REST API Integration: Fra Manuel til Automatiseret

Mange virksomheder starter med en manuel proces for at hente data fra eksterne systemer. Det kan være en simpel kopi/paste fra et webinterface eller brug af simple scripts til at trække data fra en CSV-fil. Det fungerer i starten, men hurtigt bliver det et flaskehals. Hver ændring i kilden kræver manuelt arbejde, og fejlraten stiger proportionalt med kompleksiteten.

Fase 2: Scripting og Ad Hoc Løsninger

Næste trin er ofte at udvikle simple scripts – Python, Bash, Go (se eksempler på Go-udvikling) – for at automatisere dataudtræk. Disse løsninger fungerer ofte, men mangler struktur og overblik. Der er få tests, og fejlsituationer håndteres sjældent elegant. Dokumentation er minimal, og afhængigheden af den oprindelige udvikler er høj. Det er en løsning, der holder situationen kørende, men skaber teknisk gæld.

Fase 3: REST API Integration - Fundamentet for Skalering

Det vendepunkt kommer med behovet for skalerbarhed og robusthed. Det er her, integration med REST API'er bliver essentiel. I stedet for at stole på skrøbelige dataeksportformater eller manuelt arbejde, kan man nu programmatisk hente data i et struktureret format. Dette kræver et solidt fundament i API-design og -forståelse (se API Design i praksis). Teknologivalg bliver vigtige – Go eller Java (med henvisning til Java-udvikling) er gode valg for backend-integration.

Fase 4: DevOps, IaC og Overvågning

Med REST API-integration kommer behovet for at automatisere deployment og overvågning. Her spiller DevOps og Infrastruktur som Kode (IaC) en central rolle. Vi anvender værktøjer som Terraform til at definere og administrere infrastruktur, og CI/CD pipelines til at automatisere builds, tests og deployments. Overvågning er ligeledes kritisk; med Prometheus og Grafana (se Prometheus Grafana Monitoring) kan vi tracke API performance og reagere proaktivt på problemer. Vi anbefaler at læse om vores CI/CD Pipelines for at få et bedre indblik i automatisering.

Fase 5: DataOps og forretningsværdi

Endeligt, med veldefinerede API'er, automatiserede processer og robust infrastruktur, kan man fokusere på den forretningsmæssige værdi. Integration med AI/ML-modeller for forecasting eller anomaly detection (se AI Anomaly Detection) bliver en mulighed. Business Intelligence dashboards (se Business Intelligence Dashboards) visualiserer data og giver indsigt, der understøtter strategiske beslutninger. Det handler om at omfavne DataOps principper og levere konkrete resultater (se API Integration Dataopsamling).