안녕하세요! 챗봇 연동, 데이터 동기화, 복잡한 비즈니스 프로세스 자동화에 없어서는 안 될 필수 도구, 바로 Make (구 Integromat)입니다. 하지만 아무리 강력한 도구라도 예기치 않은 오류는 발생하기 마련이죠. 😥 갑작스러운 API 서버 문제, 데이터 형식 불일치, 네트워크 오류 등 다양한 이유로 Make 시나리오가 멈춘다면, 중요한 업무 흐름 전체가 마비될 수 있습니다. 본 글에서는 Make 시나리오를 더욱 견고하게 만들고, 발생할 수 있는 오류를 효과적으로 처리하며, 문제 발생 시 신속하게 해결할 수 있는 디버깅 노하우를 A부터 Z까지 자세히 알려드리겠습니다. 이 글을 통해 여러분의 Make 자동화가 한 단계 더 업그레이드되기를 바랍니다! ✨
🚀 Make 시나리오, 왜 오류 처리가 중요할까요?
자동화된 워크플로우는 우리가 손대지 않아도 정해진 규칙에 따라 업무를 수행한다는 점에서 엄청난 효율성을 제공합니다. 하지만 이 효율성은 ‘정상적인 작동’을 전제로 합니다. 만약 시나리오가 오류로 인해 멈춘다면 어떻게 될까요?
- **업무 중단:** 중요한 데이터가 전송되지 않거나, 고객 문의가 처리되지 않는 등 핵심 업무가 마비될 수 있습니다. ⛔
- **데이터 손실/불일치:** 오류 발생 시 데이터가 누락되거나 잘못된 형태로 저장되어 신뢰성에 금이 갈 수 있습니다. 🗑️
- **수동 개입 증가:** 오류가 발생할 때마다 수동으로 확인하고 수정해야 한다면, 자동화의 의미가 퇴색됩니다. 🧑💻
- **신뢰도 하락:** 자동화 시스템에 대한 신뢰도가 떨어지면, 팀 전체의 생산성에도 악영향을 미칩니다. 📉
따라서 견고한 오류 처리 메커니즘을 구축하는 것은 Make 시나리오를 안정적으로 운영하고, 궁극적으로 비즈니스 연속성을 보장하는 데 필수적인 요소입니다. 💪
🔍 Make에서 흔히 발생하는 오류 유형
Make 시나리오에서 발생하는 오류는 크게 몇 가지 유형으로 나눌 수 있습니다. 각 유형을 이해하는 것이 효과적인 오류 처리의 첫걸음입니다.
데이터 형식 불일치 (Data Type Mismatch) ↔️
가장 흔하게 발생하는 오류 중 하나입니다. 예를 들어, 숫자를 기대하는 필드에 텍스트가 들어가거나, 날짜 형식이 맞지 않는 경우 등이 있습니다.
**예시:** Google Sheets에서 “가격” 열의 데이터를 가져와 Stripe의 “amount” 필드에 넣으려고 하는데, Sheets에서 “10,000원”과 같이 텍스트로 저장되어 있다면 오류가 발생합니다. Stripe는 숫자를 기대하기 때문이죠.
**해결책:** `Number` 함수나 `Parse date` 함수 등 Make의 내장 함수를 사용하여 데이터를 올바른 형식으로 변환해야 합니다. `replace()` 함수로 불필요한 문자(예: ‘원’, ‘,’)를 제거하는 것도 좋은 방법입니다.
API 연동 및 인증 오류 🔑
연동하려는 서비스의 API 키가 만료되었거나, 권한이 없거나, API 엔드포인트가 잘못된 경우에 발생합니다.
**예시:** Slack에 메시지를 보내려고 하는데, 연결 (Connection) 설정이 잘못되어 “Invalid Token” 오류가 발생하는 경우.
**해결책:** 해당 서비스의 API 문서를 확인하고, Make의 연결(Connection) 설정을 다시 확인하여 API 키나 토큰이 올바른지, 권한이 충분한지 확인해야 합니다. 만료 기간이 있는 토큰은 주기적으로 갱신해야 합니다.
Rate Limit 및 네트워크 문제 🐌
특정 서비스의 API 호출 제한(Rate Limit)을 초과했거나, 일시적인 네트워크 문제로 인해 서비스와 통신하지 못하는 경우입니다.
**예시:** 짧은 시간 안에 너무 많은 이메일을 Mailchimp로 보내려고 할 때 “Rate Limit Exceeded” 오류 발생.
**해결책:** Make의 재시도(Retry) 기능을 활용하거나, `Sleep` 모듈을 사용하여 일정 시간 지연 후 다시 시도하는 로직을 추가할 수 있습니다. 네트워크 문제는 일시적인 경우가 많으므로 재시도 전략이 효과적입니다.
모듈별 특화 오류 🧩
각 모듈이 기대하는 특정 조건이 충족되지 않을 때 발생합니다. 예를 들어, 파일 경로가 없거나, ID가 존재하지 않거나, 필수 필드가 누락된 경우 등입니다.
**예시:** Google Drive에서 특정 파일 ID로 파일을 찾으려고 하는데, 해당 ID의 파일이 존재하지 않아 “File Not Found” 오류가 발생하는 경우.
**해결책:** 시나리오 실행 전 데이터의 유효성을 검사하는 필터를 추가하거나, `Error Handler`를 사용하여 특정 오류 코드에 대응하는 별도 로직을 구성해야 합니다.
🛡️ Make의 강력한 오류 처리 기능 활용하기
Make는 시나리오의 안정성을 높이기 위한 다양한 내장 오류 처리 기능을 제공합니다. 이를 잘 활용하는 것이 핵심입니다.
Error Handlers (오류 핸들러): 핵심 기능 심층 분석 🎯
각 모듈에 연결할 수 있는 오류 핸들러는 특정 모듈에서 오류가 발생했을 때 시나리오의 흐름을 어떻게 제어할지 정의합니다. 오류 핸들러는 마치 보험과 같습니다. 든든한 보험이 있다면 어떤 문제가 발생해도 안심할 수 있겠죠?
| 오류 핸들러 유형 | 설명 | 주요 사용 사례 |
|---|---|---|
| **Break (중단)** | 현재 시나리오 실행을 즉시 중단하고 오류로 표시합니다. | 치명적인 오류 발생 시 더 이상의 작업을 방지하고, 수동 개입이 필요할 때. |
| **Rollback (롤백)** | 현재 시나리오 실행을 중단하고, 이전 모듈에서 생성/변경된 데이터를 취소합니다 (지원하는 모듈에 한해). | 트랜잭션이 중요한 경우 (예: 결제 처리 중 오류 시 이전 상태로 되돌리기). |
| **Commit (커밋)** | 오류가 발생했음에도 불구하고 현재 시나리오 실행을 정상으로 간주하고 완료합니다. 이후 모듈은 실행되지 않습니다. | 부분적인 성공도 용납되는 경우, 오류 발생 시 나머지 작업을 중단하고 해당 오류만 기록할 때. |
| **Resume (재개)** | 오류가 발생한 모듈의 이후 모듈부터 다시 시나리오를 재개합니다. 오류가 발생한 모듈은 건너뜁니다. | 오류가 발생해도 전체 시나리오 흐름을 유지하고 싶을 때 (예: 특정 알림 발송 실패 시에도 다음 작업은 진행). |
| **Continue (계속)** | 오류가 발생하면, 오류 핸들러에 연결된 별도의 경로를 통해 시나리오를 계속 진행합니다. | 오류 발생 시 특정 알림을 보내거나, 데이터를 다른 곳에 기록하는 등 사용자 정의 오류 처리 로직을 구현할 때 가장 유용합니다. |
| **Set Variable (변수 설정)** | 오류 발생 시 특정 변수에 오류 정보를 저장하여 후속 모듈에서 활용할 수 있게 합니다. | 오류 정보를 통합하여 이메일/Slack 알림으로 보내거나, 데이터베이스에 기록할 때. |
**가장 많이 사용되는 Error Handler 예시: `Continue`를 이용한 오류 알림 시스템 구축**
만약 Google Sheets에 데이터를 추가하는 도중 오류가 발생하면, Slack으로 “시트 추가 실패” 알림을 보내고 싶다면?
- Google Sheets 모듈에 마우스 오른쪽 클릭 -> `Add error handler` -> `Continue`를 선택합니다.
- `Continue` 핸들러에 Slack의 `Create a message` 모듈을 연결합니다.
- Slack 메시지 내용에 Make의 내장 변수인 `{{{{ErrorCode}}}}`와 `{{{{ErrorMessage}}}}`를 사용하여 오류 코드와 메시지를 포함시킵니다.
**예시 메시지:** “⚠️ Make 시나리오 오류 발생! (Sheets 모듈)
오류 코드: `{{{{ErrorCode}}}}`
메시지: `{{{{ErrorMessage}}}}`”
이렇게 설정하면 Google Sheets 모듈에서 오류가 발생하더라도 시나리오가 멈추지 않고 Slack으로 알림을 보낸 후 다음 경로로 진행됩니다. 이메일, 데이터베이스, 심지어는 특정 오류 해결을 위한 자동 재시도 로직까지 `Continue` 핸들러를 통해 구현할 수 있습니다. 🔔
필터 (Filters)를 활용한 사전 검증 📏
오류 핸들러가 사후 약방문이라면, 필터는 사전 예방 주사입니다. 특정 조건을 만족하지 않는 데이터는 다음 모듈로 전달하지 않아 잠재적인 오류를 미리 방지할 수 있습니다.
**예시:** 웹훅을 통해 받은 데이터에서 ‘이메일 주소’ 필드가 비어있으면 다음 모듈(예: 이메일 발송)로 넘어가지 않도록 하는 경우.
// 이메일 필드가 비어있지 않은 경우에만 통과
{{ email_field_from_webhook }} IS NOT EMPTY
필터는 데이터의 유효성을 검사하고, 필요한 데이터만 처리하도록 하여 시나리오의 안정성과 효율성을 크게 높여줍니다. 여러 필터를 사용하여 복합적인 조건을 만들 수도 있습니다.
자동 재시도 (Retries) 설정 🔄
Make는 모듈 수준에서 자동 재시도 기능을 제공합니다. 일시적인 네트워크 문제나 Rate Limit 초과 같은 오류는 잠시 후 다시 시도하면 해결되는 경우가 많으므로, 이 기능을 활용하면 좋습니다.
모듈 설정에서 `Error handling` 탭으로 이동하여 `Maximum number of retries`와 `Interval between retries`를 설정할 수 있습니다. 예를 들어 3번 재시도, 5초 간격으로 설정하면 5초 간격으로 최대 3번까지 자동으로 다시 시도합니다.
💡 **팁:** 모든 오류에 대해 재시도를 설정할 필요는 없습니다. 데이터 형식 불일치처럼 재시도해도 해결되지 않는 오류에는 다른 오류 처리 전략을 적용하는 것이 좋습니다.
🛠️ Make 시나리오 디버깅, 이렇게 해보세요!
오류가 발생했을 때 빠르게 원인을 파악하고 해결하는 디버깅 능력은 Make 전문가가 되기 위한 필수 역량입니다. 탐정이 된 것처럼 오류의 흔적을 쫓아가 봅시다! 🕵️♀️
시나리오 실행 기록 (Execution History) 분석 📊
Make 시나리오의 가장 강력한 디버깅 도구는 바로 `Execution History`입니다. 각 시나리오 실행마다 어떤 데이터가 입력되고, 어떤 모듈을 거쳐 어떤 결과가 나왔는지, 그리고 어디서 오류가 발생했는지 상세하게 기록됩니다.
- Make 대시보드에서 해당 시나리오를 클릭한 후 `History` 탭으로 이동합니다.
- 오류가 발생한 시점의 실행 기록을 클릭합니다 (빨간색으로 표시된 경우가 많습니다).
- 각 모듈을 클릭하여 `Input`과 `Output` 번들을 자세히 확인합니다.
- **Input:** 이전 모듈에서 이 모듈로 어떤 데이터가 들어왔는지.
- **Output:** 이 모듈이 어떤 데이터를 내보냈는지.
- **Error:** 오류가 발생했다면, 오류 메시지와 스택 트레이스(Stack Trace)를 확인합니다.
이 정보를 통해 데이터가 예상과 다르게 흘러갔는지, 특정 모듈에서 처리되지 못한 데이터가 있었는지 등을 파악할 수 있습니다. 꼼꼼한 확인이 중요합니다! 👀
`Run Once` 기능으로 단계별 확인 🏃♀️
시나리오를 활성화하기 전에 `Run Once` 버튼을 눌러 테스트해보는 습관을 들이세요. `Run Once`는 실제 데이터 흐름을 시뮬레이션하면서 각 모듈의 동작과 데이터 변환 과정을 실시간으로 보여줍니다. 데이터를 한 번에 한 번들씩 수동으로 넘기면서 진행할 수도 있어, 문제가 발생하는 정확한 지점을 찾아내기 용이합니다.
특히, 복잡한 시나리오나 새로운 모듈을 추가했을 때는 반드시 `Run Once`를 통해 충분히 테스트해야 합니다.
`Set Variable` 모듈로 데이터 흐름 추적 🔍
시나리오 중간 단계의 데이터를 확인하고 싶을 때, `Set Variable` 모듈을 유용하게 사용할 수 있습니다. 특정 모듈 바로 뒤에 `Set Variable`을 삽입하고, 확인하고 싶은 데이터를 변수에 저장합니다. 이후 `Execution History`에서 이 변수에 어떤 값이 저장되었는지 확인하여 데이터가 원하는 형태로 가공되고 있는지 점검할 수 있습니다.
💡 **팁:** 디버깅이 끝난 후에는 이 임시 `Set Variable` 모듈을 비활성화하거나 삭제하는 것을 잊지 마세요.
Webhook Inspector 및 DevTools 활용 🌐
시나리오의 시작점이 웹훅(Webhook)이라면, Make의 Webhook Inspector를 활용하여 웹훅으로 어떤 데이터가 들어오고 있는지 정확히 확인할 수 있습니다. 데이터가 잘못 들어오고 있다면, 웹훅을 호출하는 외부 시스템을 점검해야 합니다.
또한, 브라우저의 개발자 도구 (DevTools – F12)의 ‘Network’ 탭을 사용하여 Make와 외부 서비스 간의 실제 API 호출 및 응답을 모니터링할 수도 있습니다. 특정 API 요청이 실패하거나, 응답이 예상과 다르게 오는 경우 네트워크 오류나 서버 측 문제를 파악하는 데 도움이 됩니다.
로그 기록 모듈 활용 (Slack, Email 등) 📧
더 적극적인 디버깅 및 모니터링을 위해, 시나리오 중간중간에 특정 모듈의 결과나 오류 메시지를 Slack, 이메일, 또는 Google Sheets 같은 곳으로 보내는 모듈을 삽입할 수 있습니다. 이는 특히 실시간으로 시나리오를 모니터링해야 할 때 유용합니다.
**예시:**
이러한 로그는 시나리오가 활성화된 상태에서 발생하는 문제를 파악하고, 장기적인 데이터 흐름을 분석하는 데 큰 도움이 됩니다. 📈
✅ Make 시나리오, 오류 없는 자동화를 위한 베스트 프랙티스
단순히 오류를 처리하는 것을 넘어, 오류 자체를 최소화하고 시나리오의 안정성을 극대화하기 위한 몇 가지 베스트 프랙티스를 소개합니다.
- **모듈 단위 테스트:** 새로운 모듈을 추가하거나 기존 모듈을 수정할 때는 반드시 해당 모듈이 올바르게 작동하는지 `Run Once`로 테스트하세요.
- **입력 데이터 유효성 검사:** 시나리오 초반에 필터를 사용하여 입력 데이터가 기대하는 형식과 값을 가지고 있는지 미리 검증하세요. 이는 뒤따라올 오류의 80%를 예방할 수 있습니다. ✅
- **오류 핸들러의 전략적 배치:** 중요한 트랜잭션이 이루어지는 모듈(예: 결제, 데이터베이스 쓰기)에는 `Rollback` 또는 `Continue`를 통한 상세 알림 로직을 반드시 추가하세요.
- **재시도 설정의 현명한 사용:** 일시적 오류에만 재시도를 사용하고, 근본적인 데이터 문제나 API 오류에는 다른 오류 처리 로직을 적용하세요.
- **변수와 매핑 활용:** 하드코딩된 값 대신 변수를 적극적으로 사용하고, 모듈 간 데이터 매핑을 정확히 하여 데이터 불일치 오류를 줄이세요.
- **주기적인 모니터링:** Make의 `Execution History`를 주기적으로 확인하고, 필요하다면 Make의 모니터링 기능(알림 설정)을 활용하여 시나리오 상태를 지속적으로 체크하세요. 👁️🗨️
- **시나리오 복제 및 버전 관리:** 복잡한 시나리오를 수정할 때는 원본을 복제한 후 작업하여 문제가 생겼을 때 쉽게 되돌릴 수 있도록 하세요. Make의 시나리오 내보내기/가져오기 기능을 활용할 수도 있습니다.
- **주석 및 문서화:** 시나리오가 복잡해질수록 각 모듈의 역할, 필터 조건, 오류 처리 로직 등을 주석으로 남기거나 별도로 문서화하여 나중에 다시 보거나 다른 팀원이 이해하기 쉽도록 만드세요. 📝
결론: 오류 없는 Make 시나리오, 당신의 자동화를 한 단계 업그레이드!
Make (인테그로맷)는 비즈니스 자동화의 강력한 엔진입니다. 하지만 이 엔진을 안정적으로 돌리려면 오류 처리와 디버깅이라는 ‘정비’ 과정이 필수적입니다. 오늘 알려드린 Make의 내장 오류 처리 기능 (`Error Handlers`, `Filters`, `Retries`)과 효과적인 디버깅 노하우 (`Execution History` 분석, `Run Once`, `Set Variable` 활용)를 숙지하고 적용하신다면, 어떤 난관에 부딪히더라도 능숙하게 대처할 수 있을 것입니다. 💪
이제 여러분의 Make 시나리오는 단순한 자동화를 넘어, 예측 불가능한 상황에도 흔들림 없는 견고한 시스템으로 거듭날 것입니다. 끊임없이 테스트하고, 배우고, 적용하며 Make 자동화의 진정한 전문가가 되어보세요! 궁금한 점이 있다면 언제든지 댓글로 질문해주세요. 여러분의 성공적인 자동화를 응원합니다! 🚀