API 자동화란 무엇인가요?

이 방식은 엔드투엔드 워크플로 오케스트레이션, 시스템 간 데이터 통합, 지속적인 모니터링, 테스트 등에 활용될 수 있습니다.

API 자동화는 사전 정의된 작업을 간소화하고 실행함으로써 소프트웨어 시스템 간 상호작용의 일관성과 효율성을 향상시키는 역할을 합니다. 이러한 상호작용을 자동화함으로써 조직은 실행 과정의 변동성을 줄이고, 더 많은 작업을 처리하며, 보다 일관된 응답 시간을 제공할 수 있습니다. 또한 이 접근 방식은 일상적인 시스템 이벤트를 더 빠르게 처리할 수 있게 하며, 상호 연결된 애플리케이션이 보다 안정적이고 조율된 방식으로 작동하도록 지원합니다.

Fortune Business Insights 보고서에 따르면 2032년까지 API 관리 시장 규모는 328억 달러에 이를 것으로 예상됩니다.¹ API 에코시스템이 성장함에 따라 안정적이고 높은 처리량을 지원하는 API 상호작용에 대한 수요도 증가하고 있습니다.

이러한 성장의 다음 물결은 데이터를 검색하고, 서비스를 호출하며, 워크플로를 조정하기 위해 API에 의존하는 인공지능(AI) 시스템에 의해 주도되고 있습니다. Gartner는 2년 전, 2026년까지 API 수요 증가분의 30% 이상이 대규모 언어 모델을 사용하는 AI 툴에서 발생할 것으로 예측했습니다.²

'API는 더 이상 백엔드 인프라에 국한된 기술이 아닙니다. API는 현대 비즈니스를 연결하는 핵심 조직입니다.'라고 iSOA Group의 CTO인 Bryon Kataoka는 IBM Community 블로그에서 밝혔습니다.³ Kataoka의 이러한 견해는 API의 중요성이 커짐에 따라 확장되고 상호 연결된 워크로드를 지원할 수 있는 API 자동화의 필요성도 더욱 가속화되고 있음을 보여줍니다.

API는 두 소프트웨어 시스템이 서로 통신하는 방식을 정의하는 규칙 집합입니다. 예를 들어 애플리케이션 A가 애플리케이션 B의 정보가 필요할 경우, 해당 리소스의 주소 역할을 하는 애플리케이션 B의 공개 URL인 API 엔드포인트로 구조화된 요청을 전송합니다. 애플리케이션 B는 요청을 처리한 후 응답을 반환합니다.

API 자동화는 사전 정의된 명령 또는 스크립트를 사용하여 이러한 상호작용을 자동으로 실행하고 API 호출의 순서, 로직 및 타이밍을 엔드투엔드로 관리함으로써 이 방식을 확장합니다. 경우에 따라 이는 더 큰 자동화 워크플로의 일부로 여러 API를 오케스트레이션하는 작업을 포함합니다.

API 자동화는 조직이 백엔드 기능을 최적화하고 소프트웨어 개발 및 기타 시스템 기반 워크플로에서 수작업을 줄이는 데 도움을 줄 수 있습니다. 다만 모든 상호작용이 자동화되는 것은 아닙니다. 일부 워크플로는 여전히 수동 시작(예: 운영자가 시작하는 예약 작업), 민감한 변경에 대한 사람의 승인 또는 업스트림 서비스를 사용할 수 없을 때 안내형 문제 해결로의 전환을 필요로 합니다. 사람의 감독을 포함하면 자동화된 로직만으로는 충분하지 않을 때 병목 현상을 방지하는 데 도움이 됩니다.

API 자동화는 시스템 간 상호작용을 조정하고 애플리케이션 간 데이터 교환을 관리하는 여러 핵심 구성 요소를 기반으로 합니다. 일반적인 구성 요소는 다음과 같습니다.

API 자동화는 예약된 일정, 수신 웹훅 이벤트, 큐 메시지 또는 사용자 시작 작업과 같은 다양한 트리거를 통해 시작될 수 있습니다. 이러한 메커니즘은 자동화 작업이 실행되는 주기와 조건을 결정하며, 지연 시간에 대한 기대치와 운영 패턴을 형성합니다.

API 자동화에는 애플리케이션이 통신하는 서비스, 리소스 및 버전을 나타내는 URL인 API 엔드포인트가 명확하게 정의되어 있어야 합니다. 이러한 엔드포인트는 자동화된 상호작용을 위한 구조적 맵 역할을 합니다.

대부분의 자동화된 API 워크플로는 API 키, OAuth 토큰 또는 JSON Web Token(JWT)과 같은 안전한 인증 방식에 의존합니다. 이러한 자격 증명은 시스템 간 신뢰를 구축하고 승인된 요청만 통과하도록 보장하는 데 도움이 되며, 일반적으로 토큰 갱신 주기나 안전한 저장 메커니즘이 내부적으로 사용됩니다.

자동화 프로세스의 핵심은 GET, POST, PUT 또는 DELETE와 같은 표준 메서드를 사용하는 HTTP 요청을 구성하는 것입니다. 각 요청에는 일반적으로 의도를 전달하고 수신 시스템이 정확하게 처리할 수 있도록 하는 헤더, 매개변수 및 페이로드가 포함됩니다.

요청이 전송된 후 자동화 시스템은 일반적으로 JSON 또는 XML 형식으로 제공되는 API 응답을 해석하고 상태 코드와 콘텐츠를 평가합니다. 이를 통해 워크플로는 유용한 데이터를 추출하고, 예상된 결과를 확인하거나, 응답에 오류나 이상 징후가 포함되어 있는지 감지할 수 있습니다.

자동화는 신뢰할 수 있을 때 비로소 가치가 있습니다. API 호출은 실패할 수 있습니다. 네트워크가 끊기거나, 서비스가 중단되거나, 속도 제한에 도달할 수 있습니다. API 자동화는 일시적인 문제, 클라이언트 측 문제 및 서버 측 장애를 구분하는 로직을 포함하는 경우가 많습니다. 재시도 메커니즘, 백오프 전략 및 오류를 지원 채널로 전달하는 기능은 외부 시스템이 예측 불가능하게 동작하더라도 워크플로의 연속성을 유지하는 데 도움이 됩니다.

API가 다운스트림 시스템이 기대하는 것과 다른 형식이나 구조로 데이터를 제공할 수 있기 때문에 변환 계층은 필드를 재구성하거나 보강할 수 있습니다. 이러한 추상화는 내부 시스템이 업스트림 변경의 영향을 받지 않도록 보호하고 애플리케이션 간 호환성을 보장합니다.

자동화된 상호작용에 대한 가시성을 제공하기 위해 시스템은 요청, 응답, 처리 시간 및 오류에 대한 상세 로그를 수집합니다. 이 관측 가능성 계층은 디버깅, 성능 분석, 감사 및 확장성을 지원합니다. 또한 시스템 동작에 영향을 미치는 종속성 체인을 개발팀이 모니터링할 수 있도록 지원합니다.

자동화된 워크플로에는 테스트 스크립트, 테스트 케이스 및 모의 API 응답으로 구성된 테스트 스위트가 포함되는 경우가 많습니다. 이러한 툴은 실제 서비스를 사용하지 않고도 예상 동작을 검증하며, 통제된 테스트 데이터를 사용해 현실적인 시나리오를 시뮬레이션합니다. 이러한 접근 방식은 전반적으로 테스트 커버리지를 향상시킵니다.

많은 API는 요청 할당량 또는 속도 제한을 적용합니다. 따라서 자동화 프레임워크는 사용량을 추적하고 요청 처리 속도를 조정하여 적절한 운영 거버넌스를 유지합니다. 이러한 접근 방식은 자동화된 워크플로가 업스트림 종속 시스템에 과도한 부담을 주는 것을 방지하는 데 도움이 됩니다.

API 자동화와 API 테스트는 모두 API와 상호작용하지만, API 라이프사이클 내에서 서로 다른 목적을 수행합니다. API 자동화는 스크립트, 워크플로 또는 오케스트레이션 툴을 사용하여 최소한의 개입 또는 개입 없이 API 기반 작업을 자동으로 수행하는 데 중점을 둡니다.

반면 API 테스트는 API가 예상대로 동작하는지 확인하기 위해 기능, 안정성, 성능 및 보안을 평가합니다. API 테스트의 한 유형인 자동화된 API 테스트는 스크립트 또는 테스트 프레임워크를 사용하여 테스트 케이스를 자동으로 실행합니다. 요약하면 테스트는 품질을 검증하고, 자동화는 실행 과정을 간소화합니다.

자동화된 API 테스트는 제어된 테스트 환경에서 API의 기능, 성능, 안정성 및 보안을 검증하기 위해 스크립트 기반 테스트 케이스를 비롯한 다양한 툴과 기법을 사용합니다. API 테스트 자동화는 반복적이고 대규모로 수행되는 테스트를 실행함으로써 전체 테스트 프로세스를 보완하며, 테스트 담당자가 엣지 케이스 및 인간의 판단이 필요한 영역에 집중할 수 있도록 해줍니다. 다음 예시는 다양한 유형의 API 테스트가 서로 다른 수준의 자동화와 어떻게 연계되는지를 보여줍니다.

• 기능 테스트
  자동화된 기능 테스트는 일반적으로 예상 결과를 검증하기 위해 광범위한 테스트 시나리오를 포괄합니다. 기능 테스트는 입력과 출력 검증에 중점을 두기 때문에 이러한 검사는 올바른 API 동작을 확인하는 자동화에 적합합니다.
  
  
• 통합 테스트
  자동화된 워크플로는 API가 다른 서비스, 데이터베이스 및 구성 요소와 올바르게 통신하는지 확인하는 데 적합하므로 통합 테스트는 자동화의 유력한 대상입니다.
  
  
• 성능 테스트
  성능 테스트는 다양한 조건에서 API 성능을 모니터링하는 데 도움이 되며, API 테스트 툴이 사람이 안정적으로 재현할 수 없는 대규모의 반복 가능한 워크로드를 생성할 수 있기 때문에 일반적으로 자동화됩니다.
  
  
• 부하 테스트
  지속적이거나 최대 수준의 트래픽을 시뮬레이션하려면 자동화된 부하 생성 툴이 필요하므로 이러한 유형의 테스트는 기본적으로 자동화됩니다.
  
  
• 지속적 테스트
  지속적 테스트의 목적은 빠르고 지속적인 테스트 결과를 제공하는 데 있는 경우가 많기 때문에 일반적으로 자동화됩니다. 예를 들어 많은 DevOps 환경에서는 지속적 테스트가 CI/CD 파이프라인에 통합되어 있어 코드가 변경될 때마다 자동화된 테스트가 자동으로 실행되며, 이를 통해 소프트웨어 품질 유지에 도움이 됩니다.

• 보안 테스트
  초기 개발 단계에서는 취약점을 탐색하고 리스크를 평가하기 위해 사람의 전문성이 필요한 경우가 많으며, 이후에는 정기적인 취약점 점검과 회귀 스캔을 자동화할 수 있습니다.
  
  
• 소프트웨어 테스트(시스템 수준)
  UI 테스트나 탐색적 엔드투엔드 흐름을 포함한 초기 시스템 수준 검증은 일반적으로 수동으로 시작되며, 동작이 예측 가능해지면 안정적인 시나리오는 자동화로 전환됩니다.

• 탐색적 시나리오
  탐색적 조사, 복잡한 워크플로 및 모호한 시나리오는 사람의 판단을 필요로 하는 경우가 많기 때문에 자동화가 적용된 환경에서도 팀은 수동 테스트를 수행할 수 있습니다.
  
  
  
• 포괄적 테스트
  기능, 통합, 성능, 보안 및 탐색적 테스트 기법을 결합하려면 일반적으로 자동화된 실행과 사람의 해석이 모두 필요하므로, 이러한 테스트 접근 방식은 설계상 일부 수동 작업을 포함하게 됩니다.

API 자동화는 소프트웨어 에코시스템 전반의 다양한 시나리오를 지원합니다. 다음은 자동화를 통해 효율성, 안정성 및 확장성을 향상시킬 수 있는 대표적인 사용 사례입니다.

API 호출을 자동화하면 웹 애플리케이션이 수동 개입 없이 데이터를 가져오고, 콘텐츠를 업데이트하며, 사용자 작업을 처리할 수 있습니다. 예를 들어 개발자는 Java 또는 JavaScript 기반 스크립트를 사용해 소규모 프로그램이나 명령줄 인터페이스(CLI) 툴을 작성하고, 이를 통해 클라이언트 또는 서버 측의 REST API 상호작용을 자동화하여 프런트엔드 구성 요소와 백엔드 시스템 간의 통신을 간소화할 수 있습니다.

많은 조직은 분산 시스템 간 정보 교환을 위해 웹 서비스를 활용합니다. API 자동화는 요청 오케스트레이션, 재시도 처리 및 종속 워크플로의 원활한 실행을 통해 이러한 서비스 간 안정적인 통신을 지원합니다.

기업은 종종 최신 시스템과 기존 시스템을 함께 운영합니다. 예를 들어 최신 서비스는 REST API를 제공하는 반면, 기존 시스템은 SOAP 기반 인터페이스 또는 SOAP UI와 같은 테스트 프레임워크에 의존할 수 있습니다. API 자동화는 다양한 메시지 구조와 데이터 형식을 처리하여 이러한 구성 요소 간 상호운용성을 지원하며, 일관된 처리를 보장하고 프로토콜 비호환성으로 인한 장애를 줄입니다.

마이크로서비스 아키텍처에서는 수십 또는 수백 개의 소규모 서비스가 원활하게 통신해야 합니다. API 자동화 툴은 마이크로서비스 간 API 호출을 조정하고, 서비스 종속성을 관리하며, 아키텍처 전반에서 일관된 데이터 흐름을 유지하고, 시스템 상태를 모니터링하여 문제를 감지할 수 있습니다.

개발팀은 애플리케이션 개발을 위해 오픈 소스 라이브러리, 프레임워크 및 플랫폼을 사용하는 경우가 많습니다. 예를 들어 많은 팀이 GitHub API와 오픈 소스 자동화 프레임워크를 사용하여 리포지토리 작업, 워크플로 및 코드 검증을 자동화합니다. API 자동화는 오픈 소스 툴과 프로그래밍 방식으로 연결하고, 업데이트를 트리거하며, 자동화된 테스트 실행을 통해 호환성을 검증함으로써 통합을 간소화합니다.

API 자동화는 다양한 방식으로 기업의 주요 개발 및 운영 프로세스를 간소화하는 데 도움이 될 수 있습니다.

예. 노코드 또는 로우코드 플랫폼을 사용하면 새로운 코드를 작성하지 않고도 API를 자동화할 수 있습니다. 이러한 툴 중 다수는 시각적 인터페이스, 드래그 앤 드롭 구성 요소 및 기본 제공 커넥터를 제공하여 기본적인 프로그래밍 작업의 상당 부분을 처리합니다. 노코드 및 로우코드 플랫폼도 내부적으로는 코드를 사용하지만, 해당 코드는 이미 템플릿과 구성 요소에 포함되어 있어 추가적인 맞춤형 코딩의 필요성을 줄이거나 없애줍니다.

API 자동화에 일반적으로 사용되는 프로그래밍 언어로는 Python, JavaScript(Node.js), Java, Ruby 및 C#이 있으며, 이들 언어는 강력한 HTTP 라이브러리와 테스트 프레임워크를 제공합니다. 이러한 언어를 기반으로 구축된 툴은 API 호출 스크립트 작성, 응답 검증 및 워크플로 자동화를 지원할 수 있습니다. 로우코드 플랫폼도 API를 자동화할 수 있지만, 전통적인 자동화는 일반적으로 이러한 핵심 언어를 기반으로 합니다.

API 자동화와 RPA는 모두 작업을 자동화할 수 있지만 동일한 개념은 아닙니다. API 자동화는 애플리케이션 프로그래밍 인터페이스를 사용하여 시스템을 연결하고 소프트웨어 계층에서 직접 작업을 수행합니다. 반면 로보틱 프로세스 자동화(RPA)는 기본 시스템에 직접 접근하지 않고도 버튼 클릭이나 데이터 입력과 같은 사용자 인터페이스 상의 인간 행동을 모방합니다. API를 사용할 수 있는 경우 RPA도 이를 활용할 수 있지만, API 자동화는 보다 직접적이고 시스템 수준에서 이루어지는 반면 RPA는 프런트엔드의 UI 기반 작업을 자동화하는 데 중점을 둡니다.

AIOps의 경우와 마찬가지로 AI는 API 자동화를 더욱 효과적이고 효율적으로 만들 수 있습니다. 예를 들어 AI는 런타임 추론을 통해 수작업으로 코딩된 파이프라인을 대체할 수 있습니다(LLM이 사양을 해석하고, 매개변수 매핑을 추론하며, 다단계 워크플로를 동적으로 연결함). 이를 통해 통합을 더욱 빠르게 구축할 수 있습니다. 또한 AI는 이상 징후를 감지하거나 장애를 예측하여 자동화된 워크플로를 지속적으로 최적화하고, 이에 따라 실행 경로를 조정하는 데 활용될 수 있습니다.