Data-Decoupled Engine 설계를 통한 Agentic BPM 아키텍처 구현

Why We Keep Process Data Outside the Engine — and Why It Changes Everything for Agentic BPM

Marc Gille-Sepehri2026년 4월 11일9분advanced

AI 요약

Context

기존 BPM 엔진은 프로세스 변수와 상태를 함께 관리하는 Data-Coupled 구조로 설계됨. 이로 인해 대규모 데이터 처리 시 성능 저하가 발생하며, 외부 시스템과의 통합 및 PII 데이터 보안 관리에 심각한 제약이 따름.

Engine 내부 데이터 저장소를 완전히 제거하고 instanceId만을 유지하는 Stateless한 오케스트레이션 구조 채택
모든 도메인 데이터와 상태 관리를 외부 시스템으로 위임하여 엔진의 데이터 저장소 및 보안 경계 부담 해소
Service Task 실행 시 Engine이 Handler를 호출하고 대기하는 비동기 External Task 패턴 적용으로 처리 시간 제약 제거
LLM을 데이터 모델과 Tool Input Schema 사이의 매핑 레이어로 활용하여 유연한 Agentic Workflow 구현
BPMN 노드의 메타데이터(toolId 등)를 통해 LLM이 컨텍스트를 분석하고 실행 도구를 결정하는 추상화 계층 설계
SDK를 통한 REST 및 Local/Embedded 모드 지원으로 배포 환경에 따른 유연한 인프라 구성 가능

실천 포인트

1. 워크플로우 엔진 도입 시 데이터 저장 책임이 엔진에 있는지 확인하고 분리 방안 검토

2. LLM 통합 시 프롬프트를 엔진 내부에 하드코딩하지 않고, 외부 Handler 레이어에서 매핑 로직으로 구현

3. 장기 실행 프로세스의 경우 Webhook이나 Message Queue를 통한 비동기 완료 처리 구조 설계

태그