将智能添加到开发人员操作中

通过适用于 DevOps 的 AI 增强开发人员专业知识

全球各地的组织都面临着巨大的压力,需要进行数字化创新以保持竞争力。许多组织都认为软件开发和运营(DevOps)是加快创新速度的其中一个关键领域。尽管 DevOps 技术在过去几年中发生了巨大变化,但仍然具有挑战性。与并发性、安全性或敏感信息处理相关的问题需要专家进行评估,而且往往会绕过同行代码审查和单元测试等现有机制。适用于 DevOps 的 AI 是向更自动化和更主动机制的转变,使团队能够充满信心地更快创新。适用于 DevOps 的 AI 旨在通过 ML 功能增强开发人员的专业知识,是从部署不频繁、创新周期缓慢的手动流程转变到通过 CI/CD 实现快速迭代周期以及将自动警报用于监控生产的过程。

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优势

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自动检测并解决操作问题

通过利用采用 ML 的见解快速诊断并修复问题,缩短平均恢复时间(MTTR)并提高应用程序的操作性能和可用性。

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通过持续监控改进代码质量

以高准确度识别难以发现的错误、关键问题和安全漏洞,并为后续代码审查创建基准。利用采用 ML 的建议来修复问题,并大幅缩短在错误到达面向客户的应用程序之前修复错误所需的时间。

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优化应用程序性能并降低成本

代码和应用程序越高效,其运行成本越低。开发人员和 IT 操作员可以使用可视化和采用 ML 的建议来修复性能问题(日志记录、CPU 或内存问题),并将生产中运行的任何应用程序的运营成本降低高达 50%。

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大规模安全性

让您的开发人员相信他们正在编写的代码是安全的,并且符合安全最佳实践。作为 CI/CD 管道的一部分,构建自动代码审查,以大规模地发现并修复代码问题和安全漏洞。

客户案例

Omnyex

ConnectCareHero

“Amazon CodeGuru 通过简化代码审查流程帮助加快我们的软件开发生命周期。作为团队中的主要代码审查人员,我现在可以更多地关注代码的功能和特性实施,而不是搜索安全漏洞和可能没有遵循的最佳实践。”

Bob Lee III,ConnectCareHero 的联合创始人兼首席技术官,技术主管

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Omnyex

Atlassian

“在 Atlassian,许多服务在每次部署时都有数以百计的签入位置。尽管我们开发团队的代码审查在防止错误进入生产方面做得很好,但并非总是能够预测出系统在压力下的行为表现或系统如何管理复杂的数据形状,在每天需要进行多次部署的情况下更是如此。当我们在生产中检测到异常时,得益于 Amazon CodeGuru 的连续分析功能,我们已经能够将调查时间从几天缩短到几小时甚至是几分钟。现在,我们的开发人员可以将更多精力投入到交付差异化功能上,而不是花大量时间去调查生产环境中的问题。”

Zak Islam,Atlassian 技术团队工程主管

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Pulselive

605.tv

“我们有十几个 AWS 账户和数万个资源需要监控。即使使用基础设施即代码服务并为这些服务创建动态警报,也很难管理和关联指标以快速解决问题。有了 Amazon DevOps Guru,我们相信,我们从跨多个服务关联的机器学习支持的指标中收到的警报和通知都是准确的。集成 Amazon DevOps Guru 只需要几分钟的时间,与数千个 AWS CloudFormation 堆栈集成是一件轻而易举的事情。Amazon DevOps Guru 提供了帮助我们专注于基础设施路线图的见解。”

Jared Williams, 605.tv DevOps 主管

Pulselive
“我们目前已有 300 多个微服务由 CodeGuru Reviewer 审查和管理。Amazon CodeGuru Profiler 会分析应用程序运行时性能,并使用机器学习来提供有关应用程序加速的建议。因此,我们的开发人员无需探索从性能角度进行最佳配置的方式。”

Rich Benner,Wheel Pros 首席信息官

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使用案例

使用 AIOps 解决方案更快地处理事件

使用 Amazon DevOps Guru 缩短识别和修复问题的时间。该服务利用预先训练的机器学习模型对相关异常进行关联和分组,以自动执行根本原因分析,从而快速解决问题。

将代码质量左移

与初始设计阶段相比,修复错误的成本可能更高,这取决于在软件生命周期开发中识别错误的程度。使用 Amazon CodeGuru Reviewer,您可以将代码分析左移,并让您的开发人员能够在软件生命周期的早期构建具有更高质量和安全性的代码。

查找低效应用程序性能的来源

确定您在应用程序中花费最多周期或时间的地方。Amazon CodeGuru Profiler 持续分析应用程序 CPU 利用率和延迟特性,并以交互式火焰图的形式展示分析,帮助您直观地了解哪些代码路径消耗了最多的资源,并发现可以进一步优化的区域。

主动资源管理

确定内存、CPU 和磁盘空间等可消耗资源何时将超过预置的容量。Amazon DevOps Guru 持续地提取和分析在 AWS 上运行的资源和应用程序,并通过在控制面板中创建一个低噪音通知来帮助您避免即将发生的停机。

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凭借二十年来 Amazon.com 和 AWS 卓越运营的机器学习模型,AWS AI 服务可以在问题出现之前提供有用的见解,帮助团队积极主动,默认执行最佳实践,并最终帮助您更快地创新。

Amazon CodeGuru

Amazon CodeGuru 是一种开发工具,可提供智能建议以提高代码质量并识别应用程序中最昂贵的代码行。在您现有的软件开发工作流中集成 CodeGuru,以在应用程序开发过程中自动执行代码审查、持续地监控应用程序在生产中的性能、提供改进代码质量和应用程序性能的建议和直观线索,并降低总体成本。

Amazon DevOps Guru

Amazon DevOps Guru 是一种采用 ML 的服务,可轻松提高应用程序的操作性能和可用性。DevOps Guru 检测偏离正常操作模式的行为,这样您就可以在操作问题影响您的客户之前及早地识别出它们。

资源

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