스가 반복적으로 작동하면서 시간이 지날수록 ROI는 점점 더 증가합니다.
Q. 자동화를 성공적으로 도입한 기업들의 사례는 어떤 것이 있나요?
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예를 들어, 아마존은 물류 창고에서 로봇을 활용해 상품 분류와 포장 작업을 자동화함으로써 비용 절감과 생산성 향상에 성공했습니다. 또한, 많은 IT 기업들이 CI/CD 파이프라인 자동화를 통해 소프트웨어 배포 속도를 크게 높였습니다.