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n8n 데이터 구조: 워크플로우 자동화를 위한 핵심 데이터 모델링

GilliLab IT 2025. 6. 10. 13:04
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n8n 데이터 구조: 워크플로우 자동화를 위한 핵심 데이터 모델링

현대 비즈니스 환경에서 워크플로우 자동화의 중요성이 증대되면서 n8n과 같은 데이터 중심 자동화 플랫폼의 활용도가 급격히 상승하고 있습니다. n8n 데이터 구조(n8n Data Structure)는 워크플로우 노드 간 원활한 데이터 흐름을 보장하는 핵심 아키텍처로, ETL(Extract, Transform, Load) 개념을 기반으로 한 배열 객체 모델을 통해 다양한 외부 시스템과의 통합을 지원합니다. 효과적인 워크플로우 자동화 구현을 위해서는 n8n의 데이터 구조 원리에 대한 깊이 있는 이해가 필수적입니다.

정의 및 개념

n8n 데이터 구조는 워크플로우 노드 간 데이터 전송을 위한 표준화된 JSON 배열 객체 형태의 데이터 모델입니다. 각 노드가 ETL 도구로서 데이터 추출, 변환, 로드 기능을 수행할 수 있도록 지원하는 구조화된 데이터 형식입니다.

  • 핵심 구조: JSON 객체의 배열 형태로 구성되며, 각 요소는 'items'라고 지칭되는 독립적인 데이터 단위
  • 표준 형식: 모든 객체는 'json' 키를 포함하여 중첩된 구조로 래핑되어 노드 간 호환성 보장
  • 목적: 서로 다른 외부 시스템과 API 간의 데이터 호환성 확보 및 워크플로우 처리 효율성 증대
  • 필요성: 복잡한 비즈니스 프로세스 자동화와 다중 시스템 통합을 위한 데이터 표준화 요구사항 충족

데이터 구조의 핵심 구성 요소

1. 배열(Array) 구조

  • JavaScript 배열을 기반으로 한 순차적 데이터 컬렉션
  • 인덱스 0부터 시작하는 위치 기반 요소 접근 방식
  • 빈 배열부터 다중 요소 배열까지 유연한 크기 지원

2. 객체(Object) 구조

  • 키-값 쌍으로 구성된 속성 기반 데이터 저장 방식
  • 순서에 독립적인 속성 접근을 통한 유연한 데이터 처리
  • 중첩 객체 지원으로 복잡한 데이터 구조 표현 가능

3. JSON 래핑 구조

  • 각 배열 요소를 'json' 키로 래핑하는 n8n 고유 규칙
  • 노드 간 호환성 보장 및 자동 구조 보정 기능 제공
  • 버전 0.166.0 이상에서 자동 json 키 추가 지원

4. 아이템(Items) 개념

  • 워크플로우에서 처리되는 개별 데이터 단위
  • 각 노드가 아이템별로 독립적인 작업 수행
  • 병렬 처리 및 데이터 변환의 기본 단위

데이터 구조 아키텍처

graph TD
    A[입력 데이터] -->|Extract| B[노드 1]
    B -->|Transform| C{데이터 구조 검증}
    C -->|Array of Objects| D[노드 2]
    C -->|구조 변환 필요| E[Code 노드]
    E -->|표준화| D
    D -->|Load| F[출력 데이터]

    subgraph "데이터 구조"
        G["[
        {json: {key1: value1}},
        {json: {key2: value2}}
        ]"]
    end

    subgraph "아이템 처리"
        H[아이템 1] --> I[개별 처리]
        J[아이템 2] --> K[개별 처리]
        L[아이템 N] --> M[개별 처리]
    end

n8n의 데이터 구조 아키텍처는 ETL 패턴을 기반으로 노드 간 표준화된 데이터 전송을 보장합니다. 각 노드는 배열 객체 형태의 데이터를 받아 개별 아이템으로 분리하여 처리하며, 변환된 결과를 다시 표준 구조로 출력하여 다음 노드로 전달하는 순환 구조를 갖습니다.

Code 노드를 활용한 데이터셋 생성

1. 기본 데이터셋 생성

return [
  { json: { name: "Leonardo", color: "blue" } },
  { json: { name: "Michelangelo", color: "orange" } },
];

2. 중첩 객체 구조 생성

return [
  {
    json: {
      name: "Contact1",
      email: {
        personal: "john@personal.com",
        work: "john@company.com",
      },
    },
  },
];

3. 동적 데이터 참조

  • 이전 노드 데이터 참조를 위한 $input.all() 메서드 활용
  • 특정 노드 출력 접근을 위한 표현식(Expressions) 사용
  • Code 노드 내 JavaScript 변수 및 메서드 활용

데이터 변환 기법

1. 노드 기반 변환

  • Split Out 노드: 단일 아이템의 배열 필드를 다중 아이템으로 분리
  • Aggregate 노드: 다중 아이템을 단일 아이템으로 집계 및 그룹화
  • 코드 작성 없이 시각적 인터페이스를 통한 직관적 데이터 변환

2. Code 노드 기반 변환

// 단일 아이템을 다중 아이템으로 분리
return $input.first().json.data.map((item) => {
  return { json: item };
});

// 다중 아이템을 단일 아이템으로 통합
return [
  {
    json: {
      data_object: $input.all().map((item) => item.json),
    },
  },
];

3. 고급 변환 패턴

  • 조건부 데이터 변환 로직 구현
  • 필드별 선택적 변환 처리
  • 외부 API 응답 구조 표준화

실무 활용 사례

1. API 데이터 통합

  • 외부 API(PokéAPI, REST API 등)로부터 수집한 데이터를 n8n 표준 구조로 변환
  • 서로 다른 데이터 스키마를 가진 시스템 간 데이터 매핑
  • HTTP Request 노드와 Code 노드를 조합한 실시간 데이터 처리

2. 데이터베이스 연동

  • 관계형 데이터베이스 쿼리 결과를 워크플로우 친화적 구조로 변환
  • NoSQL 문서 기반 데이터를 배열 객체 형태로 정규화
  • 대용량 데이터셋의 배치 처리 및 스트리밍 처리

3. 보고서 및 대시보드 자동화

  • 다중 소스 데이터를 표준화하여 BI 도구로 전송
  • 실시간 메트릭 수집 및 변환을 통한 자동화된 보고서 생성
  • 커스텀 데이터 집계 로직을 통한 비즈니스 인사이트 도출

기대 효과 및 필요성

데이터 처리 효율성 향상

  • 표준화된 데이터 구조를 통한 노드 간 호환성 보장 및 처리 속도 개선
  • 자동화된 데이터 변환으로 수동 작업 최소화 및 오류 감소
  • ETL 패턴 기반의 체계적인 데이터 파이프라인 구축

시스템 통합 복잡도 감소

  • 이기종 시스템 간 데이터 교환을 위한 표준 인터페이스 제공
  • API 응답 구조에 독립적인 워크플로우 설계 가능
  • 데이터 스키마 변경에 대한 유연한 대응 능력 확보

개발 생산성 증대

  • Code 노드를 통한 복잡한 데이터 변환 로직의 신속한 구현
  • 시각적 데이터 흐름 추적을 통한 디버깅 효율성 향상
  • 재사용 가능한 데이터 변환 템플릿 구축

마무리

n8n 데이터 구조는 워크플로우 자동화의 핵심 기반으로서 배열 객체 모델을 통해 다양한 시스템 간 원활한 데이터 흐름을 보장합니다. ETL 패턴 기반의 체계적인 데이터 처리 방식과 Code 노드를 활용한 유연한 변환 기능을 통해 복잡한 비즈니스 프로세스 자동화가 가능합니다. 데이터 중심의 디지털 전환이 가속화되는 현 시점에서 n8n 데이터 구조에 대한 깊이 있는 이해와 활용은 기업의 운영 효율성 향상과 경쟁력 강화를 위한 필수 요소입니다. 체계적인 데이터 모델링을 기반으로 한 워크플로우 자동화 도입을 통해 비즈니스 프로세스의 디지털 혁신을 가속화하시기 바랍니다.

Keywords

n8n Data Structure, 워크플로우 데이터 모델, Array of Objects, 배열 객체, ETL Pattern, Code Node, 데이터 변환, JSON Wrapping, Items Processing, 워크플로우 자동화

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