API 生成和数据网格如何简化数据架构

在当今快速发展的数字环境中，公司不断寻求创新方法来实现现有系统的现代化并利用其数据的真正潜力。

好消息是 API 生成和数据网格策略的完美结合为这些挑战提供了答案。 这个强大的二重奏改变了您访问、管理和部署数据的方式，为不相关的基础架构注入了新的活力。

在本文中，我们探讨了 API 生成如何弥合遗留系统与现代系统之间的差距，同时实现成功的数据网格实施。 深入挖掘组织数据中潜在的巨大价值，推动您的企业朝着更高效、数据驱动的文化发展。

了解 API 生成和数据网格

API生成 是使用工具和软件自动创建应用程序编程接口 (API) 的过程。 API 是一组协议和规则，允许不同的软件应用程序进行通信和交换数据。 通过 API 生成，您无需手动编写代码即可创建 API，从而使该过程快速高效。

API 平台通常具有一系列特性和功能来帮助组织管理他们的 API。 例如，一些工具提供 API 管理功能，使公司能够跟踪 API 使用情况、监控性能和管理访问控制。 其他可能包括自动文档功能，自动生成 API 文档，以便开发人员更容易理解如何使用它们。

现代数据驱动组织中的 API

API 使数据能够以安全和受控的方式被不同的软件应用程序访问和使用。 它们充当软件应用程序之间的中介，允许它们在不影响安全性的情况下无缝共享数据。

例如，医疗保健提供者可以使用 API 从数据库访问患者信息和医疗数据，然后构建患者仪表板以向患者显示个性化治疗计划和健康建议。 同样，分析软件可以使用 API 从不同来源提取数据，对其进行分析，并为利益相关者提供见解。

出于多种原因，API 在现代数据驱动的组织中变得越来越重要。

• API 允许组织创建一个集中的数据存储库，供不同的软件应用程序安全访问，这使得数据管理和维护更加简化，降低了不一致的风险，并通过控制对数据的访问来提高安全性。
• API 让组织能够集成不同的软件应用程序，帮助创建一个统一的应用程序生态系统，这些应用程序可以协同工作以实现业务目标。 例如，电子商务网站可以将其网站与支付网关、运输提供商和库存管理系统集成，所有这些都使用 API。
• API 简化了数据分析和决策。 公司通过从不同来源提取数据并将其提供给分析软件来深入了解其运营、客户行为和市场趋势。 这可以帮助组织做出明智的决策，改进他们的产品和服务，并获得竞争优势。

然而，将遗留系统和数据库现代化为 API 优先可能具有挑战性，尤其是在医疗保健或金融等监管严格的行业。 在这些情况下，保护遗留数据库并使用本地 API 网关来保护敏感数据至关重要。 此外，遵循 REST API 最佳实践对于确​​保安全性和可扩展性至关重要。

什么是数据网格？

数据网格是一种相对较新的数据架构方法，它强调分散数据所有权、治理和分布。 它响应了传统集中式数据仓库的局限性，这些数据仓库可能不灵活、维护成本高且难以扩展。

数据网格策略通常将数据设想为一种产品，每个领域或业务部门负责创建、维护和共享自己的产品。 这种方法类似于微服务如何将整体应用程序分解为更小、更模块化的服务。 通过分散数据所有权和治理，企业可以创建更灵活、适应性更强的数据基础架构，更适合公司的需求。

数据网格不是依靠集中的数据专家团队来管理所有与数据相关的任务，而是鼓励跨职能团队对他们的领域拥有所有权。 这不仅促进了自助式数据基础架构，而且使团队能够更好地控制他们的数据，使他们能够更轻松地更快地进行创新。

总体而言，数据网格代表了组织处理数据管理方式的重大转变。 许多人正在探索数据网格，以此作为创建更敏捷、响应迅速和高效的基础设施的一种方式，以更好地支持他们的业务目标。

通过 API 生成加速数据访问

标准化访问是加速数据访问的关键，但首先，让我们了解 API 生成的工作原理。

API 生成的工作原理

与手工编码 API 不同，使用 API 生成软件创建 API 只需要两个简单的步骤。 首先，组织必须确定他们想要通过 API 公开的数据源。

一旦确定，生成工具就会创建一组随时可用的 API。 这些工具还包括 API 管理、自动文档、安全功能和 REST API 最佳实践支持。

数据通过标准化的 API 公开，任何授权的应用程序都可以访问这些 API，而不管其底层技术如何。 这使得在整个组织内共享数据变得更加容易，消除了数据孤岛并降低了不一致的风险。

来源：梦工厂

打破数据孤岛

通过创建用于访问数据的标准接口，API 生成消除了不同团队维护自己的数据存储和访问机制的需要。 这也降低了数据不一致的风险，提高了数据质量，并加强了跨部门的协作。

此外，API 生成允许组织建立基于微服务的架构，以提高其适应性。 您可以将应用程序构建为一组小型模块化服务，这些服务通过 API 进行对话以创建更灵活和可扩展的体系结构。 这种方法可帮助组织对遗留系统和数据库进行现代化改造，从而创建一个更高效、更统一的数据生态系统。

通过 API 生成实现系统现代化

API 生成以两种方式使系统现代化：弥合遗留系统和现代系统之间的差距，以及提高现有系统和数据的价值。 让我们看看如何。

弥合遗留系统与现代系统之间的差距

从遗留系统过渡到现代系统是构建更好的数据架构的第一步。

遗留系统的挑战

遗留系统通常设计为独立运行，对数据共享或与现代系统集成的支持有限。 因此，访问存储在遗留系统中的数据非常耗时、容易出错且难以扩展。

遗留系统面临的最大挑战之一是它们通常依赖与现代数据管理工具和平台不兼容的过时技术和协议。 例如，许多遗留系统使用基于 SOAP 的 Web 服务，这可能很难与基于 REST 的现代 API 集成。

来源：梦工厂

这就是 API 生成的用武之地，它通过提供用于访问数据的标准化接口来为遗留系统的挑战提供解决方案。 通过 API 生成，组织可以轻松地将 SOAP 转换为 REST API 并使其系统现代化以满足当今数字环境的需求。 通过弥合遗留系统和现代应用程序之间的差距，API 生成使组织能够保持竞争力和相关性。

公共部门的 API 生成和数据网格策略

API 生成和数据网格策略可以通过提供灵活且可扩展的数据基础设施来帮助组织克服遗留系统的挑战。 通过使用 API 生成创建一组 REST API，组织可以提供一个标准接口来访问整个组织的数据，而不管底层数据源是什么。

首先，它们加强了数据安全和网络安全。 通过一组标准化 API 集中数据访问，组织可以更好地控制其数据。

其次，它们提供了更灵活和适应性更强的数据基础架构，以支持现代化工作并实现更好的报告。 通过创建用于访问数据的标准化接口，组织可以促进数据在不同应用程序之间的流动。

第三，API 生成和数据网格策略帮助公共部门组织遵守数据隐私法规，例如通用数据保护条例 (GDPR) 和健康保险流通与责任法案 (HIPAA)。 通过 API 集中数据访问，组织可以控制谁有权访问敏感数据，并确保其存储和处理符合相关法规。

最后，这些方法可以更好地管理数据治理和质量控制。 组织可以通过为每个域建立明确的所有权和责任来确保数据随着时间的推移得到妥善维护。 这可以防止数据损坏并降低数据分析和报告中出现错误和不一致的风险。

芝加哥市通过实施开放数据计划，为不同部门和机构的数据提供中央存储库，成功实施了 API 生成和数据网格战略。 该计划使用 API 促进不同系统之间的数据共享和集成，并帮助该市管理其数据资产并改进数据分析。

另一个例子是美国国防部 (DoD)。 DoD 的联合公共基金会 (JCF) 计划使用 API 和微服务来实现跨不同域和应用程序的数据共享和集成。 这种方法帮助国防部支持高级分析和人工智能功能。

提升现有系统和数据的价值

当无法摆脱遗留系统时，增强现有系统和数据的价值以充分利用它们。

探索未开发的数据

随着公共部门组织对数据驱动决策制定的需求不断增加，遗留系统中未开发的数据拥有宝贵的见解，可以升级服务或节省成本。 未开发数据的一些潜在好处包括：

• 改进决策。 分析未开发的数据可以让组织更好地了解他们的运营和客户行为，从而使他们能够发现客户流失风险或潜在的追加销售机会。
• 提高效率。 未利用的数据可以揭示业务流程和运营中的低效率，使组织能够解决瓶颈、顺畅工作流程并提高生产力。
• 竞争优势。 有效利用未发现数据的组织可以获得超越同行的竞争优势，更快地响应不断变化的市场条件，并为客户提供更具个性化和针对性的服务。
• 创新。 新发现的数据还有助于识别新产品和服务机会，以推动创新和创造力。
• 节约成本。 通过识别低效率和优化机会，未开发的数据可以降低成本并提高运营效率。

例如，在医疗保健领域，电子健康记录 (EHR) 包含大量患者数据，可以通过分析这些数据来了解有关患者护理、治疗和结果的想法。 同样，在政府机构中，遗留系统可能包含历史数据，以识别可以为政策决策提供信息的趋势和模式。

从遗留数据中提取价值

API 生成可帮助组织从遗留数据中提取价值。 通过生成从遗留系统访问和检索数据的 API，组织可以使其在现代数据基础设施中可用。

然后，公司可以结合来自多个来源（包括遗留系统）的数据并对其进行分析，以深入了解业务运营、客户行为和影响决策制定的其他因素。 此外，API 通过标准化访问和减少自定义集成工作的需要来改进数据管理。

此外，公共部门组织可以使用 API 生成来实现遗留数据库和系统的现代化，从而使数据脱离孤岛。 例如，在教育领域，遗留系统通常包含有关学生人口统计、课程设置和学生表现的信息。

通过生成检索此数据的 API，教育工作者可以对其进行分析以确定趋势和模式，从而为教学实践或课程开发提供信息。 同样，在交通部门，遗留系统可能包含有关交通模式、车辆维护和影响运营的其他因素的信息。

访问此数据的 API 可帮助运输机构提高运营效率并为公众提供更好的服务。

采用 API 生成成功实现数据网格

数据网格的成功实施需要您承担 API 生成并将其集成到您的系统中。

选择合适的 API 生成工具

选择 API 生成工具时，请考虑这些关键标准。

• 数据保护：确保数据安全至关重要。 API 生成工具应提供强大的安全功能，如数据加密、访问控制和监控功能。
• 性能和可扩展性：找到可以扩展或缩小以满足您组织不断变化的需求的工具。 随着业务的增长，该工具应该能够适应不断变化的数据量和用户流量。
• API 定制：每个组织都有独特的需求，因此 API 生成工具也应该是高度可定制的，以满足这些需求。
• 最终用户体验： API 生成工具可以从无代码/低代码到高代码各不相同。 了解团队动态、需求和技术性有助于选择最合适的解决方案。
• 技术支持：大多数 API 生成工具都使用即插即用模型，因此拥有一支可靠且响应迅速的技术支持团队是个好主意。

实施最佳实践

同样，实现 API 生成和数据网格部署是一个复杂的过程。 请遵循此可行的建议来指导流程。

• 采用 API 优先的方法：在设计数​​据基础架构时，在构建任何应用程序或接口之前优先考虑 API 的开发。 您的数据将更有条理，每个需要它的人都可以访问，无论他们的技术专长如何。
• 使用 REST API 最佳实践： RESTful API 是当今最常用的 API 类型，因为它们灵活、可扩展且易于使用。 遵循行业标准的 REST API 最佳实践，例如使用 HTTP 方法与数据资源交互，设计反映数据层次结构的资源 URL，以及使用 JSON 或 XML 作为数据交换格式。
• 优先考虑安全性：在实施 API 时必须首先考虑安全性。 考虑使用身份验证和授权机制来控制对 API 的访问。 您还应该加密敏感数据并监控您的 API 以发现可疑活动。
• 促进标准化：在整个公司范围内标准化 API 可以鼓励一致性并促进可重用性。 这种做法还简化了创建和管理 API 的过程。
• 持续监控：公司应该监控他们的 API，以确保它们以最佳方式运行，并及时发现和解决任何问题。

通过遵循这些最佳实践，您的 API 生成和数据网格部署工作将取得成功并与您的业务目标保持一致。

使您的数据基础架构现代化； 发挥潜力

API 生成和数据网格策略为数据基础架构现代化和释放数据真正潜力的挑战提供了强大的解决方案。 通过创建用于访问信息的标准化界面，公司可以更好地管理其数据资产，促进不同系统之间的共享和集成并改进分析。

实施 API 生成和数据网格策略可帮助组织遵守数据隐私法规、改进治理、加强质量控制并在数字世界中保持竞争力。

加速您的开发过程。 了解 API 管理如何开启无限可能，以更好地管理互连的 API 并改进软件构建和交付。