Incorpore inteligencia a las operaciones de los desarrolladores
Las organizaciones de todo el mundo experimentan una importante presión ante la necesidad de innovar digitalmente para mantenerse competitivas. Una de las áreas clave que varias organizaciones han identificado como fuente de oportunidades para mejorar el ritmo de la innovación es el desarrollo y las operaciones de software, es decir, DevOps. Aunque la tecnología DevOps ha evolucionado considerablemente en los últimos años, aún representa un reto. Los problemas relacionados con la simultaneidad, la seguridad o el tratamiento de información confidencial requieren una evaluación por parte de expertos y, con frecuencia, no se contemplan en los mecanismos existentes, como las revisiones de código por pares y las pruebas unitarias. La IA para DevOps supone un cambio hacia una mayor automatización y unos mecanismos más proactivos que permitan a los equipos de trabajo innovar más rápidamente y con confianza. Diseñada para mejorar la experticia de los desarrolladores a través de capacidades de ML, la IA para DevOps es un proceso que abarca desde los procesos manuales con implementaciones poco frecuentes y ciclos de innovación lentos, hasta los ciclos de iteración rápidos con CI/CD, y las alarmas automatizadas para supervisar la producción.
Beneficios
Detecte y resuelva automáticamente los problemas operativos
Reduzca el tiempo medio de recuperación (MTTR) y mejore el rendimiento operativo y la disponibilidad de las aplicaciones al aprovechar la información que brinda el ML para diagnosticar y solucionar rápidamente los problemas.
Mejore la calidad del código mediante la supervisión continua
Identifique errores difíciles de encontrar, problemas críticos y vulnerabilidades de seguridad con gran precisión, y cree una base de referencia para revisiones de código sucesivas. Aproveche recomendaciones basadas en ML para solucionar problemas y reduzca considerablemente el tiempo que se tarda en arreglar los errores antes de que afecten a las aplicaciones orientadas a los clientes.
Optimice el rendimiento de las aplicaciones y reduzca los costos
Cuanto más eficiente sea el código y la aplicación, menos costoso resultará el funcionamiento. Los desarrolladores y los operadores de TI pueden utilizar las visualizaciones y las recomendaciones basadas en ML para solucionar los problemas de rendimiento (problemas de registro, de CPU o de memoria), y reducir los costos operativos hasta en un 50 % para cualquier aplicación que se ejecute en producción.
Seguridad a escala
Permita a los desarrolladores adquirir la confianza de que el código que escriben es seguro y cumple con las prácticas recomendadas de seguridad. Cree revisiones de código automatizadas como parte de las canalizaciones CI/CD para encontrar y corregir problemas en el código y vulnerabilidades de seguridad a escala.
Historias de clientes
ConnectCareHero
“Amazon CodeGuru ayudó a agilizar nuestro ciclo de vida de desarrollo de software al optimizar el proceso de revisión del código. Como principal revisor de código en el equipo de trabajo, ahora tengo la posibilidad de centrarme más en la funcionalidad y la implementación de las características del código, en lugar de dedicarme a buscar vulnerabilidades de seguridad y detectar si es posible que no se hayan seguido algunas prácticas recomendadas”.
Bob Lee III, cofundador y director de Tecnología de ConnectCareHero
Atlassian
“En Atlassian, muchos de nuestros servicios conllevan cientos de comprobaciones por implementación. Aunque las revisiones de código realizadas por nuestro equipo de desarrollo contribuyen en gran medida a evitar que los errores lleguen a la fase de producción, no siempre es posible predecir cómo se comportarán los sistemas en situaciones de presión ni gestionar formas de datos complejas, sobre todo si se realizan varias implementaciones al día. En caso de detectar anomalías en la fase de producción, hemos podido reducir el tiempo de investigación de días a horas y, a veces, a minutos, gracias a la característica de generación continua de perfiles de Amazon CodeGuru. Nuestros desarrolladores ahora centran más sus esfuerzos en ofrecer capacidades diferenciadas y menos tiempo en investigar problemas en nuestro entorno de producción”.
Zak Islam, jefe de Ingeniería, Equipos Técnicos, Atlassian
605.tv
“Tenemos más de una docena de cuentas de AWS y decenas de miles de recursos que supervisar. Incluso si utilizamos infraestructura como código y creamos alertas dinámicas para estos servicios, es difícil administrar y correlacionar métricas para resolver problemas con rapidez. Con Amazon DevOps Guru, tenemos la seguridad de que las alertas y notificaciones que recibimos son precisas gracias a las métricas con tecnología de machine learning correlacionadas en varios servicios. Implementar Amazon DevOps Guru supuso solo unos minutos, e integrarlo con nuestras miles de pilas de AWS CloudFormation fue muy sencillo. Amazon DevOps Guru nos ha brindado información que nos ayuda a centrarnos en nuestro plan de desarrollo de infraestructura”.
Jared Williams, director de DevOps de 605.tv
“Actualmente tenemos más de 300 microservicios que el Revisor de CodeGuru revisa y administra. Amazon CodeGuru Profiler analiza el rendimiento del tiempo de ejecución de la aplicación y, mediante el machine learning, proporciona recomendaciones sobre las formas en que se podría acelerar la aplicación. De este modo, no es necesario que nuestros desarrolladores averigüen cuál es la mejor manera de configurar desde el punto de vista del rendimiento”.
Rich Benner, director de Información de Wheel Pros
Casos de uso
Resuelva los incidentes más rápidamente con una solución AIOps
Reduzca el tiempo necesario para identificar y solucionar los problemas gracias a Amazon DevOps Guru. El servicio aprovecha los modelos de machine learning previamente entrenados para establecer correlaciones entre las anomalías relacionadas y agruparlas, para así automatizar el análisis de la causa raíz y poder resolver los problemas rápidamente.
Pruebas bajo el enfoque de desplazamiento a la izquierda para examinar la calidad del código
Puede costar más arreglar un error, según en qué fase del desarrollo del ciclo de vida del software se identifique el error, que durante la fase de diseño inicial. Con el Revisor de Amazon CodeGuru, puede realizar análisis de código bajo el enfoque de desplazamiento a la izquierda, y de ese modo permitir a los desarrolladores crear un código de mayor calidad y seguridad en las primeras etapas del ciclo de vida del software.
Localice las fuentes que provocan que el rendimiento de las aplicaciones sea ineficiente
Identifique dónde se gastan más ciclos o tiempo en la aplicación. El Generador de perfiles de Amazon CodeGuru analiza continuamente la utilización de la CPU y las características de latencia de la aplicación y presenta el análisis en un gráfico de llamas interactivo que permite comprender visualmente qué rutas de código consumen más recursos y descubrir las áreas que se pueden optimizar aún más.
Administración de recursos proactiva
Identifique cuándo los recursos que se pueden agotar, como la memoria, la CPU y el espacio en disco, superarán la capacidad aprovisionada. Amazon DevOps Guru incorpora y analiza continuamente los recursos y las aplicaciones que se ejecutan en AWS, a la vez que ayuda a evitar una interrupción inminente mediante la creación de una notificación de bajo nivel de ruido en el panel.
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Esta guía le ayuda a configurar y optimizar Amazon CodeWhisperer de forma responsable.
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Hágalo usted mismo
Mediante modelos de machine learning basados en dos décadas de excelencia operativa de Amazon.com y AWS, los servicios de IA de AWS pueden proporcionar información útil antes de que surjan los problemas, ayudar a los equipos a ser proactivos, aplicar las prácticas recomendadas de forma predeterminada y, en última instancia, contribuir a innovar con mayor rapidez.
Amazon CodeGuru es una herramienta para desarrolladores que proporciona recomendaciones inteligentes para mejorar la calidad del código e identificar las líneas de código más costosas de una aplicación. Integre CodeGuru en el flujo de trabajo de desarrollo de software existente para automatizar las revisiones de código durante el desarrollo de la aplicación, supervisar continuamente el rendimiento de la aplicación en fase de producción, proporcionar recomendaciones y pistas visuales para mejorar la calidad del código y el rendimiento de la aplicación y, a la vez, reducir el costo total.
Amazon DevOps Guru es un servicio basado en ML que facilita la mejora del rendimiento operativo y la disponibilidad de una aplicación. DevOps Guru ayuda a detectar comportamientos que se desvían de los patrones operativos normales, de modo que pueda identificar errores operativos mucho antes de que afecten a los clientes.