Die Kunst der Automatisierung: APIs

Veröffentliche eine Notiz:

Um Unternehmen bei der Integration ihrer Automatisierungsprojekte zu unterstützen, hat IBM seine Automatisierungsfunktionen in einer einzigen Plattform zusammengefasst. Diese Plattform basiert auf einer einheitlichen Architektur.

Inhalt:

• Integration und APIs sind der Schlüssel für mehr Automatisierung
• Wie KI die Erstellung von APIs mit maschinellen Lernmodellen für „Smart Field Mapping“ beschleunigt
• Die Bedeutung von „Closed-Loop-Integration“ mit KI und Automatisierung

Automatisierung, Integration und APIs

Die meisten Unternehmen streben danach, ihren Kunden eine Erfahrung zu bieten, die sowohl automatisiert als auch auf den einzelnen Kunden zugeschnitten ist. Um dies zu erreichen, müssen sie die Daten aller Interaktionen mit dem Kunden nutzen und mit allen relevanten Informationen von außerhalb des Unternehmens kombinieren. Diese Daten werden dann mit Hilfe von künstlicher Intelligenz (KI) verarbeitet, um dem einzelnen Benutzer ein angenehmes Erlebnis zu bieten. 

Die Mitarbeiter, die an diesem Kundenerlebnis arbeiten, müssen also auf alle Daten zugreifen und potenziell mit jedem Backend-System interagieren können, welches das Unternehmen verwendet. Die Schwierigkeit besteht darin, dass viele Unternehmen heute eine Mischung aus Altsystemen, übernommenen Systemen und neuen Anwendungen einsetzen. Außerdem nutzen viele mittlerweile die Cloud und mehrere SaaS-Anwendungen, um Altsysteme zu ersetzen.

Um also ein ansprechendes Kundenerlebnis zu erzeugen, muss das Team auf Daten aus all diesen Systemen, Anwendungen und Umgebungen zugreifen und mit ihren KI-Modellen und mit der Nutzerebene zusammenführen. Mit anderen Worten: Die Grundlage für die Automatisierung heißt Integration. Genau an dieser Herausforderung arbeitet IBM mit Kunden aus aller Welt.

Heutzutage sind die Teams, die diese neuen Anwendungen entwickeln, in der Regel klein und agil, die Lieferfristen sind knapp. Damit sie dabei genug Freiraum haben, um über die wirklich schwierigen Probleme kreativ nachdenken zu können, muss ihnen die Technologie so viel Arbeit wie möglich abnehmen. Um das zu erreichen, gilt es, die Integration mithilfe von KI zu beschleunigen.

Das Zusammenspiel von Automatisierung, KI und Integration lässt sich in zwei Schwerpunkte unterteilen:

1. Integration als Enabler für die Automatisierung: Um das Unternehmen zu automatisieren, muss die Automatisierung auf alle Daten, Prozesse und Anwendungen des Unternehmens, zugreifen können.
2. KI als Enabler für die Integration: Mithilfe von KI und Automatisierung können Integrationsteams das Tempo der API-Erstellung beschleunigen.

Mit APIs das Unternehmen automatisierbar machen

Was passiert bei der Automatisierung? Ein Ereignis oder ein Teil der Daten, der generiert wird, löst einen Vorgang aus. Die Automatisierung muss auf die Daten oder das Ereignis zugreifen können, damit sie weiß, dass sie Maßnahmen ergreifen muss. Dann muss die Automatisierung in der Lage sein, überall dort Maßnahmen zu ergreifen, wo sie benötigt werden. Sie muss also die vorhandenen Anwendungen und Systeme im Unternehmen erreichen und mit ihnen interagieren können. 

Unternehmen automatisieren, weil sie schneller werden wollen oder die Mitarbeiter für produktivere Arbeit freisetzen wollen. Daher müssen die Entwickler von Automatisierungen schnell und einfach auf die Daten, Ereignisse und Aktionen zugreifen können, die sie umsetzen können. Das lässt sich am besten erreichen, indem durchgängig im Unternehmen Anwendungsprogrammierschnittstellen (APIs) etabliert werden. Diese APIs müssen so einheitlich wie möglich gestaltet sein. Dazu müssen sie einem gemeinsamen Standard folgen und auf dieselbe Weise dokumentiert werden.

Wenn hier von APIs gesprochen wird, dann sind nicht nur REST-APIs oder SOAP-APIs gemeint, die oft mit OpenAPI oder WSDL dokumentiert werden. Das Gesagte bezieht sich auch auf Streams of Events oder „asynchrone APIs“, die Unternehmen vielleicht mit einem Standard wie AsyncAPI dokumentieren, sowie GraphQL-APIs, die immer mehr eingeführt werden. 

APIs verwalten

Um APIs durchgängig zu nutzen, sind API-Management-Tools nötig. Diese Tools unterstützen bei der Erstellung, Sicherung, Verwaltung und Verbreitung von APIs, egal ob im eigenen Rechenzentrum oder in der Public- oder Private Cloud.  

Bei der Auswahl sollte auf leistungsstarke Tools geachtet werden, mit denen sich aus den vorhandenen Endpunkten qualitativ hochwertige APIs erstellen lassen. Dies kann umfangreiche Orchestrierungsabläufe umfassen, die in einem Anwendungsintegrationstool implementiert sind. Oder es bedeutet einfach nur die Erstellung einer OpenAPI-Beschreibungsdatei und die Implementierung eines einfachen Gateway-Ablaufs.

Die neuen APIs müssen abgesichert werden, indem kontrolliert wird, welche Anwendungen und welche Entwickler Zugriff auf sie haben. Auch gilt es, Richtlinien wie die Begrenzung der Übertragungsrate zu implementieren, um zu verhindern, dass ausufernde Anwendungen und Automatisierungen kritische Backend-Anwendungen zum Erliegen bringen.

Auch muss der Lebenszyklus der APIs stringent verwaltet werden. Nur so können Unternehmen die Kontrolle darüber behalten, welche Versionen verwendet werden, neue Versionen veröffentlichen und alte Versionen aus dem Betrieb nehmen.

Darüber hinaus benötigen Unternehmen eine Möglichkeit, die APIs unter ihren Automatisierungsentwicklern zu verbreiten. Die Entwickler müssen die APIs suchen und finden und zudem in einem Entwicklerportal verstehen und darauf zugreifen können. 

Es geht vor allem um Geschwindigkeit: Jeder Entwickler, der eine Automatisierung mit einem Automatisierungstool oder -framework erstellt, muss in der Lage sein, direkt von diesem Tool aus auf alle Arten von APIs zuzugreifen. Die Entwickler müssen verstehen, was diese APIs tun, wie sie sich zueinander verhalten und sie aufrufen können – alles direkt im Tool. 

IBM API Connect wurde entwickelt, um all diese Anforderungen zu erfüllen. Es bietet modernste Funktionen zur Erstellung, Sicherung und Verwaltung von APIs aller Art:

Schnellere Integration durch künstliche Intelligenz (KI)

Der Bedarf an Integration ist in modernen Unternehmen hoch. Den IT-Teams fehlt es aber bei Weitem an Kapazitäten, den Rückstand an Integrationsprojekten aufzuholen. Neuen Geschäftsanforderungen wird meist der Vorzug gegeben. Zurück bleibt eine lange Reihe wichtiger Projekte, die nie verwirklicht werden. Die Konsequenz daraus ist oft, dass Abteilungsleiter die zentrale IT umgehen und ihre eigene „Schatten-IT“ betreiben.  

Es gibt drei Lösungen für dieses Problem:

1. Integrationen lassen sich mit Hilfe von leistungsstarken, intuitiven, KI-basierten Tools sehr viel schneller entwickeln. Die Entwickler müssen also entsprechend ausgestattet werden. 
2. Die Tools sollten so entwickelt sein, dass auch Nicht-Spezialisten das in den Werkzeugen enthaltene Fachwissen nutzen und damit an hochwertigen Integrationen arbeiten können. 
3. Die Tools sollten in eine Plattform integriert sein, einschließlich spezialisierter Tools und API-Verwaltung. Auf diese Weise behält die zentrale IT-Abteilung die Kontrolle über Integrationen, die von IT-Entwicklern der Fachabteilungen erstellt werden.

Leistungsstarke Integrationstools – Fachwissen inklusive

Wie gesagt, der Schlüssel zur Automatisierbarkeit eines Unternehmens besteht darin, alle Funktionen als APIs bereitzustellen. Das ist allerdings eine Mammutaufgabe, die eine Legion erfahrener Integrationsentwickler erfordert. Allein über REST-APIs wurden Dutzende von Büchern und Tausende von Seiten geschrieben. Die Ingenieure haben gar nicht die Zeit, sich wochenlang mit diesem Thema zu beschäftigen. Wie können sie aber dennoch hochwertige API-Integrationen erstellen? 

Der Ansatz, den IBM in App Connect – als Teil der IBM Automation – verfolgt, besteht darin, das Fachwissen in das Tool zu integrieren. App Connect geht von einer bestimmten Vorstellung über die Form einer API aus, die auf Best Practices beruht. Anstatt den Benutzer aufzufordern, eine OpenAPI-Definition zu erstellen, fragt App Connect zunächst nach der Definition des Datenmodells, wie in der folgenden Abbildung dargestellt: 

Ein Datenmodell unterstützt in der Regel vier Grundfunktionen: Erstellen, Lesen, Aktualisieren und Löschen („Create, Read, Update, Delete“ = CRUD). In ähnlicher Weise wird ein API-Modell in der Regel durch RESTful-Aktionen definiert, insbesondere durch die entsprechenden HTTP-Methoden POST, GET, PUT und DELETE. Mit App Connect muss der Benutzer keine REST-Kenntnisse haben – er wählt einfach die entsprechende CRUD-Operation aus und App Connect weiß, wie er diese auf die entsprechende RESTful-HTTP-Methode abbilden kann:

Anschließend kann der Datenfluss durch die Auswahl der geeigneten Konnektoren für die Anwendungen und Endpunkte, die integriert werden sollen, aufgebaut werden. Früher musste ein Integrationsspezialist dazu die Dokumentation der Anwendung studieren. Nur über sie konnte er das Datenmodell und die Struktur der APIs verstehen und herausfinden, wie die benötigten Daten zu extrahieren sind.

App Connect spart diesen zeitaufwändigen Schritt, indem es diese Informationen in den Konnektor selbst einbaut. Dafür haben die IBM-Entwickler sich die Mühe gemacht, die Anwendung zu verstehen und sie auf das einheitliche CRUD-Modell zu übertragen, das App Connect verwendet. Indem sie das Wissen in die Konnektoren eingebaut haben, haben sie im Grunde intelligente Konnektoren geschaffen. Die folgende Abbildung zeigt zum Beispiel einen Benutzer, der in Salesforce nach Kontakten mit E-Mail-Adressen sucht, die mit der eingegebenen Adresse übereinstimmen:

App Connect stellt jede Anwendung, zu der es eine Verbindung herstellt, auf die gleiche Art und Weise dar. Das ist eine enorme Vereinfachung und beschleunigt die Arbeit erheblich. Vor allem Schatten-IT-Experten profitieren davon, die wenig Zeit für die Erstellung von Integrationen haben und nicht alle Feinheiten jeder einzelnen SaaS- und maßgeschneiderten Anwendung kennen. Wo immer es möglich ist, bietet App Connect eine Schnittstelle, die Objekte verwendet, mit denen die Benutzer vertraut sind. Wenn beispielsweise in Trello eine „Karte“ hinzugefügt werden soll, benötigt die Trello-API die „board_id“ und die „list_id“ für die Liste, der die Karte zugeordnet werden soll. Der Integrator muss also wissen, was diese IDs sind und wie er die IDs für das bestimmte Board und die Liste findet, denen er die Karte hinzufügen möchte. 

Anstatt nun den Integrationsentwickler nach diesem Wissen suchen zu lassen, ist es viel sinnvoller, wenn der Konnektor-Entwickler dieses Wissen in den Konnektor einbaut. Auf diese Weise ermöglicht es App Connect dem Benutzer, den Board- und Listennamen zu wählen, den er von der Trello-Benutzeroberfläche kennt, anstatt die IDs, die die API benötigt:

Ereignisgesteuerte Automatisierungen

Eines der häufigsten Automatisierungsszenarien lautet: „Wenn dieses Ereignis eintritt, führe diese Aktion oder eine Reihe von Aktionen aus.“ Fachleute kennen das als ereignisgesteuerten Integrations-Flow. Diese Flows lassen sich mit denselben Werkzeugen wie zum Erstellen von API-Flows entwickeln. Nehmen wir zum Beispiel an, dass wir eine E-Mail an alle neuen Leads senden möchten, die in Salesforce eingegeben werden, bei einigen aber die E-Mail-Adresse fehlt. Die Automatisierungsfolge, die immer dann ausgelöst wird, wenn ein neues Lead-Objekt in Salesforce erstellt wird, könnte lauten: Wenn das E-Mail-Feld nicht ausgefüllt ist, wird eine Slack-Nachricht an das Team gesendet und um telefonischen Rückruf gebeten oder eine E-Mail gesendet. Die Erstellung eines solchen Ablaufs wäre ohne intelligente Konnektoren, die ereignisgesteuerte Abläufe auslösen können, sehr komplex. Mit dem in App Connect integrierten Fachwissen lässt sich ein solcher Ablauf in wenigen Minuten erstellen:

KI-basierter ‚Smart Mapper‘

Laut einer Kundenbefragung verbringen die Integrationsentwickler mit Abstand am meisten Zeit mit dem „Mappen“ von Daten. Gemeint ist die Konvertierung von Feldern und Datendarstellungen von einer AIP oder Anwendung in eine andere. Für diesen Zweck hat IBM App Connect Smart Mapper entwickelt, eine Art Assistenten für den Integrationsanwender. Zwar übernimmt der Smart Mapper nicht die komplette Arbeit, kann aber für erheblich Erleichterung sorgen.

Der Smart Mapper nutzt eine Reihe von Techniken zur Verarbeitung natürlicher Sprache, darunter Modelle und Regeln für maschinelles Lernen. Damit kann er aus allen Daten, die zu einem bestimmten Zeitpunkt in einem Integrationsablauf im Kontext stehen, die wahrscheinlichsten Zuordnungen zu einer Reihe von Zielfeldern berechnen. Wie alle guten KI-Assistenten wird das Tool durch Konfidenzniveaus gesteuert. Der Benutzer kann wählen, ob das Tool alle Mappings mit dem höchsten Konfidenzniveau oder nur eine Teilmenge einfügen soll. Selbst bei Mappings, bei denen sich die KI nicht so sicher ist, leistet sie wertvolle Hilfestellung. Hier grenzt sie die Mapping-Aufgabe von Tausenden von möglichen Feldern auf eine kleine Anzahl von Vorschlägen mit Konfidenzniveaus ein. Der Benutzer kann daraus seine Auswahl treffen:

Zwar sparen Unternehmen damit bereits viel Zeit, dennoch ist das erst der Anfang. IBM verfügt im Labor über Online-Lernmodelle, die die Mapping-Vorschläge auf der Grundlage von Daten aus früheren Mappings anpassen können. Dabei geht es nicht nur um das Erlernen bestimmter Zuordnungen, die wortwörtlich wiederholt werden können, sondern auch um den Aufbau von Konzeptassoziationen. Diese ermöglichen es dem KI-Modell, auch in bislang unbekannten Situationen Vorschläge zu machen, basierend auf Konzepten, die es aus früheren Zuordnungen gelernt hat. Dieses Online-Lernen schafft eine Feedbackschleife, die „Closed-Loop-Integration“ genannt wird. Durch die Verwendung von Betriebs- und Entwicklungszeitdaten und deren Feedback durch Lernmodelle werden Integrationen beschleunigt und verbessert.

Closed Loop Integration

„Closed-Loop-Integration“ ist ein wichtiges und immer wiederkehrendes Konzept der Integration. Das Prinzip: Reale Betriebsdaten werden in KI/ML-Modelle eingespeist und können so für Empfehlungen und Optimierungen genutzt werden, die Integrationen genauer, schneller und robuster machen.

Ein Beispiel dafür ist die API-Testfunktion von API Connect. Diese Funktion befasst sich mit einem der größten Probleme von Unternehmen, nämlich der Entwicklung einer umfassenden Testsuite für die APIs. Die API-Testfunktion kann eine Reihe von Tests auf Grundlage der OpenAPI-Spezifikation generieren. Sie kann sogar Tests eines bestimmten Anwendungsstatus innerhalb der API-Implementierung generieren. Tests dieser Art sind erforderlich, um die gesamte Bandbreite der API-Funktionen prüfen zu können.

Auch hier arbeitet IBM nach dem Prinzip der Closed-Loop-Integration: KI-Modelle von IBM Research verwenden Open-Tracing-Daten aus Produktionsimplementierungen, um die Testabdeckung zu berechnen, die die aktuelle Testsuite erzeugt. Werden Lücken festgestellt, kann das Modell neue Tests zur Verbesserung der Abdeckung vorschlagen. Durch das Feedback aus Betriebsdaten lässt sich die Qualität der resultierenden API verbessern. Auch können die Entwickler neue API-Versionen schneller entwickeln, weil sie die Gewissheit haben, dass eine sorgfältige Testsuite sie vor Regressionen schützt.

Erfahren Sie mehr

In diesem Artikel wurde gezeigt, wie die Integration die Automatisierung unterstützt, indem sie es einem Unternehmen ermöglicht, schnell auf alle Daten und Prozesse zuzugreifen und diese zu automatisieren. Ein modernes Unternehmen kann diese Herkulesaufgabe nur dann bewältigen, wenn es leistungsstarke Tools einsetzt. Die Handhabung dieser Tools muss mittels KI drastisch vereinfacht sein, damit sich mehr Mitarbeiter mit der Erstellung von Integrationen befassen können.

Um Kunden dabei zu unterstützen, ihre Automatisierungsprojekte mit Integration zu beschleunigen, hat IBM alle Automatisierungsfunktionen in einer einzigen Plattform zusammengefasst. Diese Plattform basiert auf einer einheitlichen Architektur, mit der Integrations- und Automatisierungsfunktionen mühelos nebeneinander eingesetzt werden können.

Zur Vertiefung finden sich hier Referenzen zu IBM Cloud Pak® for Integration:

    IBM Cloud Pak für Integration

    Integration Community

Zusätzliche Informationen gibt es in unserem The Art of Automation-Podcast, in Episode 3 der Reihe unterhält sich Michael Mrose mit Michael Hamann explizit zu Automation und APIs. Hören Sie rein!

Der Original-Artikel auf Englisch ist hier erschienen

Für Fragen Steht Ihnen Michael Hamann als unser lokaler Experte zur Verfügung.