1) Короткий ответ

Да, в системе были как внутренние API для взаимодействия сервисов, так и внешние API для клиентов и партнеров, построенные по принципам REST и GraphQL.

2) Типы API в системе:

* Internal Data API:

* Назначение: Обслуживание внутренних сервисов и микросервисов

* Технологии: FastAPI, gRPC, REST

* Пример: API для сервиса рекомендаций

* External Data Products API:

* Назначение: Предоставление данных внешним клиентам и партнерам

* Технологии: API Gateway, GraphQL, REST с авторизацией

* Пример: API для B2B-клиентов с бизнес-метриками

* Operational API:

* Назначение: Управление инфраструктурой и мониторинг

* Технологии: REST API для Apache Airflow, MLflow

3) Ключевые решения и архитектура:

Data API Service на FastAPI:

```python

from fastapi import FastAPI, Depends

from data_services import DataService

app = FastAPI()

@app.get("/api/v1/metrics/{business_domain}")

async def get_business_metrics(

business_domain: str,

date_from: str,

date_to: str,

data_service: DataService = Depends(get_data_service)

):

"""

API для получения бизнес-метрик с кэшированием и валидацией

"""

cache_key = f"metrics_{business_domain}_{date_from}_{date_to}"

cached_result = await cache.get(cache_key)

if cached_result:

return cached_result

# Выполнение оптимизированного запроса

result = await data_service.execute_metric_query(

domain=business_domain,

date_range=(date_from, date_to)

)

await cache.set(cache_key, result, expire=300)

return result

@app.post("/api/v1/data_quality/trigger")

async def trigger_data_quality_check(

dataset: str,

checks: List[str]

):

"""

API для запуска проверок качества данных

"""

return await data_quality_service.run_checks(dataset, checks)

```

4) Особенности реализации:

* Аутентификация и авторизация: JWT tokens, API keys для партнеров

* Кэширование: Redis cluster для частых запросов

* Rate limiting: Ограничения по запросам в минуту для разных клиентов

* Документация: Auto-generated Swagger/OpenAPI спецификации

5) Метрики производительности API:

* p95 latency: < 200 мс для большинства эндпоинтов

* Availability: 99.95% SLA для внешних API

* Throughput: до 10K RPS на пиковых нагрузках

6) Проблемы и решения:

* Проблема: N+1 queries в GraphQL API

* Решение: Query batching и dataloaders

* Проблема: Согласованность данных в eventual consistency моделях

* Решение: Versioning API и четкие контракты

7) Follow-up вопросы:

* Как обеспечивали безопасность API?

* Ответ: OAuth 2.0, rate limiting, input validation, security headers

* Какие использовали стратегии кэширования?

* Ответ: Multi-level caching (CDN, Redis, application cache)

8) Практический совет (2 шага на неделю):

1. Проанализируйте API usage patterns: Постройте дашборд с метриками использования API (популярные эндпоинты, ошибки, latency)

2. Оптимизируйте 2 самых медленных эндпоинта: Добавьте кэширование, перепишите тяжелые запросы, настройте индексы