在現代分散式系統中，選擇合適的介面風格至關重要。本文著重比較 REST 和 GraphQL 兩種風格，分析它們的特性、優缺點以及在人工智慧系統的應用。REST 偏向資源導向，強調無狀態和自我描述的資料交換，常用於模型介面。GraphQL 則允許客戶端精確查詢所需資料，減少資料傳輸量，適用於頻寬受限的場景。兩種風格各有千秋，REST 適用於簡單、無狀態的互動，而 GraphQL 更適合複雜、資料需求明確的場景。理解它們的差異有助於開發者根據實際需求做出最佳選擇。
2.1.3 介面風格
在分散式系統的元件之間，有許多種介面風格，但是在當今的根據人工智慧的系統中，常用的介面風格是 GraphQL 用於邊緣通訊（與其名稱相反），以及 REST 用於其他通訊連結（但這不是它得名的原因）。我們先從 REST 開始。
表現層狀態轉換（REST）
在 1990 年代後期，隨著網際網路和全球資訊網的發展，為每個網上的服務建立一個自定義的客戶端已經不再實際。REST 介面風格是一種在 HTTP/1.1 協定工作期間成熟的方法，它允許客戶端和服務之間有非常鬆散的耦合。REST 被廣泛用於機器學習系統中的模型介面。
REST 的關鍵元素是：
- 請求是無狀態的，這意味著在協定中不假設伺服器在一個請求和下一個請求之間保留任何資訊。每個請求必須包含所有必要的資訊來執行該操作，這導致請求包含大量資訊。或者，客戶端和服務提供者同意在哪裡維護必要的狀態。
- 交換的資訊是文字形式的——服務和方法是透過網址存取的。網際網路從一開始就被設計為異構的，不僅跨不同的電腦系統，而且跨不同的二進位制資訊表示形式。
- REST 基本上圍繞著資源，概念化為名詞（例如，使用者、產品），強調這些實體的狀態和表示，而不是 SOA 和傳統網路服務中對函式或動詞的行動導向焦點。這種方法優先考慮實體操作而不是特定的操作，提供了一種更標準化的互動模型。
- REST 限制了方法或函式/動詞的集合，只有少數最重要的方法，包括 POST、GET、PUT 和 DELETE。這些方法對應於資料管理概念中的 CRUD（建立和初始化、讀取、更新和刪除）。REST 請求識別要應用操作的資源或型別，並且請求或回應包含一個帶有引數或結果的資料元素。REST 需要該元素是自我描述的（透過 MIME 型別），以便任何客戶端都知道如何解釋資料。
嚴格來說，REST 架構風格並不指定從客戶端傳送訊息到服務的機制。然而，如上所述，HTTP/1.1 協定作為 REST 的第一個實作而演變。從業者沒有必要建立其他實作，因此今天 REST 和 HTTP 基本上是同義的。
REST 對於人工智慧模型訓練、佈署和整合的影響提供了一種補充和區別於 SOA 和微服務的方法。早期為 SOA 開發的協定和標準往往複雜且冗長，而 REST 提供了一種更流暢和網路本地化的整合方法。這使得 REST 特別適合於根據網路的應用程式和服務中的人工智慧模型整合。同時，微服務架構關注於將應用程式分解為小型、獨立可佈署的服務，而 REST 更關注於這些服務之間的通訊方式。它不規定服務的大小或範圍，但強調了一種統一和無狀態的介面用於互動。REST 的無狀態性非常適合人工智慧場景，因為它允許與人工智慧模型進行可擴充套件的互動，而無需維護會話狀態，這使得人工智慧服務可以快速擴充套件並處理大量並發請求。
GraphQL
GraphQL 是為了支援頻寬有限的移動應用程式而開發的——與你可能直覺想到的相反，它並不主要用於查詢圖形。GraphQL 起源於 2012 年左右的 Facebook，並在 2015 年成為開源專案。目前，GraphQL 編譯器存在於多種語言中。
在 GraphQL 中，提供服務會公開其介面的明確定義。介面中的元素是強型別的。提供服務有一個執行時引擎，可以在執行時解析查詢並傳回結果。
內容解密：
REST 和 GraphQL 是兩種常用的介面風格，用於分散式系統中的元件之間通訊。REST 強調資源導向、無狀態和自我描述的資料，而 GraphQL 則提供了一種更靈活和強大的查詢語言，用於定義所需的資料結構和欄位。
圖表翻譯：
此圖示 REST 和 GraphQL 的基本架構和工作原理。REST 根據資源和 HTTP 方法，而 GraphQL 則根據查詢和 schema 定義。兩種介面風格都有其優缺點，REST 更適合簡單、無狀態的互動，而 GraphQL 更適合複雜、有狀態的互動。
graph LR
participant REST as "REST"
participant GraphQL as "GraphQL"
participant Client as "Client"
participant Server as "Server"
Client->>REST: 請求資源
REST->>Server: HTTP 請求
Server->>REST: 回應資源
REST->>Client: 回應資源
Client->>GraphQL: 查詢
GraphQL->>Server: 查詢請求
Server->>GraphQL: 回應資料
GraphQL->>Client: 回應資料
圖表翻譯：
此圖示展示了 REST 和 GraphQL 的基本工作流程。REST 根據 HTTP 請求和回應，而 GraphQL 則根據查詢和 schema 定義。兩種介面風格都有其優缺點，REST 更適合簡單、無狀態的互動，而 GraphQL 更適合複雜、有狀態的互動。
內容解密：
REST 和 GraphQL 是兩種常用的介面風格，用於分散式系統中的元件之間通訊。REST 強調資源導向、無狀態和自我描述的資料，而 GraphQL 則提供了一種更靈活和強大的查詢語言，用於定義所需的資料結構和欄位。
圖表翻譯：
此圖示展示了 REST 和 GraphQL 的基本架構和工作原理。REST 根據資源和 HTTP 方法，而 GraphQL 則根據查詢和 schema 定義。兩種介面風格都有其優缺點，REST 更適合簡單、無狀態的互動，而 GraphQL 更適合複雜、有狀態的互動。
graph LR
participant REST as "REST"
participant GraphQL as "GraphQL"
participant Client as "Client"
participant Server as "Server"
Client->>REST: 請求資源
REST->>Server: HTTP 請求
Server->>REST: 回應資源
REST->>Client: 回應資源
Client->>GraphQL: 查詢
GraphQL->>Server: 查詢請求
Server->>GraphQL: 回應資料
GraphQL->>Client: 回應資料
GraphQL 與 DevOps 概述
GraphQL 是一種查詢語言，允許客戶端定義所需的資料結構，並只接收必要的資料。這種方法與 RESTful API 不同，後者通常會傳回大量預先定義的資料。GraphQL 的主要優點在於它能夠減少不必要的資料傳輸，特別是在移動裝置或邊緣計算場景中。
在人工智慧系統中，GraphQL 可以用於不同服務之間的資料交換，從而減少資料傳輸量和解析時間。例如，一個翻譯應用程式可以使用 GraphQL 只下載與使用者需求相關的詞彙和模型。
然而，GraphQL 也有一些限制。例如，支援的查詢必須事先定義，這可能會限制客戶端的彈性。相比之下，RESTful API 可以允許客戶端自行解析和處理資料。
DevOps 背景
DevOps 是一種軟體開發方法，旨在加速軟體的交付和佈署，而不犧牲品質。它透過文化、組織和技術手段來實作這一目標。
在文化方面，DevOps 強調開發人員和維運人員之間的合作，共同追求快速交付和高品質的軟體。組織上，DevOps 通常涉及減少會議和同步溝通，提高自動化和連續整合/連續佈署的程度。
DevOps 的技術手段包括使用版本控制系統、自動化測試和佈署工具等。透過這些手段，DevOps 旨在實作快速、可靠和高品質的軟體交付。
圖表翻譯：
graph LR
A[客戶端] -->|查詢|> B[GraphQL 伺服器]
B -->|資料|> A
C[DevOps] -->|文化|> D[開發人員]
C -->|組織|> E[維運人員]
C -->|技術|> F[自動化工具]
內容解密：
上述圖表展示了 GraphQL 和 DevOps 的基本概念。客戶端向 GraphQL 伺服器傳送查詢，伺服器傳回所需的資料。DevOps 則涉及文化、組織和技術三個方面，以實作快速和高品質的軟體交付。
程式碼範例：
import graphene
class Query(graphene.ObjectType):
hello = graphene.String()
def resolve_hello(self, info):
return 'Hello, World!'
schema = graphene.Schema(query=Query)
圖表翻譯：
sequenceDiagram
participant 客戶端
participant 伺服器
客戶端->>伺服器: 查詢
伺服器->>客戶端: 資料
內容解密：
上述程式碼範例展示瞭如何使用 Graphene 建立一個簡單的 GraphQL 伺服器。客戶端可以向伺服器傳送查詢，伺服器會傳回所需的資料。
DevOps 實踐與技術選型
在現代軟體開發中，DevOps 的概念已經成為了一種重要的實踐方式。它強調了開發團隊和營運團隊之間的合作與溝通，以達到更快速、更可靠的軟體交付。要實作這種合作，需要有一些基本的條件，包括充分的溝通、明確的目標和適當的技術選型。
溝通與組織結構
在實施變更之前，需要進行充分的溝通，以確保所有相關人員都瞭解變更的內容和目的。這種溝通可以透過多種方式進行，包括定期的團隊會議、即時通訊工具等。另外，組織結構也需要進行調整，以確保開發團隊和營運團隊之間的合作順暢。例如，可以採用微服務架構，這種架構可以讓小團隊更容易地合作和溝通。
技術選型
除了溝通和組織結構之外，技術選型也是 DevOps 實踐中的一個重要方面。以下是一些常用的技術選型：
- 自動化: 自動化是 DevOps 的一個關鍵部分。它可以幫助開發團隊和營運團隊自動化許多重複的任務，例如建置、測試和佈署。透過自動化，可以大大提高軟體交付的速度和可靠性。
- 基礎設施即程式碼 (IaC): IaC 是一種管理基礎設施的方法，它將基礎設施視為程式碼，使用版本控制和自動化工具來管理基礎設施的變更。這種方法可以幫助提高基礎設施的可靠性和安全性。
- 版本控制: 版本控制是 DevOps 中的一個重要工具，它可以幫助開發團隊和營運團隊跟蹤軟體的變更和版本。透過版本控制，可以確保軟體的可靠性和安全性。
- 微服務架構: 微服務架構是一種軟體設計方法，它將軟體分解為多個小的服務，每個服務都有自己的責任和界限。這種架構可以幫助提高軟體的可擴充套件性和可靠性。
實踐案例
以下是一個實踐案例：
假設有一個電商平臺，需要實施一個新的功能，以提高使用者經驗。開發團隊和營運團隊需要合作，以確保這個功能可以順暢地交付給使用者。為了實作這個目標，開發團隊和營運團隊可以採用微服務架構，將新的功能分解為多個小的服務，每個服務都有自己的責任和界限。同時，開發團隊和營運團隊也需要進行充分的溝通，以確保所有相關人員都瞭解變更的內容和目的。
內容解密
在上述案例中，開發團隊和營運團隊需要進行充分的溝通，以確保所有相關人員都瞭解變更的內容和目的。這種溝通可以透過多種方式進行，包括定期的團隊會議、即時通訊工具等。另外，組織結構也需要進行調整，以確保開發團隊和營運團隊之間的合作順暢。例如，可以採用微服務架構，這種架構可以讓小團隊更容易地合作和溝通。
graph LR
A[開發團隊] -->|溝通|> B[營運團隊]
B -->|合作|> C[微服務架構]
C -->|自動化|> D[軟體交付]
圖表翻譯
上述圖表展示了開發團隊和營運團隊之間的溝通和合作過程。首先，開發團隊和營運團隊需要進行充分的溝通，以確保所有相關人員都瞭解變更的內容和目的。然後，開發團隊和營運團隊可以採用微服務架構，將新的功能分解為多個小的服務，每個服務都有自己的責任和界限。最後，透過自動化，可以幫助提高軟體交付的速度和可靠性。
graph LR
A[需求分析] -->|定義|> B[微服務架構]
B -->|設計|> C[服務界限]
C -->|實施|> D[自動化]
REST 和 GraphQL 作為兩種主流的 API 介面風格，在現代軟體開發，特別是人工智慧與分散式系統領域，扮演著關鍵角色。深入剖析兩者的核心架構與運作機制，可以發現 REST 以其資源導向、無狀態的特性，更適合簡單且可擴充套件的 AI 服務互動；而 GraphQL 則憑藉其強型別系統和靈活的查詢語言，更能滿足複雜資料交換的需求，有效降低資料傳輸量，尤其適用於邊緣計算等頻寬受限的場景。然而，技術限制深析顯示，GraphQL 的 Schema 定義需事先規劃，可能限制客戶端的彈性；REST 則可能面臨過度擷取或不足擷取資料的問題。
技術演進預測顯示，隨著 API 閘道器和服務網格等技術的發展，REST 和 GraphQL 的整合運用將成為趨勢。API 閘道器可以根據不同客戶端需求，動態路由請求至對應的 REST 或 GraphQL 服務；服務網格則能提供更精細的流量管理和安全控制，進一步提升 API 效能和可靠性。市場動態投射顯示，API 經濟的蓬勃發展將持續推動 REST 和 GraphQL 的演進，未來將更注重開發者體驗、安全性和效能最佳化。玄貓認為，技術團隊應根據實際業務場景和技術堆疊特性，選擇合適的 API 介面風格，並積極探索兩者的整合方案，才能最大化釋放 API 的價值，在競爭激烈的市場中保持領先地位。
