n8n에서 루프(반복 처리)가 필요한 이유
자동화를 구성하다 보면, 리스트 형태의 데이터를 반복 처리해야 하는 경우가 자주 발생합니다. 예를 들어 여러 사용자에게 반복적으로 이메일을 보내거나, 여러 항목을 하나씩 외부 API에 전송하는 상황이 그렇습니다. n8n은 이러한 반복 작업을 처리하기 위한 다양한 방법을 제공합니다. 가장 대표적인 방식은 SplitInBatches 노드와 Loop 구조를 활용하는 것입니다.
n8n에서 반복 루프 처리하는 2가지 주요 방법
n8n에서 반복 처리를 구현하는 대표적인 방법은 다음과 같습니다:
- SplitInBatches 노드를 이용한 반복
- Function 노드 + LoopBack을 활용한 수동 루프
간단한 반복에는 SplitInBatches가 적합하며, 복잡한 제어가 필요한 경우에는 Function 노드를 이용한 커스텀 루프가 유용합니다.
SplitInBatches 노드 사용법
SplitInBatches 노드는 배열 데이터를 일정한 크기로 나누어 순차적으로 처리할 수 있게 해줍니다. 기본 구조는 다음과 같습니다:
- 데이터 배열 입력 (예: Webhook → 사용자 리스트)
- SplitInBatches 노드에서 batch 크기 설정 (예: 1)
- 다음 노드에서 한 개 항목을 처리
- Loop 노드를 통해 다시 SplitInBatches로 되돌아감
즉, 한 항목씩 처리한 후 다시 반복하는 구조가 만들어집니다.
SplitInBatches 예제 – 사용자별 이메일 전송
사용자 목록을 가져와 각 사용자에게 이메일을 보내는 루프 예제입니다:
- 1. Webhook 노드: 사용자 목록 수신
- 2. SplitInBatches 노드: batch size = 1
- 3. Email 노드: 사용자 이메일 발송
- 4. Loop 노드: 다음 항목 처리
이 방식은 일정한 순서로 데이터를 처리할 수 있어, 외부 API에 과도한 요청을 방지하고 순차적 처리를 보장합니다.
고급 루프 처리 – Function 노드와 LoopBack
보다 정밀한 제어가 필요한 경우, Function 노드를 사용해 수동 루프를 구성할 수 있습니다. 이 방식은 조건에 따라 반복 여부를 제어하거나, 루프를 동적으로 종료해야 할 때 유용합니다.
예시 구조:
- Initialize 노드: 반복에 사용할 인덱스 설정
- Function 노드: 현재 항목 추출
- 작업 노드 (예: HTTP 요청)
- Condition 노드: 인덱스가 끝에 도달했는지 확인
- False → Function 노드에서 인덱스 증가 후 LoopBack
이 방식은 전통적인 for 루프와 유사한 구조로 작동합니다.
Loop 처리 시 유의할 점
- SplitInBatches 사용 시 무한 루프 주의: 종료 조건이 없을 경우 반복이 멈추지 않음
- Function에서 index 값 증가: 잘못된 값 처리 시 에러 발생 가능
- 속도 조절: 외부 API 요청 시
Wait노드 활용
정상 종료 조건을 꼭 설정하고, 대용량 데이터를 처리할 경우 반복 처리 시간에 유의해야 합니다.
로컬 환경에서의 반복 처리 팁
로컬에 설치한 n8n에서도 반복 처리는 완벽히 작동합니다. 단, 다음 사항을 체크하세요:
- SplitInBatches 노드의 반복 처리는 로컬 메모리에 영향을 줄 수 있으므로 데이터 양을 조절
- Function 루프에서는 무한 반복 방지를 위한 index 제한 필요
- 로컬에서 테스트할 경우 Inject 노드를 사용하면 편리함
마무리 – 반복 자동화로 효율 극대화
n8n에서 반복 루프를 처리하는 방법은 다양한 자동화 시나리오에 핵심 기능으로 작용합니다. SplitInBatches 노드는 간단한 반복 처리에, Function 노드를 통한 수동 루프는 고급 반복 처리에 적합합니다. 실제 업무에 맞는 구조를 선택하여 워크플로우의 유연성과 자동화 수준을 높여보세요. n8n의 반복 기능을 잘 활용하면 반복 작업의 효율을 극대화할 수 있습니다.