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# 수집 Workflow

[섭취](https://www.inngest.com/docs)인프라를 관리하지 않고도 백그라운드 Workflow를 구축하고 실행하기 위한 개발자 플랫폼입니다.

고급 흐름 제어 기능의 전체 예는 [Inngest Workflow 예제](https://github.com/mastra-ai/mastra/tree/main/examples/inngest)를 참조하세요.

## Ingest가 Mastra와 작동하는 방식

Inngest와 Mastra는 Workflow Model을 일치시키는 방식으로 통합됩니다. Inngest는 로직을 단계로 구성된 함수로 구성하며, `createWorkflow()` 및 `createStep()`을 사용해 정의한 Mastra Workflow는 이 구조에 직접 매핑됩니다. 각 Mastra Workflow는 고유 식별자를 가진 Inngest 함수가 되고, Workflow 내의 각 단계는 Inngest 단계에 매핑됩니다. `serve()` 함수는 Mastra Workflow를 Inngest 함수로 등록하고 실행 및 모니터링에 필요한 이벤트 핸들러를 설정하여 두 시스템을 연결합니다. 이벤트가 Workflow를 트리거하면 Ingest는 이를 단계별로 실행하고 각 결과를 메모합니다. 재시도 또는 재개 시 Ingest는 저장된 결과를 기반으로 완료된 단계를 건너뜁니다. 루프, 조건부 및 중첩된 Workflow와 같은 Mastra 제어 흐름 기본 요소는 구성, 분기 및 정지를 유지하면서 동일한 Ingest 함수 및 단계 Model에 매핑됩니다.

실시간 모니터링, 일시 중지/재개 및 단계 수준 관찰 기능은 Ingest의 게시-구독 시스템 및 대시보드를 통해 활성화됩니다. 각 단계가 실행될 때 해당 상태와 출력은 Mastra 스토리지를 사용하여 추적되며 필요에 따라 재개될 수 있습니다.

## 설정

필수 패키지를 설치합니다:

**npm**:

```bash
npm install @mastra/inngest@latest inngest
```

**pnpm**:

```bash
pnpm add @mastra/inngest@latest inngest
```

**Yarn**:

```bash
yarn add @mastra/inngest@latest inngest
```

**Bun**:

```bash
bun add @mastra/inngest@latest inngest
```

:::참고 `inngest@^4` 및 Inngest Dev Server `v1.18.0` 이상이 필요합니다. v4에서는 Realtime이 SDK에 내장되어 있으므로 `@inngest/realtime` 및 `realtimeMiddleware`는 더 이상 사용하지 않습니다. :::

## Ingest Workflow 구축

이 가이드는 Ingest 및 Mastra를 사용하여 Workflow를 생성하는 과정을 안내하며 10에 도달할 때까지 값을 증가시키는 카운터 애플리케이션을 보여줍니다.

### 수집 초기화

Mastra 호환 Workflow 도우미를 가져오려면 Inngest 통합을 초기화하세요. `createWorkflow()` 및 `createStep()` 함수는 Mastra 및 Inngest와 호환되는 Workflow 및 단계 객체를 생성하는 데 사용됩니다. 개발 중:

```ts
import { Inngest } from 'inngest'

export const inngest = new Inngest({
  id: 'mastra',
  baseUrl: 'http://localhost:8288',
  isDev: true,
})
```

생산 중:

```ts
import { Inngest } from 'inngest'

export const inngest = new Inngest({
  id: 'mastra',
})
```

#### 다음을 사용하여 개발 또는 클라우드 모드 선택`INNGEST_DEV`

Inngest SDK는 개발 모드 또는 클라우드 모드 중 하나로 실행됩니다. v4부터 SDK는 기본적으로 클라우드 모드를 사용하며 `INNGEST_EVENT_KEY` 및 `INNGEST_SIGNING_KEY`가 필요합니다. 위 예제에서는 `isDev: true`를 사용해 코드에서 모드를 설정합니다. 또는 [`INNGEST_DEV` 환경 변수](https://www.inngest.com/docs/sdk/environment-variables#inngest-dev)를 설정하면 환경이 달라도 동일한 클라이언트 코드를 사용할 수 있습니다.

- `INNGEST_DEV=1`: 개발 모드를 강제로 사용합니다. SDK가 로컬 Inngest Dev Server와 통신하고 서명 검증을 비활성화합니다.
- `INNGEST_DEV=0`: 클라우드 모드를 강제로 사용합니다. SDK가 Inngest Cloud와 통신하며 이벤트 키와 서명 키가 필요합니다.
- `INNGEST_DEV=<url>`: 개발 모드를 강제로 사용하고 SDK가 `<url>`의 Dev Server를 가리키도록 합니다(예: `http://localhost:8288`).
- 설정하지 않음: 기본값은 클라우드 모드입니다. `INNGEST_DEV`가 설정되어 있으면 클라이언트에서 `isDev` 및 `baseUrl`을 생략할 수 있습니다.

```ts
import { Inngest } from 'inngest'

export const inngest = new Inngest({
  id: 'mastra',
})
```

> **경고:** 프로덕션에서는 `INNGEST_DEV`를 설정하지 마세요. 이 변수는 Inngest Cloud에서 이벤트를 안전하게 수신하는 데 필요한 서명 검증을 비활성화합니다.

둘 다 설정된 경우 `new Inngest()`의 `isDev` 옵션이 `INNGEST_DEV`보다 우선합니다.

### 단계 만들기

Workflow를 구성할 개별 단계를 정의하십시오.

```ts
import { z } from 'zod'
import { inngest } from '../inngest'
import { init } from '@mastra/inngest'

// Initialize Inngest with Mastra, pointing to your local Inngest server
const { createWorkflow, createStep } = init(inngest)

// Step: Increment the counter value
const incrementStep = createStep({
  id: 'increment',
  inputSchema: z.object({
    value: z.number(),
  }),
  outputSchema: z.object({
    value: z.number(),
  }),
  execute: async ({ inputData }) => {
    return { value: inputData.value + 1 }
  },
})
```

### Workflow 만들기

`dountil` 반복 패턴을 사용하여 단계들을 Workflow로 구성하세요. `createWorkflow()` 함수는 Inngest 서버에 호출 가능한 함수를 생성합니다.

```ts
// workflow that is registered as a function on inngest server
const workflow = createWorkflow({
  id: 'increment-workflow',
  inputSchema: z.object({
    value: z.number(),
  }),
  outputSchema: z.object({
    value: z.number(),
  }),
}).then(incrementStep)

workflow.commit()

export { workflow as incrementWorkflow }
```

### Mastra 인스턴스 구성

Mastra에 Workflow를 등록하고 Ingest API 엔드포인트를 구성합니다.

```ts
import { Mastra } from '@mastra/core'
import { serve } from '@mastra/inngest'
import { incrementWorkflow } from './workflows'
import { inngest } from './inngest'
import { PinoLogger } from '@mastra/loggers'

export const mastra = new Mastra({
  workflows: { incrementWorkflow },
  server: {
    host: '0.0.0.0',
    apiRoutes: [
      {
        path: '/inngest/api',
        method: 'ALL',
        createHandler: async ({ mastra }) => {
          return serve({ mastra, inngest })
        },
      },
    ],
  },
  logger: new PinoLogger({ name: 'Mastra', level: 'info' }),
})
```

:::참고 경로는 `/api/inngest`가 아니라 `/inngest/api`입니다. Mastra는 기본 제공 경로(Agent, Workflow, Memory)에 `/api` 접두사를 예약합니다. 서버의 `apiPrefix`(기본값 `/api`)로 시작하는 사용자 지정 `apiRoutes` 경로는 시작 시 오류를 발생시킵니다. 자세한 배경은 [#15743](https://github.com/mastra-ai/mastra/pull/15743)을 참조하세요. `/api/inngest`를 유지해야 한다면 [사용자 지정 `apiPrefix` 사용](#using-a-custom-apiprefix)으로 이동하세요. :::

## Workflow 실행

### 로컬에서 실행

1. `npx mastra dev`를 실행하여 포트 4111에서 Mastra 서버를 로컬로 시작하세요

2. Ingest 개발 서버를 시작합니다. 새 터미널에서 다음을 실행합니다.

   ```bash
   npx inngest-cli@latest dev -u http://localhost:4111/inngest/api
   ```

   :::참고 URL 앞의 `-u`는 Mastra의 `/inngest/api` 엔드포인트를 찾을 위치를 Inngest Dev Server에 알려 줍니다 :::

3. <http://localhost:8288>에서 Inngest 대시보드를 열고 사이드바의 **Apps** 섹션으로 이동하여 Mastra Workflow가 등록되었는지 확인하세요

4. \~ **Functions**에서 Workflow를 여세요. **Invoke**를 선택하고 다음 입력을 제공하세요.

   ```json
   {
     "data": {
       "inputData": {
         "value": 5
       }
     }
   }
   ```

5. **Runs** 탭에서 Workflow 실행을 모니터링하여 단계별 실행 진행 상황을 확인하세요

### 프로덕션에서 실행 중

시작하기 전에 다음 사항을 확인하세요.

- Vercel 계정 및 Vercel CLI 설치(`npm i -g vercel`)
- 수집 계정
- Vercel 토큰

1. 사용자 환경에서 Vercel 토큰을 설정하십시오.

   ```bash
   export VERCEL_TOKEN=your_vercel_token
   ```

2. Mastra 인스턴스에 `VercelDeployer`를 추가하세요

   ```ts
   import { VercelDeployer } from '@mastra/deployer-vercel'

   export const mastra = new Mastra({
     deployer: new VercelDeployer({
       teamSlug: 'your_team_slug',
       projectName: 'your_project_name',
       // you can get your vercel token from the vercel dashboard by clicking on the user icon in the top right corner
       // and then clicking on "Account Settings" and then clicking on "Tokens" on the left sidebar.
       token: process.env.VERCEL_TOKEN,
     }),
   })
   ```

3. 마스터라 인스턴스 빌드

   ```bash
   npx mastra build
   ```

4. Vercel에 배포

   ```bash
   cd .mastra/output
   vercel login
   vercel --prod
   ```

5. [Inngest 대시보드](https://app.inngest.com/env/production/apps)에서 **Sync new app with Vercel**을 선택하고 안내에 따라 동기화하세요

   > **경고:** Inngest의 자동 검색 규칙은 `/api/inngest`를 가정합니다. 이 가이드에서는 `/inngest/api`를 사용하므로 Inngest 앱의 **URL** 필드를 배포된 오리진에 `/inngest/api`를 더한 값으로 설정하세요(예: `https://your-app.vercel.app/inngest/api`). 기본값을 그대로 두면 Inngest 대시보드에서 앱의 함수를 찾을 수 없습니다.

6. \~ **Functions**에서 `workflow.increment-workflow`를 여세요. **All actions** > **Invoke**를 선택하고 다음 입력을 제공하세요.

   ```json
   {
     "data": {
       "inputData": {
         "value": 5
       }
     }
   }
   ```

7. **Runs** 탭에서 실행을 모니터링하여 단계별 진행 상황을 확인하세요

## 사용자 정의 Ingest 함수 추가

`serve()`의 `functions` 매개변수를 사용하면 Mastra Workflow와 함께 추가 Inngest 함수를 제공할 수 있습니다.

### 사용자 정의 함수 만들기

먼저 사용자 지정 Ingest 함수를 만듭니다.

```ts
import { inngest } from '../inngest'

// Define custom Inngest functions
export const customEmailFunction = inngest.createFunction(
  { id: 'send-welcome-email' },
  { event: 'user/registered' },
  async ({ event }) => {
    // Custom email logic here
    console.log(`Sending welcome email to ${event.data.email}`)
    return { status: 'email_sent' }
  },
)

export const customWebhookFunction = inngest.createFunction(
  { id: 'process-webhook' },
  { event: 'webhook/received' },
  async ({ event }) => {
    // Custom webhook processing
    console.log(`Processing webhook: ${event.data.type}`)
    return { processed: true }
  },
)
```

### Workflow를 통해 맞춤 기능 제공

사용자 정의 기능을 가져오고 포함하도록 Mastra 구성을 업데이트하십시오. 강조 표시된 줄은 추가 사항을 보여줍니다.

```ts
import { Mastra } from '@mastra/core'
import { serve } from '@mastra/inngest'
import { incrementWorkflow } from './workflows'
import { inngest } from './inngest'
import { customEmailFunction, customWebhookFunction } from './inngest/custom-functions'
import { PinoLogger } from '@mastra/loggers'

export const mastra = new Mastra({
  workflows: { incrementWorkflow },
  server: {
    host: '0.0.0.0',
    apiRoutes: [
      {
        path: '/inngest/api',
        method: 'ALL',
        createHandler: async ({ mastra }) => {
          return serve({
            mastra,
            inngest,
            functions: [customEmailFunction, customWebhookFunction],
          })
        },
      },
    ],
  },
  logger: new PinoLogger({ name: 'Mastra', level: 'info' }),
})
```

### 기능 등록

사용자 정의 기능을 포함하는 경우:

1. Mastra Workflow는 다음과 같은 ID를 사용하여 Ingest 함수로 자동 변환됩니다.`workflow.${workflowId}`
2. 맞춤 함수는 지정된 ID를 유지합니다(예:`send-welcome-email`, `process-webhook`)
3. 모든 기능은 동일하게 함께 제공됩니다.`/inngest/api` endpoint

이를 통해 Mastra의 Workflow 조정을 기존 Ingest 기능과 결합할 수 있습니다.

## 다른 프레임워크와 함께 사용

기본 `serve` 함수는 내부적으로 Hono를 사용합니다. Express, Fastify 또는 Koa와 같은 다른 웹 프레임워크를 사용한다면 적절한 Inngest 어댑터와 함께 `createServe` 팩터리 함수를 사용하세요.

### 표현하다

```ts
import express from 'express'
import { createServe } from '@mastra/inngest'
import { serve as expressAdapter } from 'inngest/express'
import { mastra, inngest } from './mastra'

const app = express()

// Body parsing middleware required for Inngest
app.use(express.json())

const handler = createServe(expressAdapter)({ mastra, inngest })
app.use('/inngest/api', handler)

app.listen(3000)
```

### 고정하다

```ts
import Fastify from 'fastify'
import { createServe } from '@mastra/inngest'
import { serve as fastifyAdapter } from 'inngest/fastify'
import { mastra, inngest } from './mastra'

const fastify = Fastify()

// JSON parsing is handled by Fastify's default content-type parser
const handler = createServe(fastifyAdapter)({ mastra, inngest })

fastify.route({
  method: ['GET', 'POST', 'PUT'],
  url: '/inngest/api',
  handler,
})

fastify.listen({ port: 3000 })
```

### 코아

```ts
import Koa from 'koa'
import Router from '@koa/router'
import bodyParser from 'koa-bodyparser'
import { createServe } from '@mastra/inngest'
import { serve as koaAdapter } from 'inngest/koa'
import { mastra, inngest } from './mastra'

const app = new Koa()
const router = new Router()

// Body parsing middleware required for Inngest
app.use(bodyParser())

const handler = createServe(koaAdapter)({ mastra, inngest })
router.all('/inngest/api', handler)

app.use(router.routes())
app.use(router.allowedMethods())

app.listen(3000)
```

### Next.js

```ts
import { createServe } from '@mastra/inngest'
import { serve as nextAdapter } from 'inngest/next'
import { mastra, inngest } from '@/mastra'

const handler = createServe(nextAdapter)({ mastra, inngest })

export { handler as GET, handler as POST, handler as PUT }
```

### 사용 가능한 어댑터

`createServe` 함수는 모든 Inngest 어댑터와 함께 작동합니다. AWS Lambda, Cloudflare Workers 등을 포함한 전체 어댑터 목록은 [Inngest serve 문서](https://www.inngest.com/docs/reference/serve)를 참조하세요.

## Connect 작업자로 실행

`serve()`는 Inngest가 호출하는 HTTP 엔드포인트를 노출합니다. 반면 `connect()`는 작업자에서 Inngest로 장기 실행 아웃바운드 연결을 열기 때문에 작업자에 공개적으로 접근 가능한 엔드포인트가 필요하지 않습니다. Kubernetes, Docker, ECS, Fly.io 또는 Render와 같은 런타임의 장기 실행 작업자 프로세스에 사용하세요. :::참고 Ingest Connect는 공개 베타 버전입니다. Vercel 및 AWS Lambda와 같은 서버리스 런타임은 Connect 작업자에 대해 지원되지 않습니다. :::

### `serve()` 대신 `connect()`를 사용해야 하는 경우

- 작업자 프로세스는 아웃바운드 연결만 허용하는 개인 네트워크에서 실행됩니다.
- 사용자 대상 HTTP 트래픽을 처리하는 동일한 프로세스에서 과도한 Workflow 실행을 방지하려고 합니다.
- 작업자당 동시성 제한을 사용하여 Mastra HTTP 서버와 독립적으로 작업자를 확장 및 축소하려고 합니다.

`serve()` 또는 `connect()`에 동일한 Mastra Workflow 정의를 사용하세요. 표준 Workflow, 중첩 Workflow, cron Workflow 및 추가 Inngest 함수의 수집 동작은 동일합니다.

### 요구사항

- `inngest@^4`
- Node.js `22.13.0` 이상
- 작업자를 위한 장기 실행 프로세스

### 설정

Mastra 서버와 Connect 작업자를 두 개의 프로세스로 실행합니다. 이 설정의 Mastra 서버는 노출할 필요가 없습니다.`/inngest/api`:

```ts
import { Mastra } from '@mastra/core'
import { incrementWorkflow } from './workflows'
import { PinoLogger } from '@mastra/loggers'

export const mastra = new Mastra({
  workflows: { incrementWorkflow },
  logger: new PinoLogger({ name: 'Mastra', level: 'info' }),
})
```

```ts
import { connect } from '@mastra/inngest/connect'
import { mastra } from './mastra'
import { inngest } from './mastra/inngest'

await connect({
  mastra,
  inngest,
  instanceId: process.env.INNGEST_CONNECT_INSTANCE_ID,
  maxWorkerConcurrency: Number(process.env.INNGEST_CONNECT_MAX_WORKER_CONCURRENCY ?? 10),
})
```

로컬 개발 중에는 `INNGEST_DEV=1 node --import tsx src/worker.ts`로 작업자를 시작하세요. Inngest Dev Server가 아웃바운드 연결을 통해 작업자를 검색하므로 `-u` 플래그가 필요하지 않습니다. 프로덕션에서는 `INNGEST_EVENT_KEY` 및 `INNGEST_SIGNING_KEY`를 설정하세요. Inngest가 롤링 배포를 관리할 수 있도록 `Inngest` 클라이언트의 `appVersion`을 커밋 SHA 또는 이미지 태그와 같은 배포 식별자로 설정하세요. 기존 프로덕션 앱을 `serve()`에서 `connect()`로 마이그레이션한다면 트래픽을 전환하기 전에 별도의 Inngest 앱에서 작업자를 테스트하세요.

### 옵션

`connect()`는 Inngest의 [`connect`](https://www.inngest.com/docs/setup/connect)와 동일한 옵션에 Mastra 전용 필드를 더해 지원합니다. 가장 일반적으로 사용하는 필드는 다음과 같습니다.

- `mastra`: Workflow를 노출할 Mastra 인스턴스입니다.
- `inngest`: Inngest 클라이언트입니다. `serve()`에 전달할 때와 동일한 클라이언트를 사용하세요.
- `functions`: Mastra Workflow와 함께 등록할 추가 Inngest 함수의 선택적 배열입니다.
- `instanceId`: Inngest 대시보드에 표시되는 작업자의 안정적인 식별자입니다. 기본값은 컴퓨터 호스트 이름입니다.
- `maxWorkerConcurrency`: 작업자가 동시에 실행하는 최대 단계 수입니다. 기본값은 무제한입니다.
- `registerOptions`: 앱 등록 중 Inngest에 전달됩니다(예: `signingKey`). 필드가 여기와 최상위 수준에 모두 설정되면 `registerOptions`가 우선합니다. 이는 `serve()`의 동작과 일치합니다. `connect()`는 Inngest `WorkerConnection`을 반환합니다. Inngest SDK는 기본적으로 `SIGINT` 및 `SIGTERM`을 처리합니다. 작업자에서 종료를 직접 제어해야 할 때만 반환된 연결을 저장하고 `.close()`를 호출하세요. Mastra 인스턴스에 `InngestWorkflow`가 없고 추가 `functions`도 제공되지 않으면 `connect()`가 경고를 기록합니다. 그렇지 않으면 작업자가 실행할 항목 없이 연결된 상태로 유지되기 때문입니다. Mastra에 Workflow를 하나 이상 등록하거나 `functions: [...]`를 전달하세요.

## 사용자 정의 사용`apiPrefix`

`/api/inngest`를 유지해야 한다면(예: 대시보드 URL을 변경하지 않고 Inngest의 자동 검색 규칙과 일치시키려면) `server.apiPrefix`를 설정하여 Mastra의 기본 제공 경로를 다른 위치로 옮기세요.

```ts
import { Mastra } from '@mastra/core'
import { serve } from '@mastra/inngest'
import { inngest } from './inngest'

export const mastra = new Mastra({
  server: {
    apiPrefix: '/_mastra',
    apiRoutes: [
      {
        path: '/api/inngest',
        method: 'ALL',
        createHandler: async ({ mastra }) => serve({ mastra, inngest }),
      },
    ],
  },
})
```

이제 Mastra의 기본 제공 경로는 `/_mastra/agents`, `/_mastra/workflows` 등으로 해석되므로 사용자 지정 경로에서 `/api/inngest`를 사용할 수 있습니다.

> **경고:** 기본 인증 구성은 `/api/*`를 보호하고 `/api`, `/api/auth/*`를 공개 경로로 취급합니다. `apiPrefix`를 변경하면 이러한 기본값이 더 이상 일치하지 않아 기본 제공 경로가 보호 패턴에서 벗어납니다. 새 접두사를 참조하도록 `server.auth.protected` 및 `server.auth.public`을 업데이트하고, `/api/*`에 접근하는 모든 클라이언트 코드([`MastraClient`](https://mastra.zisheng.pro/ko/docs/server/mastra-client)의 `apiPrefix` 포함)도 업데이트하세요.

## 흐름 제어

Inngest Workflow는 동시성 제한, 속도 제한, 스로틀링, 디바운싱 및 우선순위 대기열을 포함한 흐름 제어 기능을 지원합니다. 이러한 옵션은 `createWorkflow()` 호출에서 구성하며 대규모 Workflow 실행을 관리하는 데 도움이 됩니다.

### 동시성

동시에 실행할 수 있는 Workflow 인스턴스 수를 제어합니다.

```ts
const workflow = createWorkflow({
  id: 'user-processing-workflow',
  inputSchema: z.object({ userId: z.string() }),
  outputSchema: z.object({ result: z.string() }),
  steps: [processUserStep],
  // Limit to 10 concurrent executions, scoped by user ID
  concurrency: {
    limit: 10,
    key: 'event.data.userId',
  },
})
```

### 비율 제한

일정 기간 내 Workflow 실행 수를 제한합니다.

```ts
const workflow = createWorkflow({
  id: 'api-sync-workflow',
  inputSchema: z.object({ endpoint: z.string() }),
  outputSchema: z.object({ status: z.string() }),
  steps: [apiSyncStep],
  // Maximum 1000 executions per hour
  rateLimit: {
    period: '1h',
    limit: 1000,
  },
})
```

### 조절

Workflow 실행 사이의 최소 시간을 보장합니다.

```ts
const workflow = createWorkflow({
  id: 'email-notification-workflow',
  inputSchema: z.object({ organizationId: z.string(), message: z.string() }),
  outputSchema: z.object({ sent: z.boolean() }),
  steps: [sendEmailStep],
  // Only one execution per 10 seconds per organization
  throttle: {
    period: '10s',
    limit: 1,
    key: 'event.data.organizationId',
  },
})
```

### 디바운싱

일정 기간 내에 새 이벤트가 도착하지 않을 때까지 실행을 지연합니다.

```ts
const workflow = createWorkflow({
  id: 'search-index-workflow',
  inputSchema: z.object({ documentId: z.string() }),
  outputSchema: z.object({ indexed: z.boolean() }),
  steps: [indexDocumentStep],
  // Wait 5 seconds of no updates before indexing
  debounce: {
    period: '5s',
    key: 'event.data.documentId',
  },
})
```

### 우선 사항

Workflow의 실행 우선순위를 설정합니다.

```ts
const workflow = createWorkflow({
  id: 'order-processing-workflow',
  inputSchema: z.object({
    orderId: z.string(),
    priority: z.number().optional(),
  }),
  outputSchema: z.object({ processed: z.boolean() }),
  steps: [processOrderStep],
  // Higher priority orders execute first
  priority: {
    run: 'event.data.priority ?? 50',
  },
})
```

### 흐름 제어 옵션 결합

여러 흐름 제어 옵션을 단일 작업 흐름에 결합할 수 있습니다.

```ts
const workflow = createWorkflow({
  id: 'comprehensive-workflow',
  inputSchema: z.object({
    userId: z.string(),
    organizationId: z.string(),
    priority: z.number().optional(),
  }),
  outputSchema: z.object({ result: z.string() }),
  steps: [comprehensiveStep],
  concurrency: {
    limit: 5,
    key: 'event.data.userId',
  },
  rateLimit: {
    period: '1m',
    limit: 100,
  },
  throttle: {
    period: '10s',
    limit: 1,
    key: 'event.data.organizationId',
  },
  priority: {
    run: 'event.data.priority ?? 0',
  },
})
```

모든 흐름 제어 옵션은 선택 사항입니다. 지정하지 않으면 Workflow는 Ingest의 기본 동작으로 실행됩니다. 자세한 내용은 다음을 참조하세요.[Inngest flow control documentation](https://www.inngest.com/docs/guides/flow-control).

## 크론 스케줄링

cron 표현식을 사용하여 일정에 따라 Ingest Workflow를 트리거합니다. 일반적인 용도에는 일일 보고서, 시간별 데이터 동기화, 유지 관리 작업이 포함됩니다.

### 기본 크론 스케줄링

다음을 추가하여 일정에 따라 실행되도록 Workflow를 구성합니다.`cron` property:

```ts
const workflow = createWorkflow({
  id: 'daily-report-workflow',
  inputSchema: z.object({ reportType: z.string() }),
  outputSchema: z.object({ generated: z.boolean() }),
  steps: [generateReportStep],
  // Run daily at midnight
  cron: '0 0 * * *',
})
```

### 크론 일정 형식

`cron` 속성은 `minute hour day month dayOfWeek` 형식의 표준 cron 표현식을 허용합니다.

- **분**: 0-59
- **시간**: 0-23
- **낮**: 1-31
- **월**: 1~~12일 또는 1월~~12월
- **요일**: 0-6(일요일 = 0) 또는 SUN-SAT

일반적인 크론 패턴:

```ts
// Every 15 minutes
cron: '*/15 * * * *'

// Every hour at minute 0
cron: '0 * * * *'

// Every 6 hours
cron: '0 */6 * * *'

// Daily at midnight
cron: '0 0 * * *'

// Daily at 9 AM
cron: '0 9 * * *'

// Every weekday at 9 AM
cron: '0 9 * * 1-5'

// First day of every month at midnight
cron: '0 0 1 * *'

// Every Monday at 8 AM
cron: '0 8 * * 1'
```

### 예약된 실행을 위한 입력 데이터 제공

예약된 각 실행에 사용될 정적 입력 데이터를 제공할 수 있습니다.

```ts
const workflow = createWorkflow({
  id: 'scheduled-data-sync',
  inputSchema: z.object({
    source: z.string(),
    destination: z.string(),
  }),
  outputSchema: z.object({ synced: z.boolean() }),
  steps: [syncDataStep],
  cron: '0 */6 * * *', // Every 6 hours
  // Input data provided to each scheduled run
  inputData: {
    source: 'production-db',
    destination: 'analytics-warehouse',
  },
})
```

### 예약된 실행에 대한 초기 상태 제공

예약된 Workflow 실행의 초기 상태를 설정할 수도 있습니다.

```ts
const workflow = createWorkflow({
  id: 'scheduled-aggregation',
  inputSchema: z.object({ date: z.string() }),
  outputSchema: z.object({ aggregated: z.boolean() }),
  stateSchema: z.object({
    processedCount: z.number(),
    lastProcessedDate: z.string(),
  }),
  steps: [aggregateDataStep],
  cron: '0 0 * * *', // Daily at midnight
  inputData: {
    date: new Date().toISOString().split('T')[0], // Today's date
  },
  initialState: {
    processedCount: 0,
    lastProcessedDate: '',
  },
})
```

### cron과 흐름 제어의 결합

Cron 스케줄링은 흐름 제어 옵션과 결합될 수 있습니다.

```ts
const workflow = createWorkflow({
  id: 'scheduled-api-sync',
  inputSchema: z.object({ endpoint: z.string() }),
  outputSchema: z.object({ synced: z.boolean() }),
  steps: [syncApiStep],
  cron: '*/30 * * * *', // Every 30 minutes
  inputData: {
    endpoint: 'https://api.example.com/data',
  },
  // Limit concurrent executions even for scheduled runs
  concurrency: {
    limit: 5,
  },
  // Rate limit scheduled executions
  rateLimit: {
    period: '1h',
    limit: 100,
  },
})
```

### 크론 기능의 작동 방식

Workflow를 구성하는 경우`cron` property:

1. ID가 `workflow.${workflowId}.cron`인 별도의 Inngest 함수가 자동으로 생성됩니다
2. 이 함수는 Inngest에 등록되고 지정된 일정에 따라 트리거됩니다.
3. 예약된 각 실행은 제공된 `inputData` 및 `initialState`를 사용하여 새 Workflow 실행을 생성합니다
4. `serve()`를 호출하면 cron 함수와 기본 Workflow 함수가 모두 제공됩니다 Inngest 대시보드의 **Functions** 및 **Runs** 섹션에서 예약된 실행을 모니터링할 수 있습니다. cron 함수는 기본 Workflow 함수와 별도의 함수로 표시됩니다. 크론 예약에 대한 자세한 내용은 다음을 참조하세요.[Inngest cron documentation](https://www.inngest.com/docs/guides/scheduled-functions).