API 管理

AI による API オペレーション簡素化で API プログラムのスケーリングをスムーズに

#api

※この投稿は米国時間 2021 年 5 月 25 日に、Google Cloud blog に投稿されたものの抄訳です。

API はデジタル トランスフォーメーションの根幹です。API を使用すると、組織の境界の内外でデータと機能をデベロッパーと安全に共有し、アプリケーションをより迅速に構築できます。また、パートナーとシームレスにつながってやり取りできるため、新しいビジネス収益を促進することも可能です。

API の使用範囲にはビジネス クリティカルな情報も含まれるため、ダウンタイムやパフォーマンスの低下により、収益、顧客、ブランド価値が大幅に減少する可能性があります。そのため、API の可用性を維持し、期待どおりに機能させるという責任がオペレーション チームに重くのしかかるようになりました。API がダウンすると、顧客エクスペリエンスを促進するサービスもダウンします。こうしたサービスは、組織におけるコラボレーションとビジネス プロセスに利用されています。

upstream impact of API ops.jpg

しかし、API プログラムをビルドしてスケーリングするなか、API オペレーターがすべての API を手動でモニタリングして管理することは事実上不可能になってきます。これを解決するために、Google Cloud は API 管理プラットフォームのメジャー リリースである Apigee X を介して、業界をリードする AI と ML テクノロジーの力を API オペレーションに導入しました。Apigee X は、AI、セキュリティ、ネットワーキングに関する Google Cloud の専門知識をシームレスに組み合わせて、大規模な API を効率的にビルドして管理できるようにします。

API データを実際に活用する

Apigee は機械学習を API メタデータに適用し、API オペレーションのさまざまな側面を簡素化するために必要なツールを提供します。API での AI 利用の好例として、以下のような異常検出が挙げられます。

  • AI を活用したルール: 事前定義された一連の条件に基づいてアラートをトリガーします。これらの条件は、業界をリードする Google の機械学習モデルを過去の API データに適用することによって決まります。

  • 自動しきい値: API のモニタリング基準を調整し、パターンベースの値に設定します。

  • オーバーヘッド削減: オペレーターが異常を手動でモニタリングしたり、API のモニタリングしきい値を調整したりする必要性がなくなります。

「過去の API データに AI モデルと ML モデルを適用したこれらの高度な機能は、私たちが考えもしなかったシナリオについて警告してくれます。このような自動化機能により、事前の作業を大幅に削減できます。セキュリティ面においても、行動につながるインサイトを得ることで、プロキシが安全な HTTPS ポートを介してのみ公開され、コンプライアンス要件を遵守した状態であることを確認できるようになりました。また、ユーザー アクションを綿密にモニタリングし、監査の際にレポートをすばやく抽出することもできます。」- Citrix 社グローバル テクノロジー&セキュリティ担当シニア マネージャー Adam Brancato 氏

anomaly events.jpg

Google Cloud のお客様は API プログラムをスケーリングする際に、AI を活用した機能が非常に役立つと実感しています。Google Cloud で最近発表された State of the API Economy 2021 レポートでは、企業における異常検出、bot 防止、セキュリティ分析機能の使用量が 230% 増加していることが明らかにされています。

anomaly detection.jpg

Apigee X の詳細と、AI と機械学習の活用例を確認するには、こちらの動画をご覧ください。Apigee X を無料で試すには、こちらをクリックしてください。

-Google Cloud ビジネス アプリケーション プラットフォーム プロダクト担当責任者(ディレクター)Vikas Anand