RESTful API'ler için Tip Yönlendirmeli Program Sentezi

1 Giriş

Hizmet olarak yazılım ve mikroservis mimarilerinin yükselişiyle birlikte, RESTful API'ler modern uygulamalarda her yerde bulunur hale gelmiştir. Slack, Stripe ve AWS gibi hizmetler, yüzlerce yöntem içeren kapsamlı API'ler sunarak, geliştiricilerin görevleri için doğru yöntem kombinasyonunu bulmasında önemli zorluklar yaratmaktadır.

APIphany, bu zorluğu RESTful API'ler için özel olarak tasarlanmış bileşen tabanlı sentez yoluyla ele almaktadır. Sistem, kullanıcı niyetini belirtmek ve arama sürecini yönlendirmek için kesin anlamsal tipler kullanarak, yüksek seviyeli spesifikasyonlardan otomatik program sentezini mümkün kılar.

2 Arka Plan & İlgili Çalışmalar

2.1 Bileşen Tabanlı Sentez

Bileşen tabanlı program sentezi, Java, Scala ve Haskell gibi dillerde API'lerde gezinmek için başarıyla uygulanmıştır. Bu sentezleyiciler, tip imzalarını ve girdi-çıktı örneklerini alarak API çağrılarını istenen davranışla birleştiren program parçacıkları üretir.

2.2 RESTful API Zorlukları

Bileşen tabanlı sentezi RESTful API'lere uygulamayı zorlaştıran üç ana zorluk bulunmaktadır: (1) API spesifikasyonlarında kesin anlamsal tiplerin eksikliği, (2) yarı yapılandırılmış veri dönüşümü ihtiyacı ve (3) sentez sırasında API çağrılarını yürütmenin güvenlik endişeleri.

3 APIphany Mimarisi

3.1 Anlamsal Tip Çıkarımı

APIphany, REST spesifikasyonlarını anlamsal tiplerle genişleten bir tip çıkarım algoritması sunar. Bu, kullanıcı niyetinin daha kesin belirtilmesini sağlar ve sentez sürecini daha etkili bir şekilde yönlendirir.

3.2 Veri Dönüşüm Sentezi

Sistem, RESTful API'lerle çalışırken sıkça karşılaşılan JSON nesneleri ve dizileri de dahil olmak üzere yarı yapılandırılmış verileri dönüştürmek için verimli sentez teknikleri içerir.

3.3 Simüle Edilmiş Yürütme

APIphany, sentez sırasında gerçek API çağrılarını yürütmekten kaçınmak için simüle edilmiş yürütme kullanır, böylece güvenlik ve performans endişelerini ele alırken sentez doğruluğunu korur.

4 Teknik Uygulama

4.1 Tip Sistemi Formelizmi

APIphany'daki tip sistemi, standart tip sistemlerini anlamsal açıklamalarla genişletir. Temel tip yargısı şu şekilde formüle edilir:

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

Burada $\Gamma$ tip ortamı, $e$ ifade, $\tau$ temel tip ve $\phi$ ifadenin davranışını yakalayan anlamsal iyileştirmedir.

4.2 Sentez Algoritması

Sentez algoritması, geri izleme ile tip yönlendirmeli arama kullanır. Arama alanı şu şekilde tanımlanır:

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

Algoritma, tip kısıtlamaları ve anlamsal iyileştirmeler kullanarak geçersiz adayları erken safhada eler.

5 Deneysel Değerlendirme

5.1 Metodoloji

APIphany, GitHub depoları ve StackOverflow'dan çıkarılan 32 görevle üç gerçek dünya API'si (Slack, Stripe, GitHub) üzerinde değerlendirilmiştir. Görevler, Slack kanallarından üye e-postalarını alma ve Stripe'dan ödeme verilerini işleme gibi yaygın entegrasyon senaryolarını içermektedir.

5.2 Sonuçlar & Performans

APIphany, 32 görevin 29'u için doğru çözümler bulmuştur (%90,6 başarı oranı). Bunlar arasında, 23 çözüm ilk on sentez sonucu arasında raporlanmıştır, bu da tip yönlendirmeli yaklaşımın etkinliğini göstermektedir.

6 Kod Örnekleri

Slack kanalı üye e-postalarını alma için örnek sentez görevi:

// Girdi spesifikasyonu
Tip: KanalAdı -> Liste[Eposta]

// Sentezlenen çözüm
function kanalEpostalarınıAl(kanalAdı) {
  const kanallar = konuşmalar_listesi();
  const hedefKanal = kanallar.find(k => k.ad === kanalAdı);
  const üyeKimlikleri = konuşmalar_üyeleri(hedefKanal.id);
  return üyeKimlikleri.map(id => {
    const kullanıcı = kullanıcılar_bilgi(id);
    return kullanıcı.profil.eposta;
  });
}

7 Gelecek Uygulamalar & Yönelimler

APIphany'ın yaklaşımı şu alanlara genişletilebilir:

• Tip içe bakışı ile GraphQL API sentezi
• Bulut yerel uygulamalarda mikroservis orkestrasyonu
• Nesnelerin İnterneti (IoT) cihaz entegrasyonu
• Kurumsal sistem entegrasyonu ve eski API modernizasyonu

Gelecek çalışmalar, daha iyi tip çıkarımı için makine öğrenimini entegre etmeyi ve asenkron API desenleri için destek genişletmeyi içermektedir.

8 Özgün Analiz

APIphany, web API'leri için program sentezinde önceki yaklaşımları sınırlayan temel zorlukları ele alarak önemli bir ilerleme temsil etmektedir. Anlamsal tiplerin bileşen tabanlı sentezle entegrasyonu, formal yöntemler ile pratik API entegrasyon görevleri arasındaki boşluğu kapatan güçlü bir çerçeve oluşturur.

APIphany'daki tip çıkarım mekanizması, Liquid Haskell [1] gibi dillerdeki iyileştirme tip sistemleriyle kavramsal benzerlikler paylaşır, ancak bu kavramları REST API'lerin dinamik, yarı yapılandırılmış dünyasına uyarlar. Bu uyarlama çok önemlidir çünkü tiplerin açık olduğu statik tipli dillerin aksine, REST API'ler genellikle yapısal ancak anlamsal tip bilgisi sağlamayan JSON şemalarına dayanır.

Simüle edilmiş yürütme tekniği özellikle yenilikçidir, program doğrulamadaki sembolik yürütmeden [2] ilham alır ancak bunu API sentezine uygular. Bu yaklaşım, sentez sürecinde potansiyel olarak yıkıcı API işlemlerini yürütmenin kritik güvenlik endişesini ele alır. Benzer teknikler veritabanı sorgu optimizasyonunda [3] kullanılmıştır, ancak APIphany bunları çoklu API program sentezinin daha karmaşık alanına uyarlar.

Dize dönüşümleri için FlashFill [4] veya bileşen tabanlı sentez için SyPet [5] gibi diğer sentez yaklaşımlarıyla karşılaştırıldığında, APIphany alana özgü bilginin (REST API semantiği) sentez etkinliğini nasıl önemli ölçüde artırabileceğini gösterir. Gerçek dünya görevlerindeki %90,6 başarı oranı, genel amaçlı sentezleyicilerden beklenenden önemli ölçüde yüksektir ve alan farkındalıklı sentezin pratik uygulamalar için gerekli olduğu hipotezini destekler.

Veri dönüşüm bileşeni, API entegrasyonunda temel bir zorluğu ele alır: API veri formatları ile uygulama ihtiyaçları arasındaki empedans uyumsuzluğu. Bu problem, ETL (Çıkar, Dönüştür, Yükle) süreçlerindeki [6] veri dönüşüm zorluklarını anımsatır, ancak APIphany bunu manuel spesifikasyon yerine sentez yoluyla çözer. Bu yaklaşım, gelecekteki API tasarım uygulamalarını potansiyel olarak etkileyebilir, API spesifikasyonlarında daha sistematik tip bilgisi kullanımını teşvik edebilir.

İleriye bakıldığında, APIphany'ın teknikleri, API kodu üretimi için büyük dil modelleriyle entegre edilebilir. GPT-3 [7] gibi modeller kod üretimi için etkileyici yetenekler gösterse de, tip yönlendirmeli sentezin anlamsal kesinliği ve güvenlik garantilerinden yoksundur. Sinirsel üretimi tip yönlendirmeli doğrulamayla birleştiren hibrit bir yaklaşım, pratik program sentezinde bir sonraki sınırı temsil edebilir.

9 Referanslar

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.