翻译自 Bring Purpose to API Product Development with APIOps Cycles 。
APIOps 结合了 API 管理、GitOps 和 DevOps 以简化 API 部署。它有助于自动化 API 创建、测试和部署，因此团队可以专注于开发新特性。
APIOps 是一种结合 API 管理、GitOps 和 DevOps 原则以简化 API 部署的方法。它提供了一种管理 API 从开发到部署的整个生命周期的方法，确保它们能够快速、安全地交付并具有高可用性。
APIOps 背后的理念是自动化和简化创建、测试和部署 API 的过程，使团队能够专注于开发新的特性和能力。
例如，与 GraphQL 无关的 APIOps 方法意味着 API 的实现不规定客户端使用的技术或框架。相反，API 被设计得非常灵活，任何支持 GraphQL 查询语言的客户端都可以使用，无论客户端使用何种技术或框架。
这种方法允许更大的灵活性和易于与其他系统集成，并帮助最小化客户端方面的定制代码或额外开发工作的需要。
APIOps 通过自动化和简化 API 的开发过程，提高 API 产品的质量，增加对其性能和使用的可见性和控制，释放了 API 的潜力。
将 APIOps 纳入 API 生产中对确保 API 产品不仅在技术上可靠，而且与业务目标一致非常重要。以下是 APIOps 至关重要的一些原因。
API 比以往任何时候都更加重要。 随着数字化转型的兴起，更多的连接变得对企业和组织至关重要。API 是集成的关键推动因素，并提供了不同团队共享数据和功能的途径。因此，管理 API 正在成为许多组织运营的重要组成部分。
API 越来越多的被用于构建可以被不同前端应用程序和接口访问和消费的后端服务和微服务，为构建和部署软件提供更大的灵活性和可扩展性，以及不同团队和系统之间更好的协作。
API 越来越多地用于构建可由不同前端应用程序和接口访问和使用的后端服务和微服务，从而在构建和部署软件时提供更大的灵活性和可扩展性，以及不同团队和系统之间更好的协作。
管理API是复杂的。 随着 API 数量的增加，管理 API 会变得复杂和耗时。这会使团队难以跟上客户、合作伙伴和其他利益相关者的需求。
APIOps 通过监视和分析帮助解决这个问题。该实践提供了监视和分析 API 使用情况的能力。它帮助团队识别和解决问题，改进性能并了解 API 的使用情况。
它提供治理。 随着 API 数量的增加，有一个适当的治理结构确保它们组织有序，得到适当管理并与组织的目标和目的相一致是至关重要的。
它提供可扩展性。 随着 API 数量和使用 API 的用户数量的增长，APIOps 提供一种确保基础设施和流程能够扩展的方法。
APIOps 让团队对 API 的整个生命周期有可见性和控制。 这有助于团队更快地识别和解决问题，并确保 API 具有高可用性。 APIOps 提供了一种测试和验证 API 的方法，以便团队可以在它们部署到用户之前识别和修复问题，这有助于提高客户满意度并推动业务增长。
它适应永无止境的变化和演变。消费者不断要求新的功能和能力。因此， API 需要经常更新和演变。如果没有适当的框架来管理这个过程，很难跟上业务的需求以及客户、合作伙伴和其他利益相关者的需求。
通常，APIOps 周期过程中有七个步骤，它们相互交织，并且循环进行。这些阶段涉及定期反馈和迭代，帮助我们不断改进结果。
- 阶段 1 ：规划。包括识别 API 的业务需求和目标，以及定义 API 将服务的目标市场。
- 阶段 2：设计。涉及为 API 构建精确的设计，例如数据模型、端点和整体架构。
- 阶段 3：发展。涉及对 API 进行编码，包括后端逻辑和任何必要的集成。
- 阶段 4：阶段：测试。包括检查 API 以确保其正常工作并满足在规划阶段设定的要求和目标。
- 阶段 5：部署。涉及将 API 部署到生产环境并使其可供用户访问。
- 阶段 6：管理和监测。涉及监控 API 以确保其正常运行，并进行任何必要的更新或更改。
- 阶段 7：退休。 API 不再受支持并已停用
API 和 APIOps 彻底改变了软件和服务的开发和集成方式，但它们并没有取代用户界面。 UI 的发展是由对更直观和自然的用户体验的需求驱动的。
由于能够提供更加对话式和自然的用户体验，聊天机器人和语音助手等对话式界面变得越来越流行。这些界面旨在模仿人类的对话，并允许用户使用自然语言与软件和服务进行交互。
然而，这并不意味着用户界面不再重要。在用户与软件和服务进行交互时，提供无缝和直观的体验仍然至关重要。
API 和 APIOps 的兴起导致了用户界面设计的演变。提供无缝和直观的用户体验的终极目标仍然存在，用户界面设计将继续在实现这一目标中发挥关键作用。
通过采用 APIOps ，组织可以获得一系列好处，包括改善客户体验、增加收入、节省成本和提高效率。
APIOps 的一个关键好处是更好的客户体验。通过 API 公开数据和服务，组织可以使开发人员更容易创建新的和改进的应用程序和服务，从而增强客户体验。这可以导致客户忠诚度的提高，减少客户流失，提高客户生命周期价值。
除了更好的客户体验外，APIOps 还可以帮助组织增加收入。通过 API 允许外部方访问和使用组织的数据和服务，可以开拓新的业务机会，增加收入。
例如，零售组织可以使用 API ，让第三方开发人员构建应用程序和服务，使客户更容易购买其产品。
APIOps 还可以通过帮助组织简化其流程和自动化某些任务来节省成本。例如，组织可以使用 API 来集成不同的内部系统，消除手动数据输入和其他重复性任务的需要。
最后，API 可以帮助组织提高其效率和敏捷性。通过以一致和标准化的方式公开数据和服务，组织可以使不同的团队更容易协作和共享信息。
随着 API 对数字转型倡议越来越重要，组织需要及时了解 APIOps 的最新趋势，以下是一些需要注意的事项：
安全性 安全仍将是 APIOps 的主要关注点，组织需要采取更强的措施来保护其 API 及其访问的数据。这将涉及使用加密、身份验证、授权以及检测和响应事件的措施。
API 管理平台和其他安全工具将帮助组织保护其 API 并管理对其的访问，并确保遵守相关法规。
货币化 将 API 货币化是组织从其数字资产中产生收入的一种方式。有几种方法可以对 API 进行货币化，包括收费访问、提供高级功能和创建开发人员生态系统以推动采用。
组织可以根据使用情况、订阅计划或两者的组合向开发人员收取访问其 API 的费用。它们还可以提供高级功能，例如更高级别的服务或高级功能，需另外支付费用。
最后，他们可以创建开发人员生态系统，促进开发人员之间的协作和创新，从而提高组织 API 的采用和使用量。
治理 随着 API 在企业中的普及，API 治理变得越来越重要。API 治理是关于建立政策和流程，以确保 API 以一致和符合法规的方式进行开发、部署和管理。
APIOps 团队需要为 API 开发定义标准，例如 API 设计原则和最佳实践，以确保 API 易于使用和维护。他们还需要建立安全和合规性协议，例如访问控制、身份验证和审计，以保护敏感数据并确保合规性。
此外，他们需要定义 API 文档、版本控制和生命周期管理的流程，以确保 API 易于查找、使用和按需停用。
分析 为了最大化 API 的价值， APIOps 团队需要测量和分析 API 的使用情况和性能。 API 分析工具可以提供关于 API 的使用方式、使用者、以及性能的见解。这可以帮助 APIOps 团队识别趋势、优化 API 设计和性能，并甚至发现新的收入机会。
例如，分析数据可以用于识别适合商业化的高流量 API，或者识别开发人员请求的新功能或服务。此外，分析还可以帮助识别安全或合规风险，例如异常或未经授权的访问模式，需要予以解决。
自助式服务 自助式服务将成为内部和外部 API 消费者的首选方法。开发人员将能够通过自助式门户发现、测试和使用 API。
这将使组织能够轻松地将其服务和数据暴露给外部合作伙伴和客户，并允许他们快速轻松地使用所需的服务和数据来构建自己的应用程序。
集成 API 将与其他系统和流程更加紧密地集成，使组织能够实现更高水平的自动化和效率。
这将包括与其他软件即服务（SaaS）、平台即服务（PaaS）和基础设施即服务（IaaS）平台的集成，以及与物联网设备和边缘网关的集成。它将使组织能够为其客户创建无缝的体验，并轻松集成其系统和服务。
自动化 API 管理和部署过程的自动化将变得更加普及，使得组织能够更高效、更安全地部署和管理 API。
自动化工具，如 API 管理平台、 CI/CD 流水线和其他自动化工具，可以帮助自动化 API 的整个生命周期，从创建到弃用。组织可以使用这些工具自动发现、记录、测试、监控和优化 API 。
微服务 作为设计和构建现代应用程序的一种方式，微服务越来越受欢迎，组织越来越多地使用 API 来连接这些微服务并创建有凝聚力的应用程序。
微服务使组织机构能够将单块系统分解为更小、更易管理的服务，可以独立地进行开发、部署和扩展。这种方法允许组织机构创建灵活、可扩展和有弹性的应用程序，可以快速、轻松地更新和部署。
APIOps 团队需要适应技术发展的变化，采用无服务器计算、人工智能（AI）和机器学习（ML）等技术，以实现更好的运营结果。
无服务器计算已成为许多组织减少成本和增加可伸缩性的常态。通过无服务器函数，组织只需支付所使用的资源，而无需担心基础架构，可以专注于编写代码。
在 APIOps 中，无服务器函数将是创建和公开通过 API 连接的微服务的主要方式。这将允许组织在无需管理服务器的情况下以事件响应的方式运行代码，从而提高效率并降低成本。
人工智能和机器学习也将在 APIOps 中发挥越来越重要的作用。可以利用 AI 和 ML 自动发现、记录、测试、监控和优化 API ，检测和减轻漏洞，分析和了解 API 使用模式，监测使用情况和性能，检测和诊断问题，提出优化建议，分析日志，检测异常和潜在威胁，并自动响应。
通过利用 AI 和 ML ， APIOps 团队可以获得更好的洞察力和更有效的运营，从而提高客户体验和增加收入。
APIOps 团队需要适应这些不断变化的技术，以释放它们的全部潜力，并帮助其组织保持竞争优势。