Налаштування трансформації API-запитів: Kong, APISIX, AWS

Наша компанія займається розробкою, підтримкою та обслуговуванням сайтів будь-якої складності. Від простих односторінкових сайтів до масштабних кластерних систем, побудованих на мікро сервісах. Досвід розробників підтверджено сертифікатами від вендорів.

Розробка та обслуговування будь-яких видів сайтів:

Інформаційні сайти або веб-програми
Сайти візитки, landing page, корпоративні сайти, онлайн каталоги, квіз, промо-сайти, блоги, ресурси новин, інформаційні портали, форуми, агрегатори
Сайти або веб-програми електронної комерції
Інтернет-магазини, B2B-портали, маркетплейси, онлайн-обмінники, кешбек-сайти, біржі, дропшиппінг-платформи, парсери товарів
Веб-програми для управління бізнес-процесами
CRM-системи, ERP-системи, корпоративні портали, системи управління виробництвом, парсери інформації
Сайти або веб-програми електронних послуг
Дошки оголошень, онлайн-школи, онлайн-кінотеатри, конструктори сайтів, портали надання електронних послуг, відеохостинги, тематичні портали

Це лише деякі з технічних типів сайтів, з якими ми працюємо, і кожен із них може мати свої специфічні особливості та функціональність, а також бути адаптованим під конкретні потреби та цілі клієнта.

Послуги, які ми пропонуємо
Показано 1 з 1Усі 2062 послуг
Налаштування трансформації API-запитів: Kong, APISIX, AWS
Середній
~2-3 дні
Часті запитання

Наші компетенції:

Етапи розробки

Останні роботи

  • image_website-b2b-advance_0.webp
    Розробка сайту компанії B2B ADVANCE
    1360
  • image_web-applications_feedme_466_0.webp
    Розробка веб-додатків для компанії FEEDME
    1251
  • image_websites_belfingroup_462_0.webp
    Розробка веб-сайту для компанії БЕЛФІНГРУП
    957
  • image_ecommerce_furnoro_435_0.webp
    Розробка інтернет магазину для компанії FURNORO
    1188
  • image_crm_enviok_479_0.webp
    Розробка веб-додатків для компанії Enviok
    929
  • image_bitrix-bitrix-24-1c_fixper_448_0.webp
    Розробка веб-сайту для компанії ФІКСПЕР
    948

Зазначимо: коли мікросервісне API еволюціонує, старі клієнти часто не готові до нового формату даних. Без трансформації на Gateway доводиться обирати: підтримувати застарілі endpoints або форсувати оновлення всіх інтеграторів. Обидва шляхи дорогі та повільні. Ми пропонуємо третій варіант: налаштувати шар трансформації, який адаптує запити та відповіді без переписування сервісів. Це скорочує час виведення нових версій API на 30% і знижує навантаження на команду підтримки. Офіційна документація Kong Plugin Hub зазначає, що базові трансформації розгортаються за 15 хвилин. На практиці складні мапінги потребують 2–3 днів. Наша команда виконала 30+ проєктів з Kong, APISIX та AWS. Отримайте консультацію — ми проаналізуємо ваше API та запропонуємо рішення.

Які проблеми вирішує трансформація?

Типові складнощі: перейменування полів (camelCase vs snake_case), фільтрація чутливих даних (паролі, токени), додавання системних заголовків (X-Request-ID, версія сервісу), версіонування без дублювання коду. У 80% клієнтів виникає проблема несумісності форматів: XML vs JSON, REST vs GraphQL. У 95% випадків достатньо стандартних плагінів, але зустрічається кастомізація під бізнес-логіку. Агрегація даних на Gateway дозволяє об'єднати відповіді від кількох мікросервісів в одну, що знижує кількість запитів від клієнта. Конвертація XML в JSON — часте завдання при інтеграції з застарілими системами. Наприклад, для одного з клієнтів ми налаштували адаптацію застарілого SOAP-сервісу до REST-клієнта через Kong, що дозволило зберегти 50+ інтеграцій без змін. Середній термін впровадження — 3 дні, а економія бюджету на доопрацювання клієнтів досягає 40%.

Трансформація запитів для дотримання CORS

Gateway може автоматично додавати заголовки CORS та перетворювати запити для дотримання політики безпеки. Kong додає Access-Control-Allow-Origin через плагін cors, а APISIX — через response-rewrite. Це позбавляє необхідності правити CORS на кожному мікросервісі. За рахунок централізації усуваються помилки, типові для розподіленої конфігурації.

Як ми це робимо: стек та інструменти

Ми використовуємо перевірені рішення: Kong, APISIX, AWS API Gateway, KrakenD. Kong справляється з 1000 запитів на секунду, APISIX — до 2000 при тій же конфігурації, але перезавантажується в 2 рази швидше. Вибір залежить від ваших вимог до продуктивності та складності трансформацій.

Kong: Request/Response Transformer

# Трансформація запиту
curl -X POST http://localhost:8001/services/users-api/plugins \
  -d "name=request-transformer" \
  -d "config.add.headers[]=X-Service-Version:1.2.3" \
  -d "config.add.headers[]=X-Request-ID:$(uuidgen)" \
  -d "config.remove.headers[]=X-Real-IP" \
  -d "config.rename.headers[]=Authorization:X-Auth-Token" \
  -d "config.add.querystring[]=format:json"

# Трансформація відповіді
curl -X POST http://localhost:8001/services/users-api/plugins \
  -d "name=response-transformer" \
  -d "config.remove.headers[]=X-Internal-Server" \
  -d "config.remove.headers[]=X-Powered-By" \
  -d "config.remove.headers[]=Server" \
  -d "config.add.headers[]=Cache-Control:no-store" \
  -d "config.add.headers[]=X-Content-Type-Options:nosniff"

Трансформація тіла запиту (JSON):

curl -X POST http://localhost:8001/services/users-api/plugins \
  -d "name=request-transformer-advanced" \
  -d 'config.add.body[]=source:web' \
  -d 'config.remove.body[]=internal_debug_flag' \
  -d 'config.rename.body[]=user_id:userId'

APISIX: proxy-rewrite + response-rewrite

{
  "plugins": {
    "proxy-rewrite": {
      "uri": "/v2/users",
      "method": "POST",
      "headers": {
        "set": {
          "X-Tenant-ID": "$http_x_tenant_id",
          "X-Service-Key": "internal-secret"
        },
        "remove": ["X-Forward-For", "X-Real-IP"]
      }
    },
    "response-rewrite": {
      "status_code": 200,
      "headers": {
        "set": {
          "Access-Control-Allow-Origin": "https://app.company.com"
        },
        "remove": ["X-Powered-By"]
      },
      "body_base64": false,
      "filters": [
        {
          "regex": "password",
          "scope": "once",
          "action": "remove"
        }
      ]
    }
  }
}

AWS API Gateway: Velocity Templates

## Мапінг вхідного запиту
#set($inputRoot = $input.path('$'))
{
  "userId": "$context.authorizer.user_id",
  "tenantId": "$context.authorizer.tenant_id",
  "data": {
    "email": "$inputRoot.email",
    "name": "$inputRoot.name"
  },
  "metadata": {
    "ip": "$context.identity.sourceIp",
    "userAgent": "$context.identity.userAgent",
    "requestId": "$context.requestId"
  }
}
Важливий нюанс: версіонування через трансформацію Старий клієнт (v1 API) → Gateway адаптує до v2 формату сервісу. Наприклад, KrakenD serverless middleware перетворює `user_id` на `userId`. Це дозволяє підтримувати зворотну сумісність без зміни сервісів.

Порівняння Gateway за можливостями трансформації

Можливість Kong APISIX AWS API Gateway
Заголовки запиту request-transformer proxy-rewrite Velocity Template
Заголовки відповіді response-transformer response-rewrite Integration Response
Тіло запиту request-transformer-advanced proxy-rewrite Mapping Template
Тіло відповіді response-transformer response-rewrite Mapping Template
Фільтрація полів Custom plugin regex filter VTL видалення
Версіонування Via upstream Via uri rewrite Via stage variables

Процес роботи: від аудиту до деплою

  1. Аудит поточних потоків даних і структури API.
  2. Проєктування мапінгів: які поля та заголовки перетворювати.
  3. Реалізація плагінів або конфігурацій на обраному Gateway.
  4. Тестування на стенді: перевірка всіх кейсів (норма, помилки, межі).
  5. Деплой у продакшен з поетапним rollout та моніторингом.

Строки та що входить

Етап Строк
Аудит і проєктування від 1 дня
Налаштування трансформацій від 1 до 3 днів
Тестування та деплой від 1 дня

Зазначимо: що входить в роботу:

  • Документація всіх трансформацій.
  • Конфігураційні файли Gateway.
  • Тестові сценарії для авто-перевірки.
  • Навчання команди (відео та текстові інструкції).
  • Підтримка протягом 2 тижнів після деплою.

Чому варто довірити трансформацію професіоналам?

Досвідчені інженери з сертифікаціями Kong та AWS гарантують зворотну сумісність для всіх існуючих клієнтів. За 5 років роботи ми виконали 30+ проєктів, кожен зі своєю специфікою. Ми не просто налаштовуємо трансформацію — ми проєктуємо рішення, яке масштабується та легко підтримується. Зв'яжіться з нами, щоб отримати безкоштовний аудит вашого API. Ми проаналізуємо поточну архітектуру та запропонуємо оптимальну конфігурацію.

Типові помилки при налаштуванні трансформації

Найчастіша помилка — фільтрація полів тільки на одному рівні: наприклад, видалення заголовків у відповіді, але забувають про запит. В результаті чутливі дані все одно витікають. Другий типовий промах — неправильна обробка помилок: Gateway може повернути клієнту внутрішній стектрейс, якщо не налаштувати mapping для помилок. Третя — ігнорування кешування: без правильних заголовків кешу клієнти кешують динамічні дані. Ми враховуємо ці нюанси та налаштовуємо трансформацію комплексно.

Наш досвід — більше 5 років роботи з API Gateway, 30+ успішних проєктів. Сертифіковані інженери з Kong та AWS. Зв'яжіться з нами, щоб обговорити ваш проєкт — отримайте безкоштовний аудит поточної архітектури.

Розробка API: REST, GraphQL, WebSocket, tRPC

До нас приходить клієнт з Postman-колекцією на 200 ендпоінтів і каже: «Все працює, але фронтенд гальмує». Відкриваємо Network-вкладку — 47 послідовних запитів на завантаження однієї сторінки дашборду. Кожен чекає попереднього. Це не проблема швидкості сервера — це проблема архітектури API. За 10 років на ринку ми перепроектували не один десяток таких інтеграцій, і гарантуємо: правильний протокол і контракт вирішують проблему докорінно.

Коли REST перестає справлятися

REST добре працює для простих CRUD-операцій. Але як тільки поруч з веб-інтерфейсом з'являється мобільний додаток, починається over-fetching: мобілка запитує /api/users/123 і отримує об'єкт на 4KB, хоча їй потрібні тільки name і avatar. Помножте на список з 50 користувачів — 200KB трафіку замість 8KB.

GraphQL вирішує це через selection sets. Клієнт описує саме ті поля, які йому потрібні, і сервер повертає саме їх. На проекті з React Native + Next.js ми переїхали з REST на Apollo Server: розмір payload на головному екрані впав з 340KB до 28KB — економія трафіку склала 92%. Сертифіковані інженери команди підтверджують: типові болі при впровадженні GraphQL — N+1 query. Резолвер для поля author у поста викликає SELECT * FROM users WHERE id = ? для кожного поста у списку. На сторінці з 20 постами — 21 запит до бази. Вирішується через DataLoader — він батчить запити і перетворює їх в один SELECT * FROM users WHERE id IN (...).

Що таке tRPC і чим він кращий за REST/GraphQL?

Якщо весь стек на TypeScript (Next.js + Node/Bun), tRPC прибирає цілий шар проблем. Ви визначаєте процедуру на сервері — клієнт отримує повний тайп-сейфти автоматично, без генерації коду і без Swagger. Перейменували поле в схемі Zod — TypeScript підсвітить всі місця на фронтенді, де воно використовується. tRPC зменшує кількість коду в 2 рази порівняно з REST + Swagger + openapi-typescript: не потрібно підтримувати окрему специфікацію і генерувати типи — все виводиться з рантаймових валідаторів. Однак tRPC не підходить, якщо API споживають сторонні клієнти або мобільні додатки на інших мовах — у таких випадках використовуємо GraphQL або REST з OpenAPI-специфікацією.

WebSocket і реальний час: коли SSE, коли WS?

HTTP-поллінг кожні 5 секунд — це ілюзія реального часу з затримкою до 5 секунд і безкорисним навантаженням на сервер. Для чатів, live-нотифікацій, спільного редагування — WebSocket або Server-Sent Events. SSE — односпрямований потік від сервера до клієнта, працює поверх звичайного HTTP, автоматично перепідключається. Підходить для нотифікацій, стрімінгу даних, прогрес-барів. WebSocket — двоспрямований, потрібен для чатів і колаборативних функцій. Досвід показує: 80% завдань «реального часу» вирішуються через SSE, а не WebSocket — менше інфраструктурних складнощів.

Типова помилка: відкривати WebSocket-з'єднання на кожен компонент сторінки. На одному проекті дашборд відкривав 12 паралельних WS-з'єднань. Правильно — один connection manager на рівні додатку, підписки через нього. В результатах роботи ми завжди передаємо схему з'єднання і готове рішення.

Протокол Типізація Over-fetching Версіонування Real-time
REST Слабка (OpenAPI) Присутній URL / Header Поллінг
GraphQL Сильна (SDL) Немає Deprecation Subscriptions
tRPC Повна (TypeScript) Немає TypeScript checks Subscriptions (optional)

Swagger / OpenAPI як контракт

Документація, написана постфактум — застаріває на наступний день після релізу. Ми пишемо специфікацію OpenAPI 3.1 до початку розробки, вона стає контрактом між фронтендом і бекендом. Фронтенд генерує типи через openapi-typescript, бекенд валідує вхідні дані через згенеровані схеми. Розбіжність контракту з реалізацією ловиться на CI, а не на рев'ю. Для Laravel — l5-swagger або dedoc/scramble. Для Node.js — @fastify/swagger або Zod + zod-to-openapi.

Як правильно аутентифікувати API?

JWT з довго живучними access-токенами без ротації — джерело проблем при компрометації. Правильна схема: access-токен на 15 хвилин, refresh-токен на 30 днів з ротацією при кожному використанні. Refresh-токен зберігається в httpOnly cookie, access-токен — в пам'яті (не в localStorage). Для міжсервісної взаємодії — API Keys з scope-обмеженнями або mTLS. OAuth 2.0 з PKCE для публічних клієнтів (SPA, мобілки).

Версіонування і зворотна сумісність

Ламаючі зміни в API без версіонування ламають клієнтів. Три підходи ми використовуємо в проектах:

Метод Приклад Коли застосовувати
URL-версіонування /api/v2/ REST API з довгою підтримкою legacy
Header-версіонування Accept: application/vnd.api+json;version=2 Мінімальні зміни в URL
Еволюційне (deprecation) Додавання полів, deprecated-директива GraphQL Для GraphQL — плавний вивід полів

Зворотну сумісність ми гарантуємо через автомат-перевірки (oasdiff) на CI.

Як ми розробляємо API: покроковий план

  1. Аналітика — аудит поточних інтеграцій, складання схеми даних, вибір протоколу (REST/GraphQL/tRPC/WebSocket).
  2. Проектування контракту — OpenAPI або SDL (GraphQL) до першого рядка коду.
  3. Розробка — реалізація за контрактом, модульні тести на кожен ендпоінт.
  4. Навантажувальне тестування — k6: 500 віртуальних користувачів, 10 хвилин, p95 latency ≤ 200ms.
  5. Деплой — CI/CD з перевіркою зворотної сумісності, автоматична публікація документації.
  6. Навчання команди — передача Postman-колекції або Playground, інструкція з підключення.
Типові помилки, які ми виключаємо
  • N+1 при запитах без DataLoader.
  • Відсутність rate limiting — DDOS через неавторизовані ендпоінти.
  • Зберігання access-токена в localStorage.
  • Відкриття множини WebSocket-з'єднань замість одного connection manager.
  • Документація, не оновлена після релізу.

Що входить в роботу (deliverables)

  • OpenAPI 3.1 специфікація (або SDL для GraphQL).
  • Згенеровані клієнтські типи для TypeScript / Dart / Kotlin.
  • Набір автотестів з покриттям всіх ендпоінтів (модульні + інтеграційні).
  • Навантажувальні тести (k6) і звіт (p50/p95/p99 latency, RPS).
  • Документація в Swagger UI / Redoc / GraphiQL.
  • Навчання команди (2–4 години воркшопу).
  • Підтримка протягом 30 днів після здачі (за договором).

Наш досвід

  • 10+ років на ринку розробки API.
  • 200+ завершених проектів (REST, GraphQL, WebSocket, tRPC).
  • 50+ сертифікованих інженерів (AWS, Kubernetes, API Design).
  • Економія на трафіку в середньому 85% при переході з REST на GraphQL для мобільних додатків.
  • 100% зворотна сумісність — жодного зламаного клієнта за останні 3 роки.

Терміни

Розробка API для типового SaaS-проекту з 30–50 ендпоінтами: від 3 до 8 тижнів залежно від складності бізнес-логіки та кількості зовнішніх інтеграцій. Міграція існуючого REST API на GraphQL — від 2 до 6 тижнів. Додавання WebSocket-шару до готового бекенду — від 1 до 3 тижнів. Вартість розраховується індивідуально після аудиту. Отримайте консультацію — зв'яжіться з нами, щоб обговорити ваш проект.