Amazon CodeGuru-Funktionen

Amazon CodeGuru ist ein Entwickler-Tool, das auf Basis von Machine Learning intelligente Empfehlungen für die Verbesserung der Codequalität liefert und die teuersten Codezeilen in einer Anwendung findet. Es führt automatisierte Code-Prüfungen durch und gibt Empfehlungen zur Anwendungsleistung.

CodeGuru Profiler ist stets auf der Suche nach Optimierungen der Anwendungsleistung, der Identifizierung der "teuersten" Codezeilen und der Empfehlung von Möglichkeiten zur Behebung, um die CPU-Auslastung zu verringern, die Rechenkosten zu senken und die Anwendungsleistung zu verbessern. Beispielsweise kann CodeGuru Profiler erkennen, wann Ihre Anwendung übermäßige CPU-Kapazität in einer Protokollierungsroutine beansprucht, anstatt die Kerngeschäftslogik umzusetzen.

CodeGuru Profiler analysiert kontinuierlich die CPU-Auslastung und Latenzmerkmale der Anwendung, um Ihnen zu zeigen, wo Sie die meisten Zyklen oder die meiste Zeit in Ihrer Anwendung verbringen. Diese Analyse wird in einem interaktiven Flammendiagramm angezeigt, das leicht verständlich visuell darstellt, welche Codepfade die meisten Ressourcen verbrauchen, ob die Anwendung wie erwartet läuft und weitere Optimierungspotenziale sichtbar macht.

CodeGuru Profiler identifiziert Leistungsdefizite Ihrer Anwendung automatisch und gibt intelligente Empfehlungen ab, wie diese zu beheben sind. Dank dieser Empfehlungen können Sie die kosten- bzw. ressourcenintensivsten in Ihrem Code enthaltenen Methoden ermitteln und optimieren – auch wenn Sie kein Experte im Bereich Performance Engineering sind. Mit Hilfe dieser Optimierungen reduzieren Sie Infrastrukturkosten, reduzietren die Latenz und verbessern das Endnuztererlebniss im Allgemeinen.

Amazon CodeGuru Profiler analysiert kontinuierlich Ihre Anwendungsprofile in Echtzeit und erkennt Anomalien im Verhalten Ihrer Anwendung und ihrer Methoden. Jede Anomalie wird im Empfehlungsbericht verfolgt, und Sie können Zeitreihen darüber sehen, wie sich die Latenz der Methode im Laufe der Zeit verhält, wobei Anomalien deutlich hervorgehoben werden. Falls konfiguriert, wird auch eine Amazon SNS-Benachrichtigung gesendet, wenn eine neue Anomalie entdeckt wird.

CodeGuru Profiler wurde entwickelt, um mit minimalem CPU-Aufwand fortwährend in der Produktion zu laufen, d. h. Sie können ihn unter minimaler Leistungsbeeinträchtigung konstant laufen lassen. So können Sie Ihre Anwendung mittels realer Kundenverkehrsmuster profilieren und Problembehebungen durchführen und so mit Leichtigkeit etwaige Leistungsdefizite entdecken, die in Ihrer Testumgebung ggf. verborgen geblieben wären.

Der Amazon CodeGuru Reviewer findet in Ihrem Code enthaltenen Probleme und macht Vorschläge zu deren Behebung. CodeGuru Reviewer erkennt beispielsweise Abweichungen von den bewährten Verfahren zur Nutzung von AWS-APIs und -SDKs und identifiziert darüber hinaus Nebenläufigkeitsprobleme, Ressourcenlecks und inkorrekte Eingabevalidierungen. Sie können vorhandene Code-Repositorys in GitHub, GitHub Enterprise, Bitbucket oder AWS CodeCommit mit CodeGuru verknüpfen, um mit der Überprüfung des Codes zu beginnen.

CodeGuru Reviewer analysiert Codeanfrageanforderungen automatisch, um kritische Probleme zu finden und gibt intelligente Empfehlungen zur Auflösung von Codemängeln innerhalb der Anfrageanforderung. CodeGuru Reviewer identifiziert Code-Qualitätsprobleme in neun großen Kategorien:

• Bewährte AWS-Methoden: Korrekte Verwendung von AWS APIs (z. B. Polling, Paginierung)
• Bewährte Java-Methoden: Korrekte Verwendung der beliebten Java-Sprache und -Bibliotheksfunktionen
• Gleichzeitigkeit: Erkennt fehlende Synchronisierung, die zu falscher Funktionalität oder übermäßiger Synchronisierung und damit zu Leistungsproblemen führt.
• Sackgassen: Überprüft die Koordination zwischen gleichzeitigen Threads
• Ressourcenlecks: Korrekte Handhabung von Ressourcen (z. B. Freigabe von Datenbankverbindungen)
• Lecks sensibler Informationen: Lecks von persönlich identifizierbaren Informationen (z. B. Protokollierung von Kreditkartendaten)
• Häufige Code-Fehler: Schwer zu findende Fehler, z. B. nicht für jeden Lambda-Aufruf einen Client zu erzeugen
• Code-Klonen: Identifiziert duplizierten Code, der für eine bessere Wartbarkeit des Codes konsolidiert werden könnte
• Eingabevalidierung: Überprüft auf fehlerhafte oder bösartige Daten aus nicht vertrauenswürdigen Quellen
  

Kunden können automatisierte Codeprüfungsempfehlungen für verknüpfte Repositorys und allen Code (nicht nur inkrementelle Änderungen über Pull-Anforderungen) unter einem bestimmten Codezweig erhalten. Kundenanwendungsfälle umfassen das Anbieten von Codeprüfungsempfehlungen bei der Codemigration, Code-Due-Diligence und regelmäßige Codewartbarkeitsinitiativen. Kunden können zur Registerkarte „Repository-Analyse“ auf der Seite „Codeprüfungen“ navigieren, um eine neue Analyse für ein volles Repository auszulösen.

Mit der Pull-Anforderungs- und vollen Repository-Analyse können neue Kundden bei Reviewer 1) ihr Repository verknüpfen, 2) eine volle Repository-Analyse initiieren, 3) kontinuierlich Pull-Anforderungen mit inkrementellen Code-Änderungen analysieren und 4) regelmäßige Neuanalysen des Repositorys durchführen, um die Codequalität zu gewährleisten.