Was ist API-Automatisierung?

Diese Praxis kann für die Orchestrierung von End-to-End-Workflows, die Integration von Daten zwischen Systemen, die Durchführung kontinuierlicher Überwachung, Tests und mehr genutzt werden.

Die API-Automatisierung dient dazu, die Konsistenz und Effizienz der Interaktionen zwischen Softwaresystemen zu verbessern, indem vordefinierte Operationen optimiert und ausgeführt werden. Durch die Automatisierung dieser Interaktionen können Unternehmen die Variabilität in der Ausführung reduzieren, eine größere Anzahl von Vorgängen unterstützen und eine einheitlichere Reaktionszeit gewährleisten. Dieser Ansatz ermöglicht auch eine schnellere Verarbeitung routinemäßiger Systemereignisse und trägt dazu bei, dass miteinander verbundene Anwendungen stabiler und koordinierter arbeiten.

Ein Bericht von Fortune Business Insights prognostiziert, dass bis 2032 der API-Management-Marktwert voraussichtlich 32,8 Milliarden USD erreichen wird.¹ Mit dem Wachstum des API-Ökosystems steigt die Nachfrage nach zuverlässigen, durchsatzstarken API-Interaktionen.

Die nächste Welle dieses Wachstums wird von künstlicher Intelligenz (KI)-Systemen angetrieben, die auf APIs angewiesen sind, um Daten abzurufen, Dienste aufzurufen und Workflows zu koordinieren. Vor zwei Jahren prognostizierte Gartner, dass bis 2026 mehr als 30% des Anstiegs der API-Nachfrage von KI-Tools kommen wird, die große Sprachmodelle verwenden^.2

„APIs sind keine Backend-Lösungen mehr. Sie sind das Bindegewebe moderner Unternehmen „, schrieb Bryon Kataoka, CTO der iSOA Group, in einem IBM Community-Blog.³ Kataokas Beobachtung unterstreicht, wie die zunehmende Zentralität von APIs den Bedarf an API-Automatisierung beschleunigt, die diese wachsenden, miteinander verbundenen Arbeitslasten unterstützen kann.

Eine API ist ein Regelsatz, der definiert, wie zwei Softwaresysteme miteinander kommunizieren. Wenn beispielsweise Anwendung A Informationen von Anwendung B benötigt, sendet sie eine strukturierte Anfrage an einen API-Endpunkt, eine von Anwendung B freigestellte URL, die als Adresse für diese Ressource dient. Anwendung B verarbeitet die Anfrage und gibt eine Antwort zurück.

Die API-Automatisierung baut auf dieser Praxis auf, indem sie vordefinierte Anweisungen oder Skripte verwendet, um diese Interaktionen automatisch auszuführen und die Abfolge, Logik und das Timing der API-Aufrufe von Anfang bis Ende zu verwalten. In manchen Fällen beinhaltet dies die Orchestrierung mehrerer APIs als Teil eines größeren automatisierten Workflows.

Die API-Automatisierung kann Unternehmen dabei helfen, die Backend-Funktionalität zu optimieren und den manuellen Aufwand bei der Softwareentwicklung und anderen systemgesteuerten Workflows zu reduzieren. Allerdings ist nicht jede Interaktion automatisiert. Einige Workflows erfordern immer noch einen manuellen Start (z. B. ein geplanter Auftrag, der von einem Bediener gestartet wurde), eine menschliche Genehmigung für sensible Änderungen oder ein Fallback zur geführten Fehlerbehebung, wenn ein Upstream-Service nicht verfügbar ist. Die Einbeziehung menschlicher Aufsicht hilft, Engpässe zu vermeiden, wenn automatisierte Logik allein nicht ausreicht.

Die API-Automatisierung basiert auf mehreren grundlegenden Komponenten, die die Systeminteraktionen koordinieren und den Datenaustausch zwischen Anwendungen verwalten. Häufige Elemente sind:

Die API-Automatisierung kann durch verschiedene Auslöser erfolgen, wie z. B. zeitgesteuerte Abläufe, eingehende Webhook-Ereignisse, Warteschlangennachrichten oder benutzerinitiierte Aktionen. Diese Mechanismen bestimmen den Rhythmus und die Bedingungen, unter denen automatisierte Aufgaben laufen, und prägen Latenzerwartungen und Betriebsmuster.

API-Automatisierung benötigt klar definierte API-Endgeräte – die URLs, die die Dienste, Ressourcen und Versionen repräsentieren, mit denen eine Anwendung kommuniziert. Diese Endgeräte dienen als Strukturkarte für automatisierte Interaktionen.

Die meisten automatisierten API-Workflows basieren auf sicheren Authentifizierungsmethoden wie API-Schlüsseln, OAuth-Token oder JSON Web Tokens (JWTs). Mit diesen Zugangsdaten können Systeme Vertrauen aufbauen und sicherstellen, dass nur autorisierte Anfragen weitergegeben werden, was häufig Token-Aktualisierungszyklen oder sichere Speichermechanismen hinter den Kulissen umfasst.

Im Zentrum des Automatisierungsprozesses steht die Erstellung von HTTP-Anfragen, die Standardmethoden wie GET, POST, PUT oder DELETE verwenden. Jede Anfrage enthält in der Regel Header, Parameter und Payloads, die die Absicht vermitteln und eine genaue Verarbeitung durch das Empfangssystem unterstützen.

Nachdem eine Anfrage gesendet wurde, interpretieren automatisierte Systeme die Antwort der API, meist im JSON- oder XML-Format, und bewerten Statuscodes und Inhalte. Diese Komponente ermöglicht es dem Workflow, nützliche Daten zu extrahieren, erwartete Ergebnisse zu bestätigen oder zu erkennen, wenn eine Antwort einen Fehler oder eine Anomalie enthält.

Automatisierung ist nur so nützlich, wie sie verlässlich ist. API-Aufrufe können fehlschlagen: Netzwerke brechen ab, Dienste fallen aus oder Ratenlimits werden erreicht. Die API-Automatisierung beinhaltet oft eine Logik zur Unterscheidung zwischen transienten Problemen, clientseitigen Problemen und serverseitigen Ausfällen. Wiederholungsmechanismen, Backoff-Strategien und die Weiterleitung von Fehlern an Supportkanäle tragen dazu bei, die Kontinuität des Arbeitsablaufs auch dann aufrechtzuerhalten, wenn sich externe Systeme unvorhersehbar verhalten.

Da APIs Daten in Formaten oder Strukturen bereitstellen können, die sich von den von Downstream-Systemen erwarteten unterscheiden, können Transformation Felder umformen oder anreichern. Diese Abstraktion trägt dazu bei, interne Systeme von vorgelagerten Änderungen zu isolieren und die Kompatibilität zwischen verschiedenen Anwendungen zu gewährleisten.

Um einen Einblick in automatisierte Interaktionen zu erhalten, erfassen die Systeme detaillierte Protokolle von Anfragen, Antworten, Zeitplan und Fehlern. Diese Observability-Ebene unterstützt Debugging, Leistung, Auditing und Skalierbarkeit. Es hilft Entwicklungsteams außerdem dabei, Abhängigkeitsketten zu überwachen, die das Systemverhalten beeinflussen.

Automatisierte Workflows umfassen oft Testsuiten, die aus Testskripten, Testfällen und Mock-API-Antworten aufgebaut sind. Diese Tools validieren das erwartete Verhalten, ohne sich auf Live-Services verlassen zu müssen, und verwenden kontrollierte Testdaten, um realistische Szenarien zu simulieren. Insgesamt verbessert dieser Ansatz die Testabdeckung.

Viele APIs setzen Anforderungsquoten oder Ratenbegrenzungen durch. Automatisierungsframeworks verfolgen daher die Nutzung und passen das Anforderungstempo an, um eine ordnungsgemäße operative Governance zu gewährleisten. Dieser Ansatz verhindert, dass automatisierte Workflows vorgelagerte Abhängigkeiten überfordern.

API-Automatisierung und API-Testing erfüllen innerhalb des API-Lebenszyklus unterschiedliche Zwecke, obwohl beide mit APIs interagieren. Bei der API-Automatisierung liegt der Fokus auf der Verwendung von Skripten, Workflows oder Orchestrierungstools, um API-gesteuerte Aufgaben automatisch und mit minimalem oder gar keinem Eingriff auszuführen.

Im Gegensatz dazu bewertet das API-Testing die Funktionalität, Zuverlässigkeit, Leistung und Sicherheit einer API, um sicherzustellen, dass sie sich wie erwartet verhält. Ein Teilbereich des API-Testings, das sogenannte automatisierte API-Testing, verwendet Skripte oder Testframeworks, um Testfälle automatisch auszuführen. Kurz gesagt: Testing überprüft die Qualität, während Automatisierung die Ausführung vereinfacht.

Automatisierte API-Tests nutzen eine Vielzahl von Tools und Techniken, wie z. B. skriptbasierte Testfälle, um die Funktionalität, Leistung, Zuverlässigkeit und Sicherheit der API in einer kontrollierten Testumgebung zu validieren. Die API-Testautomatisierung ergänzt den gesamten Testprozess, indem sie Tests durchführt, die repetitiv und volumengroß sind, sodass Tester sich auf Randfälle und andere Bereiche konzentrieren können, die menschliches Urteilsvermögen erfordern. Die folgenden Beispiele veranschaulichen, wie verschiedene Arten von API-Tests mit unterschiedlichen Stufen der Automatisierung einhergehen:

• Functional Testing
  Automatisierte Functional Tests decken oft eine breite Palette von Testszenarien ab, um erwartete Ergebnisse zu validieren. Da sich Functional Testing auf die Überprüfung von Eingabe und Ausgabe konzentrieren, eignen sich diese Prüfungen für Automatisierung, die das korrekte API-Verhalten bestätigt.
  
  
• Integration Testing
  Automatisierte Workflows eignen sich hervorragend, um sicherzustellen, dass APIs ordnungsgemäß mit anderen Diensten, Datenbanken und Komponenten kommunizieren, was die Integrationstests zu starken Kandidaten für die Automatisierung macht.
  
  
• Leistungstests
  Leistungstests helfen Teams, die API-Leistung unter unterschiedlichen Bedingungen zu überwachen, und ist in der Regel automatisiert, da ein API-Testtool große Leistung erzeugen kann, die Menschen nicht zuverlässig reproduzieren können.
  
  
• Lasttests
  Die Simulation von anhaltendem oder Spitzenverkehr hängt von automatisierten Lastgenerierungstools ab, wodurch diese Art von Tests standardmäßig automatisiert wird.
  
  
• Kontinuierliche Tests
  Der Zweck kontinuierlicher Tests besteht oft darin, schnelle, kontinuierliche Testergebnisse zu liefern, weshalb sie in der Regel automatisiert sind. In vielen DevOps-Setups ist beispielsweise kontinuierliches Testen in die CI/CD-Pipeline integriert, sodass automatisierte Tests automatisch ausgeführt werden, sobald sich der Code ändert, und so die Softwarequalität aufrechterhalten wird.

• Security testing
  Frühe Entwicklungsrunden erfordern oft menschliche Expertise, um Schwächen zu erkennen und Risiken einzuschätzen, woraufhin routinemäßige Sicherheitslücke-Prüfungen und Regressionsscans automatisiert werden können.
  
  
• Softwaretests (Systemebene)
  Die anfängliche System-Validierung, insbesondere mit UI-Tests oder explorativen End-to-End-Flows, startet typischerweise manuell, wobei stabile Szenarien zur Automatisierung übergehen, sobald das Verhalten vorhersehbar wird.

• Explorative Szenarien
  Explorative Untersuchungen, komplexe Workflow und mehrdeutige Szenarien erfordern oft menschliches Urteil, weshalb Teams manuelle Tests durchführen können, selbst wenn Automatisierung vorhanden ist.
  
  
• Umfassende Tests
  Die Verbindung von funktionalen, Integrations-, Leistung-, Sicherheits- und Erkundungsmethoden erfordert in der Regel sowohl automatisierte Ausführung als auch menschliche Interpretation, was zu einem Testansatz führt, der teilweise manuell bleibt.

Die API-Automatisierung unterstützt viele Szenarien in Software-Ökosystemen. Im Folgenden sind gängige Anwendungsfall aufgeführt, in denen Automatisierung Effizienz, Zuverlässigkeit und Skalierbarkeit verbessert.

Die Automatisierung von API-Aufrufen kann Webanwendungen helfen, Daten abzurufen, Inhalte zu aktualisieren und Benutzeraktionen ohne manuelles Eingreifen zu bewältigen. Entwickler beispielsweise könnten Java- oder JavaScript-basierte Skripte verwenden, um kleine Programme oder Kommandozeilen-Schnittstellen-(CLI)-Tools zu schreiben, die REST-API-Interaktionen von der Client- oder Serverseite automatisieren und so die Kommunikation zwischen Frontend-Komponenten und Backend-Systemen optimieren.

Viele Unternehmen verlassen sich auf Webdienste, um Informationen zwischen verteilten Systemen auszutauschen. Die API-Automatisierung ermöglicht die zuverlässige Kommunikation dieser Dienste, indem sie Anfragen orchestriert, Wiederholungsversuche verarbeitet und sicherstellt, dass abhängige Workflows reibungslos funktionieren.

Unternehmen verfügen oft über eine Mischung aus neueren und älteren Systemen. Beispielsweise könnten neuere Dienste REST-APIs bereitstellen, während ältere Systeme auf SOAP-basierte Schnittstellen oder Testframeworks wie die SOAP UI angewiesen sind. Die API-Automatisierung ermöglicht die Interoperabilität dieser Komponenten durch die Verarbeitung unterschiedlicher Nachrichtenstrukturen und Datenformate, gewährleistet eine konsistente Verarbeitung und reduziert Fehler aufgrund von Protokollinkompatibilitäten.

In Microservices-Architekturen müssen Dutzende oder Hunderte kleiner Services nahtlos kommunizieren. API-Automatisierungstools können API-Aufrufe zwischen Microservices koordinieren, Serviceabhängigkeiten verwalten, einen konsistenten Datenfluss in der gesamten Architektur aufrechterhalten und den Systemzustand überwachen, um Probleme zu erkennen.

Es ist üblich, dass Entwicklungsteams Open-Source-Bibliotheken, Frameworks und Plattformen verwenden, um ihre Anwendungen zu entwickeln. Viele Teams nutzen beispielsweise GitHub-APIs und Open-Source-Frameworks zur Automatisierung von Repository-Aufgaben, Workflows und Codevalidierung. Die API-Automatisierung vereinfacht die Integration durch die programmatische Anbindung an Open-Source-Tools, das Auslösen von Aktualisierungen und die Überprüfung der Kompatibilität durch automatisierte Testläufe.

Die API-Automatisierung kann Unternehmen auf verschiedene Weise dabei helfen, wichtige Entwicklungs- und Betriebsprozesse zu optimieren:

Ja, APIs können mithilfe von No-Code- oder Low-Code -Plattformen automatisiert werden, ohne neuen Code zu schreiben. Viele dieser Tools bieten visuelle Benutzeroberflächen, Drag-and-Drop-Komponenten und vorgefertigte Konnektoren, die einen Großteil der zugrundeliegenden Programmierarbeit erledigen. Während no-code- und Low-Code-Plattformen im Hintergrund auf Code angewiesen sind, ist die Codierung bereits in die Vorlagen und Komponenten eingebettet, wodurch der Bedarf an zusätzlicher individueller Codierung reduziert oder ganz beseitigt wird.

Zu den gängigen Programmiersprachen, die für die API-Automatisierung verwendet werden, gehören Python, JavaScript (Node.js), Java, Ruby und C#, weil sie starke HTTP-Bibliotheken und Frameworks anbieten. Tools, die auf diesen Sprachen basieren, können dabei helfen, API-Aufrufe zu skripten, Antworten zu validieren und Workflows zu automatisieren. Low-Code-Plattformen können auch APIs automatisieren, aber die traditionelle Automatisierung basiert typischerweise auf diesen Kernsprachen.

API-Automatisierung und RPA sind nicht dasselbe, auch wenn beide Aufgaben automatisieren können. Die API-Automatisierung nutzt Anwendungsprogrammierschnittstellen, um Systeme zu verbinden und Operationen direkt auf der Softwareebene auszuführen. Die robotergestützte Prozessautomatisierung (RPA) ahmt hingegen die menschliche Interaktion mit Benutzerschnittstellen nach – wie das Klicken auf Schaltflächen oder die Eingabe von Daten –, ohne dass ein Zugriff auf das zugrundeliegende System erforderlich ist. RPA kann zwar APIs verwenden, sofern verfügbar, aber die API-Automatisierung erfolgt direkter und auf Systemebene, wohingegen sich RPA auf die Automatisierung von UI-gesteuerten Frontend-Aufgaben konzentriert.

KI kann die API-Automatisierung effektiver und effizienter machen, wie es bei AIOps der Fall ist. Zum Beispiel kann KI handkodierte Pipelines durch Laufzeit-Argumentation ersetzen (LLMs interpretieren Spezifikationen, leiten Parameterabbildungen ab und verbinden dynamisch mehrstufige Workflows), um Integrationen schneller zu erstellen. KI kann auch zur kontinuierlichen Optimierung von Workflows eingesetzt werden, indem Anomalien erkannt oder Ausfälle vorhergesagt und die Ausführungspfade entsprechend angepasst werden.