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#개념

API(Application Programming Interface)는 소프트웨어, 애플리케이션 또는 시스템 간의 상호작용을 가능하게 하는 인터페이스이다. API는 마치 자동판매기(자판기)와 같다. 사용자(클라이언트)는 자판기에 있는 버튼(요청 인터페이스)을 눌러 원하는 음료(요청 데이터)를 선택한다. 그러면 자판기(서버)는 내부에서 돈을 확인하고, 재고를 체크한 후, 음료를 배출하는 과정(비즈니스 로직)을 자동으로 처리한다. 사용자는 자판기 내부에서 음료가 어떻게 저장되고, 어떤 기계 장치가 작동하는지(서버 내부 동작)를 몰라도, 정해진 방식대로 요청을 하면 원하는 음료(응답 데이터)를 받을 수 있다. 즉, API를 사용하면 시스템의 내부 구조를 이해하지 않아도, 정해진 형식으로 요청만 하면 필요한 기능이나 데이터를 쉽게 이용할 수 있다. 예를 들어, 날씨 앱이 실시간 기온과 강수량을 표시할 수 있는 이유는 API를 통해 기상 데이터 제공자의 정보를 받아오기 때문이다. 마찬가지로, 온라인 쇼핑몰에서 결제할 때 카드사와 은행 간의 연결도 API를 통해 이루어진다. 이처럼 API는 서로 다른 시스템이 데이터를 주고받으며 협력할 수 있도록 도와준다.
API는 개발자가 기존 시스템의 기능을 재사용하거나 확장할 수 있도록 하며, 서로 다른 애플리케이션 간 데이터 교환을 용이하게 만든다. API는 네트워크를 통해 원격 서비스를 호출하거나, 애플리케이션 내부에서 특정 기능을 실행하는 데 사용되며, 웹 서비스, 운영체제, 데이터베이스, 하드웨어 등 다양한 환경에서 활용된다.
한편, API는 데이터 엔지니어가 데이터 파이프라인을 구축하고, 여러 시스템 간의 데이터 연계를 진행할 때 핵심이 되는 도구이다. 예를 들어, 데이터 엔지니어가 OpenWeather API(외부 오픈 API)를 이용해 날씨 데이터를 정기적으로 수집하고, 이를 데이터 웨어하우스에 저장해 분석팀이 활용할 수 있도록 제공한다. 데이터 사이언티스트는 API를 통해 통계적 분석, 모델링, 예측을 위한 데이터를 수집할 수 있다. 데이터 애널리스트는 API를 통해 필요한 데이터를 자동으로 가져온 뒤 분석리포트를 생성하고, 의사결정을 지원하는 등 비즈니스 인사이트를 제공할 수 있다. API 없이 데이터를 다룬다는 것은 손으로 데이터를 긁어모으고, 모델을 직접 실행하며, 데이터를 수동으로 전송하는 것과 같다.
API는 웹 API(Web API), 라이브러리 API(Library API), 운영체제 API(OS API) 등으로 분류될 수 있다. 특히 웹 API를 살펴보면 인터넷을 통해 서로 다른 시스템이 데이터를 주고받도록 설계된 인터페이스로, REST(Representational State Transfer), GraphQL 등의 프로토콜을 기반으로 동작한다. REST API는 가장 널리 사용되는 방식으로, 클라이언트(예: 모바일 앱)와 서버(예: 데이터베이스)가 HTTP 요청을 통해 정보를 교환하는 구조를 따른다. GraphQL은 클라이언트가 필요한 데이터를 정확하게 요청할 수 있도록 설계된 쿼리 언어이며, 보다 엄격한 보안과 트랜잭션 관리를 필요로 하는 환경에서 사용된다.
API는 소프트웨어 개발의 생산성을 높이고, 서비스 간의 결합도를 낮추어 유연한 시스템을 구축하는 데 기여한다. 기업들은 API를 통해 자사의 기능을 외부 개발자에게 개방하여 오픈 API(Open API) 또는 공개 API(Public API)를 제공하기도 하며, 내부 시스템 간의 데이터 연계를 위해 프라이빗 API(Private API)를 활용하기도 한다. API 문서화는 API의 사용법을 명확히 설명하는 중요한 요소로, Swagger, Postman과 같은 도구가 이를 지원한다.

#관련 용어

RESTful API
REST(Representational State Transfer) 아키텍처 스타일을 따르는 웹 API
GraphQL
클라이언트가 원하는 데이터를 효율적으로 요청할 수 있도록 설계된 API 쿼리 언어
Webhook
특정 이벤트 발생 시 자동으로 데이터를 전달하는 API 방식

#직무 연관도

DA | Data Analyst낮음
다양한 내, 외부 데이터를 수집하고 대시보드나 분석 리포트를 생성
DS | Data Scientist높음
대규모 데이터 수집 및 전처리, 모델 학습, 배포, 실시간 예측 및 분석을 효율적으로 수행할 수 있도록 돕는 필수 도구
DE | Data Engineer밀접
데이터 파이프라인 구축과 시스템 연계 및 서비스 개발에 핵심적 역할

#사용 사례

모든 산업 분야
개요
API는 모든 산업과 기술 분야에서 필수적인 역할을 하며, 시스템 간의 원활한 연결과 데이터 교환을 가능하게 한다. 오늘날 웹 애플리케이션, 모바일 앱, 데이터 분석, 금융, 의료, 소매, 물류, 인공지능(AI) 등 거의 모든 분야에서 API가 사용되고 있다.
사례
전자상거래 플랫폼이 결제 API를 사용하여 카드 결제를 처리하거나, 날씨 API를 통해 실시간 기상 정보를 제공

#참고 자료

#추천 포스트

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