안녕하세요, HoSoul입니다. Make.com으로 자동화를 만들다 보면 여러 개의 데이터를 한꺼번에 다뤄야 하는 순간이 옵니다. 이때 등장하는 것이 Iterator(이터레이터)와 Aggregator(어그리게이터)인데요, 이름도 비슷하고 하는 역할도 반대되는 방향이라 처음 접하면 상당히 헷갈립니다. 오늘은 이 두 기능의 차이를 명확히 정리하고, 언제 어떤 것을 써야 하는지 알려드립니다.
이 글은 여러 개의 데이터를 한 번에 처리하는 자동화를 만들고 있는 비전공자 직장인, Iterator와 Aggregator라는 용어를 접했지만 정확히 무엇이 다른지 헷갈렸던 분, 그리고 데이터 묶음을 다루는 자동화 로직을 체계적으로 이해하고 싶은 분들을 위한 글입니다.
Iterator와 Aggregator, 무엇이 다를까요
가장 핵심적인 차이는 처리 방향입니다. Iterator는 하나로 묶여 있는 데이터 목록을 낱개로 풀어헤치는 역할을 합니다. 예를 들어 스프레드시트 한 줄에 여러 항목이 배열 형태로 담겨 있다면, Iterator를 거치면서 이 항목들이 하나씩 개별적으로 나뉘어 이후 단계로 전달됩니다.
반대로 Aggregator는 여러 개로 흩어져 있는 개별 데이터를 다시 하나의 묶음으로 모아주는 역할을 합니다. 여러 번에 걸쳐 개별적으로 처리된 결과들을 마지막에 하나의 표나 목록 형태로 합쳐야 할 때 사용합니다.
이 둘을 집안일에 비유하면 이해가 쉽습니다. Iterator는 장바구니에 뒤섞여 있는 식재료를 하나씩 꺼내 각각 다른 자리에 정리하는 과정이고, Aggregator는 이렇게 흩어져 있던 재료들을 다시 하나의 요리 접시에 담아내는 과정입니다. 풀어헤치는 작업과 다시 모으는 작업은 방향이 정반대이지만, 여러 데이터를 다루는 자동화에서는 이 둘이 짝을 이루어 함께 쓰이는 경우가 많습니다.
Iterator와 Aggregator 활용 3단계 방법
1단계: 지금 다루는 데이터가 묶음인지 낱개인지 파악하기
자동화를 설계하기 전에, 지금 처리하려는 데이터가 하나의 배열이나 목록으로 뭉쳐 있는 형태인지, 아니면 이미 개별적으로 흩어진 형태인지 먼저 확인하세요. 뭉쳐 있는 데이터를 하나씩 따로 처리해야 한다면 Iterator가 필요한 시점입니다.
2단계: 개별 처리가 끝난 뒤 다시 합쳐야 하는지 판단하기
Iterator로 데이터를 풀어서 각각 처리한 뒤, 그 결과를 하나의 파일이나 메시지로 모아서 최종 출력해야 한다면 Aggregator가 필요합니다. 개별 처리 결과를 각각 따로 두어도 상관없는 경우라면 Aggregator 없이 그대로 흐름을 마쳐도 됩니다.
3단계: Iterator와 Aggregator 사이의 처리 단계를 명확히 설계하기
두 기능을 함께 쓸 때는 그 사이에 어떤 처리가 이루어지는지 명확히 그려두는 것이 중요합니다. Iterator로 풀어낸 각 항목이 어떤 가공을 거쳐 Aggregator로 들어가는지 순서를 정리해두면, 나중에 결과가 예상과 다르게 나왔을 때 어느 단계에서 문제가 생겼는지 훨씬 쉽게 찾을 수 있습니다.
실전 활용 예시
제가 실제로 구축한 방식을 공유합니다. 여러 거래처의 부품 가격 정보가 하나의 목록 형태로 한꺼번에 수집되는 자동화를 만든 적이 있습니다. 이 목록 안의 각 부품마다 이전 가격과 비교해서 변동 여부를 표시해야 했는데, 목록 전체를 한 번에 비교할 수는 없어서 Iterator로 각 부품을 하나씩 풀어낸 뒤 개별적으로 가격을 비교하는 단계를 거쳤습니다.
이렇게 개별 비교가 끝난 결과들을 Aggregator로 다시 모아서, 최종적으로 하나의 표 형태로 정리된 결과물을 만들어냈습니다. Iterator 없이 목록 전체를 한 번에 처리하려 했다면 각 항목을 개별적으로 비교하는 로직을 만들기 어려웠을 것이고, Aggregator 없이 끝냈다면 흩어진 결과를 다시 사람이 수작업으로 합쳐야 했을 것입니다.
현실적인 한계와 주의할 점
Iterator를 거치면 하나였던 흐름이 여러 개로 나뉘어 각각 실행되기 때문에, 처리해야 할 항목 수가 많을수록 전체 실행 횟수와 소요 시간이 늘어날 수 있습니다. 항목 수가 매우 많은 데이터를 다룰 때는 이 점을 미리 감안해야 합니다.
또한 Aggregator로 다시 모을 때는 어떤 기준으로 데이터를 합칠지 정확히 설정해야 합니다. 기준이 모호하면 순서가 뒤섞이거나 일부 항목이 누락된 채로 결과가 만들어질 수 있으므로, 설정 후에는 실제 데이터로 테스트해서 결과가 의도한 대로 나오는지 확인하는 과정이 필요합니다.
핵심 요약
- Iterator는 묶여 있는 데이터를 낱개로 풀어내고, Aggregator는 흩어진 데이터를 다시 하나로 모은다.
- 지금 다루는 데이터가 묶음인지 낱개인지 먼저 파악한 뒤 필요한 기능을 판단하자.
- 두 기능을 함께 쓸 때는 그 사이의 처리 단계를 명확히 설계해야 문제 발생 시 원인을 쉽게 찾을 수 있다.
- 항목 수가 많으면 실행 시간이 늘어날 수 있으므로, 설정 후에는 반드시 실제 데이터로 테스트하자.
마무리하며
이름은 비슷해도 역할은 정반대인 이 두 기능을 명확히 구분해서 쓸 수 있게 되면, 여러 데이터를 다루는 자동화의 폭이 훨씬 넓어집니다. 데이터 목록을 다루는 자동화를 계획하고 계시다면, 오늘 정리한 차이를 기억해두고 적용해보세요. 오늘 글이 도움이 되셨다면 댓글과 공감 부탁드립니다.