Latenode 제작: 무엇을 선택해야 할까요?

안녕하세요, 여기 Latenode 의 Daniel입니다.

이미 업계에서 널리 사용되는 자동화 플랫폼의 한계와 이점을 알고 있는 분들도 계시고, 아직 장단점을 탐색 중인 분들도 계실 것입니다.

다행히도 제가 하는 일은 다른 플랫폼의 모든 사소한 세부 사항을 명확히 밝히고 명확하게 비교하는 것입니다. 때로는 Latenode 이 불가피한 동맹이지만 Latenode 과 다른 도구를 함께 사용하는 것이 더 나은 경우도 있습니다. 결국 모든 플랫폼은 각자의 장점과 함께 고유한 기능을 가지고 있습니다.

오늘은 Latenode 와 Make의 주요 차이점에 대해 알아보겠습니다.

Make보다 Latenode 를 선택해야 하는 7가지 이유

Make는 특히 자동화를 처음 접하는 사용자들에게 매우 사용자 친화적인 환경으로 50만 명이 넘는 사용자들이 신뢰하고 있습니다. 모든 것이 코드가 필요 없기 때문에 데이터 변환이나 텍스트 파싱 등 각 작업마다 내장된 도구가 있습니다.

기본적인 통합 시나리오는 Make 오퍼를 통해 충분히 충족할 수 있지만, 자동화 요청이 사용 가능한 기능을 넘어서는 경우 수천 가지의 복잡한 사용 사례가 있습니다. 하지만 먼저 돈에 대해 이야기해 보겠습니다.

1. 운영 비용을 지불하지 않는 요금제 모델

Make에서는 각 모듈의 실행에 대한 비용을 지불합니다. 이는 매우 간단한 가격 책정 모델로, Make가 운영 횟수를 최대화하도록 유도합니다. 

Make에는 필요에 따라 데이터를 한 번에 변환할 수 있는 사용자 지정 코드가 없습니다. 대신, 배열을 조작하려면 미리 빌드된 여러 가지 도구의 시퀀스를 사용해야 합니다:

대량의 데이터를 반복할 때 Make는 각 반복에 대해 요금을 부과하므로 수천 개의 행으로 구성된 데이터 세트로 작업하면 금세 주머니가 두둑해집니다. 마지막으로 안타까운 사실은 각 모듈이 사용하는 컴퓨터 리소스의 양에 관계없이 각 모듈에 대해 동일한 비용을 지불한다는 것입니다.

Make의 가격 모델에 대한 시각적 데모입니다:

Latenode 에서는 운영 비용을 지불하지 않습니다. 실행 시간에 대한 비용을 지불합니다. Latenode 에서 1 크레딧을 구매하면 추가 비용 없이 다음 30초 동안 시나리오를 실행할 수 있습니다. 이 30초 동안 견고한 데이터 세트를 처리하고 30초 크레딧 1개에 해당하는 가격인 $0.0019만 지불하면 됩니다.

Latenode의 기능을 사용하면 그 30초 동안 인상적인 일을 할 수 있는데, 이에 대해서는 잠시 후에 설명하겠습니다.

이제 Latenode 의 공정한 가격 모델을 살펴보십시오:

30초 안에 추가 비용 없이 데이터를 반복하고, 사용자 지정 코드를 사용하여 데이터를 변환하고, 수백 개의 API 호출을 수행할 수 있습니다.

첫 번째 사례 연구에서는 GPT로 생성되어 Google 스프레드시트에 저장된 2000개의 이메일에 대해 Latenode 의 자동화가 Make보다 7.67배 저렴하다는 것을 보여줍니다.

가격 비교 사례 연구 읽어보기: Latenode vs.

2. 데이터를 실제로 혁신하는 NPM 패키지를 사용한 사용자 정의 코드

다시 말하지만, 어떤 식으로든 변환해야 하는 대규모 레코드 세트로 작업하는 경우, 미리 정해진 도구 세트에 갇혀 불편을 겪을 수밖에 없습니다. 자동화 에이전시 더닷파더의 설립자인 스틴 드 보스의 이야기를 들어보세요:

- 배열 조작은 Make에서 크게 누락된 부분입니다.

Make는 데이터 작업과 필요한 작업을 여러 단계로 수행할 수 있는 수십 개의 모듈을 제안하지만, 사용자 정의 코드가 포함된 단일 모듈로 동일한 문제를 해결할 수 있습니다. 다행히도 Latenode 에서 포괄적인 사용자 지정 코드 환경을 제공합니다:

• 클라우드에서 최대 2분까지 실행되는 자바스크립트 모듈
• 코드의 일부가 될 수 있는 NPM 패키지
• 코드 내에서 로컬 및 전역 변수로 작업하기
• 필요한 정확한 스크립트를 제안하는 코드 AI 어시스턴트

아래에서 무료 NPM 패키지를 사용하여 AI에게 여러 데이터를 스페인어로 번역하도록 요청했을 때 그 효율성을 확인해 보겠습니다:

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여기에서는 "Name" 필드의 언어를 제외한 모든 것이 동일한 JavaScript 노드 출력을 볼 수 있습니다. 처음부터 3분 만에 자동화하기에는 꽤 멋지지 않나요?

이는 빙산의 일각에 불과합니다. 실제로 상상할 수 있는 모든 작업이 Latenode 에서 가능합니다:

• 문자열 조작
• 데이터 집계
• 필터링
• 정렬
• 변환
• 병합
• 분할
• 디듀핑 해제
• 통계 분석 수행
• 텍스트 분석 등

👉이모든 작업을 대신 수행하는 JavaScript AI 어시스턴트에 대해 자세히 알아보세요.

3. 새로운 통합을 구축하는 AI 어시스턴트

Make와 Latenode 플랫폼 모두 사용자에게 사용자 지정 HTTP 요청을 하고 외부 API를 호출할 수 있는 기능을 제공하지만, 이 방법에는 횟수 제한이 있습니다. Make에서는 한 번에 하나의 HTTP 요청만 실행할 수 있으며, 더 많은 요청을 해야 하는 경우 각 API 호출에 대한 비용을 지불해야 합니다.

하지만 요청 빈도가 초당 수십 건을 넘어서는 경우도 있습니다. 이러한 경우 HTTP 요청의 반복적인 실행 속도로 인해 자동화가 제한될 수 있습니다. 예를 들어 아마존 웹 서비스 API 게이트웨이는 초당 수천 건의 요청을 처리할 수 있으며, 단일 HTTP 요청 모듈을 사용해 동일한 속도를 달성하는 것은 어려울 수 있습니다. 

하지만 Latenode의 JavaScript 노드를 사용하면 HTTP 요청 속도를 높일 수 있습니다. NPM 기능의 일부로 제공되는 Axios 라이브러리는 병렬 HTTP 요청을 실행할 수 있습니다. 이렇게 하면 0,0019달러의 실행 크레딧 1개만 사용하여 수백 개의 HTTP 요청을 처리할 수 있습니다.

하지만 복잡한 병렬 요청이 필요하지 않고 Make 또는 Latenode의 코드 없는 라이브러리에 없는 서비스를 처음부터 사용자 지정 통합을 만들고 싶을 경우에도 AI에 요청하여 빌드할 수 있습니다.

Latenode 에서 처음부터 새 통합을 만드는 방법에 대한 도움말을 2분 안에 살펴보세요.

4. 사용자 지정 코드의 AI 디버깅

그리고 더 중요한 것은 오류가 발생하는 것을 두려워하지 마세요. 자바스크립트 노드 내에서 코드 오류를 AI에 다시 전송하기만 하면 됩니다. 즉, 코딩 경험이 없는 사람도 모든 자동화 작업을 처리할 수 있습니다.

다음은 문제가 발생한 경우 버그를 수정하는 예입니다:

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이제 가격 책정 모델과 사용자 지정 코드 기능에서 한 발 물러나 Make 커뮤니티에서 오랫동안 요청했지만 Latenode 에서만 구현된 중요한 기능에 집중해 보겠습니다:

5. 단일 시나리오의 브랜치 병합하기

이것은 Make 커뮤니티에서 가장 인기 있는 요청 중 하나입니다. 핵심 아이디어는 여러 시나리오 브랜치를 하나의 노드로 병합할 수 있도록 하는 것입니다. 이 기능은 경우에 따라 시나리오를 간소화하고 신속하게 처리할 수 있으며, 다른 경우에는 구현에 필수적인 요구 사항이기도 합니다.

Latenode 에서 작동하는 방식은 다음과 같습니다. 어떤 노드든 다른 노드에 연결할 수 있습니다. 예를 들어 몇 가지 공통 단계가 있는 두 개의 데이터 처리 시나리오를 상상해 보세요. 작업을 반복하는 대신 각 시나리오의 고유한 작업을 완료한 후 이러한 브랜치를 하나로 병합할 수 있습니다.

사례: 설문조사 결과 처리

트리거는 새로운 설문조사 응답이 수신되는 것입니다. 한 시나리오 브랜치는 응답을 분석하고 분류하고, 다른 브랜치는 통계를 실시간으로 업데이트합니다. 궁극적으로 두 브랜치가 하나로 통합되어 최종 설문조사 보고서를 작성하고 이를 데이터베이스로 보내거나 지정된 사람에게 알림을 보냅니다.

6. 기록에서 요청을 다시 시작하는 기능

과거 입력 데이터로 시나리오를 실행하는 것은 몇 가지 경우에 특히 유용합니다:

• 시나리오 개발 및 디버깅 시 실패할 때마다 수동으로 데이터를 입력하는 반복적인 작업을 생략하는 것이 좋습니다.
• 실제 데이터로 기존 시나리오를 실행하는 동안 오류가 발생한 경우(예: 타사 API의 장애).

사례: 복잡한 자동 시나리오 테스트

대규모 데이터 세트를 처리하기 위한 복잡한 자동화를 개발한다고 가정해 보세요. 테스트 및 디버깅 중에 오류가 발생하면 입력 데이터를 수동으로 다시 생성하고 시나리오를 다시 실행할 필요가 없습니다. Latenode 에서 클릭 한 번으로 동일한 입력 데이터로 시나리오를 다시 시작할 수 있으므로 디버깅 프로세스의 속도가 빨라지고 테스트가 간소화되어 아키텍처 개발의 효율성이 향상됩니다.

7. 하위 시나리오

Latenode 에서 전체 시나리오로 구성할 수 있는 나만의 노드를 만들 수 있습니다. 마치 어떤 상황에서도 사용할 수 있는 툴킷을 만드는 것과 같아서 복잡한 설정을 훨씬 더 쉽고 빠르게 만들 수 있습니다.

먼저 시나리오의 시작 부분에 노듈 입력을 추가하고 시나리오의 끝에 노듈 출력을 추가합니다. 그런 다음 아래와 같이 시나리오의 유형을 전환합니다.

이렇게 하면 자동화를 래핑하여 노드의 라이브러리에서 사용할 수 있는 별도의 노드로 전환할 수 있습니다. 이렇게 하면 향후 자동화를 위한 사용자 지정 도구인 노듈을 무제한으로 만들 수 있습니다.

또한 조만간 커뮤니티 회원들의 공개 모듈 라이브러리를 출시할 계획입니다. 이는 신규 사용자의 아키텍처 개발을 간소화할 뿐만 아니라 이러한 도구의 제작자에게도 다른 사용자가 사용할 때마다 수익을 창출할 수 있는 기회를 제공할 것입니다.

👉사용자 지정 노드 구축에 대한 자세한 내용은 여기를 참조하세요.

Make에서 Latenode 으로 전화하기

Make의 코드 없는 사용자 친화성과 Latenode 의 다양한 작업을 위한 뛰어난 유연성 및 경제성 등 두 플랫폼을 모두 사용함으로써 얻을 수 있는 모든 이점을 누리고 싶겠지만, 다행히도 간단한 해결 방법을 통해 충분히 가능하다는 것이 좋은 소식입니다:

1. Make에서 시나리오를 작성하여 코드 없이 모든 앱을 연결합니다.
2. 시나리오 중간에 대용량 데이터를 처리해야 하는 경우 Latenode 에 HTTP 요청을 추가합니다.
3. Latenode 에서 Make로부터 정보를 수신하기 위한 웹훅으로 시작하는 시나리오를 작성합니다.
4. 최종적으로 Make에 작업이 완료되었음을 알리는 웹훅 응답이 있는 데이터 처리 시나리오를 구성합니다.
5. Make에 대한 HTTP 응답을 수신하고 필요한 경우 추가 작업을 처리합니다.

Zapier에서 Latenode 으로 전화하는 방법에 대한 단계별 지침은 이미 공유한 바 있습니다. Make에서 Latenode 으로 전화하는 경우에도 프로세스는 매우 유사합니다.

다른 도구에서 Latenode 으로 전화하여 더 유연하고 저렴하게 자동화하는 방법에 대해 자세히 알아보세요. 

결론

Make는 사용자 친화적인 노코드 기능이라는 점에서 여전히 많은 장점을 가지고 있지만, 조금 더 복잡하고 작업량이 많은 것을 염두에 두고 있는 사람들에게는 충분하지 않을 수 있습니다.

단 한 번의 실행 크레딧으로 수천 개의 작업을 실행할 수 있는 기능은 대규모 데이터 세트를 처리하고, 중간에 약간의 변환을 통해 한 시스템에서 다른 시스템으로 전송하려는 사용자에게 특히 유용합니다.

자동화를 더 깊이 이해하고 싶은 분들을 위해 Latenode 에서는 코드를 전혀 몰라도 자바스크립트 환경을 자세히 살펴볼 수 있는 특별한 기회를 제공합니다. AI에게 필요한 모든 것을 빌드하도록 요청하고 오류가 어떻게 수정되는지 살펴보세요. 이렇게 하면 평생 유용하게 사용할 수 있는 새로운 기술을 배울 수 있습니다.

Latenode 는 전문가가 아니더라도 전문가처럼 자동화할 수 있도록 만들어진 플랫폼입니다.

Latenode 경험에 대해 자세히 알아보고 로우코드 전문가로 구성된 Discord 커뮤니티에서 무엇이든 자유롭게 질문하세요.

계속 지켜봐 주세요!

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