APIを構築および維持する際には、パフォーマンスと安定性が最も重要です。APIのパフォーマンスはユーザーエクスペリエンスおよびシステムの可用性に直接影響を及ぼすため、包括的なパフォーマンステストが不可欠です。 APIパフォーマンステストとは何ですか？ APIパフォーマンステストは通常、実際のユーザーの動作をシミュレートし、ストレステストおよび負荷テストを実施してシステムの安定性とパフォーマンスメトリクスを評価します。 パフォーマンステストを実施する前に、APIが期待どおりに正しく機能することを確認するために、APIに対して機能テストを実施することをお勧めします。機能テストは機能的な問題を特定して修正するのに役立ち、パフォーマンステストは高負荷下でのAPIの動作を評価することに焦点を当てます。機能的に無音なAPIのみが意味のあるパフォーマンステスト結果を生成し、さらなるパフォーマンス最適化のための信頼できる基盤を提供します。 Apidogでのパフォーマンステストの実施方法 このガイドでは、Apidogの「パフォーマンステスト」機能を利用してAPIのパフォーマンスを評価する手

オープンAPIは、技術チームが外部ユーザーにサービスとデータを提供するための重要な手段です。ビジネスが発展し、技術が進化するにつれて、APIは定期的なバージョンの更新を必要とします。これらの更新は通常、市場の需要に応じたものや、既存の機能の最適化、新機能の追加、または脆弱性の修正を目指しています。 複数のバージョンが共存する中で、チームはそれぞれのバージョンが異なるユーザーのニーズに応えることを確認する必要があります。あるユーザーは最新のAPIバージョンを使用して新しい機能にアクセスする必要がある一方、他のユーザーは古いバージョンの安定性に依存するかもしれません。 実際には、チームは外部ユーザーに対して最新バージョン、安定バージョン、または長期サポートバージョンなど、複数のAPIバージョンを提供する必要があります。このアプローチは、異なるユーザーグループに対する互換性と安定性を確保し、古いAPIユーザーに対するアップグレードの影響を最小限に抑えます。 このようなシナリオに基づいて、Apidogは実用的な「APIバージョン」機能を提供しています。これにより、チームは異なるAPIバー

Swagger によって管理される API を Apidog に移行するには、いくつかの方法があります。このガイドでは、Swagger ファイルをエクスポートして Apidog にインポートするための 4 つの簡単な方法を示します。これには、スケジュールされたインポート用のオンラインリンクを利用する方法、ワンクリックでアップロードするための IDEA プラグインの利用、および Open API を通じたインポートが含まれます。以下に各方法の詳細な手順を示します。 ボタン 方法 1: Swagger ファイルをエクスポートして Apidog にインポートする これは、最も単純なアプローチであり、一度きりの移行に適しています。特に API ドキュメントが安定している場合に最適です。具体的な手順は以下の通りです。 ステップ 1. Swagger ファイルをエクスポート Swagger UI で、API ドキュメントを .yaml または .json

API負荷テストは、APIが異なるトラフィックレベルでどのように機能するかを測定するための重要なプロセスです。複数のユーザーやシステムがAPIにリクエストを送信するシミュレーションを行うことで、負荷テストはその応答時間、安定性、スケーラビリティを評価するのに役立ちます。ビジネスや開発者にとって、APIが失敗したり遅くなったりせずに実際のシナリオに対応できることを保証します。 APIは現代のアプリケーションの基盤を成し、異なるソフトウェアシステムが通信することを可能にします。しかし、APIがスケールし、より複雑になるにつれて、ストレス下でのパフォーマンスが重要になります。API負荷テストにより、開発者はボトルネックを特定し、パフォーマンスを最適化し、将来の失敗を防ぐことができます。適切なAPI負荷テストツールを使用することにより、ビジネスはシステムが極端なトラフィック下でも信頼性を保てることを確実にできます。 API負荷テストの主な利点： * ダウンタイムの防止：予想されるトラフィックスパイクにAPIが対応できることを保証。 * パフォーマンスの最適化：応答時間が遅れるエリア

ApidogでAPIを設計する際、多数のリクエストパラメータを追加する必要がある状況に直面することがあります。数十個または数百個のパラメータを必要とするエンドポイントを想像してみてください。「編集」セクションで各パラメータを個別に追加するのは面倒で、時間がかかり、エラーが発生しやすくなります。 幸いなことに、Apidogではパラメータをバッチで追加する方法を提供しており、プロセスをスムーズかつ効率的にすることができます。 この記事では、リクエストパラメータを一括追加するためのさまざまな方法を探ります。それでは詳細に入っていきましょう。 ボタン 方法1：バルク編集機能の使用 ボディパラメータタイプがform-dataまたはx-www-form-urlencodedの場合、「バルク編集」機能を利用してリクエストパラメータを追加できます。 バルク編集機能にアクセス： パラメータリストで、右上隅にある「バルク編集」ボタンを見つけます。このボタンをクリックすると、パラメータを一括で入力できるテキスト編集ボックスが開きます。 CSV形式でパラメータを入力： パラメータはCS

APIを反復し維持することは、製品開発において重要です。製品が新しい機能や調整で進化するにつれて、それに対応するAPIの更新や修正が必要になります。特にスピード感のある環境ではその影響が顕著です。 しかし、APIの反復は必ずしも簡単ではありません。製品のアップグレードや修正とともにAPIを管理することは、多くの課題を引き起こします： * 既存のAPIの安定性を確保しながら、どのように効果的にAPIを反復し、テストすることができるでしょうか？ * 複数の並行開発の反復においてAPIをどのように管理し、干渉を防ぐことができるでしょうか？ これらのシナリオに対処するために、Apidog は「スプリントブランチ」機能を導入しています。この機能は、独立したブランチでAPIを管理できる柔軟な方法を提供し、オンラインAPIの安定性に影響を与えずに反復、アップグレード、新機能の開発を可能にします。 スプリントブランチ機能は、バージョン管理、並行コラボレーション、迅速なマージをサポートしています。各ブランチは独立したバージョンとなり、干渉を防ぎ、ブランチ内の変更は迅速にメインブランチにマージ

Apidogを使用してAPIのテストを行う場合、現在のテストAPIのリクエストパラメータを他の目的のために抽出する必要がある場合があります。例えば、次のリクエストボディを持つeコマースプラットフォームの注文作成APIを考えてみましょう： {"id": 12345,"products": [ {"id": 1, "quantity": 2}, {"id": 3, "quantity": 1} ],"shippingAddress": "xx 県 xx 市 xx 区","paymentMethod": "credit_card" } このシナリオでは、次のことを行いたいかもしれません： 1. リクエストパラメータを抽出して暗号化する：プライバシーを保護するために、送信前にshippingAddressパラメータの値を暗号化する必要があるかもしれません。 2. リクエストパラメータを変数として保存する：idパラメータを「一時変数」として設定し、その後のAPIテスト（例えば、注文状況の確認）で使用する必要があるかもしれません。 3. リクエストパラメータを検証

時には、APIのレスポンスデータがエンコードまたは暗号化されていることがあり、可読のプレーンテキストに変換する必要があるかもしれません。これは、Apidog の組み込みJSライブラリを使用するか、PythonやJavaScriptなどの外部プログラミング言語を呼び出して処理することで実現できます。 例えば、Base64エンコードされたデータは、組み込みライブラリを使用してデコードできます。 以下では、デコードおよび復号の一般的な例をいくつか紹介します。まだApidogをインストールしていない場合は、始めるためにボタンをクリックしてください！ ボタン レスポンスデータのデコード Base64デコード APIがBase64エンコードされたデータを返す場合、Apidogに組み込まれているCryptoJSライブラリを使用してデコードできます。やり方は次の通りです： APIが以下のBase64エンコードされたデータを返すと仮定します： {"data": "SGVsbG8gd29ybGQh"} このBase64データを次のようなスクリプトでデコードできます： // Cry

APIテストにおけるCI/CD（継続的インテグレーション/継続的デリバリー）の主な目的は、検証プロセスを自動化し、APIが機能しており、本番環境にデプロイする前に準備が整っていることを確認することです。継続的インテグレーションを使用することで、API定義に変更が加えられるたびに機能テストを自動的に実行でき、潜在的な問題を早期に検出できます。 Apidogは、Jenkins、GitLab、GitHub Actionsなど、さまざまなCI/CDプラットフォームとの統合をサポートしています。Apidogの自動テストのCI/CDモジュールに、統合コードスニペットがあります。これらのスニペットをCI/CDワークフローに追加することで、既存のCI/CDプロセスにApidogの自動テストをシームレスに組み込むことができます。 この記事では、Apidogの自動テストをJenkinsと統合することに焦点を当て、具体的な手順を詳述します。 ボタン 手順1：Jenkinsのインストール 異なるオペレーティングシステムに合わせたインストール手順については、公式のJenkinsドキュメントを参照して

現代のソフトウェア開発において、REST APIとウェブサービスは異なるシステム間の通信を可能にする重要な役割を果たしています。彼らは一部の類似点を共有していますが、アーキテクチャ、通信方法、およびユースケースの点で大きく異なります。この記事では、これらの違いを掘り下げて、各々の包括的な理解を提供します。 💡APIは二つのアプリケーションが相互通信するためのソフトウェア仲介者の一種であるため、良好で読みやすいユーザーインターフェースがなければ複雑になる可能性があります。 幸いにも、簡単で直感的なユーザーインターフェースを提供する低コードAPIツールのApidogがあります。1つのアプリケーション内でAPIを設計、テスト、文書化、およびモックできます！ Apidogを使用してAPIを開発および変更する方法について詳しく知りたい場合は、以下のボタンをクリックしてください！ボタン アーキテクチャ ウェブサービスのアーキテクチャ ウェブサービスは、ネットワーク上で相互運用可能な機械対機械の通信を促進するために設計されています。主にSOAP（単純オブジェクトアクセスプロトコル）

人工知能（AI）の急速な進化は、最も進んだ大規模言語モデルの二つ、OpenAIのGPT-4とGoogleのGeminiをもたらしました。どちらのモデルもAI技術の大きな進歩を示していますが、アーキテクチャ、能力、応用において異なっています。この記事では、さまざまな基準に基づいてどちらのAIモデルが優れていると考えられるかを判断するために、GPT-4とGeminiの詳細な比較に取り組みます。 💡ChatGPTとGeminiは、さまざまな機能の大きな可能性を提供することによって、他のアプリケーションに組み込むことができます。しかし、正確にそれらをアプリに実装するには、ApidogのようなAPIツールが必要です。 Apidogは、開発者にAPIライフサイクル全体に必要なすべての機能を提供します。コード生成、CI/CD統合、カスタマイズ可能なスクリプトを使用することで、すぐにアプリを簡単に作成できます！ Apidogについての詳細を知るには、以下のボタンをクリックしてください！ ボタン GPT-4の概要 GPT-4はOpenAIによって開発されたマルチモーダルな大規模言語モデルで