Skip to main content

Giới thiệu hệ thống

Service Visualization là gì?​

Bài viết này giới thiệu lộ trình ngắn gọn cho người dùng khi sử dụng Service Visualization.

Service Visualization là một nền tảng cộng tác tích hợp cho API documentation, API debugging, API mocking và API automated testing để giải quyết vấn đề đồng bộ hóa dữ liệu giữa các hệ thống khác nhau bằng cách sử dụng một tập hợp các hệ thống và một tập hợp dữ liệu. API debugging, API data mocking, and API automated testing có thể được sử dụng trực tiếp mà không cần xác định lại miễn là tài liệu API được xác định rõ ràng.

Sau khi debugging, Service Visualization cho phép bạn sử dụng cùng một công cụ cho cả API documentation và API development, điều này sẽ giúp xác nhận rằng mọi thứ đều tuân thủ nghiêm ngặt API documentation, do đó tăng tốc độ và hiệu suất của toàn bộ quy trình.

Những thách thức trong quản lý API​

Hầu hết các nhóm nghiên cứu và phát triển thường sử dụng nhiều công cụ khác nhau để quản lý API:

  • Quản lý tài liệu API với Swagger
  • Debugging API với Postman
  • Mock API data bằng các công cụ như faker.js
  • Sử dụng JMeter để API Automated Testing

Việc duy trì tính nhất quán của dữ liệu giữa các công cụ khác nhau là một thách thức lớn và không hiệu quả. Không chỉ là về khối lượng công việc. Vấn đề quan trọng hơn là sự không nhất quán của dữ liệu trên các nền tảng khác dẫn đến sự cộng tác không hiệu quả và thường xuyên gặp khó khăn, khiến cuộc sống của các nhà phát triển trở nên khó khăn. Các vấn đề thường gặp:

  • Khi debugging, nhà phát triển phải xác định lại API trong Postman sau khi xác định tài liệu trong Swagger.
  • Khi các nhà phát triển Front-end mô phỏng dữ liệu, họ phải xác định lại dữ liệu đó bằng Faker.js và viết quy tắc mô phỏng theo cách thủ công.
  • Các kỹ sư QA phải định nghĩa lại nó trong JMeter.
  • Sau khi nhà phát triển Front-end và nhà phát triển Back-end hoàn tất việc phát triển bằng cách sử dụng dữ liệu từ Faker.js và tài liệu API swagger, nhà phát triển Front-end và Back-end đã hoàn tất việc development và debugging, họ có thể nhận ra rằng:
    • API đã thay đổi trong quá trình phát triển và chỉ có Swagger được sửa đổi, nhưng Faker.js không được cập nhật kịp thời.
    • Có thể rất khó để xác định các vấn đề, chẳng hạn như kiểu dữ liệu API không nhất quán với tài liệu API trong quá trình phát triển phần phụ trợ.
  • Tương tự như vậy, các trường hợp thử nghiệm được viết trong JMeter cũng có thể tìm thấy nhiều điểm không nhất quán khi chạy.
  • Nhiều sự không nhất quán sẽ trở nên tồi tệ hơn theo thời gian.