Günümüzde kurumlar “dijital dönüşüm” derken artık sadece uygulamaları değil, veri akışlarını ve karar zincirlerini de otomatikleştiriyor.
Bu dönüşümün merkezinde; yazılımcılara kontrol, ekip dışındaki kullanıcıya ise erişilebilirlik sunan yeni bir araç yükseliyor: n8n.

n8n low-code bir workflow orchestration aracıdır. Fakat onu benzersiz kılan, klasik RPA mantığından öteye geçip, AI AgentRESTful APIQueue Modeevent-driven mimari v

görsel kodlamayı bir araya getirmesidir.

 

1. n8n’in Akademik Temeli:

2023–2025 arasında yayımlanan araştırmalar (A Practical Evaluation of Self-Hosted n8n for Secure and Scalable Workflow Automation, ResearchGate 2024) şunu gösteriyor:

Self-host sistemler, bulut tabanlı otomasyonlara göre veri egemenliği ve güvenlik açısından daha avantajlıdır.

Workflow as Code kavramı, geleneksel RPA yaklaşımlarının yerini almaya başlamıştır.

Event-driven otomasyon yapıları (örneğin n8n’in webhook tetikleyicileri) klasik cron-tablı sistemlerden daha ölçeklenebilir sonuçlar verir.

Bu perspektifte n8n, hem mühendisler hem de veri bilimciler için akademik olarak incelenebilir bir açık sistem hâline gelmiştir.

2- Yazılımsal Mimarisi:

2.1. Uygulama Katmanları:

Bu yapı, microkernel prensibiyle yazılmıştır. Her node bağımsızdır, ana çekirdek “workflow engine”dir.

Press enter or click to view image in full size

2.2. Queue Mode:

Bu modelde editor sadece iş akışlarını tanımlar, işlemleri workers yürütür.
Redis kuyrukları sayesinde paralel yürütme, hata toleransı ve retry mümkün olur.

Press enter or click to view image in full size

aşağıda bir Docker-Compose örneği gösterilmiştir.

version: "3.8"
services:
n8n:
image: n8nio/n8n:latest
command: n8n start
environment:
- DB_TYPE=postgresdb
- DB_POSTGRESDB_DATABASE=n8n
- DB_POSTGRESDB_USER=n8n
- DB_POSTGRESDB_PASSWORD=pass123
- DB_POSTGRESDB_HOST=postgres
- QUEUE_BULL_REDIS_HOST=redis
- EXECUTIONS_PROCESS=main
ports:
- "5678:5678"

worker:
image: n8nio/n8n:latest
command: n8n worker –concurrency=5
environment:
EXECUTIONS_PROCESS=queue
QUEUE_BULL_REDIS_HOST=redis

redis:
image: redis:7

postgres:
image: postgres:15
environment:
POSTGRES_USER: n8n
POSTGRES_PASSWORD: pass123

3- Node Mimarisi ve Geliştirici Genişletmeleri:

3.1. Özel Node Geliştirme:

Kendi API’ ınızı veya iç sisteminizi entegre etmek için özel node yazabilirsiniz:

import { IExecuteFunctions } from 'n8n-core';
import { INodeExecutionData, INodeType, INodeTypeDescription } from 'n8n-workflow';

export class HelloWorldNode implements INodeType {
description: INodeTypeDescription = {
displayName: ‘Hello World’,
name: ‘helloWorld’,
group: [‘transform’],
version: 1,
description: ‘Outputs a simple greeting’,
defaults: { name: ‘Hello World’ },
inputs: [‘main’],
outputs: [‘main’],
properties: [
{ displayName: ‘Name’, name: ‘name’, type: ‘string’, default: ‘World’ },
],
};

async execute(this: IExecuteFunctions): Promise<INodeExecutionData[][]> {
const name = this.getNodeParameter(‘name’, 0) as string;
return [this.helpers.returnJsonArray([{ message: `Hello ${name}` }])];
}
}

3.2. API Entegrasyonu:

n8n’in REST API’ı sayesinde dış sistemlerle doğrudan etkileşime geçebilirsiniz.

# Tüm workflow'ları getir
curl -X GET http://localhost:5678/rest/workflows

# Yeni bir workflow oluştur
curl -X POST http://localhost:5678/rest/workflows \
-H “Content-Type: application/json” \
-d ‘{“name”:”CRM Sync”,”nodes”:[…]}’

Bu özellikle CI/CD süreçlerinde, örneğin GitLab pipeline’ında otomatik “workflow deploy” mümkündür.

4. AI ve Agent Entegrasyonu (LLM Workflow’ları):

4.1. Agent-Based Mimari (n8n 1.52+):

 
 

n8n, 2024 sürümünden itibaren AI Agent Nodes kategorisini resmen destekliyor.
Bu yapı, OpenAI, Anthropic, Gemini, Groq ve Ollama gibi modellerle “tool-using” ajanlar oluşturmanı sağlıyor.

Basit örnek akış:

. Trigger Node — webhook veya chat input

. Text to Embeddings — metni vektör mağazasına aktar

. Vector Store Search — bağlamı getir

. LLM Agent Node — sorguyu işler, gerekirse tool çağırır

. Output — cevabı Slack veya e-posta ile gönder

{
"nodes": [
{ "id": "1", "type": "Webhook", "parameters": {...} },
{ "id": "2", "type": "OpenAI", "parameters": {"model":"gpt-4"} },
{ "id": "3", "type": "HTTP Request", "parameters": {"url":"https://api.mycrm.com/update"} }
]
}

4.2. Agent Reasoning:

n8n, LLM çıktısını memory üzerinden koruyabilir. Böylece her akış, geçmiş konuşmalardan öğrenir.
Bu yetenek, akademik araştırmalarda multi-agent simulation deneyleri için de kullanılabilir.

5. Güvenlik, İzleme ve Loglama:

Press enter or click to view image in full size

6. Performans ve Ölçekleme Bulguları:

Akademik ve topluluk testlerinde (ResearchGate 2024 deneyi):

  • Ortalama yürütme süresi (10 node akışı, 1 worker): ~280 ms
  • Queue mode ve 4 worker ile paralel yürütmede %360 throughput artışı
  • Redis gecikmesi < 5 ms; PostgreSQL transaction latency ort. ~10 ms
  • En çok CPU kullanan katman: workflow-execute modülü

Bu değerler, n8n’nin IoT event, veri toplama, ML inference orchestration gibi yüksek frekanslı sistemlerde güvenle kullanılabileceğini gösteriyor.

7. Kurumsal Kullanım ve Entegrasyon Örnekleri:

  • DevOps: CI pipeline tetikleyici olarak (örneğin build tamamlandığında Slack bildirimi).
  • Veri Bilimi: Model tahminlerini API olarak sunmak, otomatik feature engineering pipeline’ı kurmak.
  • Kamu/Kurum: KVKK ve GDPR uyumlu self-host, log ve veri kontrolü.
  • Akademik: Makale özetleme, kaynak tarama, analiz raporlarını otomatikleştirme.

Bir yanıt yazın

E-posta adresiniz yayınlanmayacak. Gerekli alanlar * ile işaretlenmişlerdir