مقدمه

یکی از وعده‌های بزرگ معماری مایکروسرویس این است که تیم‌ها بتوانند مستقل از یکدیگر کار کنند، ویژگی اضافه کنند و بدون وابستگی‌های پیچیده، محصول را سریع‌تر جلو ببرند. اما واقعیت معمولاً چیز دیگری است. وقتی وارد یک سیستم مایکروسرویسی واقعی می‌شویم، می‌بینیم که سرویس‌ها به‌شدت به APIهای یکدیگر وابسته‌اند. این یعنی: محیط‌های تست دائماً خراب‌اند داده‌ها ناهماهنگ و ناقص‌اند منتظر انتشار نسخه جدید سرویس دیگر می‌مانیم توسعه کند می‌شود و تیم‌ها خسته و ناامید می‌شوند تام آکهِرست در این سخنرانی توضیح می‌دهد که چطور ماکینگ API و شبیه‌سازی سرویس‌ها می‌تواند بسیاری از این مشکلات را حل کند—البته به شرطی که درست استفاده شود و کنار آن از تکنیک‌هایی مثل تست کانترکت و مشاهده‌پذیری API هم بهره ببریم.

چرا سیستم‌ها دچار وابستگی می‌شوند؟

هرچقدر هم معماری ما Microservice باشد، باز هم سرویس‌های ما مجبورند با سرویس‌های دیگر تعامل کنند. منبع دردسر همین‌جاست. برای کاهش این وابستگی‌ها، سازمان‌ها معمولاً سه راه را امتحان می‌کنند:

راهکار ۱: «کنترل شدید و گیت‌کیپینگ»

در این رویکرد: تعداد محدودی محیط مشترک وجود دارد بر استقرار و داده نظارت سختگیرانه می‌شود معمولاً سرعت تیم‌ها به‌شدت کاهش می‌یابد مشکل؟ این سیستم تیم‌ها را وادار می‌کند سیستم را دور بزنند تا کارشان جلو برود—نه اینکه کیفیت بهتر شود.

🔶 راهکار ۲: «محیط مستقل برای هر تیم»

در نگاه اول عالی به‌نظر می‌رسد: هر تیم محیط خودش را دارد خودش داده می‌گذارد، سرویس‌ها را بالا می‌آورد، خراب می‌کند، حل می‌کند، آزادانه کار می‌کند اما هزینهٔ سنگینی دارد: هزینهٔ زیرساخت حتی از محیط production بیشتر می‌شود پیچیدگی عملیاتی بالا می‌رود تیم‌ها باید از سرویس‌های دیگر هم سر دربیاورند در نهایت باز همان مشکل وابستگی‌ها برمی‌گردد.

راهکار ۳: محیط‌های هوشمند و Ephemeral

نسل جدید ابزارها امکان ایجاد محیط‌های کوتاه‌عمر و داینامیک را فراهم کرده‌اند. همراه با تکنیک‌هایی مثل Remote Local (remocal) می‌توان بخش‌هایی را لوکال و بخش‌هایی را از محیط مشترک ترکیب کرد. این روش در شرکت‌های مدرن خوب جواب می‌دهد، اما برای سازمان‌هایی با سیستم‌های قدیمی و ادغام‌های سنگین با سرویس‌های ثالث کافی نیست.

و اما راه‌حل کاربردی‌تر: «ماکینگ API / شبیه‌سازی سرویس‌ها»

برخلاف تصور رایج، ماکینگ فقط برای تست‌های کوچک نیست. ماکینگ شبکه یعنی: اپلیکیشن شما همان API واقعی را «فراخوانی» می‌کند اما پاسخ‌ها از یک نسخهٔ شبیه‌سازی‌شده دریافت می‌شود بدون نیاز به سرویس اصلی مزایا: ✔ حذف وابستگی به سرویس‌های کند، خراب یا ناقص ✔ ساخت محیط‌های تست سبک و ارزان ✔ شبیه‌سازی سرویس‌های legacy یا سرویس‌های شخص ثالث ✔ کاهش بار ذهنی تیم‌ها (نیازی نیست همه داخل سرویس دیگر را بشناسند) اما یک حقیقت مهم وجود دارد: ❗ ماکینگ به‌تنهایی کافی نیست برای اینکه ماک‌ها واقعی و «همگام با API واقعی» بمانند، باید از ابزارهای مکمل استفاده کنیم: مشاهده‌پذیری API (Observability) تست کانترکت (Contract Testing) تولید خودکار شبیه‌سازها از روی ترافیک واقعی یا OpenAPI و این دقیقاً بخش مهم این مقاله است.

سه قطعهٔ اصلی پازل

تام آکهِرست توضیح می‌دهد که سه artefact کلیدی باید کنار هم استفاده شوند: 1) Observations — مشاهدهٔ ترافیک واقعی مثل: request و response واقعی دادهٔ واقعی رفتار واقعی سرویس 2) Simulations — شبیه‌سازی سرویس (مثل WireMock) جایی که رفتار سرویس را بازتولید می‌کنیم. 3) Contracts — مستندات ساختاری API عمدتاً OpenAPI یا Swagger

چرا باید هر ۳ با هم استفاده شوند؟

قرارداد (OpenAPI) ساختار را توضیح می‌دهد مشاهده (Observation) رفتار واقعی را نشان می‌دهد شبیه‌ساز (Simulation) رفتار را اجرا می‌کند هیچ‌کدام به‌تنهایی کامل نیست. مثلاً OpenAPI نمی‌تواند توضیح دهد: رفتار rate limiting حالت‌های مختلف یک Entity منطق تجاری (Business Rules) ولی شبیه‌ساز می‌تواند.

ابزارهای اصلی

تام ابزارهای زیر را معرفی می‌کند: 🔧 WireMock — شبیه‌سازی API 🔧 Optic — تولید و به‌روزرسانی OpenAPI از روی ترافیک 🔧 Prism — تست کانترکت (اعتبارسنجی ترافیک در برابر OpenAPI) 🔧 eBPF / Service Mesh — مشاهده ترافیک بدون شکستن TLS

چرا ماک‌ها واقعی نیستند؟

چون معمولاً بد ساخته می‌شوند. ولی اگر: از ترافیک واقعی نمونه بگیریم از OpenAPI شبیه‌ساز تولید کنیم رفتارهای واقعی را استخراج کنیم با Test Contract بررسی کنیم می‌توان شبیه‌سازهایی بسیار نزدیک به واقعیت ساخت—کافی برای ۹۰٪ تست‌ها.

⭐ آیندهٔ این حوزه

استانداردهای جدید OpenAPI: Arazzo (طراحی Workflow چند API) Overlays (افزودن اطلاعات غیر استاندارد مثل تعیین دقیق Rate Limiting) همچنین: eBPF برای مشاهده‌پذیری بدون نیاز به MITM ترکیب AI با تست کانترکت برای ساخت شبیه‌سازهای هوشمند تولید خودکار رفتارهای Stateful با یادگیری از ترافیک آیندهٔ ماکینگ بسیار روشن‌تر از گذشته خواهد بود.

⭐ جمع‌بندی

تام نتیجه می‌گیرد: ماکینگ سرویس‌ها اگر درست انجام شود، واقعاً استقلال تیم‌ها را افزایش می‌دهد تست کانترکت و مشاهده‌پذیری، شکاف میان ماک‌ها و API واقعی را پر می‌کند این روش‌ها باعث افزایش سرعت توسعه می‌شوند تست یکپارچه (Integration Test) لازم است، اما باید در اقلیت باشد ترکیب ابزارهای مدرن + AI می‌تواند هزینهٔ نگهداری ماک‌ها را بسیار کم کند