Amazon cria sistema de computação que busca erros e otimiza códigos de serviços na nuvem

amazon

O nome do sistema é Amazon CodeGuru

O Amazon CodeGuru é uma ferramenta de desenvolvedor com tecnologia de machine learning que fornece recomendações inteligentes para melhorar a qualidade do código e identificar as linhas de códigos mais caras de um aplicativo. Integre o Amazon CodeGuru ao seu fluxo de trabalho de desenvolvimento de software existente, onde você experimentará análises de código integradas para detectar e otimizar as linhas de código caras para reduzir custos.

O Amazon CodeGuru Profiler ajuda os desenvolvedores a encontrar as linhas de código mais caras de um aplicativo, além de visualizações e recomendações específicas sobre como melhorar o código para economizar dinheiro.

O Amazon CodeGuru Reviewer usa a tecnologia de machine learning para identificar problemas críticos e erros difíceis de encontrar durante o desenvolvimento de aplicativos para melhorar a qualidade do código.

Benefícios

Descubra onde seu aplicativo está gastando seu dinheiro

Quanto mais eficiente o código e o aplicativo, menos onerosa é a execução. Os desenvolvedores podem usar o Amazon CodeGuru Profiler para encontrar possíveis economias para qualquer aplicativo em execução na produção. O Amazon CodeGuru Profiler fornece visualizações e recomendações sobre como corrigir problemas de desempenho e o custo estimado da execução de código ineficiente, ajudando os desenvolvedores a priorizar a correção. Otimize o desempenho de qualquer aplicativo em execução no AWS Lambda, no Amazon EC2, no Amazon ECS, no AWS Fargate ou no AWS Elastic Beanstalk e no local. Para EC2, Containers e aplicativos no local, conecte o agente de criação de perfil à sua JVM e, para o Lambda Instantiate, conecte o agente dentro do seu código Lambda com uma alteração de uma linha.

Encontre problemas de código caros antes que eles atinjam a produção

Treinado ao decorrer de décadas de conhecimento e experiência, o Amazon CodeGuru Reviewer usa a tecnologia de machine learning, práticas recomendadas e lições aprendidas em milhões de análises de código e milhares de aplicativos em projetos de código-aberto e internamente na Amazon.com. Para análises de código, os desenvolvedores informam seu código no GitHub, no GitHub Enterprise, no Bitbucket Cloud e no AWS CodeCommit e adicionam o Amazon CodeGuru Reviewer como um dos revisores de código, sem outras alterações no processo normal de desenvolvimento. O Amazon CodeGuru Reviewer analisa as bases de código existentes no repositório, identifica erros difíceis de encontrar e problemas críticos com alta precisão, fornece sugestões inteligentes sobre como corrigi-los e cria uma linha de base para sucessivas análises de código.

Descubra sua linha de código mais cara hoje

O Amazon CodeGuru Profiler detecta automaticamente anomalias no desempenho de métodos críticos na pilha de aplicativos que começam a consumir mais CPU ou mostram maior latência. Dentro de 10 minutos, ele notifica o desenvolvedor designado sobre a anomalia. Essa detecção e notificação antecipadas evita a escalada do problema na produção e dá ao desenvolvedor tempo suficiente para corrigi-lo, antes que ele afete a disponibilidade de seu serviço e a experiência de seus clientes.

O Amazon CodeGuru Reviewer detecta o desvio das práticas recomendadas para uso de APIs e SDKs da AWS, sinalizando problemas comuns que podem levar a problemas de produção, como detecção de paginação ausente ou manipulação de erros com operações em lote. Ele detecta problemas de simultaneidade, como violações de atomicidade e o uso de classes que não são seguras para as linhas, difíceis de encontrar, mesmo para programadores experientes. Ele também detecta quando os recursos são fechados incorretamente, criando exaustão e interrupção de recursos. Por fim, ainda identifica a falta de validação de entrada, onde entradas não autorizadas podem levar a problemas como ataques de injeção ou negação de serviço.

Fonte: Amazon Web Services
Via: Amazon Web Services

Compartilhe

Facebook
Twitter
LinkedIn

Deixe um comentário

O seu endereço de e-mail não será publicado. Campos obrigatórios são marcados com *