编者按：责任编辑为 API 合作开发新颖手册和怎样确保平衡、相联，怎样内部结构设计可女团的销售业务天然资源 API 的研制最差课堂教学。
概要
API 规范化文件格式是一类纯奥皮尔河合作开发工作，但萨德基基本上没有啥良机让销售业务和民营企业有关展开有象征意义且管用的内部结构设计。
在构筑可宠信、平衡、相联和可女团的 API 的民营企业 API 内部结构时，由民营企业辅导的、面向全国应用领域的 API 内部结构设计课堂教学是不可或缺的。
API 内部结构设计最终目标
API 内部结构开发阶段以域统计数据源的捕捉和校正和业务天然资源的状况开发周期为服务中心。统计数据/REST 数学模型的产品质量对 API 的易用性、可进化性和可靠性有著关键性影响。
协同内部结构设计讨论会和可视化辅助工具将容许源自民营企业拥有者、应用领域CTO、统计数据可视化师、安全可靠CTO、REST 和 EDA SME、技术副总裁和合作开发者等有关社会群体与同一个应用领域展开可视化统计数据源。
通过这种方式，应用领域数学模型“甘当一类无所不在的词汇，协助应用软件合作开发者和应用专家之间展开沟通交流”（Fowler，M 2014，Boun
使天然资源 API 与销售业务应用领域完全完全一致
从历史记录控制系统销售业务服务项目管理的销售业务重要信息、该事件和业务流程中，抽象化出一个或数个规范化的销售业务天然资源 API。
销售业务天然资源表示控制系统的术语，比如“插件”和“申请者”。它提供与销售业务机能可视化的语句，代表者销售业务应用领域的销售业务历史事实，因此当完全一致可视化、可发现和可订户时，它将成为联手统计数据网络平台的支撑点。
可女团性内部结构设计
微服务项目架构和 REST 架构风格通过将编排责任从天然资源服务项目器转移到客户端来实现解耦、自助服务项目和宠信。
这种责任转移容许销售业务控制系统为其销售业务天然资源和机能构筑平衡并通用的接口，而无需与客户端控制系统紧耦合，这反过来又容许客户端控制系统通过自助服务项目集成女团统计数据，而不会阻塞对外部的依赖。
API 客户端通常希望访问有关特定销售业务对象的核心重要信息，而并非复杂的统计数据内部结构，因此用户希望访问速度更快。
一个好的 REST 模
简而言之，API 的内部结构设计需要平衡一些可女团性与内聚性。
早期和持续的利益有关者参与
销售业务应用领域专业知识和民营企业 API 内部结构设计标准为 API 内部结构开发阶段提供基础重要信息。
REST 数学模型为外部控制系统提供了通用标准、通用 RESTful 操作与销售业务对象、统计数据和业务流程安全可靠可视化的方法。数学模型的产品质量对 API 的易用性、可进化性和可靠性有关键性影响。
有许多利益有关方投资于塑造和校正数学模型，他们的角色可能包括：
民营企业主（应用专家）
应用领域CTO
民营企业CTO（民营企业、安全可靠、统计数据）
API 网络平台 REST 中小民营企业
技术主管/API 合作开发者
紧密结合的客户端插件团队
计划业务流程
在项目的规划阶段，确定并聘请源自上述每个利益有关者社会群体的代表者。思考是否可能有密切合作的客户插件团队，或其他投资方可以提供有价值的反馈，并从每个团队中选出一名代表者。
请记住，该过程是迭代的
尽早捕捉自己对该应用领域的理解。可以使用协同辅助工具和可共享的数学模型，来征求利益有关者的更正和意见。
准备
确定将用于业务流程的辅助工具，并确保为可视化者和利益有关者提供可访问权限。合作开发者/可视化人员应在开始业务流程之前应该熟悉辅助工具、业务流程和民营企业API 内部结构设计标准。
对于遗留控制系统采用“自下而上”分析，可能会有更大的协助。
API 内部结构设计标准编写
根据您的组织环境，定制天然资源 API 内部结构设计标准的 八步手册。如下：
1. 举办内部结构设计讨论会
与应用领域 SME 建立初始讨论会——那些对销售业务业务流程、监管义务等有深入了解的应用领域。协同的面向全国应用领域的内部结构设计讨论会，如该事件性头脑风暴，是一个相互发现、校正和就数学模型、边界和销售业务该事件达成完全一致的讨论区.
集体知识的方法。
来看下图：
Event Storming 业务流程的简要概述如下：
确定场景：对要捕捉的过程，展开简短而集中的要点描述。
识别该事件：在应用领域中发生的事情，用过去时写成并表示为业务流程或顺序。
捕捉命令和聚合/实体：和适当的参与者、外部控制系统、业务流程/策略和问题/热点。
识别限界语句：公共词汇和机能的独立集群——每个限界语句都应该“解耦”，表达自己的数学模型和自己的 API。
该事件风暴过程使用彩色“便签”（物理或数字均可）来探索、组织和迭代场景中的新兴元素。讨论会的时间限制阶段是该过程的重要组成部分。
经过校正的销售业务该事件、命令、聚合和实体的高级视图是域统计数据源的关键输入。
2. 统计数据可视化并持续校正
在协同统计数据可视化辅助工具中捕捉内部结构设计讨论会中出现的聚合/实体，并让关键利益有关者参与校正和丰富数学模型，并充分考虑民营企业命名约定。
与民营企业统计数据CTO和应用领域CTO一起探索行业数学模型和形式的适用性，和地址统计数据内部结构等“民营企业”实体架构类型的宠信。
当就历史记录控制系统管理的统计数据达成基线协议，请就适用于统计数据的分类、警告和控制寻求安全可靠架构的建议，然后在数学模型中针对每个实体展开注释。
接下来考虑 REST 可视化手册，并在数学模型合作开发时校正具有API 能力的 REST SME 的可女团性和内聚性。
在合作开发 REST 层时，需要考虑Enterprise API Path Conventions和HTTP Request and Response Protocol。
尽可能广泛地向更广泛的利益有关者社会群体迭代和传播关键性数学模型更改，你的API内部结构设计辅助工具应有助于通知利益有关者。
3. 生成并完善您的 API 规范化
当数学模型相对平衡时，创可视化型的版本化快照并生成原型 API 规范化以供技术审查和校正。版本对齐的 API 规范化是根据标准和符合政策的规则或模板从 REST 数学模型生成的。
在准备发布之前，您可以选择使用初始版本“0.xx”原型 API 规范化。请记住，除了初始 V1 之外，主要版本增量必须仅适用于对生产（“实时”）API 的关键性更改。
API 规范化的校正和完善
API 定义文件格式，无论是手工制作的、生成的还是预先存在的，都需要展开审查和技术 校正，因此在许多情况下需要进一步完善。
使用具有 OpenAPI/AsyncAPI 文件格式检查支持的 IDE——它将提供有关 API 产品质量和强制性 API 文件格式规则的即时反馈。
API 文件格式 linting 规则应明确定义。Spectral OpenAPI 规则作为基本 OpenAPI 文件格式规则集被广泛引用。
有关 API 文件格式 linting 的更多重要信息：
API文件格式规则
使用 OpenAPI 文件格式和 Linting 规则提高 API 的产品质量和完全一致性
数学模型驱动，API 优先合作开发
API 优先是一类微服务项目或模块化服务项目合作开发数学模型，它将 API 视为与销售业务机能和有关域的销售业务历史事实展开可视化的主要方式。当这些 API“产品”被简化以实现完全一致性和可宠信性时，它将有助于构筑一个丰富且可女团的联手统计数据网络平台。
API作为服务项目的初级产品，首先被内部结构设计出来，并作为服务项目实现的模板。当从经过校正的应用领域数学模型和 API 定义文件格式构筑时，产品团队可以利用代码生成器来加速合作开发。
根据 API 定义文件格式，OpenAPI 和 AsyncAPI 生成器可以自动为支持的词汇（比如 Java/Spring、Node.js）创建完全一致的脚手架/骨架实现。模拟服务项目器和 API 测试也可以从 API 规范化文件格式中生成。
遗留和专有 COTS/SaaS API
没有可共享统计数据源的遗留或 COTS/SaaS API 定义文件格式更难以校正、发展和映射到民营企业环境。然而，当组织向新网络平台和架构过渡时，就会出现这种情况。考虑：
使用数学模型驱动内部结构设计辅助工具追溯捕捉 API 统计数据源。
API 和/或 OpenAPI 文件格式的哪些元素可以迭代改进/重构以符合 API 和文件格式规则。
战术“反腐败层”集成解决方案是否可以提供整净且完全一致的 API。
API 内部结构设计辅助工具与内部结构设计工作室工具
“该事件风暴”技术是以白板为服务中心的内部结构设计工作坊，适合现场在线协同。Judith Birmoser 的 Miro 数字白板网络平台的该事件风暴模板是一类简单的入门方法。
应用领域统计数据可视化和数学模型驱动内部结构设计辅助工具
应用领域可视化辅助工具应该支持源代码控制，和跨数学模型及其衍生工件的语义版本管理 ——有助于维护已发布 API 的通用性和可追溯性的机能。
其他强烈支持数学模型驱动合作开发的网络平台机能包括内部结构设计时数学模型校正、状况开发周期文件格式（比如状况开发周期图）、依赖关系的映射和管理、通知管理和数学模型可发现性、共享和宠信。
域统计数据可视化辅助工具（具有广泛不同的机能集）包括：
行业应用领域统计数据可视化网络平台
视觉范式
Mendix 低代码网络平台
Sparx EA + OpenAPI 插件
API 规范化技术校正辅助工具
Spectral是一类广泛使用的开源 OpenAPI/AsyncAPI 文件格式 linter，具有可扩展的规则集。以下辅助工具支持 Spectral linting：
Jargon网络平台支持域统计数据和 REST 数学模型层的 Spectral linting。
Visual Studio Code：通过 Stoplight 安装“Spectral”扩展。规则错误和警告列在问题控制台中，并在展开更改时动态更新。
Stoplight Studio：上传 OpenAPI 或 AsyncAPI 规范化，spectral 将提供即时动态反馈。警告图标将切换并排视图。
CI/CD 管道：除了对您的应用软件源代码展开自动 Sonarqube 分析外，集成和构筑管道还可以支持对您的 OpenAPI 定义展开光谱检查，以确保及时反馈文件格式产品质量问题。
代码生成辅助工具
有各种可用于不同编程词汇的本地可配置生成器。以下为一些天然资源：
OpenAPI 内部结构设计和文件格式辅助工具 | 昂首阔步
OAS OpenAPI 生成器：https://openapi-generator.tech/docs/generators/和https://github.com/OpenAPITools/openapi-generator
各种 OpenAPI 辅助工具：https: //openapi.tools/
测试并生成API
以下是支持从 OpenAPI 和/或 AsyncAPI 规范化文件格式生成测试的测试网络平台的（非详尽）列表：
Postman API 网络平台、Thunder Client — VS Code 的扩展、karatelabs/karate、Pact (pact.io)、Katalon 产品质量管理、Insomnia API 合作开发网络平台、SOAPUI、REST-Assured + Tcases
总结
API规范化文件格式是个纯奥皮尔河文件格式。它通常在合作开发工作中生成，而技术能力较低的用户很难理解。
如果没有辅导性的 API 内部结构设计课堂教学文件格式，大部分民营企业很难控制销售业务 API 的产品质量。
为了最大化利益有关者协同的良机并提供尽可能紧密的反馈循环，最重要的是在将任何内容提交给代码之前捕捉、共享和校正 REST 数学模型。明确定义和支持的 API 内部结构设计课堂教学可以确保 API 及其底层统计数据源都是可见的、可宠信的与可管理化。
作者：田佳有关阅读：
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