Make vs n8n, 무엇이 다를까? 상황별 선택 가이드

자동화 도구는 많아졌지만, 모든 자동화가 같은 방식으로 운영되지는 않습니다. Make와 n8n은 모두 워크플로우를 연결해 반복 작업을 자동화할 수 있는 도구이지만, 설계 방향과 사용 맥락은 상당히 다릅니다.

Make는 클라우드 기반으로 바로 사용할 수 있는 SaaS 형태의 자동화 플랫폼입니다. 시각적인 인터페이스를 중심으로, 복잡한 설정 없이 빠르게 시나리오를 만들고 실행할 수 있도록 설계되어 있습니다. 

반면 n8n은 셀프호스팅을 포함한 다양한 운영 방식을 지원하며, 자동화 구조와 실행 환경을 더 직접적으로 통제할 수 있는 도구에 가깝습니다.

이 글에서는 Make와 n8n을 기능 나열로 비교하지 않고, 실제 사용 환경에서 어떤 차이가 생기는지, 어떤 상황에서 각각이 더 적합한 선택이 되는지를 중심으로 정리해보겠습니다.

Make vs n8n, 어떻게 다를까?

Make: 자동화를 '쉽게' 만드는 플랫폼

Make는 자동화를 최대한 단순한 작업처럼 다룰 수 있도록 설계된 플랫폼입니다. 트리거와 액션을 시각적으로 연결하면 워크플로우가 구성되며, 실행 환경이나 인프라 설정은 대부분 플랫폼이 처리합니다.

핵심은 복잡한 개념을 사용자가 신경 쓰지 않아도 되게 만드는 것입니다. 서버, 인증 방식, 요청 처리, 오류 관리 같은 요소는 내부적으로 추상화되어 있으며, 사용자는 결과 중심으로 자동화를 구성할 수 있습니다.

Make는 무엇을 연결할 것인가”에 집중해 자동화를 하나의 기능처럼 다룹니다.

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n8n: 자동화를 '설계'하는 엔진

n8n은 자동화를 하나의 시스템으로 접근합니다. 워크플로우는 단순한 연결이 아니라 입력 → 처리 → 분기 → 저장 → 예외 처리까지 포함한 구조로 설계됩니다.

실행 환경 역시 사용자가 직접 통제할 수 있습니다. Self-host 환경에서는 서버 구성, 스케일링 방식, 보안 설정 등을 직접 결정할 수 있으며, 필요하다면 코드 수준에서의 수정도 가능합니다.

n8n은 쉽게 쓰는 도구라기보다, 직접 설계하고 운영하는 구조에 가깝습니다.

철학 차이가 만드는 실질적 영향

이 관점 차이는 단순한 사용성의 문제가 아니라, 자동화를 어디까지 통제할 수 있는가의 차이로 이어집니다.

Make는 사용 편의성을 극대화하는 대신 실행 구조와 환경에 대한 제어권을 플랫폼에 위임합니다. 반면 n8n은 설계 자유도를 제공하는 대신, 그에 따른 책임과 운영 부담이 사용자에게 돌아옵니다.

이 차이는 연동 방식, 실행 구조, 확장성, 비용 구조 전반에서 서로 다른 결과를 만들어냅니다.

* Make vs n8n의 가격 구조 비교

Make vs n8n,

구조적 차이: 플랫폼형 vs 엔진형

Make: 플랫폼형 구조

Make는 자동화를 하나의 완성된 서비스 환경 안에서 실행하도록 설계된 플랫폼입니다. 사용자는 Make가 제공하는 인터페이스와 규칙 안에서 워크플로우를 구성하고, 실행과 운영은 플랫폼이 담당합니다.

다음 요소들은 대부분 플랫폼 내부에서 처리됩니다.

• 실행 서버
• 요청 처리 방식
• 작업 큐 관리
• 오류 재시도
• 스케일링

사용자는 이 요소들을 직접 설계하지 않습니다. 준비된 기능을 조합해 자동화를 완성하는 방식입니다.

n8n: 엔진형 구조

n8n은 자동화를 실행 가능한 시스템으로 다루는 엔진형 구조입니다. 워크플로우는 단순한 연결이 아니라, 실제 서비스의 처리 흐름과 유사한 구조로 설계됩니다.

다음 요소들을 사용자가 직접 통제할 수 있습니다.

• 실행 환경 선택
• 서버 구성
• 트래픽 처리 방식
• 데이터 흐름 제어
• 에러 처리 방식

Self-host 환경에서는 이 모든 요소를 직접 설계할 수 있으며, 필요하면 코드 레벨 수정도 가능합니다.

구조 차이가 의미하는 것: 자유도, 책임, 통제권

플랫폼형과 엔진형 구조의 차이는 자유도와 책임의 분배 방식을 결정합니다. Make는 구조를 내부로 숨기는 대신 사용자의 부담을 줄입니다. n8n은 구조를 드러내는 대신 사용자의 통제권을 넓혀줍니다.

이 차이는 연동 방식, 실행 환경, 확장성, 장애 대응, 비용 구조 전반에서 실질적인 차이로 이어집니다.

Make vs n8n,

실행 환경 · 연동 생태계 · 확장성의 차이

Make: 즉시 실행, 인프라 신경 쓸 필요 없음

Make는 SaaS 기반 플랫폼으로, 모든 워크플로우가 플랫폼 내부에서 실행됩니다. 별도의 서버를 구성하거나 배포 환경을 설정할 필요가 없습니다. 시나리오를 작성하고 활성화하면 곧바로 실행됩니다.

실행 서버, 작업 큐, 재시도 처리, 기본적인 스케일링은 플랫폼이 처리합니다. 실행 환경의 구조를 직접 설계하지 않고, 제공된 인터페이스 안에서 자동화를 구성하는 방식입니다.

초기 설정 비용이 거의 없고 즉시 실행이 가능한 것이 특징입니다.

n8n: 직접 실행 환경 설계

n8n은 워크플로우 설계와 실행 환경이 분리된 구조입니다. 자동화를 만든 뒤 이를 어디에서 실행할지 직접 선택합니다.

Self-host 환경에서는 로컬 서버, 클라우드 VM, Docker, Kubernetes 등 다양한 방식으로 실행 환경을 구성할 수 있습니다. 서버 수, 워커 구조, 트래픽 분산 방식도 직접 설계합니다.

자동화를 플랫폼 위에서 실행하는 것이 아니라, 직접 설계한 환경 위에서 실행하는 방식입니다.

연동 방식의 차이: 사전 제공 vs 직접 구현

Make는 수많은 앱과 서비스에 대한 연동 모듈을 사전에 제공합니다. 미리 준비된 트리거와 액션을 선택해 연결하는 방식으로 자동화를 구성하며, 인증 방식과 기본적인 API 호출 구조는 플랫폼이 처리합니다.

n8n은 기본 노드를 제공하지만, 연동이 없는 서비스의 경우 직접 노드를 구현할 수 있습니다. API 호출 구조를 직접 정의하고, 인증 방식과 데이터 처리 흐름도 설계 가능합니다.

Make는 준비된 연동을 조합하는 구조이고, n8n은 연동 자체를 구현할 수 있는 구조입니다.

자동화 규모가 커질수록 벌어지는 차이

초기에는 두 도구의 차이가 크게 느껴지지 않을 수 있습니다. 하지만 자동화 수가 늘어나고 워크플로우가 복잡해질수록 구조적 차이가 드러납니다.

Make에서는 실행 방식과 리소스 처리 구조가 노출되지 않습니다. 내부 구조를 변경할 수 없기 때문에 복잡도가 증가해도 동일한 방식으로 처리됩니다.

n8n에서는 워크플로우 간 분리, 실행 서버 분산, 특정 작업의 우선 처리 같은 구조를 직접 설계할 수 있습니다. 규모가 커질수록 구조 설계의 중요성이 커집니다.

확장과 함께 달라지는 비용 구조

Make는 실행 횟수, 데이터 전송량, 시나리오 복잡도에 따라 비용이 증가합니다. 자동화 규모가 커질수록 사용량 기반 과금이 빠르게 늘어날 수 있습니다.

n8n은 Self-host 환경에서 서버 비용이 주요 변수입니다. 실행량이 증가해도 구조를 어떻게 설계하느냐에 따라 비용을 제어할 수 있습니다.

Make는 사용량 중심, n8n은 인프라 중심 비용 구조입니다.

‘편리함’과 ‘장기 비용’의 트레이드오프

Make는 초기 설정이 간단하고 즉시 사용할 수 있으며 운영 부담이 적습니다. 대신 실행 구조와 비용 증가 방식에 대한 제어권은 제한됩니다.

n8n은 초기 설정과 운영 부담이 있지만 구조와 비용을 직접 통제할 수 있습니다.

Make vs n8n, 

실제 사용 시 자주 발생하는 오해 3가지

노코드 도구의 확장 한계에 대한 오해

노코드 도구는 구조적으로 확장이 불가능하다는 인식이 자주 등장합니다. 하지만 이는 도구의 한계라기보다 확장을 어떻게 정의하느냐의 문제에 가깝습니다.

Make는 내부 구조를 사용자가 직접 수정할 수 없기 때문에 실행 방식이나 스케일링 전략을 세부적으로 설계할 수는 없습니다. 이 점에서 구조적 확장에는 제약이 있습니다.

다만 자동화의 수를 늘리거나 실행량을 증가시키는 방식의 확장은 플랫폼이 대신 처리합니다. Make는 구조를 바꾸는 확장에는 제한이 있지만, 사용량을 늘리는 확장에는 강합니다. 노코드가 확장이 안 되는 게 아니라, 확장 방식이 다릅니다.

n8n의 사용 대상에 대한 오해

n8n은 개발자 도구처럼 보이기 때문에 비개발자는 사용할 수 없다고 생각하는 경우가 많습니다. 하지만 n8n의 핵심은 코드를 쓰는 도구가 아니라 구조를 설계할 수 있는 도구입니다.

기본적인 워크플로우 구성은 UI 기반으로 이루어지며, 단순한 자동화는 코드를 작성하지 않고도 구현할 수 있습니다. 복잡한 연동이나 커스텀 처리가 필요한 경우에만 코드 사용이 필요해집니다.

n8n은 개발자가 아니면 못 쓰는 도구가 아니라, 개발 지식이 있으면 더 많은 것을 할 수 있는 구조입니다. Make는 구조를 숨겨서 접근 장벽을 낮추고, n8n은 구조를 열어두는 대신 이해해야 할 요소가 많아집니다.

n8n의 유지보수 부담에 대한 오해

n8n을 self-host로 운영하면 서버 관리, 업데이트, 장애 대응을 직접 해야 합니다. 이 점 때문에 유지보수가 어렵다는 인식이 생깁니다. 하지만 이는 도구의 문제라기보다 운영 방식의 선택 문제입니다.

n8n은 실행 구조를 사용자가 직접 설계할 수 있기 때문에 유지보수의 책임도 사용자에게 있습니다. 이 구조는 초기에는 부담이 될 수 있지만, 장기적으로는 시스템을 직접 통제할 수 있는 장점이 됩니다.

반대로 Make는 유지보수 부담이 거의 없습니다. 대신 내부 구조를 수정하거나 특정 방식으로 최적화하는 것은 불가능합니다.

n8n은 유지보수가 많은 구조가 아니라 유지보수를 사용자가 책임지는 구조이고, Make는 유지보수가 쉬운 구조가 아니라 유지보수를 플랫폼이 대신하는 구조입니다.

Make vs n8n, 상황별 선택 가이드

혼자 자동화를 만들 때

혼자 자동화를 만드는 경우, 가장 중요한 요소는 설정 부담과 진입 장벽입니다.

Make는 서버 설정, 실행 환경 구성, 배포 과정 없이 바로 사용할 수 있으며, 준비된 연동 모듈을 조합하는 방식으로 빠르게 자동화를 완성할 수 있습니다. 구조를 설계하기보다 결과를 만드는 데 집중할 수 있는 구조입니다.

n8n도 혼자 사용할 수는 있지만, Self-host 환경에서는 서버 구성, 보안 설정, 업데이트 관리 같은 요소를 직접 처리해야 합니다. 이 경우 자동화 자체보다 운영 구조 관리가 부담으로 작용할 수 있습니다.

혼자 자동화를 만들 때는 이렇게 추천드립니다

• 빠른 시작과 즉시 실행이 중요하다면 → Make
• 초기 설정 부담을 감수하고 구조적 제어가 필요하다면 → n8n
• 일반적으로는 Make로 시작한 뒤, 규모가 커질 경우 n8n 이전을 고려하는 흐름이 많습니다
   

비개발자 중심 조직

마케터, 운영팀, 기획자처럼 비개발자 중심 조직에서는 이해 가능성과 유지 가능성이 핵심입니다.

Make는 시각적 UI와 추상화된 구조를 제공하기 때문에, 개발 지식이 없어도 자동화를 직접 수정하고 관리할 수 있습니다. 이는 특정 인력에 의존하지 않는 운영 구조를 만드는 데 유리합니다.

n8n은 구조를 직접 설계할 수 있는 대신, 구조에 대한 이해가 필요합니다. 비개발자 중심 조직에서는 워크플로우 수정이나 장애 대응 시 특정 담당자에게 의존하게 될 가능성이 큽니다.

비개발자 중심 조직에서는 이렇게 추천드립니다

• 팀 전체가 자동화를 이해하고 수정할 수 있어야 한다면 → Make
• 일부 담당자가 기술적 이해를 갖추고 있고, 구조적 통제가 필요하다면 → n8n
• Make로 시작하고, 복잡도가 증가할 경우 일부 자동화만 n8n으로 이전하는 혼합 구조도 가능합니다
   

개발자가 있는 조직

개발자가 있는 조직에서는 통제권과 확장 가능성이 중요한 판단 기준이 됩니다.

n8n은 워크플로우를 하나의 시스템처럼 설계할 수 있으며, 서버 구성, 보안 정책, 트래픽 처리 방식 등을 직접 통제할 수 있습니다. 내부 시스템과의 깊은 연동이나 복잡한 데이터 흐름이 필요한 경우 특히 유리합니다.

Make는 빠른 구축에는 강하지만, 구조를 직접 제어할 수 없기 때문에 일정 규모를 넘어가면 제약을 느끼는 경우가 많습니다.

개발자가 있는 조직에서는 이렇게 추천드립니다

• 빠른 프로토타이핑과 즉시 실행이 우선이라면 → Make
• 내부 시스템 연동, 복잡한 데이터 흐름, 구조적 통제가 필요하다면 → n8n
• 개발 리소스가 있다면 처음부터 n8n을 선택하거나, Make에서 시작 후 핵심 자동화부터 이전하는 방식도 가능합니다
   

빠른 MVP · PoC · 실험 단계

이 단계에서 가장 중요한 요소는 속도입니다. Make는 별도의 인프라 구성 없이 바로 실행할 수 있기 때문에 아이디어를 빠르게 검증하는 데 적합합니다. 연동이 준비된 서비스가 많아, 시나리오를 조합하는 것만으로도 결과물을 만들 수 있습니다.

n8n은 실행 환경 구성과 초기 설정이 필요합니다. 구조적 자유도는 높지만, 빠른 검증이 필요한 상황에서는 오히려 부담이 될 수 있습니다.

빠른 MVP · PoC · 실험 단계에서는 이렇게 추천드립니다

• 빠른 아이디어 검증이 최우선이라면 → Make
• 실험 단계부터 구조적 설계가 필요하다면 → n8n
• Make로 실험한 뒤, 검증된 자동화만 n8n으로 이전하는 방식이 자주 사용됩니다
   

장기 운영 · 실서비스 단계

장기 운영 단계에서는 안정성, 통제권, 비용 구조가 핵심이 됩니다. Make는 운영 부담이 적고 관리가 쉽지만, 실행 구조와 비용 증가 방식에 대한 제어권이 제한됩니다. 자동화 수와 실행량이 늘어날수록 사용량 기반 과금이 빠르게 증가합니다.

n8n은 초기 운영 부담이 있지만, 구조를 직접 설계할 수 있기 때문에 비용과 성능을 구조적으로 제어할 수 있습니다. Self-host 환경에서는 서버 비용이 주요 변수이며, 장애 대응, 분리 구조, 우선순위 처리 같은 설계도 가능합니다.

장기 운영 · 실서비스 단계에서는 이렇게 추천드립니다

• 운영 편의성이 최우선이고 비용 증가를 감수할 수 있다면 → Make
• 비용 효율성, 구조적 통제, 장기 확장성이 중요하다면 → n8n
• 장기 운영에서는 초기 편의성보다 구조적 통제와 비용 효율이 더 중요해지므로, Make에서 n8n으로의 마이그레이션을 고려하는 흐름이 많습니다

Make vs n8n, 

결국 무엇을 선택해야 할까?

Make와 n8n의 차이는 성능이나 기능의 우열 문제가 아닙니다. 두 도구는 해결하려는 문제의 범위와 접근 방식 자체가 다릅니다. 

Make는 자동화를 쉽게 만들고 빠르게 실행하는 구조를 선택했고, n8n은 자동화를 직접 설계하고 통제하는 구조를 선택했습니다. 

이 비교는 어느 쪽이 더 좋은가가 아니라, 어떤 방식이 우리 상황에 더 맞는가를 판단하는 문제입니다. 선택의 기준은 도구가 아니라 운영 방식입니다. 

* Make vs n8n, 선택을 위한 질문 리스트

아래 질문에 답해보면 방향이 자연스럽게 정리됩니다.

• 자동화를 누가 운영할 것인가? (개인 / 비개발 팀 / 개발자)
• 자동화를 얼마나 오래 운영할 것인가? (단기 실험 / 장기 운영)
• 자동화 규모가 얼마나 커질 가능성이 있는가?
• 실행 구조와 비용 증가를 직접 통제해야 하는가?
• 내부 시스템과의 깊은 연동이 필요한가?
• 유지보수를 플랫폼에 맡길 것인가, 아니면 직접 할 것인가?

선택을 정리하면 이렇습니다

• 편의성과 속도가 더 중요하다면 → Make
• 통제권과 구조 설계가 더 중요하다면 → n8n

Make는 편의성을 제공하는 대신 비용과 구조에 대한 통제권이 제한되고, n8n은 초기 부담이 있는 대신 장기적으로 비용과 구조를 직접 통제할 수 있습니다.

어느 쪽이 더 좋으냐가 아니라, 지금의 목적과 앞으로의 방향에 무엇이 맞느냐가 더 중요합니다.

* Make vs n8n, 간편하게 보세요.

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