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imnot 是一个开源的有状态应用程序接口模拟服务器。这是我构建它的原因。
改变你下午时光的那张工单
一张支持工单送达：“对于此特定交易，集成因空指针异常而失败。”
触发该错误的数据位于生产环境中。确切的字段值组合仅存在于那一条真实记录中。
正确的做法是在你的预发布环境中复现它。但是，在外部系统的演示用户界面中手动重建那条确切的记录——匹配每个字段值——可能需要数小时。有时这实际上是不可能的，因为外部系统的演示环境不支持与生产环境完全相同的配置。
你真正想要的是：从支持工单中获取确切的生产环境负载数据，将其上传到一个能原样返回该数据的模拟服务，将你的预发布系统指向该服务，并在几分钟内复现故障。无需手动重构。无需触碰生产环境。
这是促使我开发 imnot 的核心用例之一。我在酒店业的一家收益管理系统公司担任首席集成解决方案工程师，与外部合作伙伴（如物业管理系统、预订平台、渠道管理器）进行集成是日常工作。
NiFi 的变通方案及其局限性
我使用 Apache NiFi 进行集成工作流已有大约六年时间。NiFi 是一个数据流编排工具——并非专为模拟设计，但足够灵活，你可以用它构建几乎任何东西。
随着时间的推移，我构建了一系列 NiFi 流程来模拟外部系统的行为。模式如下：通过超文本传输协议上传负载数据，将你的应用程序配置为指向 NiFi 的统一资源定位符，该流程便会像真实的外部系统一样响应——包括某些系统所需的完整异步序列。我们用它来测试集成变更，而无需依赖实时的外部环境，并从支持工单中复现生产环境的错误，而无需触碰真实数据。
我们为此使用 NiFi，而不是 Postman 模拟服务器或 Mockoon，并不是因为 NiFi 在模拟方面更出色。仅仅是因为它已经存在。我们当时正用它来处理集成工作流，所以当出现对模拟端点的需求时，它自然成为了首选工具。
但它有一个难以突破的上限。
每一个新的模拟都需要具备 NiFi 的专业知识。构建一个模拟需要耗费可观的时间，而当速度成为首要任务时，质量就会受到影响。团队已经壮大，现在有更多人在使用 NiFi，但根本问题依然存在：模拟配置存在于 NiFi 流程内部，这意味着它没有与其所测试的集成代码一起进行版本控制，并且该圈层之外的任何人都无法访问它。
当人工智能编码工具在我们团队中普及时，某种契机出现了。非开发人员突然开始构建事物——生成配置、自动化以前需要专业知识才能完成的任务。我想：如果任何人都可以描述一个外部应用程序接口，并在几分钟内获得一个可工作的模拟服务，而无需了解 NiFi，也无需依赖专家，那会怎样？
这就是 imnot 的种子。
它的不同之处：基于 YAML 的有状态流程
大多数模拟服务器都能很好地处理无状态情况——为给定的端点定义一个响应，并每次返回该响应。这涵盖了很多场景，但并未涵盖在企业对企业集成中不断出现的模式。
考虑一个常见的异步流程：你的系统向外部应用程序接口发送一个 POST 请求，收到一个带有位置引用的 202 已接受 状态码，轮询该位置直到外部系统报告完成，然后获取结果。Thr
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