⚙️ n8n 워크플로우 구축 후기 - 많은 workflow 중 왜 n8n 이였을까?

 사내 비개발자 대상으로 workflow 를 구축하면서 경험한 내용입니다. (12월 8일 기준)

Workflow란 무엇이고, 왜 구축하려고 했는지?

Workflow(워크플로우)의 개념이란, 워크플로우는 업무를 자동화하기 위해 작업을 단계별로 나누고 연결한 흐름 입니다. 각 작업(Task)을 하나의 노드(Node)로 만들어 연결하면, 사람이 직접 개입하지 않아도 시스템이 정의한 흐름에 따라 동작되는 것을 말합니다.

여기에 AI Agent 를 더하여, 스스로 판단하고 실행할 수 있는 실용적인 도구로 활용될 수 있습니다.

한 때 노코드 툴이라는 이름으로 불리기도 했고, Zapier 와 같은 도구가 대표적인 예시가 될 수 있습니다. 그러던 중 AI Agent 의 활용도가 높아지면서 Workflow 의 활용이 높아지게 되었습니다.

왜 Workflow 구축하려고 했는지?
우리가 사용하는 ChatGPT, 제미나이 등의 한계는 무엇일까요?
자연어를 작성하여 우리의 Context 를 LLM Model에게 넘겨주면 어떤 답이든 줍니다. 이때 이 정답은 비결정적입니다. 어느날은 올바른 이야기를 할 수도 있지만, 어느 날은 이상한 말을 할 수도 있습니다. 이렇듯, 비결정적인 부분을 최소화하면서 우리가 원하는 결과값을 만들어 낼 수 있는 도구가 바로 Workflow 라고 생각합니다.

 더불어, 전사 운영 효율화를 위해 AI 기반의 Workflow 도입을 검토했습니다. 실제로 인입된 효율화 요구사항(예: 데이터 자동 추출 및 구글시트 업로드, RAG 기반 문서 검색 등)을 기준으로 각 툴의 문제 해결 가능성을 확인하고, 반복 작업을 자동화하여 생산성을 높이는 것 이 목표였습니다.

 실제로 일부 회사에서는 '운영도구 개발' 라는 명목하에 도메인은 잘 알지 못하지만 특정 팀의 비개발자들을 위한 도구를 만들어주곤 했습니다. 이 도구들은 기술부채로 점점 쌓여 나중에는 개발자 한명이 꾸준히 투입되어야만 하는 결과를 맞이하기도 했습니다.

비교 대상으로 어떤 것들이 있었고, 그 중에 왜 n8n이었는지?

n8n 을 선택하기 앞서 여러 도구들을 Poc 했습니다.

• LangFlow- AI 에이전트와 MCP 서버를 구축·배포할 수 있는 도구 (LangChain 생태계)
• Dify - AI 챗봇·RAG·Agent를 바로 서비스 형태로 배포할 수 있는 올인원 AI 앱 빌더
• Make, Flowise, Zapier 등등..

그 중에 왜 n8n 을 선택했냐면,

n8n 이 가장 완성도가 높고, 협업/확장성/인증/노드 품질 등 전사 도입 기준을 유일하게 충족했기 때문입니다.

비교항목	n8n	Langflow	Dify
프로젝트 공유 기능	✅ 이메일 초대, 그룹별 계정 분리	❌ JSON export/import만 가능	✅ 워크스페이스 기반 멤버 관리
Host 스케일링	✅ Queue Mode HA, Multi Main HA 지원	❌ 인프라 레벨에서만 확장	❌ 인프라 레벨에서만 확장
SSO 연동	✅ OIDC 지원 (Enterprise)	❌ 개발 중	✅ Enterprise만 지원
LDAP 연동	✅ 지원 (Enterprise)	❌ 미지원	❌ 미지원
사용 난이도	👍 쉬움	보통	👎 어려움
노드 완성도	👍 높음, 다양한 노드 제공	보통, 코드 작업 필요	👎  낮음, 노드 부족
비용	Self-hosted 무료, Enterprise 유료	Self-hosted 무료	Self-hosted 무료

 n8n 을 채택하기로 한 결정적인 장점은
✅ 가장 다양한 확장성 : 무료 버전에서도 지원되는 노드가 매우 많아 PoC 용도로 거의 모든 연동 테스트 가능
✅ 셀프 호스팅 가능 : Docker로 로컬 실행 가능, 비용 부담 없이 자유롭게 테스트
✅ 직관적인 UI : 워크플로우 흐름을 한눈에 파악 가능, 디버깅 UI 우수
✅ 풍부한 템플릿 : 참고할 수 있는 다양한 템플릿 제공 (https://n8n.io/workflows/)
✅ 사내 인증 연동 가능 : OIDC 기반 SSO로 사내 인증 서버와 연동 가능

💡 3. 나아가 어떤 케이스에 사용할 수 있는지?

실제 PoC로 검증한 사용 케이스는 다음과 같습니다.

Case 1: RAG 구현 (Knowledge Base 기반 문서 생성)
목적 : 문서, DB, 파일 등을 기반으로 LLM이 필요한 정보를 찾아 검색 결과를 바탕으로 문서 생성
구현 방식 :

사용자 트리거링 (webhook, 파일 업로드, 채팅 입력 등)
AI가 작업 판단 (API 검색, 문서 검색, DB 검색 등)
작업 내용을 정리하여 사용자에게 응답

장점 : 다양한 트리거 지원, 템플릿 활용으로 빠른 PoC, 외부 채팅 채널로 바로 export 가능

Case 2: 데이터 자동화 관리
목적 : 쿼리 및 추출 주기를 등록하여 원하는 구글시트에 데이터 자동 업로드
구현 방식

UI를 통한 노드 연결로 구현
코드 작성 없이, SQL 직접 작성 없이도 필요한 데이터 조회 및 변환
Credential 추가가 구현에 필요한 대부분의 시간, 그 외 워크플로우 구성은 비개발자도 가능

장점 : 쓰기 쉬운 UI, 단계별 성공/실패 빠르게 확인, 실행 히스토리 확인 가능

그 외에도 활용 가능한 케이스는 아래와 같습니다.
✅ 주간 업무 요약 자동화 : 매주 금요일마다 캘린더, 지라 티켓을 읽어서 업무 요약 후 슬랙 전송
✅ 슬랙 메시지 자동 발송 : 구글 시트 데이터 기반으로 특정 사용자에게 DM 자동 발송
✅ 문서 동기화 : Confluence 페이지 업데이트 시 자동으로 슬랙 채널에 알림
✅ 데이터 파이프라인 : DB 쿼리 결과를 주기적으로 추출하여 구글 시트/S3에 저장
✅ AI 기반 고객 응대 : 챗봇 형태로 사용자 질문에 자동 응답 (RAG 기반)

정리하면, n8n 이 가진 핵심적인 이점은 
1. 무료 버전에서도 지원되는 노드가 정말 많음 : PoC 용도로 거의 모든 연동 테스트 가능
2. 셀프 호스팅 가능 : 비용 부담 없이 자유롭게 테스트
3. UI가 직관적 : 워크플로우 흐름을 한눈에 파악 가능
4. 사용 가능한 모듈의 카테고리화가 잘 되어 있음 : 어떤 모듈을 쓸 수 있는지 확인 용이
5. OIDC 기반 SSO 지원 : 인증 플랫폼과 연동 가능