Mulesoft a fort à faire pour son premier Dreamforce comme entité de Salesforce. Ses différents directeurs enchaînent les conférences d’utilisation sur leur Anypoint Platform, lancée en grande pompe lors de la keynote d’un Marc Benioff survolté. Mais le vice-président de la stratégie produit et co-fondateur, Ross Mason, est également intervenu pour bien redéfinir ce qu’est une API et comment le secteur de l’IT est en train d’entrer dans une économie des API. « Les API apportent un niveau supplémentaire de connectivité et de partage de données à plusieurs applications, indépendamment de leurs plates-formes, structures de données ou des technologies sous-jacentes » rappelle-t-il. « Leur puissance a permis de réaliser que les API peuvent constituer un composant essentiel des solutions d'entreprise ; ce qui a un impact sur le résultat opérationnel, l'efficacité, la croissance et l'innovation. C’est ce qui a créé l’économie des API, que l’on définit comme la manière dont ces interfaces peuvent avoir un effet positif sur la rentabilité d’une organisation. Ces outils s’avèrent être des moyens viables de créer de nouveaux services et de nouvelles capacités, ce qui aboutira à de nouvelles sources de revenus. » Reste à savoir comment monétiser les API, qui sont pour l’instant intégrées sans de véritables normes.

Avec Anypoint, Mulesoft veut permettre aux utilisateurs de Salesforce de relier les données issues de toutes leurs applications extérieures au CRM. Mais la plateforme va plus loin. En octobre, « ce qu’on veut faire maintenant, c’est prendre toutes les métadonnées de ce réseau d’applications dans ce qu’on a appelé l’Application network graph » développe Mark Dao, chef de produit chez Mulesoft. « Nous nous sommes inspirés des tableaux de bord de Facebook qui indiquent l’engagement des fans sur une page, leurs comportements pour l’appliquer aux machines. On veut donc permettre d’accéder à l’état des API utilisées dans un système, leur version, qui est autorisé à y accéder, etc. Et il sera ainsi possible, en utilisant le machine learning, d’avoir des recommandations de mapping entre les systèmes, une vue panoramique d’un système d’applications : quels systèmes sont plus ou moins rapides. » Cette partie machine learning est présente dans l’outil de conception de flux Anypoint Design Center.

Anypoint Visualizer permet de créer automatiquement une vue d’ensemble des API et des intégrations d’une organisation en utilisant les connaissances du graphique de réseau de l’application. (Crédit : Mulesoft)

Du big data au big metadata

La brique Visualizer de la plateforme permet de créer automatiquement une vue d’ensemble des API et des intégrations d’une organisation en utilisant les connaissances du graphique de réseau de l’application. Une fonction Monitoring, offre la possibilité de résoudre rapidement des problèmes potentiels. « Si on regarde une transaction sur un site d'e-commerce aujourd’hui, elle passe par au moins 35 systèmes » indique M. Dao. « Il faut donc comprendre comment tous ces systèmes fonctionnent ensemble, lequel est puissant, lequel l’est moins. Ceci pour pouvoir rendre le système plus performant et permettre aux futurs développeurs de comprendre ce qu’ils peuvent exploiter et accélérer leur travail. » Et pour résoudre les problèmes de vulnérabilité Mulesoft ajoute une couche sécurité dans sa plateforme pour que les API soient sécurisées dès la conception.

En sécurisant les API dès la conception, il est possible de contrôler le flux de trafic maximal, en évitant les attaques par déni de service, de limitez le trafic à ses propres API en utilisant un cache, etc. (Crédit : Mulesoft)

Les métadonnées deviennent des sources clé à mesure que les systèmes d’information se complexifient et s’étendent à des outils extérieurs. Et à mesure que la quantité de données va augmenter, les métadonnées vont, elles aussi, exploser. Au point de parler de big metadata. Chez Mulesoft, ces données des données sont au cœur de leurs produits depuis leur création en 2006. « Tout ce que nous avons développé, permettre à nos clients de définir et gérer les API est permis par l’utilisation de ce type d’informations. Ce qu’on ajoute maintenant c’est la possibilité d’exploiter cela en utilisant le machine learning pour ‘’augmente’’ les développeurs. » Et aujourd’hui, le but de l’éditeur est de continuer à apporter encore plus de valeur aux métadonnées et trouver de nouveaux usages. « Autour du RGPD, cela peut aider à comprendre où les données vont, qui les exploitent, par exemple » conclut Mark Dao.