👩‍💻 Интеграционный API-метод: что это и когда нужен? 👩‍💻

Работая с задачами на интеграцию, важно помнить, что в процесс вовлечены сразу несколько частей системы:

▫️Frontend – пользовательский интерфейс. Он не всегда есть в интеграционных задачах, но если присутствует, то выполняет роль инициатора запросов.

▫️Backend – серверное приложение, которое отвечает за логику обработки данных, их проверку и взаимодействие с внешними системами.

▫️Внешняя система – источник или получатель данных, с которым взаимодействует наш Backend.

❗️ Для обеспечения безопасности, большинство интеграций реализуется через Backend.
Для этого создают интеграционные API-методы.


👉 Интеграционный API-метод – это метод на стороне нашего Backend, который:
+ принимает запросы от Frontend-приложения;
+ взаимодействует с внешней системой для получения или записи данных;
+ реализует логику сопоставления (маппинга) и обработку данных.


Почему используется интеграционный API-метод, а не прямое обращение к внешней системе с Frontend?

✅ Централизованное хранение данных:
Backend является центром хранения актуальных данных. Все изменения, включая удаление задач, должны проходить через него, чтобы данные оставались актуальными.

✅ Безопасность:
Хранить секретные ключи на стороне Frontend небезопасно – они могут быть скомпрометированы (например, перехвачены через консоль браузера). Размещение ключей на Backend исключает этот риск.


Пример алгоритма работы интеграционного API-метода разобрала в мини-книге к посту 🤝

#ИнтеграцииGA

🤖 5 AI-инструментов, которые рекомендуем знать аналитикам к 2026 году, чтобы ускорять свою работу и быть востребованными на рынке 🤖

👉 ChatGPT
Работа с требованиями, ТЗ, ФТ, БТ, НФТ, Use Cases и тд. Ответы на сообщения и email.
В общем любые тексты, которые делает аналитик. Нейросеть идеальна для их создания и улучшения.
Рекомендуется использовать режим GPT-5 Thinking.

👉 Gemini
+ написание SQL-запросов,
+ код для plantUML, чтобы делать UML-диаграммы,
+ проектирование БД через код, например код для dbdiagram.io или SQL-скрипты,
+ проектирование API методов (json/xml/и тд).
Всё, что касается "кода" от аналитиков - сюда.

👉 Claude
Работа с большими контекстами, обработка длинных документов и получение сути из них, анализ логов.
Пример: сжать 30-страничный документ до 1 страницы.

👉 Cursor AI
Разработка собственного кода для приложений, создание прототипов.
Рекомендуемый язык программирования: Python.
Инструмент для продвинутых аналитиков, кто хочет больше, чем просто писать требования.
Полезно для личных проектов за пределами работы.

👉 DeepSeek
Инструмент для всего.
Умеет всё, что и интрументы выше, но на среднем уровне.


Эти 5 инструментов помогают со стандартными задачами, которые ежедневно решают системные и бизнес-аналитики.

Если пока знакомы не со всеми, то рекомендуем попробовать каждый, сравнить результаты и выбрать наиболее удобный и подходящий под ваши задачи.


❗️ Важно:
+ Проверяйте результаты за AI, он не всегда прав.
+ AI не может вас заменить, но может сделать вас эффективнее.


Хотите закрывать свои задачи быстрее?
Делайте шаги в сторону AI сегодня и уже в 2026 вместе с GetAnalyst сможете выполнять свою работу быстрее 🙌

🗓 Зачем нужны встречи в Scrum? Полный разбор для аналитиков 🗓

Надоели бесконечные созвоны и непонятные встречи? Или вы только начинаете карьеру аналитика и хотите разобраться, какие мероприятия вообще есть в Scrum и зачем они нужны?

В этом эпизоде мы разбираем все ключевые события Scrum — планирование, дейли, обзоры, ретроспективы и груминг. Делимся своим опытом, ошибками и лучшими практиками, чтобы вы могли увидеть, как это работает в реальных командах и применить полезное в своей работе.

Подойдёт и новичкам, которые хотят погрузиться в атмосферу IT-разработки, и опытным аналитикам, которые ищут свежий взгляд и инсайты для улучшения своих процессов.

🔗 Сайт эпизода


Эпизод доступен в:
⏯ Apple Podcast
⏯ Яндекс.Музыка
⏯ Telegram
⏯ Castbox
⏯ Звук
⏯ Spotify
⏯ RuTube
⏯ YouTube
⏯ VK Video

Переходите в GetAnalyst и получайте опыт в системном анализе и архитектуре каждый день! 🙌

💻 Когда Системный Аналитик работает с REST API 💻

Глядя на ключевые слова "REST API" в вакансиях Системных Аналитиков, полезно понимать, что может за этим скрываться.

Предлагаю чек-лист, который вы всегда можете применить, чтобы оценить свой текущий круг обязанностей и то, что может ожидать вас в будущих проектах 📈


👉 1. При создании новой функциональности
У вас в команде Frontend + Backend разрабатываются отдельно - разные кодовые базы.
Frontend / Мобильные приложения взаимодействуют с Backend по REST API.

Когда в системе нужно добавить новую функциональность, то от аналитика ожидают, что он может:

+ со стороны Backend - проектировать REST API:
▫️ Определить REST API методы, которые нужно разработать для работы Frontend.
▫️ Описать алгоритмы их работы, которые будут программировать разработчики.
▫️ Продумать требования к обработке ошибок.
▫️ Сделать ролевую модель доступов к REST API методам.
▫️ Спроектировать структуру API-методов:
+ на естественном языке описать входные параметры запроса и параметры ответа на запрос.
+ продумывать техническую реализацию и описывать сразу тип метода (GET, POST, ...), endpoint (URL), query-параметры, headers запроса и ответа, тело JSON запроса и ответа, статус-код ответа.
▫️ Описывать маппинги (сопоставление) данных между БД и параметрами API-методов (в URL, JSON).
▫️ Формировать техническую API-документацию, которую в дальнейшем будут использовать разработчики: в Postman, Confluence или Swagger (OpenAPI).

+ со стороны Frontend - подключение разработанного на Backend REST API метода:
▫️ Читать техническую REST API-документацию.
▫️ Проверять работу готовых REST API методов через Postman, чтобы убедиться, что все работает так, как описано в документации.
▫️ Описывать маппинги (сопоставление) данных между UI и параметрами API-методов (в URL, JSON).


👉 2. Интеграции внешние - подключение сторонних систем по REST API
Состав подзадач аналогичен подключению API на Frontend.
Отличия:
1. Работа ведется не с внутренней API-документацией, а с чужой - на внешние системы.
2. Интеграции - это обычно про взаимодействие Backend-ов. Алгоритм работы может включать одновременно несколько компонентов: наш Frontend, наш Backend (+БД), внешний Backend.
3. Всвязи с этим больше таблиц маппингов данных в постановках задач:
✔️ Маппинг 1: UI + наш REST API,
✔️ Маппинг 2: наш REST API + внешний REST API + наша БД.


👉2.1. Интеграции - создание интеграционных REST API-методов (дополнительно к п. 2)
Нужно сделать REST API-метод на Backend, который будет вызывать любой API внешней системы (хоть REST, хоть SOAP, хоть GraphQL).
Состав подзадач аналогичен проектированию API-методов на Backend.

Маппиг данных теперь будет не только для БД и параметрами нашего API-метода (в URL, JSON). К нему добавятся еще и параметры внешней системы, которые могут быть в любом формате в зависимости от вида API.


👉 3. Интеграции внутренние - обмен данными между сервисами и микросервисами по REST API
Состав подзадач аналогичен подключению API на Frontend, но больше компонентов в описании алгоритмов и таблиц маппингов.


👉 4. Для анализа ошибок работы ПО
Что-то пошло не так при работе Frontend (или мобильного приложения)?
Открываем консоль.
Анализируем запросы и ответы REST API методов.
Тестируем сложные ситуации через Postman, смотрим на результаты и ищем причины ошибок.



Рекомендация:
Для Системного аналитика важно понимать REST API не только с точки зрения возможностей, но и с точки зрения ограничений, типовых проблем и ошибок в проектировании.
Чем лучше вы их понимаете, тем качественнее будет работать ПО разработанное по вашим требованиям.


#RestApiGA

🎯 [13.10 в 19Мск] Практика SQL-запросов в реальной БД через DBeaver 🎯

В следующий понедельник проводим продвинутый онлайн-практикум по БД и SQL:

🎯 Инструмент DBeaver. Практика SQL-запросов
🗓 13 Октября 2025 (пн)
🕖 19:00 Мск
👉 Подробности и регистрация

🤝 Доступ к записи
на следующий день, для всех подключенных участников.

🎁 Актуальный бонус
доступ к записи занятия "Оптимизация БД. Работа с индексами в БД".


План:
1*. Знакомство с инструментом DBeaver. Подключение тестовой БД
2*. О применении SQL аналитиками. Ключевые операторы SQL-запросов.
3. Практика SQL-запросов на получение данных в DBeaver.
4. Использование AI (искусственного интеллекта) в качестве помощника в работе с SQL

* - самостоятельная подготовка по видео-уроку в платформе, на занятии максимально практикуемся с SQL


Практикум подойдёт, если вы:
✔️ умеете читать ER-диаграммы,
✔️ хотите освоить SQL с нуля, на практике,
✔️ и хотите упрощать свою жизнь с использованием AI при работе с SQL.



👉 Материалы по БД для знакомства и подготовки к онлайн-практикуму по DBeaver + SQL:
🔗 Обучающее видео "Проектирование БД - логический уровень"
🔗 Статья "зачем БД аналитику"
🔗 Статья о возможностях DBeaver


До встречи! 😉


Вопросы по практикуму можно написать @getanalyst (или на почту info@getanalyst.ru)