買了 API Gateway 還是管不好？揭開 2025 年 API Management 真正的核心挑戰
為什麼 2025 年大家都在談 API 管理？ 如果你最近關注產業趨勢或動態，可能會發現一個有趣的現象：「API Management (API 管理)」 這個關鍵字的搜尋熱度在近期創下新高。 為什麼？是因為台灣企業突然愛上了寫程式嗎？不。 真正的原因是：AI 應用的爆發與微服務的普及，讓企業內部的 API 數量失控了。 過去，我們只有幾十個 API，靠工程師手寫文件、用 Word/Excel 紀錄還能應付。但在 2025 年的今天，為了讓內部的 LLM (大型語言模型) 能串接資料，或是為了打通混合雲架構，API 數量動輒數百、數千個。這時候，很多 IT 主管才驚覺：「天啊，我只買了 API Gateway，但我根本不知道我有多少 API、它們長什麼樣、誰在維護！」 這就是為什麼「API Management」突然變成熱搜詞——大家都在找解藥。 迷思：API Management ≠ API Gateway 很多企業在編列預算時，會說：「我們今年要導入 API Management。」結果最後買回來的，往往只是一套 API Gateway。 這就像是說「我要管理公司的財務」，結果只買了一台「點鈔機」。 API Gateway (點鈔機)：它很厲害，能快速處理流量、驗證身分、阻擋攻擊。它處理的是「流通中」的價值。 API Management (財務部)：它應該包含更廣的範圍——誰有權發行 API？API 的標準是什麼？舊版 API 何時下架？這是「治理與規劃」。 如果你發現公司的 Gateway […]
REST API 設計規範：如何讓團隊不再為 camelCase 還是 snake_case 吵架？自動化 Style Guide 才是解藥
開發會議上的「不停內耗」 身為技術主管或資深工程師，您一定經歷過這種場景： 在 Code Review 會議上，兩個工程師爭得面紅耳赤。 A 說：「API 欄位應該要用駝峰式命名 (camelCase)，像 userId！」 B 說：「不對！資料庫欄位是底線式 (snake_case)，API 應該要對應，用 user_id！」 C 默默舉手：「那個…你們有沒有發現他的 Error Code 回傳是 200 OK 但是內容寫 ‘Failed’？」 這些關於「風格」與「規範」的爭論，往往消耗了團隊大量的時間，卻對業務邏輯沒有直接幫助。但如果不統一，當這些 API 被前端或合作夥伴串接時，災難就發生了——沒有人知道這家公司的 API 到底該怎麼用。 今天我們要聊的，就是如何用「自動化工具」來終結這場不必要的內戰。 什麼是 API Style Guide (風格指南)？ 在程式碼的世界裡，我們有 ESLint 來檢查 JavaScript 語法；同樣的，在 API 設計的世界裡（OpenAPI/Swagger），我們也需要一套 API Style Guide，也就是 API 規範的風格指南。 它是一組定義明確的規則，例如： 命名慣例：所有的 URL Path 必須是小寫且用連字號分隔 (kebab-case)。 安全性：所有的 […]
API Gateway 是什麼？導入前必知的關鍵差異：別把「流量管理」當成「API 設計管理」
隨著微服務 (Microservices) 架構在台灣企業間越來越普及，API Gateway (API 閘道) 幾乎成為了許多 IT 團隊搜尋熱度最高的關鍵字。大家都在問：「哪一家的 Gateway 效能最好？」、「如何透過 Gateway 確保資安？」 但在我們的客戶導入 API 解決方案的經驗中，常常發現一個被忽略的盲點：很多企業買了頂級的 Gateway，卻發現 API 開發效率依然低落，前後端溝通成本依然很高。 原因很簡單：API Gateway 管理的是「運作中的流量」(Runtime)，但它管不了「API 的設計品質」(Design)。今天我們就來聊聊這兩者的黃金分工，以及為什麼在關注 Gateway 之前，你可能需要先看看你的 Swagger (SwaggerHub)。 什麼是 API Gateway？它解決了什麼問題？ 簡單來說，API Gateway 就像是大樓的保全櫃台。 當外部的客戶端 (Mobile App, Web, IoT 設備) 想要存取企業內部的微服務或其他 API 服務時，不需要直接敲每一個服務的門，而是統一透過 API Gateway 進出。在現代架構中，它扮演了至關重要的角色： 這聽起來很完美，對吧？但 Gateway 處理的是「已經寫好、跑在線上的程式碼」。如果源頭的 API 規格寫得亂七八糟，Gateway 是救不了的。 常見的盲點：把「Swagger 檔案」當作「API 管理」 許多台灣的開發團隊在使用 […]
從策略到執行：讓您的 API 程式真正成熟所需的一切
你的業務不會放慢腳步，而你的 API 策略也不能停下來。 對於正處於數位轉型、並為 AI 做好準備的團隊而言，API 是核心所在。然而，對許多組織來說，問題不在於「為什麼 API 重要」，而是「如何能持續、穩定、安全且具規模地交付 API」。能夠真正跨越「策略」與「執行」之間鴻溝的團隊，才是能真正引領市場的團隊。 前陣子，SmartBear 公司邀請了 Forrester 首席分析師 David Mooter 擔任特別講者，並一同舉辦一場深入探討 API 成熟度的線上研討會。SmartBear 首席 API 技術傳道師 Frank Kilcommins 也一同參與，針對常見的阻礙進行剖析，分享經過驗證的模型，並提供實際指引，協助團隊從 API 的理想願景走向能夠帶來可衡量商業價值的執行成果。 以下是這場研討會的重點回顧，以及您可以從今天開始帶領團隊實踐的方法。 為什麼單靠 API 策略是不夠的 「API 是我們建立的技術中壽命最長的部分。實作可以更換，但契約必須保持一致。」—— Frank Kilcommins 問題不在於缺乏策略，而是「碎片化」。許多 API 計畫之所以停滯不前，是因為它們被侷限在 IT 部門內部、過度依賴人工治理，或與企業的核心業務優先順序脫節。如果你仍然忙於處理一個又一個點對點整合的問題，你並不孤單。 以終為始 「先從你想要達成的商業成果出發，再回推到你的營運模式與技術投資。」—— Forrester 分析師 David Mooter 不要以工具為出發點，而要以「目的」為核心。 David 在會中介紹了 Forrester 的 API Enablement Model（API 賦能模型），該模型建立在三大支柱之上：商業領導力、營運模式與技術架構。無論你是要拓展新的客戶通路、導入合作夥伴，還是為 […]
SmartBear SwaggerHub & ReadyAPI：實踐 Design-First 設計優先
API 設計流程概覽 在當今以 API 為核心的世界中，良好的 API 設計是打造可靠且可擴展服務的關鍵。若缺乏明確的結構與標準化，設計階段很容易陷入混亂。常見問題如團隊目標不一致、系統過度耦合、程式碼重複，以及標準不一致等，會迅速累積成更大的問題。這不僅導致進度延遲與使用者體驗不佳，甚至可能造成長期的技術債，進而演變為嚴重的商業風險。 為了避免這些陷阱，團隊需要一套有結構的方法論以及能夠支撐該方法的正確工具。這正是 Design-First 設計優先方法論 結合 SmartBear Swagger (SwaggerHub) 與 ReadyAPI 所能帶來的價值。 Design-First 設計優先方法論 Design-First 方法論是一種 API 開發模式，強調在撰寫程式碼或執行測試之前，先設計好 API 介面。這個基礎性的設計步驟能夠避免前面提到的許多常見問題。 以 Swagger (SwaggerHub) 集中管理 API 設計 要有效落實 Design-First 方法論，團隊需要一個能促進協作、強化標準化，並讓所有利害關係人保持連結的平台。由 SmartBear 開發的 Swagger (原為 SwaggerHub)，正是這樣的平台。 透過五大緊密整合的功能，SmartBear Swagger 支援 Design-First 工作流程的每個階段，將優秀的構想轉化為可運行且可靠的 API。 ReadyAPI 在強化 API 測試中的角色 當你的 API 已透過 Swagger / SwaggerHub […]
使用生成式 AI（GenAI）重新定義軟體測試
如今，大家對高品質應用程式的期待比以往任何時候都高。隨著敏捷方法和 CI/CD（持續整合與交付）的普及，軟體更新的速度也大幅提升——從以前的幾週、幾個月一次，到現在企業每天、甚至一天好幾次就能部署新版本。這樣的節奏，對 QA 團隊來說壓力可想而知：要確保每次更新都可靠，卻又不能拖慢整個開發流程。 問題是，傳統的測試自動化和 QA 流程大多倚賴僵硬的、程式碼驅動的框架。這些框架需要大量的腳本來詳細描述測試怎麼跑，但應用程式一有變動，這些腳本就得跟著改，導致維護成本居高不下。更糟的是，開發人員常常花更多時間在「修測試」而不是「改進產品」。久而久之，這種僵化變成了瓶頸，在快速迭代的敏捷環境裡尤其明顯。 而當錯誤溜進正式環境時，代價可不小：收入損失、用戶信任受損、營運成本上升……這些都凸顯了為什麼我們迫切需要更聰明、更靈活的品質保證方法，來跟上這個高速演進的軟體時代。 生成式 AI （GenAI）如何強化 QA 生成式 AI 正在徹底改變測試的遊戲規則。以往開發人員得辛苦寫下每個測試步驟，如今只要用簡單易懂的語言，描述應用程式「應該怎麼做」——也就是測試的意圖，AI 就能自動把這些意圖轉換成可執行的測試，並且在核心功能不變的前提下，隨著應用程式的變動自動調整。這樣一來，測試不再只是冷冰冰的腳本，而是能真正貼合業務目標與使用者需求的「智慧測試」。 這種方法讓測試流程變得更簡單、更聰明： 這不只是工具的升級，而是一種測試思維的轉變，讓 QA 從追著改腳本，變成主動掌握品質的關鍵角色。 AI 如何強化契約測試 API 已經成了現代數位生態系的核心命脈，不僅推動創新，還為企業打開了全新的收入大門。最新的產業數據顯示：93% 的組織已經把 API 納入日常工作流程，其中有 68% 更是直接靠 API 創造新收入。再加上微服務架構的興起，API 數量呈爆炸性增長，讓企業能打造更靈活、可擴展的系統。 不過，這樣的轉變也帶來了前所未有的挑戰。在微服務世界裡，語言、框架、互動方式全都多樣化，整合點也成倍增加。傳統的端對端測試不僅費時費力，還很難在這種快速擴張的環境中跟上腳步。即便是成熟的 API 團隊，在面對大規模分散式系統時，也能感受到這種複雜度的壓力。 這時，契約測試就成了救星。它能確保 API 的互動遵守預先定義的「契約」，用輕量級的方法在不做完整系統整合的情況下，就能驗證服務間的通訊是否正確。但話說回來，手動建立和維護這些契約測試，往往又麻煩又容易出錯，也因此在擴展性上受限。 SmartBear PactFlow 在 HaloAI 的加持下，讓契約測試變得前所未有的簡單又聰明！它鎖定三大實用場景，幫你把測試流程徹底升級： 這三種方法相輔相成，讓 PactFlow 不只提升測試的準確性與效率，還能幫團隊放心地擴大 API 測試規模，同時守住系統的穩定性與完整性。 加強，而非取代 很多人以為 GenAI 是來取代測試人員的，但事實完全不是這樣。它最大的價值在於 「增強」人類的能力，而不是把人排除在外。畢竟，人類才是應用程式品質的最終把關者——由我們來決定軟體該如何運作、測試該怎麼優先安排。在台灣，許多企業甚至因為擔心導入契約測試會增加人力負擔而裹足不前，但有了 GenAI 的輔助，這個門檻可以大幅降低。 […]
軟體開發中 Agentic Workflows 的崛起
想像一下，一個工作流程能夠根據變化自動適應、獨立解決問題，並且跨團隊無縫協作——讓你能將時間與精力集中在真正重要的任務上。這不是科幻小說，而是 Agentic Workflows 的願景。隨著軟體開發日趨複雜，這種新的工作方式正快速崛起，為應對複雜挑戰提供更智慧、更快速且更具彈性的途徑。 什麼是「Agentic Workflows」？ Agentic Workflows 超越了傳統線性或規則導向的流程。它們是由能夠理解情境、設定目標，並在不需持續人為介入的情況下採取行動的系統所驅動。這不只是自動化重複任務，而是讓系統可以「思考」、「調整」與「行動」，主動協助完成工作。 例如，一個傳統流程可能只能在測試階段自動標記錯誤；但 Agentic Workflow 不僅能標記問題，還可以找出根本原因，甚至自動建議或執行修復動作。這代表團隊可以從手動操作中解放出來，專注在創造價值。 另一個例子是旅行規劃：以往你可能需要手動比價航班、飯店與活動選項，但 Agentic Workflow 只需你輸入「安排一次巴黎的家庭旅行」，它就能根據偏好、預算與限制，自動處理訂票、訂房、推薦活動，甚至在「票價」與「理想日期」間做出最佳取捨。 Agentic AI 的角色 Agentic AI 是實現這類工作流程的核心。它能處理龐大資料、辨識模式，並根據上下文做出決策。像 SmartBear 的 HaloAI，就是這類 Agentic AI 的應用，協助在開發生命週期中賦能工具與團隊。 這些 AI 能與既有系統整合，無須重建架構，便可提升流程的智慧與效率。它們能動態調整策略、預測風險並即時回應變化，使團隊在當今需要高敏捷度與快速交付的環境中擁有更大競爭力。 Agentic Workflows 的優勢 Agentic Workflows 為開發團隊帶來眾多好處： 挑戰與注意事項 儘管 Agentic Workflows 的潛力非常巨大，但在導入過程中仍需謹慎規劃與審慎評估。以下是我們觀察到一些團隊可能面臨的挑戰，以及可行的因應策略： 實際應用與成功案例 Agentic Workflows 的實務應用範圍非常廣泛，以下是兩個特別突出的案例： Agentic Workflows 的未來 未來五年，Agentic AI 與 Agentic Workflows […]
從設計到交付：SmartBear SwaggerHub 如何驅動「品質優先」的 API
API 已成為現代數位生態系統的支柱，能夠在各種系統、應用程式與服務之間實現無縫整合與互動。企業日益依賴 API 來提供強大的功能、提升使用者體驗，並推動營運效率。此外，API 在未來的 AI 系統中也扮演著日益關鍵的角色。隨著 AI-ready 架構與代理消費者的興起，AI 相關 API 的建立數量激增了 800%，更突顯出設計結構化、可互通、且可支援 AI 的 API 之重要性。 然而，隨著對 API 的依賴程度日益增加，「API 品質」也變得更加關鍵。API 的品質直接影響安全性、可靠性，以及人類開發者與智能代理的體驗（分別稱為 Developer Experience 與 Agent Experience）。未經充分測試的 API 不僅會讓組織暴露於安全風險中，還可能導致功能錯誤、服務中斷，並降低使用者滿意度。這些問題對 API 的提供者與使用者都可能產生嚴重影響，損害聲譽並導致營收損失。 SmartBear 一直致力於整合旗下 API 工具的最佳解決方案。今天，我們很高興介紹最新功能：Swagger Functional Test 功能測試，這是一個整合於 SmartBear Swagger (SwaggerHub / API Hub) 中的功能性與自動化測試能力，幫助團隊在整個 API 生命週期中交付高品質的 API。 圖 1 – SmartBear Swagger (SwaggerHub) 現已納入測試功能 […]
新版 SmartBear Swagger (API Hub) 功能總覽：與舊版 SwaggerHub 的進化差異比較
為什麼 SwaggerHub 要進化成 SmartBear Swagger？ 過去，SwaggerHub 是許多開發團隊設計 OpenAPI 的首選工具。然而，隨著 API 的角色不斷擴大，僅止於設計與文件管理已無法應對企業級需求。SmartBear Swagger 因應這樣的需求而誕生，不只是 SwaggerHub 的升級，而是從「API 設計工具」進化為「API Lifecycle 中心」。 功能比較表：舊版 SwaggerHub vs 新版 SmartBear Swagger (API Hub) 功能分類 SwaggerHub（舊版） Individual 個人版 Team 團隊版 Enterprise 企業版 Enterprise Plus 企業進階版 設計Design 編輯器、程式碼產生器，基本版本控制，僅支援少量元件庫 程式碼產生器、編輯器、表單式編輯器，支援 5 個 domains（元件庫） 同左，支援 10 個 domains 同左，支援標準化，無限 domains 同左，支援標準化、無限 domains，自訂 API 模板 入口網站Portal ❌ […]
告別 Newman！將 API 測試完美整合進 Jenkins/GitLab 的完整指南
在 DevOps 的理想世界裡，流程應該是這樣的： 工程師提交程式碼 (Git Push) ➡️ CI Server 自動建置 ➡️ 自動執行 API 測試 ➡️ 通過後自動部署。 但現實世界裡，很多使用 Postman 的團隊卡在第三步。 為了把 Postman 塞進 Jenkins，你必須安裝 Newman (Postman 的命令列工具)，然後開始跟一堆參數奮鬥： 「為什麼這個 Environment 變數沒吃進去？」 「為什麼 Jenkins 顯示 Build Success，但其實 Newman 裡面有 10 個 API 失敗？」 「報告生成的 HTML 格式跑版，寄給主管看被罵。」 最後 QA 兩手一攤：「太麻煩了，還是在本機跑完截圖給你看好了。」 這瞬間，CI/CD 流水線斷裂了，自動化變成了半自動化。 痛點：Newman 的維護地獄 (The Scripting Nightmare) Newman 本質上是一個 […]