Síntese de Programas Orientada por Tipos para APIs RESTful

1 Introdução

Com o crescimento do software como serviço e das arquiteturas de microsserviços, as APIs RESTful tornaram-se ubíquas nas aplicações modernas. Serviços como Slack, Stripe e AWS oferecem APIs extensas com centenas de métodos, criando desafios significativos para os desenvolvedores encontrarem a combinação correta de métodos para as suas tarefas.

O APIphany aborda este desafio através da síntese baseada em componentes especificamente concebida para APIs RESTful. O sistema utiliza tipos semânticos precisos para especificar a intenção do utilizador e direcionar o processo de pesquisa, permitindo a síntese automatizada de programas a partir de especificações de alto nível.

2 Contexto & Trabalhos Relacionados

2.1 Síntese Baseada em Componentes

A síntese de programas baseada em componentes tem sido aplicada com sucesso para navegar em APIs em linguagens como Java, Scala e Haskell. Estes sintetizadores recebem assinaturas de tipos e exemplos de entrada-saída para gerar fragmentos de programa que compõem chamadas de API com o comportamento desejado.

2.2 Desafios das APIs RESTful

Três desafios principais complicam a aplicação da síntese baseada em componentes às APIs RESTful: (1) a falta de tipos semânticos precisos nas especificações da API, (2) a necessidade de manipulação de dados semiestruturados e (3) preocupações de segurança com a execução de chamadas de API durante a síntese.

3 Arquitetura do APIphany

3.1 Inferência de Tipos Semânticos

O APIphany introduz um algoritmo de inferência de tipos que aumenta as especificações REST com tipos semânticos. Isto permite uma especificação mais precisa da intenção do utilizador e orienta o processo de síntese de forma mais eficaz.

3.2 Síntese de Manipulação de Dados

O sistema inclui técnicas de síntese eficientes para manipular dados semiestruturados comumente encontrados ao trabalhar com APIs RESTful, incluindo objetos e arrays JSON.

3.3 Execução Simulada

O APIphany emprega execução simulada para evitar a execução de chamadas de API reais durante a síntese, abordando preocupações de segurança e desempenho, mantendo a precisão da síntese.

4 Implementação Técnica

4.1 Formalismo do Sistema de Tipos

O sistema de tipos no APIphany estende os sistemas de tipos padrão com anotações semânticas. O julgamento de tipo central é formalizado como:

$\Gamma \vdash e : \tau \Rightarrow \phi$

Onde $\Gamma$ é o ambiente de tipos, $e$ é a expressão, $\tau$ é o tipo base e $\phi$ é o refinamento semântico que captura o comportamento da expressão.

4.2 Algoritmo de Síntese

O algoritmo de síntese utiliza pesquisa orientada por tipos com retrocesso. O espaço de pesquisa é definido por:

$P := \text{apiCall}(p_1, \dots, p_n) \mid \text{map}(P, \lambda x. P) \mid \text{filter}(P, \lambda x. P) \mid \text{compose}(P, P)$

O algoritmo poda candidatos inválidos precocemente usando restrições de tipo e refinamentos semânticos.

5 Avaliação Experimental

5.1 Metodologia

O APIphany foi avaliado em três APIs do mundo real (Slack, Stripe, GitHub) com 32 tarefas extraídas de repositórios GitHub e StackOverflow. As tarefas incluíram cenários de integração comuns, como recuperar e-mails de membros de canais Slack e processar dados de pagamento do Stripe.

5.2 Resultados & Desempenho

O APIphany encontrou com sucesso soluções corretas para 29 das 32 tarefas (taxa de sucesso de 90,6%). Entre estas, 23 soluções foram relatadas entre os dez melhores resultados de síntese, demonstrando a eficácia da abordagem orientada por tipos.

6 Exemplos de Código

Exemplo de tarefa de síntese para recuperar e-mails de membros de um canal Slack:

// Especificação de entrada
Tipo: ChannelName -> List[Email]

// Solução sintetizada
function getChannelEmails(channelName) {
  const channels = conversations_list();
  const targetChannel = channels.find(c => c.name === channelName);
  const memberIds = conversations_members(targetChannel.id);
  return memberIds.map(id => {
    const user = users_info(id);
    return user.profile.email;
  });
}

7 Aplicações Futuras & Direções

A abordagem do APIphany pode ser estendida para outros domínios, incluindo:

• Síntese de API GraphQL com introspecção de tipos
• Orquestração de microsserviços em aplicações cloud-native
• Integração de dispositivos Internet of Things (IoT)
• Integração de sistemas empresariais e modernização de APIs legadas

Trabalhos futuros incluem integrar aprendizagem automática para melhor inferência de tipos e expandir o suporte para padrões de API assíncronos.

8 Análise Original

O APIphany representa um avanço significativo na síntese de programas para APIs web, abordando desafios fundamentais que limitaram abordagens anteriores. A integração de tipos semânticos com a síntese baseada em componentes cria uma estrutura poderosa que preenche a lacuna entre métodos formais e tarefas práticas de integração de API.

O mecanismo de inferência de tipos no APIphany partilha semelhanças conceptuais com sistemas de tipos de refinamento em linguagens como Liquid Haskell [1], mas adapta estes conceitos para o mundo dinâmico e semiestruturado das APIs REST. Esta adaptação é crucial porque, ao contrário das linguagens estaticamente tipadas onde os tipos são explícitos, as APIs REST frequentemente dependem de esquemas JSON que fornecem informações de tipagem estrutural, mas não semântica.

A técnica de execução simulada é particularmente inovadora, inspirando-se na execução simbólica na verificação de programas [2], mas aplicando-a à síntese de API. Esta abordagem aborda a preocupação crítica de segurança de executar operações de API potencialmente destrutivas durante o processo de síntese. Técnicas semelhantes foram usadas na otimização de consultas de base de dados [3], mas o APIphany adapta-as para o domínio mais complexo da síntese de programas multi-API.

Quando comparado com outras abordagens de síntese como FlashFill [4] para transformações de strings ou SyPet [5] para síntese baseada em componentes, o APIphany demonstra como o conhecimento específico do domínio (semântica de API REST) pode melhorar dramaticamente a eficácia da síntese. A taxa de sucesso de 90,6% em tarefas do mundo real excede significativamente o que seria esperado de sintetizadores de propósito geral, apoiando a hipótese de que a síntese consciente do domínio é essencial para aplicações práticas.

O componente de manipulação de dados aborda um desafio fundamental na integração de API: o desajuste de impedância entre os formatos de dados da API e as necessidades da aplicação. Este problema é reminiscente dos desafios de transformação de dados em processos ETL (Extract, Transform, Load) [6], mas o APIphany resolve-o através da síntese em vez de especificação manual. A abordagem poderia potencialmente influenciar práticas futuras de design de API, encorajando informações de tipo mais sistemáticas nas especificações da API.

Perspetivando o futuro, as técnicas do APIphany poderiam ser integradas com grandes modelos de linguagem para geração de código de API. Embora modelos como o GPT-3 [7] mostrem capacidades impressionantes para geração de código, faltam-lhes a precisão semântica e garantias de segurança da síntese orientada por tipos. Uma abordagem híbrida combinando geração neural com verificação orientada por tipos poderia representar a próxima fronteira na síntese prática de programas.

9 Referências

1. Vazou, N., et al. "Refinement types for Haskell." ICFP 2014.
2. Baldoni, R., et al. "A survey of symbolic execution techniques." ACM Computing Surveys 2018.
3. Neumann, T. "Efficiently compiling efficient query plans for modern hardware." VLDB 2011.
4. Gulwani, S. "Automating string processing in spreadsheets using input-output examples." POPL 2011.
5. Feng, Y., et al. "Component-based synthesis for complex APIs." OOPSLA 2017.
6. Vassiliadis, P. "A survey of extract-transform-load technology." IJDWM 2009.
7. Brown, T., et al. "Language models are few-shot learners." NeurIPS 2020.
8. Polikarpova, N., et al. "Program synthesis from polymorphic refinement types." PLDI 2016.