T-Mobile automatiza relatórios de métricas de APIs

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Nome: Kenny Dsouza
Título: Analista de Sistemas
Empresa: T-Mobile

Visão geral do caso de uso
A transformação digital continua comandando o tema em palestras e salas de reunião, à medida que as organizações entendem, progressivamente, os benefícios que a digitalização pode oferecer. Para algumas pessoas, as interfaces de programação de aplicativos (API) são um segmento fundamental da combinação dos estágios de TI antigos e atuais, capturando informações e, eventualmente, concluindo a estratégia de transformação digital. O caso de uso abaixo mostra como eu utilizei o Alteryx para extrair informações de uma plataforma da API e criar um painel do Tableau para relatar as métricas da API ao CIO (Chief Information Officer) e aos diretores sêniors.

Descreva problema que você precisava resolver
A estratégia da API em uma empresa é determinada pelo CIO - a pessoa certa para realizar uma transformação digital na organização. Para habilitar a TI de autoatendimento, a reutilização e monetização das APIs existentes, meu chefe solicitou uma maneira de medir a adaptabilidade das APIs em toda a empresa, junto com as principais métricas que medem a qualidade da API. Usamos a Apigee como uma das nossas ferramentas de API Gateway - ela ajuda a ter chamadas de API seguras, mecanismos de otimização de tráfego, tratamento de erros e uma maneira de analisar o tráfego da API. No entanto, é difícil obter uma visão holística das tendências e outras métricas relacionadas às APIs no nível corporativo.

Objetivos:
- Desenvolver a capacidade de visualizar a adaptabilidade/tendência das APIs em toda a empresa
- Calcular métricas em torno do número de APIs, de desenvolvedores criando APIs, de produtos e aplicativos da API na organização
- Criar uma maneira de visualizar as métricas em torno do tempo médio de resposta, da taxa de erros e da composição do tráfego em todas as APIs

Descreva sua solução de trabalho
Apigee é uma das principais fontes de dados para as métricas da API de onde a maioria das informações foi extraída. Junto com o Apigee, também integrei os dados com as seguintes fontes:

• Workday - Informações internas da organização para que as APIs sejam mapeadas corretamente para os interessados e departamentos
• Service Now - Os aplicativos são mapeados para as APIs associadas
• Cloud Foundry - Os microsserviços são mapeados para as APIs associadas

O gateway do Apigee tem suas APIs expostas para que possamos consumir as informações disponíveis em sua plataforma usando chamadas API RESTFUL. Os dados geralmente estão no formato JSON ou XML. Depois de extrairmos o arquivo JSON usando a ferramenta de Download por meio de chamadas RESTFUL, precisamos organizar as informações em um formato tabular para facilitar a visualização da saída. No entanto, os dados necessários são armazenados em componentes diferentes que podem ser acessados usando diferentes chamadas de API. Por exemplo, se tivermos que entender o relacionamento entre os desenvolvedores e os produtos da API, teremos que extrair as informações do desenvolvedor e as informações do produto da API separadamente e depois unir essas informações com base em seu GUID. Da mesma forma, precisávamos fazer várias chamadas da API REST para cada componente que queremos analisar e relatar essas principais métricas em uma ferramenta de visualização, como o Tableau.

Abaixo está uma macro que eu criei, para que pudéssemos agregar esses vários componentes diferentes da Apigee e reutilizá-los ao invés de reconstruí-lo sempre que precisarmos acessar as informações. Os dados extraídos são enormes, e é por isso que extraímos apenas para um intervalo de tempo específico e carregamos as informações no banco de dados SQL em uma metodologia incremental. Para definir o intervalo de tempo, usamos a interface do aplicativo de data. A ferramenta Análise JSON nos ajuda a analisar as informações e converter os dados em um formato de tabela. A ferramenta Tabela de referência cruzada ajuda no agrupamento dos dados e fornece cabeçalhos e valores em um formato sistemático.

Assim que tivermos a macro preparada, com base nas principais métricas que precisam ser relatadas e analisadas, executamos um fluxo de trabalho para extrair a entrada da fonte, converter os dados de um formato JSON em um formato tabular e, em seguida, unir os dados de vários componentes diferentes em uma tabela normalizada. Abaixo, o fluxo de trabalho é um dos componentes usados para extrair as informações da Apigee.

No final do fluxo de trabalho, os dados são carregados em um banco de dados SQL. O fluxo de trabalho está atualmente publicado na Alteryx Gallery e está agendado para ser executado diariamente. Os dados do banco de dados SQL são então publicados no Tableau por meio da conexão ativa, de modo que, quando o banco de dados for atualizado, os relatórios do Tableau sejam atualizados automaticamente. Veja abaixo um exemplo de alguns dos painéis de métricas da API que são reportados à diretoria sênior como resultado desse processo.

Descreva os benefícios que você alcançou

O uso do Alteryx para meu processo de ETL e um painel do Tableau para exibir as informações me ajudou a fornecer insights sobre métricas importantes relacionadas à transformação digital. Abaixo estão alguns dos muitos benefícios que percebemos e como isso teve um grande impacto em nossa organização.

Automação e economia de tempo: Como os painéis são atualizados automaticamente e diariamente, ele nos poupa do esforço manual de extrair e processar as informações de várias fontes. Isso também libera tempo para os desenvolvedores e assim eles podem concentrar em projetos mais críticos ao invés de ficar limpando e mesclando dados.

Tomada de decisão e insights: Como o fluxo de trabalho é integrado a várias fontes, os diretores seniores podem tomar decisões melhores e o analista pode fornecer insights aprimorados dos dados. A diretoria pode visualizar as métricas em um nível holístico e tomar decisões para ajudar na transformação digital.

Acessibilidade de dados: Esses relatórios são acessíveis a todos os funcionários da empresa, para que eles não precisem passar pela experiência complicada de solicitar acesso à plataforma (Apigee) e, em seguida, procurar informações com base em suas necessidades.

No geral, o processo do Alteryx economizou aproximadamente de 6 a 7 horas em que os desenvolvedores consultavam dados da Apigee para cada API. Atualmente, o fluxo de trabalho é executado por 20 minutos e todos os dados são atualizados e o painel é atualizado automaticamente.