Jika Anda membandingkan Apidog CLI dengan Keploy, hal pertama yang perlu dipahami adalah bahwa keduanya berada dalam kategori yang berbeda. Keduanya pada akhirnya menjalankan tes API, tetapi mereka mencapainya dari arah yang berlawanan.
Keploy secara otomatis menghasilkan tes dan mock dependensi dengan merekam lalu lintas (traffic) riil pada lapisan jaringan menggunakan eBPF. Tanpa perubahan kode, tanpa SDK, agnostik bahasa. Apidog CLI menjalankan skenario tes yang Anda buat (atau hasilkan dari spesifikasi API) di dalam platform desain, mock, dokumentasi, dan pengujian yang lengkap.
Perbedaan inti itu membentuk segalanya. Jadi, sebelum Anda memilih salah satu, pahami dengan jelas masalah mana yang sebenarnya Anda pecahkan: menangkap bagaimana layanan yang sudah ada beroperasi, atau membangun serangkaian tes yang dapat dipelihara yang dimiliki seluruh tim. Perbandingan Keploy ini membahas keduanya secara jujur.
Perbedaan inti dalam satu paragraf
Keploy mengawasi aplikasi yang sedang berjalan. Anda memulai aplikasi Anda di bawah keploy record, mengirimkan permintaan riil, dan Keploy menangkap panggilan-panggilan tersebut beserta dependensi hilirnya (kueri basis data, peristiwa jaringan dan streaming) pada lapisan eBPF. Kemudian, ia mengubah lalu lintas yang ditangkap menjadi kasus uji dan menjadi mock untuk dependensi tersebut, sehingga Anda dapat memutar ulang semuanya secara deterministik nanti. Apidog bekerja sebaliknya: Anda mendesain dan membuat skenario pengujian, atau menghasilkannya dari skema OpenAPI, lalu menjalankannya dari terminal dengan apidog run. Yang satu merekam realitas. Yang lain mengekspresikan maksud.
Tidak ada pendekatan yang salah. Keduanya menjawab pertanyaan yang berbeda.
Bagaimana tes dibuat
Dengan Keploy, tes berasal dari perilaku yang diamati. Anda menginstalnya dengan satu baris:
curl --silent -O -L https://keploy.io/install.sh && source install.sh
Kemudian Anda merekam dan memutar ulang terhadap aplikasi Anda yang sebenarnya:
keploy record -c "CMD_TO_RUN_APP"
keploy test -c "CMD_TO_RUN_APP" --delay 10
Selama fase perekaman, setiap interaksi riil menjadi kasus uji, dan setiap panggilan dependensi menjadi mock. Keploy juga memiliki jalur pembuatan tes AI yang membangun suite yang divalidasi dari OpenAPI, Postman, cURL, atau endpoint langsung, dengan pembersihan otomatis. Penangkapan terjadi pada lapisan jaringan melalui eBPF, itulah sebabnya ia tidak memerlukan SDK dan berfungsi di Go, Java, Node.js, Python, Rust, C#, C/C++, dan TypeScript, serta di gRPC, GraphQL, HTTP/REST, Kafka, dan RabbitMQ.
Dengan Apidog, tes berasal dari desain. Anda menentukan endpoint dan skema di platform, lalu menyusun skenario tes dengan langkah-langkah, pernyataan (assertions), dan aliran data antar permintaan. Apidog juga menawarkan pembuatan kasus uji AI dari skema dan endpoint API Anda, yang dibuat di dalam aplikasi. Setelah skenario ada, CLI menjalankannya:
apidog run --access-token <TOKEN> -t <SCENARIO_ID> -e <ENV_ID>
Tes adalah artefak yang dikontrol versinya yang ditinjau dan dipelihara tim Anda, bukan cuplikan (snapshot) dari satu sesi perekaman. Jika Anda ingin gambaran lengkap tentang runner, panduan lengkap Apidog CLI mencakup skenario, token, dan kode keluar.
Apidog CLI vs Keploy: perbandingan fitur
| Dimensi | Keploy | Apidog CLI |
|---|---|---|
| Pendekatan inti | Rekam lalu lintas riil, putar ulang secara deterministik | Jalankan skenario tes yang dibuat / dihasilkan AI dari spesifikasi |
| Bagaimana tes dibuat | Ditangkap dari panggilan API langsung + dependensi | Dirancang dalam platform atau dihasilkan dari spesifikasi |
| Perubahan kode yang diperlukan | Tidak ada (penangkapan eBPF, tanpa SDK) | Tidak ada pada aplikasi Anda; Anda membuat skenario |
| Agnostik bahasa | Ya, penangkapan ada pada lapisan jaringan eBPF | Ya, berjalan melawan API HTTP apa pun tanpa memandang tumpukan (stack) |
| Mocking dependensi | Dihasilkan secara otomatis dari lalu lintas yang ditangkap (DB, jaringan, streaming) | Server mock yang dirancang yang Anda konfigurasi |
| Pengujian berbasis data | Diambil dari variasi yang direkam | Dibangun di dalam melalui -d dengan CSV atau JSON |
| Pelapor (Reporters) | Hasil tes dari eksekusi pemutaran ulang | CLI, HTML, JSON, ditambah laporan cloud melalui --upload-report |
| Batasan OS | Cenderung Linux dan hak istimewa yang ditingkatkan untuk eBPF | Berjalan di mana saja CLI berjalan (macOS, Linux, Windows, CI) |
| Luas platform | Alat pengujian dan pembuatan tes yang terfokus | Siklus hidup penuh: desain, debug, mock, dokumentasi, tes |
| Sumber terbuka | Ya, Apache-2.0 | Tingkat gratis; platform komersial |
Beberapa di antaranya membutuhkan lebih dari sekadar sel tabel.
Mocking dependensi: garis pemisah yang sebenarnya
Di sinilah kedua alat ini benar-benar berbeda. Kekuatan utama Keploy adalah ia memock dependensi Anda secara otomatis. Karena ia menangkap kueri DB dan peristiwa jaringan bersama dengan panggilan API, pemutaran ulang tidak memerlukan basis data langsung atau layanan pihak ketiga yang sedang berjalan. Anda mendapatkan eksekusi yang terisolasi dan deterministik dari perilaku yang direkam secara riil, dengan nol upaya penulisan mock. Untuk layanan dengan dependensi hilir yang rumit, itu adalah penghemat waktu yang nyata.
Apidog mendekati mocking dengan desain. Anda menyiapkan server mock dengan respons dinamis, dan Anda mengontrol persis apa yang mereka kembalikan. Ia tidak akan secara otomatis menangkap panggilan basis data produksi Anda dan mengubahnya menjadi stub, dan Anda tidak boleh mengharapkannya. Jika tujuan Anda adalah memodelkan perilaku yang dimaksudkan atau memock endpoint yang belum ada, pendekatan yang dirancang cocok.
Jika tujuan Anda adalah membekukan bagaimana layanan langsung sudah berbicara dengan basis datanya, Keploy cocok. Alat-alat seperti ini berada dalam ruang lingkum pengujian kontrak dan mocking yang lebih luas, dan pilihan yang tepat tergantung pada apakah Anda menangkap atau mendesain.
Agar lebih tepat tentang satu hal: Apidog tidak menangkap lalu lintas langsung melalui eBPF, dan tidak secara otomatis menghasilkan tes dengan merekam panggilan produksi ditambah mock dependensi. Kemampuan merekam-dan-memutar-ulang dari lalu lintas riil itu adalah kekuatan khas Keploy. Tumpang tindih antara keduanya lebih sempit dari yang terlihat: keduanya dapat menghasilkan tes dari spesifikasi, tetapi hanya Keploy yang menghasilkannya dari perilaku runtime.
Eksekusi berbasis data dan pelaporan
Setelah Anda menjalankan skenario yang dibuat, CLI Apidog memberi Anda bagian operasional yang Anda harapkan dari runner tes CI. Anda dapat menjalankan skenario di banyak baris input dengan file data:
apidog run -t <SCENARIO_ID> -e <ENV_ID> -d ./users.csv -r html,cli
Flag -d menerima CSV atau JSON, -e memilih lingkungan, dan -r memilih pelapor (reporters): CLI untuk log pipeline, HTML untuk artefak yang dapat dibagikan, JSON untuk parsing mesin. Tambahkan --upload-report untuk mengirim hasil ke cloud. Panduan pengujian berbasis data dan uraian laporan tes membahas lebih dalam tentang keduanya. Ini adalah jenis eksekusi terstruktur dan berulang yang Anda sambungkan ke pipeline, dan panduan pengaturan CI/CD menunjukkannya secara menyeluruh.
Keploy melaporkan hasil pemutaran ulang suite yang direkam: kasus yang ditangkap mana yang masih lolos terhadap kode saat ini. Itu sangat baik untuk menangkap regresi dalam perilaku yang ada. Ini adalah pertanyaan pelaporan yang berbeda dari "apakah pernyataan (assertions) yang saya desain berlaku untuk 200 baris input".
Batasan OS dan lingkungan
Penting untuk jujur di sini. Penangkapan eBPF Keploy berarti ia bergantung pada Linux dan hak istimewa yang ditingkatkan untuk menginstrumentasi lapisan jaringan. Itu adalah harga dari penangkapan tanpa kode, agnostik bahasa, dan di Linux atau di CI berbasis Linux jarang menjadi masalah. Tetapi itu adalah pertimbangan nyata bagi tim dengan pengaturan lain. CLI Apidog adalah biner portabel yang berjalan di macOS, Linux, Windows, dan runner CI standar, karena ia mengirimkan permintaan HTTP daripada menginstrumentasi kernel.
Ada juga poin kurasi. Tes yang dihasilkan dari lalu lintas riil menangkap apa pun yang terjadi, termasuk status satu kali dan data yang bising. Suite tersebut memerlukan peninjauan dan pembersihan sebelum Anda mempercayainya sebagai dasar. Tes yang dirancang dimulai dari maksud, sehingga cenderung lebih bersih di awal tetapi membebani Anda upaya penulisan yang dilewati Keploy.
Luasnya platform
Keploy adalah alat pengujian dan pembuatan tes yang terfokus, dan sangat bagus dalam fokus tersebut. Ia tidak mencoba menjadi permukaan desain API Anda atau host dokumentasi Anda.
Apidog memiliki bentuk yang berlawanan. CLI adalah salah satu titik masuk ke platform all-in-one yang juga menangani desain API, debugging, server mock, dan dokumentasi yang dihasilkan secara otomatis. Anda dapat mengimpor OpenAPI, mengelola endpoint dan skema sebagai kode, dan bekerja di seluruh cabang dan permintaan gabungan (merge requests), lalu menjalankan tes yang sama yang dibuat dari terminal. Jika masalah Anda adalah fragmentasi di seluruh alat desain, mock, dan tes yang terpisah, konsolidasi itu adalah daya tariknya. Jika Anda hanya perlu menangkap dan memutar ulang satu layanan, luasnya platform ini lebih dari yang Anda butuhkan. Untuk mengetahui di mana Apidog cocok di antara alat otomatisasi tes API secara umum, sudut pandang platform adalah pembeda.
Putusan jujur: siapa yang harus memilih yang mana
Pilih Keploy ketika Anda ingin menangkap bagaimana layanan yang ada sudah beroperasi, termasuk dependensi basis data dan jaringannya, dengan upaya yang pada dasarnya nol. Jika Anda memiliki aplikasi yang berjalan, tidak ada suite tes, dan Anda memerlukan cakupan cepat tanpa menulis mock atau menyentuh kode, kemampuan merekam-dan-memutar-ulang Keploy sulit ditandingi. Ini adalah sumber terbuka di bawah Apache-2.0, agnostik bahasa, dan dibuat khusus untuk hal ini. Cukup rencanakan langkah kurasi pada suite yang dihasilkan, dan periksa persyaratan Linux dan hak istimewa terhadap lingkungan Anda.
Pilih Apidog CLI ketika Anda menginginkan pengujian API yang dirancang, dapat dipelihara, dan lintas tim di dalam satu platform. Jika tim Anda membuat tes sebagai bagian dari desain API, membagikannya antar orang, menjalankannya dengan file data, dan menghubungkan laporan HTML dan JSON ke CI, model skenario yang dibuat Apidog sesuai dengan alur kerja. Ini juga mencakup sisa siklus hidup, sehingga alat yang sama yang menjalankan tes Anda juga mendesain, mock, dan mendokumentasikan API.
Dalam praktiknya, keputusan Apidog vs Keploy jarang tentang mana yang "lebih baik". Ini tentang apakah Anda menangkap realitas atau mengekspresikan maksud. Beberapa tim menggunakan Keploy untuk memulai cakupan pada layanan lama (legacy service) dan Apidog untuk mendesain dan memelihara tes untuk API yang sedang mereka bangun. Itu adalah pembagian yang masuk akal.
Jika Anda cenderung pada pendekatan yang dirancang, Apidog memiliki tingkatan gratis, dan Anda dapat mengunduh Apidog untuk mencoba alur kerja. Untuk mendalami kedua sisi, lihat apa itu Keploy, ringkasan alternatif Keploy terbaik, uraian terfokus Apidog CLI vs Keploy, atau panduan migrasi dari Keploy ke Apidog CLI. Dokumentasi Keploy sendiri, repositori GitHub-nya, dan situs proyek eBPF adalah sumber primer yang baik di sisi rekam-dan-putar-ulang.
FAQ
Apakah Apidog merekam lalu lintas langsung seperti Keploy? Tidak. Apidog tidak menangkap lalu lintas langsung melalui eBPF dan tidak secara otomatis menghasilkan tes dari panggilan produksi. Anda membuat skenario tes atau menghasilkannya dari spesifikasi API, lalu menjalankannya dengan CLI. Merekam perilaku runtime ditambah mock dependensi adalah kemampuan khas Keploy.
Apakah Keploy atau Apidog lebih baik untuk layanan dengan banyak dependensi basis data? Untuk menangkap dan memutar ulang dependensi tersebut secara otomatis, Keploy. Penangkapan eBPF-nya merekam kueri DB dan memock-nya sehingga pemutaran ulang berjalan tanpa basis data langsung. Apidog menggunakan server mock yang dirancang yang Anda konfigurasikan sendiri, yang lebih baik ketika Anda ingin memodelkan perilaku yang dimaksudkan.
Apakah saya perlu mengubah kode saya untuk menggunakan salah satu alat ini? Tidak ada perubahan kode yang diperlukan untuk keduanya. Keploy menginstrumentasi pada lapisan jaringan eBPF, sehingga berfungsi tanpa SDK. Apidog mengirimkan permintaan HTTP terhadap API Anda dan tidak menyentuh kode aplikasi Anda; Anda hanya membuat skenario.
Dapatkah keduanya menghasilkan tes dari spesifikasi OpenAPI? Ya. Ini adalah tumpang tindih yang sebenarnya. Keploy dapat menghasilkan suite yang divalidasi dari OpenAPI, Postman, cURL, atau endpoint langsung. Apidog menghasilkan kasus uji AI dari skema dan endpoint Anda di dalam platform. Perbedaannya adalah bahwa hanya Keploy yang juga menghasilkan tes dari perilaku runtime yang direkam.
Mana yang lebih mudah berjalan di berbagai sistem operasi? Apidog CLI berjalan sebagai biner portabel di macOS, Linux, Windows, dan runner CI standar. Penangkapan eBPF Keploy bergantung pada Linux dan hak istimewa yang ditingkatkan, yang baik-baik saja pada CI berbasis Linux tetapi menjadi pertimbangan di tempat lain.
Versi singkat dari perbandingan Keploy vs Apidog ini: jika Anda perlu membuat cuplikan (snapshot) layanan yang ada tanpa upaya, mulailah dengan Keploy. Jika Anda memerlukan tes yang dirancang dan dapat dipelihara di dalam platform yang juga menangani desain, mock, dan dokumen, mulailah dengan Apidog CLI. Sesuaikan alat dengan apakah Anda menangkap atau mendesain, dan pilihannya menjadi mudah.